|
授業の概要
|
|
|
多くの企業でデータ活用の有効性が見直され、現場で働くビジネスパーソンにもデータ活用スキルが求められている。ここではビジネス現場でよく見かける基本的なデータ（アンケート調査の結果や販売実績、従業員の出退勤データなど）を、エクセルを使って加工分析するスキルを学ぶ。エクセルという身近なデータ解析ツールを用いて基本集計、基本統計量の算出、グラフや表の作成、統計的仮説検定、そして回帰分析の基本まで進めたい。特に統計的仮説検定や回帰分析の手法を身につけることで、単なるデータの集計だけではなく、「データ間に違いがあるのかどうか？」「データ間にどの様な関係性があるのか？」といったデータに基づく意思決定の基本が身につく。この授業では「単純集計の統計」から脱却し、データから有用な情報を読み取り、ビジネスにおける効果的な意思決定を行うためのデータ解析スキルの獲得を目指す。
|
|
|
|
この科目の到達目標
|
|
・ビジネスデータを効果的に集計し、適切なグラフ作成や基本的な統計量の計算をエクセルを用いて実行でき正しく解釈できる。
・エクセル「分析ツール」を用いたｔ検定や回帰分析を行い結果を正しく解釈できる。
・データ活用の重要性と可能性を理解し、エクセルを用いたデータ解析に自信がもてる。
|
|
|
|
成績評価の方法
|
|
| |
|
授業出席、授業中に行う演習問題、授業外学習、小テスト、レポート課題で総合的に評価を行う。
|
|
|
|
|
|
評価方法
|
割合
|
評価のポイント
|
|
|
|
|
|
授業出席
|
30
%
|
授業出席と、授業中に行う演習問題の提出状況で評価する。
|
|
|
|
|
|
授業外学習
|
25
%
|
授業で取り上げた内容を振り返る課題問題の提出状況と内容で評価する。
|
|
|
|
|
|
小テスト
|
30
%
|
理解度確認のために小テストを行い、その結果で評価する。
|
|
|
|
|
|
提出課題
|
15
%
|
総合的に授業内容を振り返るレポート課題の提出状況と内容で評価する。
|
|
|
|
|
|
定期試験
|
0
%
|
実施しない
|
|
|
|
|
|
（合計）
|
100
%
|
_
|
|
|
|
|
授業項目
|
|
| |
|
週
|
授業項目
|
|
|
1.
|
オリエンテーション
データ解析の概要
|
|
|
2.
|
データの概要を知る
|
|
|
3.
|
グラフからデータの概要を読み取る
|
|
|
4.
|
データの分布を知る
|
|
|
5.
|
確率分布と正規分布
|
|
|
6.
|
データの違いを分析する①：ｔ検定の基本
|
|
|
7.
|
データの違いを分析する②：ｔ検定の応用
|
|
|
8.
|
データの関係性を分析する①：相関分析と回帰分析の基本
|
|
|
9.
|
データの関係性を分析する②：回帰分析結果の解釈
|
|
|
10.
|
データの関係性を分析する③：重回帰分析とスケーリング
|
|
|
11.
|
データの関係性を分析する④：多重共線性
|
|
|
12.
|
データの関係性を分析する⑤：定性データの分析
|
|
|
13.
|
最新のデータ解析手法に触れる
|
|
|
14.
|
総合的な振り返り
|
|
|