ブックタイトル九州情報大学シラバス2018

概要

九州情報大学シラバス2018

シラバス（授業計画）授業科目名 入学年度 開講学年・学期 必・選単位数 担当教員名データ解析特論 共通 1・2 年生 選択 2単位 大浦 洋子準備学習の内容（履修の前提条件）入門程度の統計知識があると望ましい。授業の到達目標及びテーマデータ解析は、社会調査や企業や人間の様々な活動によって生じたデータから有用な知見やルールを見つけだし、予測や判断に利用しようとするものです。本講義では、代表的なデータ解析手法の修得、問題解決に必要なモデル化、有用かつ多様なデータ取得などを通して、データ活用の素養を身につけることを目標とします。「実践的なデータ解析」がテーマです。授業の概要基本統計量や視覚化によるデータの現状や関連性の把握、問題解決のための統計的手法を用いたデータの統合や縮約、構造分析を中心に行います。さらに、１次データ（アンケートデータ）や２次データ（公開データ）の取得や活用などを通した演習も行います。演習にはフリー統計ソフトであるR を利用します。授業計画第１回 データ解析とは第２回 データの現状把握と基本統計量第３回 データの視覚化第４回 データの関連性と予測 （相関と回帰分析）第５回 データの種類と分析手法 （多変量解析）第６回 データの統合１ （主成分分析）第７回 データの統合２ （主成分分析によるデータ解析）第８回 データの縮約１ （因子分析）第９回 データの縮約２ （因子分析によるデータ解析）第１０回 データの構造分析 （共分散構造分析）第１１回 データマイニングとテキストマイニング第１２回 データの取得１ （独自データの取得と精査）第１３回 データの取得２ （公開データの入手と利用方法）第１４回 データの分析と解釈第１５回 まとめ第１６回 定期試験等テキスト・金 明哲『R によるデータサイエンス』森北出版・酒巻 隆治他「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」SB Creative.・中川 慶一郎他「データサイエンティストの基礎知識 挑戦するIT エンジニアのために」リックテレコム参考書・参考資料等・本多正久・島田一明『経営のための多変量解析法』産能大学出版部・青木繁伸『R による統計解析』オーム社・佐藤博樹 他『社会調査の公開データ ２次分析への招待』東京大学出版会成績評価の方法・基準課題50％や試験50％の結果による総合評価で、60％以上を合格とする