本学のミッションであるビジネスリーダーの育成において、本講義はその基盤となる情報やデータを有効に活用・分析する能力を養成することが目的である。

The purpose of this course is to cultivate the ability to effectively use and analyze information and data, which is the foundation of NUCB's mission to nurture business leaders.

ICTが日々劇的に革新される現在、情報社会を支える数理・データサイエンスの考え方やAIの技術を知り、自らが道具として使いこなせるようになるために、その基盤となるデータの活用のされ方やデータ分析の手法を習得する。

具体的には、データとその分析が実世界でどのように活かされているかを学び、データに基づく判断に必要な知識・姿勢であるデータリテラシーを身につける。その上で、PowerPointを用いて発表資料を適切に作成し、効果的なプレゼンテーションができるように学んでいく。

In the current era of dramatic ICT innovations on a daily basis, students will learn the concepts of mathematical and data science and AI technologies that support the information society, and learn how data is utilized and data analysis methods that serve as the foundation for these concepts in order to be able to use them as tools themselves.

Specifically, students will learn how to operate Excel, learn how data and its analysis are utilized in the real world, and acquire data literacy, which is the knowledge and attitude necessary to make decisions based on data.Then, students will learn to properly prepare presentation materials using PowerPoint and make effective presentations.

・RESAS、 eStat などのオープンデータを活用できる
・Excelを使って、基礎的な表計算やデータ処理を行うことができる
・レポート・論文・プレゼンテーションにおいて、図・表・グラフを用いて根拠となるデータを示し、説得力のある主張をすることができる
・PowerPointを使用して、発表資料を適切に作成することができる
・効果的なプレゼンテーションをすることができる

Upon successful completion of this course, students will be able to:
-Use open data such as RESAS, eStat, etc.
-Perform basic spreadsheet and data processing using Excel
-Use figures, tables, and graphs to present data as evidence and make persuasive arguments in reports, papers, and presentations
-Use PowerPoint to create presentation materials appropriately
-Give effective presentations

*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。

・Excelの基本操作スキル
・数理統計基礎知識
・データ収集力・分析力
・論理的思考力
・効果的なプレゼンテーション資料を作成する力
・説得力のあるプレゼンテーションをする力

-Basic Excel operation skills
-Basic knowledge of mathematical statistics
-Data collection and analysis skills
-Logical thinking
-Use PowerPoint to create presentation materials appropriately
-Give effective presentations

教育手法 Teaching Method		% of Course Time
インプット型 Traditional		40 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning	ケースメソッド Case Method	60 %
	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】
この演習で勉強したことをできるだけ自分なりに利用しようとすることが大切である。また、週に1回の演習の時間だけでは不十分なので、自宅においてもなるべくコンピュータを使うという姿勢が重要である。自宅学習でわからない点は、講義時間中またはメールやBlackboardを用いて積極的に質問すること。また参考文献以外でも、本講義で扱うアプリケーションの解説書は多くあるので、自分に適したわかりやすい解説書を探すと効果的な学習ができる。

【課題（試験・レポート等）に対するフィードバック方法】
レポートについては講義の中で解説する。

【中央情報センター（図書館）の活用について】
自学習用に参考になる書籍が所蔵されているので、積極的に活用して欲しい。また、知識の修得や情報収集のためにオンラインデータベースを活用して欲しい。

*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。

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	50 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total	50 %
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	0 %
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

この科目はコンピュータを用いた演習科目のため、ほぼ毎回の授業で「課題」が課される。また、日頃の授業ではエクセルなどの実技演習により、コンピュータスキルと知識の獲得と定着を目指す。そのため、毎回の講義に欠かさず出席することが特に重要となる。
なお本授業は、授業のターム中盤に「小テスト（Excel実技）」が1回実施され、タームの最後に定期試験（筆記/実技）が実施される。

• 髙橋弘毅 ほか「データサイエンスリテラシー」実教出版（2022）9784407352573
• 名古屋商科大学「Macintoshガイド 2025年度版」オリジナル（2025）

［1］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Microsoft Excel 2019 基礎 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103809
［2］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Excel 2019 応用 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103816
［3］小舘由典,できるシリーズ編集部『できるExcel 2019 Office 2019/Office 365両対応 (できるシリーズ)』インプレス ,2019, ISBN: 978-4295005537
［4］阿部 香織『情報利活用 表計算 Excel 2019対応 (情報利活用シリーズ)』日経BP社 ,2019, ISBN: 978-4822286095
［5］矢野文彦監修『情報リテラシー教科書 Windows 10/Office 2019対応版』オーム社,2019,ISBN:978-4-274-22444-7

授業評価に基づき、講義の仕方や指導方法の改善に取り組みます。