基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	データ分析Ⅱ／Data Analysis Ⅱ
授業コード ／Class Code	B600222002
ナンバリングコード ／Numbering Code	DSCc404
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2024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	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	金澤　拓也／KANAZAWA　TAKUYA
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
金澤　拓也／KANAZAWA　TAKUYA	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義），対面授業（演習）
授業の目的 ／Class Purpose	企業経営やビジネスに活用される大量の経営情報の中から必要な情報を抽出してデータを解析し活用する能力のニーズは高くなっている。 この講義では，経営統計学で学習した統計学の知識と基礎情報処理実習で学習したコンピュータの操作を活用し，経営企画や経営戦略に必要な情報，さらに問題をシステム化するのに必要な数理情報の知識・技術について学習し，講義中に実施する演習や課題を通して，レポートや卒業論文作成時に有用な統計データの基本的な解析方法，および情報処理技術の習得を目的とする。 なお，この科目の担当者は，総合電機メーカーでAIとデータサイエンスの産業応用について研究開発を行った実務経験のある教員である。講義においては経験を生かして実践的な学びへと繋げていきたい。
到　達　目　標 ／Class Objectives	Excelを使って検定に関する統計処理が行える。 Excelを使って基本的な多変量解析が行える。
授業のキーワード ／Keywords	データ分析，Excel，統計学
授業の進め方 ／Method of Instruction	経営統計学と基礎情報処理実習で学習した内容を基本に講義を進める。 ・実習を中心として講義を進めるので，なるべく遅刻・欠席しないこと。 ・テキストを持参すること。 ・作成したファイルを各自のOneDriveに保存できるよう，自分のMicrosoft 365のログイン情報を必ず把握しておくこと。（USBメモリに保存したい場合は，USBメモリを毎回持参すること。）
履修するにあたって ／Instruction to Students	本科目は対面実施を基本とする。 欠席，遅刻，早退は成績評価において減点の対象となる。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	予習：テキストに目を通しておくこと。必要であれば，統計学のテキストを復習しておくこと。 復習：講義で学習した統計処理，エクセルの操作方法を復習し，内容の理解に努めること。 １時間程度の授業外学習が目安である。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	数回の課題を実施予定
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題（数回実施予定）を100%で評価するが，欠席は1回あたり10点，遅刻・早退は5点を成績から控除する。
テキスト ／Required Texts	涌井良幸，涌井貞美　『初歩からしっかり学ぶ実習統計学入門』　技術評論社
参考図書 ／Reference Books	塩出省吾，今野勤　『経営系学生のための基礎統計学 改訂版』　共立出版

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
1	第1回	ガイダンス	講義の概要，進め方についての説明。
2	第2回	検定１	統計的検定の仕組み，有意水準の意味，検定の基本を理解する。
3	第3回	検定２	母平均の検定を理解する。
4	第4回	検定３	母比率の検定を理解する。
5	第5回	検定４	母分散，母比率の差の検定を理解する。
6	第6回	検定５	等分散の検定（F検定）を理解する。
7	第7回	課題	母数に関わる検定の課題を通して理解を深める。
8	第8回	検定６	独立性の検定（カイ2乗検定）を理解する。
9	第9回	検定７	Excelによるカイ2乗検定の方法について理解する。
10	第10回	課題	独立性の検定に関する課題を通して理解を深める。
11	第11回	回帰分析１	回帰分析について理解する。
12	第12回	回帰分析２	重回帰分析について理解する。
13	第13回	課題	回帰分析に関する課題を通して理解を深める。
14	第14回	まとめ	これまでに学んだ内容を復習し，理解の定着を促す。
15	第15回	課題	これまでの演習内容について，学習到達度を確認する。