| 授業コード | 10044000 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | Ｂ４群特殊講義ａ（商学のためのデータ分析） | クラス | |
| 履修期 | 前期授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | NGUYEN Duc Lap | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | 商学のためのデータ分析（Data Analysis for Commerce) |
| 学修の概要 | 本授業では、文系学生を対象にデータ分析の基本概念とスキルを習得することを目的とします。商学分野におけるマーケティング、ファイナンスなどのデータを用いて、実践的な分析方法を学びます。 授業は演習を中心に進行し、Excelを活用して基礎的なデータ操作や統計手法を学びます。また、必要最低限のPythonを使用し、シンプルなデータ処理や可視化の方法も紹介します。 |
| 学修の到達目標 | この授業を通じて、データ分析の基礎から応用までを学び、ビジネスの現場で活用できるデータ分析の基本的なスキルを習得することを目指します |
| 授業計画 | 第１回 | ガイダンス、データ分析とは？（授業の進め方、データ分析の基礎を学び、実際の事例を通じてビジネスへの活用方法を理解できるようになります） |
| 第２回 | データの種類と基本的な統計指標（定量データと定性データの違いや、平均・中央値・最頻値・範囲・分散・標準偏差などの基本統計指標を正しく計算し、意味を理解できるようになります） | |
| 第３回 | データ可視化の基礎（データの視覚化手法と統計手法を組み合わせ、傾向やパターンを読み取れるようになります） | |
| 第４回 | EXCELによる記述統計の演習Ⅰ（EXCELを使って、度数分布表やヒストグラム、平均、中央値、箱ひげ図を作成し、ビジネスデータを分析できるようになります） | |
| 第５回 | EXCELによる記述統計の演習Ⅱ（分散や標準偏差の概念を理解し、ビジネス、金融、マーケティングの分野でどのように活用されているかを実践的に学べるようになります） | |
| 第６回 | EXCELによる記述統計の演習Ⅲ（EXCELで散布図や相関係数を作成し、データの関係性を分析・解釈できるようになります） | |
| 第７回 | Excelによるデータ分析（EXCELのピボットテーブルを使い、データを整理・集計し、ビジネスに役立つ分析ができるようになります） | |
| 第８回 | 調査標本と標本分布（母集団・標本・無作為抽出法の考え方を理解し、適切なデータの抽出・分析ができるようになります） | |
| 第９回 | 正規分布の分析と応用方法（正規分布の特徴を理解し、統計的検定や推定を行いながらデータの特性を分析できるようになります） | |
| 第１０回 | EXCELによる正規分布の分析と応用方法（EXCELを使って正規分布を分析し、品質管理や金融リスク評価などのビジネスの現場で応用できるようになります） | |
| 第１１回 | 回帰分析の概念と結果の評価（単回帰分析・多重回帰分析の考え方を学び、回帰方程式の作成や結果の評価ができるようになります） | |
| 第１２回 | EXCELによる回帰分析の演習Ⅰ（EXCELを使って基本的な回帰分析を実施し、その結果を適切に説明できるようになります） | |
| 第１３回 | EXCELによる回帰分析の演習Ⅱ（ビジネスデータを用いたケーススタディを通じて、EXCELでの回帰分析を実践し、活用できるスキルを身につけます） | |
| 第１４回 | Pythonを用いたデータ可視化（Pythonを使ってヒストグラム、散布図、箱ひげ図などのグラフを作成し、データを効果的に可視化できるようになります） | |
| 第１５回 | 総括・振り返り（これまで学んだデータ分析手法を整理し、データリテラシーを向上させ、今後の学習や実務への活かし方を考えられるようになります） |
| 授業外学習の課題 | この授業は問題演習が多く、授業で取り上げる例題と類似する課題を授業外で練習し、分析結果が算出できるようにしましょう。予習・復習は必要なので、授業外学習は3時間以上を目安として取ってください。 |
| 履修上の注意事項 | この授業はデータ分析を行い、その結果をファイナンスなどに実際に活用したい学生を歓迎します。データ分析の実践に焦点を当てているため、数学や統計の予備知識を最小限に抑えますが、数学や統計学に苦手意識を抱く学生は苦労するかもしれないので、その点を考えてから履修してください。 授業全体を通して、自ら質問し、教員からの質問には積極的に答える姿勢を持ちましょう。小テストや課題の提出には期限を守ってください。 公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件または期末試験の受験要件には影響しないよう配慮します。 公認欠席となる場合は代替措置で対応するので、個別に相談してください。 パソコンの教室で行うので、履修者を制限する授業です。 |
| 成績評価の方法・基準 | 授業への取り組み20％、小テスト30％および課題あるいはテスト50％で評価します。 |
| テキスト | 教材は授業中配布します。 |
| 参考文献 | 菅 民郎 (著)(2016)『Excelで学ぶ統計解析入門 Excel2016/2013対応版』オーム社 栗原 伸一 (著), 丸山 敦史 (著) (2017) 『統計学図鑑』オーム社 涌井 貞美 (著), 涌井 良幸 (著) (2010) 『統計解析がわかる』技術評論社 |
| 主な関連科目 | 情報処理、金融演習等 |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業前後や授業中の質問は歓迎します。また、メールにて質問を受け付けます。 必要に応じて研究室への訪問時間を調整するので、連絡してください。 課題と小テストのフィードバックは翌週に総合フィードバックを行います。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 商学部商学科（Ｂ４群） | 11200 | 2024～2025 | 2･3･4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
| 商学部経営学科（Ｂ４群） | 12200 | 2024～2025 | 2･3･4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - |