シラバス Syllabus

授業名 データ分析
Course Title Data Analysis
担当教員 Instructor Name 楊 甲(Jia Yang)
コード Couse Code NUC295_N22A
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 2022 UG Nisshin Term2

授業の概要 Course Overview

 データの時代と言われる現代において、データ分析で回帰分析を学ぶことでは、代表的な処理方法を学ぶことになり、在学中や社会に出てからデータの分析方法に違和感なく取り組むことが期待できる。それによって、ビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出につながる。
 データ分析は、経済や経営だけでなく、あらゆる分野のデータを分析する学問である。最近の世界的傾向は、経済や経営だけでなく、どんな分野でも、理論だけで話は終わらず、現実はどうなっているかを調べることが重要になっている。現実を反映しているのはデータであるため、データ分析が経済や経営の分野で非常に重要になっている。また、大学生にとっては、卒論を書く際に経済や経営のデータの分析を行うのは比較的容易に行える手堅いやり方といえる。
 本講義は、大学生を対象に、経済や経営のデータを分析する方法を紹介するものである。そのうち、統計学の基礎知識を復習するとともに、Excelを使ってデータ分析をする方法論を紹介する。また、近年、データ解析によく使われている統計分析フリーソフトRの利用方法も説明する。
 データの分析方法に慣れていて、エクセルでデータを分析できる。具体的には、1変数のデータでは、基本統計量を求めて、その意味を適切に理解し、多変数のデータでは、相関分析や回帰分析を行って、結果を適切に理解できる。
 また、Rプログラムを用いて、基本統計量を計算することができる。

 In this Data Era, it is essential to master a representative statistical method called regression analysis for data analysis, one of the most popular methods. Therefore, the knowledge obtained in this course will be helpful to students studying on campus and entering the business world after graduation. As a result, it will create knowledge beneficial to the business and society.
 Data Analysis is a subject to study data related to economy, business, and many other areas. It is essential to study theories and practices in almost every field, including economics and business, which is a current global trend. For data can reflect reality, data analysis has been quite crucial in economics and business. For NUCB students, we recommend using economy and business data analysis methods in their graduation thesis.
 This course educates undergraduate students on analyzing economic and business data. It reviews the fundamental knowledge of Statistics and the methods to using MS-Excel to analyze data. In addition, it introduces how to use the free statistical software R, which is one of the popular tools in recent years.
 Students can analyze data using MS-Excel. More specifically, they can calculate basic statistics for one variable and explain their meanings. In addition, they can apply correlation analysis and regression analysis for multiple variables and understand the meaning of these results.
 Students can use the R program to calculate basic statistics.

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
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG6 Managerial Perspectives (BBA)

受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes

 経済や経営などのデータの回帰分析を行って、その分析結果を正しく読めるようになる。

 Students can analyze data in many areas such as economy and business by regression analysis and understand results appropriately.

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 %

学習方法、レポート、課題に対するフィードバック方法 Course Approach, Report, Feedback methods

●準備学習(予習復習等)
 教科書の全員購入が望ましい。教科書等により授業以外の時間に予習や復習が必要である。
 予習・復習は、授業スケジュールにある内容を教科書および掲示してあるファイルなどを参考に、予習100分/週、復習100分/週を推奨する。

●レポート・課題に対するフィードバック方法
 レポート・課題についての説明は講義の中で行う。

●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ため、積極的に活用することを推奨する。

授業スケジュール Course Schedule

第1日(Day1)

①データ分析の全体像を知ろう(教科書1章)

②基本統計でデータの傾向をつかもう(教科書2章)

第2日(Day2)

①実務ですぐ使えるデータ可視化をマスターする(教科書3章)

②仮説が正しいかどうか仮説検定で結論を出す(教科書4章)

第3日(Day3)

①データの前処理を理解する(教科書5章)

②線形回帰モデルを活用して売上アップを図る(教科書6章)

第4日(Day4)

①最適化でベストな商品単価を導く(教科書7章)

②Excelを用いたデータ分析方法の復習


第5日(Day5)

①RとRStudioの導入(Rによる統計入門(津田裕之作成HP)1章)

②Rのデータ構造(Rによる統計入門(津田裕之作成HP)3章)

第6日(Day6)

①データセットの作成と加工(Rによる統計入門(津田裕之作成HP)4章)

②図の作成(Rによる統計入門(津田裕之作成HP)6章)

第7日(Day7)

①基本的な統計分析(Rによる統計入門(津田裕之作成HP)7章)

②Rで用いたデータ分析方法の復習


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。
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 20 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 20 %
予習レポート Preparation Report 10 %
小テスト Quizzes / Tests 0 %
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 20 %
期末試験 Final Exam 50 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 0 %
合計 Total 100 %

評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria

 平常点(発言、受講態度、問題提起など)を重視する。

使用ケース一覧 List of Cases

    ケースは使用しません。

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」インプレス(2021)9784295011088

参考文献・資料 Additional Readings and Resource

「1」津田裕之作成HP 「Rによる統計入門」 URL:https://htsuda.net/stats/index.html
[2]山本拓 「計量経済学」 新世社 (1995) ISBN-13: 978-4915787454
[3]田中勝人 「経済統計(第2版)」 岩波書店 (2002) ISBN: 9784000266963
[4]大屋幸輔 「コア・テキスト統計学(第2版)」 新世社 (2011) ISBN: 978-4-88384-178-3
[5]刈屋武昭ら 「統計学(第2版)」 東洋経済新報社 (2008) ISBN: 978-4-492-81299-0
[6]国友直人,山本拓 「統計と日本社会 データサイエンス時代の展開」 東京大学出版会 (2019) ISBN-13: 978-4130434010

授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation

初年度担当科目

担当教員のプロフィール About the Instructor 

公益財団法人豊田都市交通研究所 主席研究員
修士(工学)(中国同済大学)
博士(工学)(名古屋大学)
研究分野:交通計画学、交通経済学、交通情報工学


Chief Researcher, Toyota Transportation Research Institute
Master Degree (Engineering) awarded by Tongji University, China
Doctor Degree (Engineering) awarded by Nagoya University
Research fields: Transportation Planning, Transport Economics, Intelligent Transportation Systems

(実務経験 Work experience)

博士号を取得した後、現役の公益財団法人豊田都市交通研究所に勤めてきた。研究部に配属となり、都市交通調査、交通系ビッグデータの解析、統計データ(交通事故、交通計画)を活用した分析研究等の業務を担当する。

After receiving Doctor Degree from Nagoya University, I have been working as a researcher in Toyota Transportation Research Institute in Toyota City. My major work is related to Transportation Planning, analysis and utilization of Big data, and application of statistical data (vehicle crashes and urban transportation).






ページ上部へ戻る