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。

　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.

　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。

　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.

　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。

　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。

　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.

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 %

●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。

*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。

• 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

「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

初年度担当科目

（実務経験 Work experience）