科目ナンバー

CM-OI1-82XS

履修条件・関連科目等

事前登録科目です。
履修希望者が定員を超過した場合は、抽選にて履修者を決めます。日程等の詳細を授業時間割で確認してください。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

以前は、表計算ソフトやプログラミングを用いて、データ分析をできるスキルそのものに価値がありました。しかし近年では、Excelのような表計算ソフトやPythonといったプログラミング言語の普及によって、データを分析すること自体は、だれもが容易に行えるようになりました。そのため、これからの社会で活躍する人材には「データを分析できる力」だけではなく「課題を自ら見つけることができる力」「分析結果を自分なりに解釈し、第三者へ説明する力」が必要となります。

本講義ではこのような現実を踏まえ、現代のビジネスの現場で必要となるデータ分析活用の実践的方法について、その基礎を身に着けることを目標とします。本講義はその内容から、グループワークが中心となり、パソコンなどの情報機器を利用することになります。また、常に主体的に課題をこなしていくことが望まれます。

科目目的

この科目は、カリキュラム上のリベラルアーツ科目自然科学系として位置付けられていることから、この科目での学習を通じて、学生が会社を経営する際に必要な、経営数字の読み方やExcelを用いた経営分析の手法に対する認識を深めるとともに、将来ビジネスに携わる際により良い意思決定を行うための技法を身につけることを目的としています。
現在の企業、社会で必要とされるICTの利活用に関する基礎を理解します。

到達目標

現在のビジネス現場において必要とされる、データ分析の実践的方法について、入門レベルの内容を身に着けるため、以下の５点を設定します。

・与えられたデータ、もしくは身近な題材について課題を設定できる

・統計学の基本を理解し、正しく活用できる

・表計算ソフトの基本操作を理解し、正しく活用できる

・得られた結果を解釈できる

・得られた結果を人に説明できる

授業計画と内容

第１回：授業計画と成績評価の確認など

第２回：統計学の復習

第３回：表計算ソフトの基本操作について復習

第４回：グループワーク①（課題の設定）

第５回：グループワーク①（集計の実施）

第６回：グループワーク①（発表資料の作成）

第７回：グループワーク①（発表）

第８回：表計算ソフトとデータベース

第９回：データベースの利活用

第１０回：エクセルでの機械学習：回帰分析

第１１回：グループワーク②（課題の設定）

第１２回：グループワーク②（分析の実施）

第１３回：グループワーク②（発表資料の作成）

第１４回：グループワーク③（発表）

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

この授業は演習形式で行うもので、特にグループでの学習が多くなりますから、課題等についてグループで打ち合わせや制作を行ってください。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

2015年4月 ～2021年 8月株式会社リクルート住まいカンパニー住まい研究所勤務
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（現：株式会社リクルートSUUMOリサーチセンター）
業務内容：機械学習を用いた不動産価格の推定などに携わる

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務で機械学習を活用してきた経験を踏まえ、機械学習（本講義では、回帰分析）によって得られた結果の解釈と実務上注目すべき点や注意すべき点について講義します。

テキスト・参考文献等

授業時に指示します

その他特記事項

Excel,Accessを使用します。

参考URL