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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2026/02/02 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
演習Ⅰ/Seminar Ⅰ
授業コード
/Class Code
B300581022
ナンバリングコード
/Numbering Code
ECOb203
開講キャンパス
/Campus
有瀬
開講所属
/Course
経済学部/Economics
年度
/Year
2026年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
後期/AUTUMN
曜日・時限
/Day, Period
火3(後期)/TUE3(AUT.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
毛利 進太郎/MOURI SINTARO
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
毛利 進太郎/MOURI SINTARO 経済学部/Economics
授業の方法
/Class Format
対面講義(演習)
授業の目的
/Class Purpose
 この科目は、経済学部のDPが示す経済問題を総合的に分析できる知識と技能を習得し、自主的な意思決定に活用できると共により良い社会構築に貢献できるための素養を身に着けることを目指しています。
 演習Ⅰから卒業論文まで続く演習の一部として、まずコンピュータを実際に利用しその応用について様々な角度から学びます。近年、インターネットに代表されるIT技術を活用することで多くの新しいビジネスが誕生し、既存の企業もその活動の形態を変えつつあります。さらにはインターネットの普及に伴い、社会全体が大きな変貌を遂げつつあります。本演習ではこのようにIT技術が社会に与える影響を考察し、さらに今後の発展について考えていきます。
到 達 目 標
/Class Objectives
身近なコンピュータのさまざまな使い方について調べながら情報処理技術の応用について理解できる。
授業のキーワード
/Keywords
経済学,データ分析,経済データ
授業の進め方
/Method of Instruction
毎回課題をだし、それを個人またはグループで行い提出してもらいます。
履修するにあたって
/Instruction to Students
主に実習室で講義を行います.
授業時間外に必要な学修内容・時間
/Required Work and Hours outside of the Class
学修の目安となる時間は、一律ではないものの、予習復習に平均的にはそれぞれ1時間程度が必要となる。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
適宜課題を課します.発表時に随時講評します.
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
課題への取組み(50%),ゼミでの発表(50%)で評価します.
テキスト
/Required Texts
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 1 ガイダンス 演習Ⅰでの学習内容について説明し,今後のスケジュールなどを決定する
2 2 EXCELの活用1 EXCELの基本的な知識を確認し,活用に備えます.
3 3 EXCELの活用2 EXCELを用いた分析を行います.統計データを入手し,それらをいかにEXCELで活用するかを考えます.
4 4 オープンデータの活用1 オープンデータの取得と活用を学ぶ.
5 5 オープンデータの活用2 オープンデータの取得と活用を学ぶ.
6 6 EXCELの活用3 EXCELを用いた分析を考えます.産業連関表を用いた経済効果分析を考えます.
7 7 EXCELの活用4 EXCELを用いた分析を考えます.産業連関表を用いた経済効果分析を考えます.
8 8 EXCELによるデータ分析 EXCELによる回帰分析を学びます.
9 9 EXCELによるデータ分析 EXCELによる回帰分析を学びます.
10 10 EXCELによるデータ分析 EXCELによる回帰分析を学びます.
11 11 データ分析演習 回帰分析を用いてデータ分析の演習を行う.
12 12 EXCELによるデータ分析 EXCELによる回帰分析の応用を学びます.
13 13 EXCELによるデータ分析 EXCELによる回帰分析の応用を学びます.
14 14 グループ発表1 EXCELによる回帰分析の応用を学びます.
15 15 グループ発表2 グループに別れ,これまでに学んだことを活用し,各グループでテーマを探し,データ分析を行い発表します.

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