基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	基礎演習Ⅱ／Basic Seminar Ⅱ
授業コード ／Class Code	B600832026
ナンバリングコード ／Numbering Code
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	金1(後期)／FRI1(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	金森　大成／KANAMORI HIRONARI
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
金森　大成／KANAMORI HIRONARI	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（演習）
授業の目的 ／Class Purpose	企業を始めとした多様な組織の事業計画・経営戦略の策定に必要なデータを収集し、分析する能力のニーズが高くなっている。本講義ではPythonを用いて、自分でプログラムを作成しデータ分析し、その結果を可視化することを目的とする。また、分析結果をプレゼンテーションできる能力も身につける。
到　達　目　標 ／Class Objectives	・Pythonを用いた簡単なプログラミンができる ・データの傾向やその特徴を分析しその結果を可視化できる。 ・分析結果をわかりやすく説明できるようになる。
授業のキーワード ／Keywords	データ分析、Python、分析結果の可視化
授業の進め方 ／Method of Instruction	パソコンを用いた演習形式の授業。パワーポイントの資料用いて説明する。各自でプログラム作成しながら、課題に取り組む。
履修するにあたって ／Instruction to Students	各自でノートPCを準備すること。プログラミングI,IIを履修済みであることが望ましい。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	復習と課題にそれぞれ１時間程度の学修が必要となる。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	適宜、講義中に課す課題について、プログラムやプレゼンテーション資料の提出を求める。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題（70%)、授業への取り組み（課題発表）（30%)
テキスト ／Required Texts
参考図書 ／Reference Books	講義中に適宜紹介する。

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	本講義の進め方や成績評価方法等の説明
2	第2回	Pythonの基礎	Pythonの基礎や簡単な計算プログラムの作成
3	第3回	基礎統計量	データ分析に必要な基礎統計量の理解
4	第4回	Numpyの使い方（１）	NumPyの基本的な機能と配列操作
5	第5回	Numpyの使い方（２）	NumPyを用いた基本的なデータ操作
6	第6回	Matplotlibの使い方（１）	Matplotlibの基本的なプロットの作成
7	第7回	Matplotlibの使い方（２）	Matplotlibによるデータの可視化
8	第8回	Pandasの使い方（１）	Pandasデータフレームの作成と基本操作
9	第9回	Pandasの使い方（２）	Pandasによるデータ処理と分析
10	第10回	データ分析（１）	回帰分析による時系列データの傾向分析
11	第11回	データ分析（２）	クラスター分析と主成分分析について理解する
12	第12回	課題演習（１）	インターネットで取得できる様々なデータを用いたデータ分析
13	第13回	課題演習（２）	個人もしくはグループ単位でテーマを設定し、それに関するデータの分析を行う。
14	第14回	課題発表（１）	分析結果を発表する。（個人もしくはグループ）
15	第15回	まとめ	本演習のまとめ