授業コード | 20033200 | クラス | |
科目名 | 社会学情報処理特殊講義Ⅱ | 単位数 | 2 |
担当者 | 広田 ともよ | 履修期 | 後期授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | 「ビジネス統計スペシャリスト」検定取得を目指す |
授業の概要 | 「ビジネス統計スペシャリスト」とはMOSで知られるオデッセイコミュニケーションズが2015年に開設した比較的新しい資格試験である(下記リンク参照)。 情報化する社会において、端末の発達とともに人々の行動ログ、会社等の売上やコストなどさまざまな種類のデータが蓄積されていくが、これら膨大なデータを正しく整理し分析することができれば、これまで目に見えなかった全体像や傾向、関連性を発見することができ、さらに予測も可能となり、よりベターな意思決定を下すことができるようになる。この資格検定が誕生した背景には、もはや単にExcelが使えるだけの人ではなく、統計的知識も持ち合わせ、その両者を融合させ実践的に情報活用できる人が求められていることがある。データ分析はこれまでは一部の専門職の人が行うことであったが、今後はさらに広く一般化していく傾向にある。 この授業では「ビジネス統計スペシャリスト」検定取得を目指しながら、Excelと統計的知識とをあわせて学ぶことを通して情報処理及び活用能力を養う。文系だから…数学や計算関係は苦手で…という人でも大丈夫。なぜなら面倒な計算は全てコンピュータがやってくれるから。そういう人ほどコンピュータという道具を使う術を身につけてほしい。 |
学習の到達目標 | 1.検定に合格できる力をつける。 2.データ分析の基礎を身につける。 |
授業計画 | 第1回 | イントロダクション、使用ツールの確認(Moodle、alphaのメールなど)、Excelの基本操作の確認 |
第2回 | 数値の性質と変数、データ入力、ローデータの型、Excelの基本操作の確認 | |
第3回 | 「ビジネスデータ把握力」 標本数、代表値とは、平均値、中央値、最頻値 |
|
第4回 | レンジ、四分位、箱ひげ図 | |
第5回 | 正規分布、分散、標準偏差 | |
第6回 | 分析ツール、基本統計量、記述統計のまとめ | |
第7回 | 「ビジネス課題発見力」 外れ値の検出、グラフ |
|
第8回 | 関数、ピボットテーブル、度数分布表 | |
第9回 | ヒストグラム(オンデマンド) | |
第10回 | 標準化、偏差値 | |
第11回 | 移動平均、季節調整 | |
第12回 | 「ビジネス仮説検証力」 2変数の関連、クロス集計 |
|
第13回 | 散布図、相関 | |
第14回 | 回帰分析 | |
第15回 | シミュレーション、最適化 |
授業外学習の課題 | 1.事前に用語を調べる課題が時々ある。 2.自身の弱点箇所によっては、予習・復習が必要となる場合もある。 |
履修上の注意事項 | 1.ブレンド型授業を実施する。Moodle上の動画を見て学習する回がある。 2.授業計画は状況に応じて順序を入れ替えたり適宜調整することがある。 3.欠席者はMoodle・オンデマンド素材・教科書等を見て各自でリカバリーすることが基本となる。 4.履修希望者超過の場合は第1回授業時に小テスト選抜となる場合がある。 5.検定は外部受験、受験料は各自実費負担となる。 |
成績評価の方法・基準 | 授業への取り組み60%、試験40% |
テキスト | 玄場公規・湊宣明・豊田裕貴,2016『Excelで学ぶ ビジネスデータ分析の基礎』オデッセイ コミュニケーションズ |
参考文献 | 岩井紀子・保田時男,2007『調査データ分析の基礎~JGSSデータとオンライン集計の活用~』有斐閣 |
主な関連科目 | 社会学情報処理II・III、情報処理入門II(情報と分析) |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
1.毎回ミニッツペーパーを使用する。質問・相談・要望等があればこちらに記入して下さい。次回授業冒頭等に回答します。 2.直接の場合は、授業の前後の時間を基本とします。登校日である火・木曜(お昼休憩の時間は講師控室か3限の教室あたりにいることが多い)であれば対応できます。 3.授業開講日以前や、授業終了後に次の授業時までに解決したい問題等が発生した場合は直接メールを下さい。 |
URLリンク | https://stat.odyssey-com.co.jp |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
人文学部人間関係学科社会学専攻(社会学情報処理系科目) | FHHS32202 | 2017~2023 | 2・3・4 |