| 授業名 | データプレゼンテーション |
|---|---|
| Course Title | Data Presentation |
| 担当教員 Instructor Name | 納田 泰成（Taisei Noda） |
| コード Couse Code | NUC122_N25B |
| 授業形態 Class Type | 講義 Regular course |
| 授業形式 Class Format | On Campus |
| 単位 Credits | 2 |
| 言語 Language | JP |
| 科目区分 Course Category | 共通専門教育科目300系 / Specialized Subject 300 |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2025 UG Nisshin Term3 |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
未踏の地を切り拓き、ビジネスや社会の発展に貢献するには、不確実な状況下での組織内外の意思決定が不可欠です。本講義では、受講者がそのような状況でデータに基づき効果的に意思疎通を図るスキルを習得することを目指します。
To pioneer new frontiers and contribute to the advancement of business and society, decision-making within and beyond organizations is essential, even in uncertain situations. This course aims to equip participants with the skills to communicate effectively based on data in such contexts.
授業の目的（意義） / Importance of this course
自分のデータ分析の目的を明確にし、それに基づいて適切なデータ分析を行い、得られた結果を効果的にプレゼンテーションできるようになること。
To clearly define the purpose of one's data analysis, conduct appropriate analysis based on it, and effectively present the results.
到達目標 / Achievement Goal
学生が自ら立てた仮説をデータを用いて検証し、デザインの原則に則ったスライドを作成し、分析結果を示す図表を含んだプレゼンテーションができるようになること。
Students will be able to test their own hypotheses using data and create presentations that include visualizations of their analysis results, following design principles.
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
・データ分析を設計するスキル
・Excelを活用したデータの可視化スキル
・デザインの原則に基づいたスライドを作成するスキル
・プレゼンテーションスキル
・Excelを活用したデータの可視化スキル
・デザインの原則に基づいたスライドを作成するスキル
・プレゼンテーションスキル
- Skills to design data analysis
- Skills to visualize data using Excel
- Skills to create slides based on design principles
- Presentation skills
- Skills to visualize data using Excel
- Skills to create slides based on design principles
- Presentation skills
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 50 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 50 % |
| フィールドメソッド Field Method | 0 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
事前学修：
講義前にその日の講義内容に対応する課題を提出して頂きます。約２時間の学修を想定しています。
事後学修：
講義の最後にその日の講義内容に対応する小テストとエクセル演習を行います。講義後に小テストやエクセル演習のフィードバックをもとに各自約１－２時間の復習を想定しています。
レポート・課題に対するフィードバック：
講義後に個別にGoogle Classroomでフィードバックします。
中央情報センター（図書館）の活用について：
授業内容を深く理解するために積極的に活用してください。
講義前にその日の講義内容に対応する課題を提出して頂きます。約２時間の学修を想定しています。
事後学修：
講義の最後にその日の講義内容に対応する小テストとエクセル演習を行います。講義後に小テストやエクセル演習のフィードバックをもとに各自約１－２時間の復習を想定しています。
レポート・課題に対するフィードバック：
講義後に個別にGoogle Classroomでフィードバックします。
中央情報センター（図書館）の活用について：
授業内容を深く理解するために積極的に活用してください。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
イントロダクション［前半］データ分析を始める前に（教科書１章）
・影の得点王（ケース）
・問いから始めよう
・データ分析の基本ステップ
［後半］演習：データ分析の計画
・問いは何か？
・必要なデータは何か？
・PowerPointの使い方
●使用するケース
影の得点王（自作ケース）第2日（Day2）
［前半］プレゼンテーション演習１・データ分析の計画をプレゼンテーション
［後半］デザインに学ぶスライド作成の技術（参考文献１）
・コンテスト（ケース）
・デザインの4つの原則
・「読みにくいスライド」の作り方
●使用するケース
コンテスト（自作ケース）第3日（Day3）
記述統計［前半］基本統計でデータの傾向をつかもう（教科書２章）
・Excel演習：データの読み込み
・記述統計の算出
・ピボットテーブルの使い方
［後半］カテゴリカル変数の処理（教科書５章）
・欠損値の処理
・ダミー変数の作成
第4日（Day4）
データの可視化（教科書３章）［前半］１変数のグラフ
・世界の年間水使用量（ケース）
・データの分布を記述するグラフ
［後半］２変数間の関係を示すグラフ
・共分散と相関係数による分析
・散布図の作成
●使用するケース
世界の年間水使用量（ケース）第5日（Day5）
仮説検定（教科書４章）［前半］確率分布
・推定統計とは何か
・帰無仮説と対立仮説
・確率分布
［後半］仮説検定の手続き
・帰無仮説と対立仮説
・仮説検定で起こる２種類の「間違い」
・Excel演習：期末試験の点数の分布
第6日（Day6）
２変数の関係を検証する（教科書６章）［前半］線形回帰モデル（教科書６章）
・分散・共分散・相関係数
・線形回帰の仕組みと解釈
・決定係数
［後半］プレゼンテーションの準備
・プレゼンテーションのコツ
第7日（Day7）
プレゼンテーション演習２・データ分析結果のプレゼンテーション
成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 0 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 40 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 40 % |
| 予習レポート Preparation Report | 20 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 20 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 10 % |
| 期末試験 Final Exam | 10 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
定期試験 Final Exam
あり評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
講義内の積極的な発言を高く評価します。また、プレゼンテーション演習中の質問も高く評価します。教科書 Textbook
- 三好大悟「統計学の基礎から学ぶＥｘｃｅｌデータ分析の全知識 改訂２版（できるビジネス）」インプレス（2025）9784295021407
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
1. Robin Williams (著), 吉川典秀 (訳), 小原司, 米谷テツヤ (解説) (2016) 『ノンデザイナーズ・デザインブック［第4版］』マイナビ出版, ISBN: 978-4-8399-5555-7
2. David M. Diez, Mine Çetinkaya-Rundel, Christopher D. Barr (著), 国友直人, 小暮厚之, 吉田靖 (訳) (2021) 『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本統計協会, ISBN: 978-4822341053.
2. David M. Diez, Mine Çetinkaya-Rundel, Christopher D. Barr (著), 国友直人, 小暮厚之, 吉田靖 (訳) (2021) 『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本統計協会, ISBN: 978-4822341053.
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
初年度担当科目です。受講者の皆様からのフィードバックを授業期間中にぜひお寄せください。