ブックタイトル九州情報大学シラバス2019

概要

九州情報大学シラバス2019

シラバス（授業計画）授業科目名 開講学年 必・選 単位数 担当教員名データ解析特論 1・2 年生 選択 2 単位 大浦 洋子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 定期試験等履修上の留意点、準備学習等（事前・事後学習）（留意点）入門程度の統計知識があると望ましい。（準備学習）事前：授業計画に沿ってテキストを通読し、必要ならば参考書で補完しておくこと。また、疑問点などを整理して、講義中に確認すること。（1～2 時間程度）事後：テキストの例題を参考にデータ解析の手法とR の利用法を修得すること。また、実際にポータルサイトなどからデータを取得し、R を用いてデータ分析を行ってみること（2～3 時間程度）テキスト書 名：R によるデータサイエンス 第2 版著 者：金 明哲発行所：森北出版参考書・参考文献・参考資料等・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・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