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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/20 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
データ分析実習Ⅱ/Data Analysis Practice Ⅱ
授業コード
/Class Code
A004871501
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
共通教育科目/
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
後期/AUTUMN
曜日・時限
/Day, Period
木2(後期)/THU2(AUT.)
単位数
/Credits
1.0
主担当教員
/Main Instructor
佐藤 毅/SATO TAKASHI
科目区分
/Course Group
【共通教育科目】 〈リテラシー領域〉/*** GENERAL EDUCATION COURSE *** 〈LITERACY STUDIES〉
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
佐藤 毅/SATO TAKASHI 共通教育センター
授業の方法
/Class Format
対面授業(実習)
授業の目的
/Class Purpose
データ収集に関する知識を持ち、適切に収集作業ができる。
Excelを活用し、分散分析や、データのクレンジングができる。
Rの基本操作について理解し、Excelとは異なるデータ分析手法を身につける。
これらの目的を達成することで、全学DPに示されるように、幅広い知識を活用してさまざまな問題を発見し、それを解決する方策を導くことができる。
到 達 目 標
/Class Objectives
Web上データを収集し、ExcelやCSV形式で保存できる。
Excelを活用し、データ集計、分析ができる。
Rの基本操作について理解し、分析ができる。
授業のキーワード
/Keywords
データ収集、時系列分析、基本統計量
授業の進め方
/Method of Instruction
授業前半では、講義中心の理論や手法の解説を実施。
後半で、PCを用いた実習をおこなう。
履修するにあたって
/Instruction to Students
授業は、実習室のPC(WindowsをOS)を利用します。
自宅で学習するためにも、PCを保有することを推奨します。
また、Macでも学習は可能ですが、ソフトウェアの操作方法がWindowsと異なることもあります。
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
各回の予習で30分、復習、課題で60分程度を想定しています。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
dotCampusで、各種資料の配付、回収、提出を実施。
フィードバックもdotCampusにて実施。
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
毎授業時間における実習成果物(40%)、課題(40%)、確認テスト(20%)として評価します。 
テキスト
/Required Texts
テキストはありません。授業ごとに講義ファイルを準備し、公開します。
参考図書
/Reference Books
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 ガイダンス
資料検索発展
情報処理実習室の利用について    
授業の進め方    
評価方法    
課題の提出方法など  
2 第2回 データ収集1 データの種類
データ収集の方法
収集データの取り扱いと著作権 
3 第3回 データ収集2 Webからのデータ収集
Excelの活用
4 第4回 データ収集3 Webからのデータ収集
スクレイピングサービスの活用
5 第5回 データのクレンジング 異常値の処理
6 第6回 分散分析1 統計的仮説の検定について
一元配置分散分析
7 第7回 分散分析2 二元配置分散分析
8 第8回 前半の総復習
確認テスト1
第1回から第7回までの理解度の確認
理解不足である学習内容の復習 
9 第9回 Rとは Rって何?
データ分析におけるRの役割
Rのインストール
基本統計量
10 第10回 Rー基礎1 ベクトル
行列
データフレーム
11 第11回 Rー基礎2 データのファイル出力
ファイルからのデータ読込
12 第12回 Rによる作図 データプロット
ヒストグラム 
13 第13回 Rによる統計的仮説の検定 平均値の差の検定
14 第14回 Rによる分散分析 一元配置分散分析
二元配置分散分析
15 第15回 確認テスト2
本実習をふりかえって
第14回までの理解度の確認

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