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	B600222004
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	月2(後期)／MON2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	今野　勤／KONNO TSUTOMU
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
今野　勤／KONNO TSUTOMU	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	講義、演習 授業で利用する資料は次のURLに保存しています。URLをコピー＆ペーストし、授業開始までにダウンロードしてください。 https://moodle.kobegakuin.ac.jp/2024/course/view.php?id=3480 連絡先　t-konno@ba.kobegakuin.ac.jp
授業の目的 ／Class Purpose	＜主題＞ 経営学部ではマーケティングや経営戦略に代表されるようにデータを扱うものが多い。この講義ではデータ処理に必要な基礎的なコンピューターの使い方学びを、企業が抱える様々な課題に応用することを目的とする。すなわち経営統計学講座で身につけた統計学の基礎知識をもとに、経営の現場で実際に応用する統計の考え方と、統計手法とマスターする (定員  最大40名） 　なお、経営学部のディプロマポリシーのうち、 ３．情報通信技術（ICT）を用いて経営企画や経営戦略に必要な情報を収集し、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や技術を学修する。 ５．経営の問題を総合的に分析・解析できる知識と技能を習得する。 に対応している。 実務経験のある教員が指導するので、実践に即したデータ解析力が身につく
到　達　目　標 ／Class Objectives	マーケットで実際に起きている現象をデータを化し、PCを使って数多くのEXCELによる例題を解き、統計手法を活用する実践力が身につく
授業のキーワード ／Keywords	統計解析、データサイエンス
授業の進め方 ／Method of Instruction	毎回、EXCELを使って例題を解くことによって、EXCEL、統計手法の実践力をつける。なお、コロナによる事情から、試験は、課題提出となる。
履修するにあたって ／Instruction to Students	配布データを含んだUSBを毎回、持ってくること。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	授業で出題される課題を復習すること。目安の時間は、1時間。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	特になし
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	最終確認テスト40％、小テスト（2回）40％、受講内容（授業態度、出席、出席カードの記載内容など)20％の割合で評価する。
テキスト ／Required Texts	オリジナルパワーポイント、およびEXCELデータ 松本　哲夫、今野　勤：ExcelによるExcelによる多変量解析 （株）日科技連出版社
参考図書 ／Reference Books	「すぐわかるEXCELによる多変量解析」、「すぐわかるEXCELによる実験計画法」いずれも、内田　治　東京図書

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	経営におけるデータの収集と分析	経営におけるデータ収集と分析の重要性を理解する。Y=f(x)、因果マトリックス、基本統計量、ヒストグラム
2	第２回	様々な分布	正規分布、平均値の分布、Rの分布、F分布、ｔ分布
3	第３回	推定・検定	つの集団（たとえば男性、女性）で、成績の平均、バラツキに違いがあるかどうかを見破る。
4	第４回	模擬テスト	これまでの学習内容を、振り返る。
5	第５回	理解度テスト１	これまでの学習内容について、3~5問テストを実施する
6	第６回	相関・回帰分析	ある一つの変数が、売り上げに影響するときに、その影響度を寄与率と偏回帰係数で予測する
7	第7回	重回帰分析	複数の説明変数が、目的変数に与える影響を理解する
8	第８回	重回帰分析の諸問題	多重共線性の問題を認識し、対応策である変数選択方法を理解する
9	第９回	模擬テスト	これまでの講義内容を復習し、小テストに備える
10	第１０回	理解度テスト２	講義６～９について、確認テストをする
11	第１１回	判別分析	例えば、売れるコーヒーと売れないコーヒーの違いを判別する
12	第１２回	主成分分析	たとえば、コーヒーについてたくさんある要因が、要するにいくつに集約できるか分析する。似たような要因をまとめる
13	第１３回	数量化理論Ⅰ、Ⅱ類	休日と平日で、店の売り上げが違うかどうかを分析してみる。
14	第１４回	模擬テスト	これまでの講義について、復習し次回の期末判定に備える。
15	第１５回	最終確認テスト	すべての講義内容を含むテストをし成績をつける。