シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2026/05/11 現在 |
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開講科目名 ／Class |
データサイエンス応用Ⅱ／Applied Data ScienceⅡ |
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授業コード ／Class Code |
B305011001 |
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ナンバリングコード ／Numbering Code |
ECOc302 |
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開講キャンパス ／Campus |
有瀬 |
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開講所属 ／Course |
経済学部／Economics |
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年度 ／Year |
2026年度／Academic Year |
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開講区分 ／Semester |
後期／AUTUMN |
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曜日・時限 ／Day, Period |
水3(後期)／WED3(AUT.) |
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単位数 ／Credits |
2.0 |
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主担当教員 ／Main Instructor |
毛利 進太郎／MOURI SINTARO |
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遠隔授業 ／Remote lecture |
No |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 毛利 進太郎／MOURI SINTARO | 経済学部／Economics |
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授業の方法 ／Class Format |
対面講義（講義，演習） |
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授業の目的 ／Class Purpose |
この科目は経済学部のDPに示されている経済データに関する基礎的知識を習得し，統計的な処理ができるために講義とコンピュータによる演習によって知識と技能を身に着けることを目指しています． 現代の経済学では多様な分析手法が発展し様々なデータを分析することが可能となっています．そのためには多様な分析手法の分析手法への理解と実際にコンピュータを用いた分析技能の双方が必要とされます．この講義ではデータ分析アプリRを用い，様々なデータを実際に分析を試みることで，Rに対する基本的な技能とそれらの分析手法の知識の習得を目的とします．この授業はリテラシー科目に属し，「基礎情報処理実習」などのコンピュータの実習の講義において取得した技能，また「統計学」，「情報システム論」の知識を応用する科目として位置づけられます． この講義では経済分析における基本的なデータ分析をRを用いて行うことで，それらの分析手法について理解し，また経済学におけるデータ分析の基本的な技能を身につけることを目標とします． |
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到 達 目 標 ／Class Objectives |
多様な分析方法についての理解とデータ分析アプリRを用いた実装の基本を身につける． |
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授業のキーワード ／Keywords |
データサイエンス，R |
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授業の進め方 ／Method of Instruction |
情報処理実習室で講義を行いつつ，PCを操作し実習を行います． 資料配布：Moodleにて資料配布，課題提出を行います． |
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履修するにあたって ／Instruction to Students |
各自、ICT実習で学ぶPCの操作について習熟していることが望ましい． |
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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予習復習に0.5時間，また毎回の演習課題を行うのに1時間程度が必要となる．学修ではコンピュータの基本的な操作，また自宅での学習環境を構築して予習・復習を行うことが前提である． |
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提出課題など ／Quiz,Report,etc |
毎回，課題を指示します．課題については次回，解説を行いフィードバックします． |
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成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria |
提出課題（100%）によって評価します． |
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テキスト ／Required Texts |
松浦寿幸 「Rによるデータ分析入門 経済分析の基礎から因果推論まで」東京図書 ￥3,520 |
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参考図書 ／Reference Books |
| No. | 回 ／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 |
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| 1 | 第1回 | Rの基本１ | Rの基本操作を学ぶ |
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| 2 | 第2回 | Rの基本１ | Rにおけるデータの扱いについて学ぶ | |
| 3 | 第3回 | Rの基本１ | Rによる統計表の作成について学ぶ | |
| 4 | 第4回 | Rの基本１ | Rによるグラフの作成について学ぶ | |
| 5 | 第5回 | 回帰分析 | 回帰分析について基本的な事項を学ぶ | |
| 6 | 第6回 | 回帰分析 | 質的変数を扱うことについて学ぶ | |
| 7 | 第7回 | 回帰分析 | 回帰分析について分析に必要な事項を学ぶ |
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| 8 | 第8回 | 質的データの分析 | 質的変数のモデルについて学ぶ | |
| 9 | 第9回 | 因果推論 | パネルデータ分析の基本について学ぶ | |
| 10 | 第10回 | 因果推論 | パネルデータ分析の応用について学ぶ | |
| 11 | 第11回 | 因果推論 | 操作変数法の基本について学ぶ | |
| 12 | 第12回 | 因果推論 | 操作変数法の応用について学ぶ | |
| 13 | 第13回 | 因果推論 | 傾向スコアの基本について学ぶ | |
| 14 | 第14回 | 因果推論 | 傾向スコアの応用について学ぶ | |
| 15 | 第15回 | まとめの演習 | これまで学んだことをもとに各自データ分析の演習を行う． |