データサイエンス入門II | 2単位 | 2014年度以後入学生 | |||||||
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法 | 1年以上 | 経済 | 1年以上 | 経営 | 1年以上 | 商 | 1年以上 | ||
2013年度以前入学生 | |||||||||
佐井 至道 | 後期1コマ | 法 | 経済 | 経営 | 商 | ||||
備考 | 金III,(事前申込科目)定員70名程度,経済学部1年生のみ,他学生は水2申込のこと |
経済学部経済学科に係る専門科目(選択必修科目)として,本講義は,データサイエンス入門Iに引き続き,統計学の種々の手法の習得と表計算ソフトExcelを利用した演習によるテクニックの習得を目的とし,教育理念に沿って,統計という手法を用いて社会事象を捉え,分析し,解決する能力を備えた人材の育成を目指す。
1) 変数間の関係を探るためにしばしば利用される相関係数の性質を理解できる。
2) 回帰分析の手法を理解し,データに対して用いることができる。
3) 確率変数や確率分布などについて,その概念を把握できる。
4) 簡単な推定方法や検定方法を用いることができる。
5) 企業や自治体などが抱える課題について,データを基に解決に向けた糸口を見つけることができる。
この講義では「岡山商科大学と瀬戸内市との間における包括連携協定」に基づき「瀬戸内市の課題解決に資するデータ分析」を実施する。
また,この講義は対面で行う予定である。連絡事項については「講義掲示板」を通じて行う。
オンライン対応時には,YouTubeの視聴を基本とし,講義時間前に「講義掲示板」で視聴方法などを説明するとともに資料を配付し,課題はメールに添付して送信してもらう。
1.Excelでの表やグラフの作成,関数を用いた計算の演習
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:講義で学習した手法の復習
2.相関係数についての理論的な説明と計算方法の習得
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
3.実データからの散布図の作成と相関係数の計算
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
4.相関係数,偏相関係数の意味づけとその性質の把握
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
5.多数の2次元データの比較と外れ値に関する扱い方の習得
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
6.回帰分析についての理論的な説明と計算方法の習得
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
7.実データからの回帰直線の計算と予測の実践
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
8.瀬戸内市の課題の把握と解決に必要なデータの収集
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
9.データを基にした瀬戸内市の課題に対する解決の糸口の提示
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
10.官庁統計などの時系列データの見方と季節変動の平滑化
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
11.官庁統計を用いた未来に対する予測の実践
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
12.質的データやダミー変数の理解とそのようなデータの分析
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
13.質的データと量的データが混在するデータの分析
・事前学修:講義で使用する手法の予習
・事後学修:返却されたレポートについての復習
14.実データに対する推定・検定を含む総合的な分析
・事前学修:分析するデータの収集
・事後学修:予測結果と実際の値との差の評価
15.レポート作成
・事前学修:分析するデータの収集
・事後学修:予測結果と実際の値との差の評価
予習(1時間程度)使用するデータの選定,手法の予習など
復習(3時間程度)レポートの作成,返却されたレポートについての復習など
データサイエンス入門Iを受講していることが望ましい。
成績評価方法:レポートと講義内の小テスト
講義における出席状況や提出するレポートを80%,講義内の小テストを20%として評価する。レポートについては,毎回チェックして返却し,次回の講義で解説する。
2022年度入学の経済学科の学生のみ受講可能。最初の講義には必ず出席すること。
プリントを配布する
著者:佐井至道 書名:例解調査論 出版社:大学教育出版