基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅰ／Seminar Ⅰ
授業コード ／Class Code	B300581009
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	火3(後期)／TUE3(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	柴田　淳子／SHIBATA JUNKO
科目区分 ／Course Group	【専門教育科目】　（演習科目）／*** MAJORS *** （SEMINARS）
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
柴田　淳子／SHIBATA JUNKO	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	演習
授業の目的 ／Class Purpose	本科目では，DP（学位授与方針）の「3. 経済データに関する基礎的知識を修得し，統計的な処理・分析ができ，政策課題に対応できる」ため，データ処理に関する基礎知識を修得し，データから得られる情報を深く理解できる力を身に付けることを目指します． 本科目は，専門教育科目の選択必修科目における演習科目に属する科目です． このゼミでは，データ分析に基づいた意思決定の方法について学習します．身近にあるデータを分析することによって，得られた結果について理解を深めることを目的とします．
到　達　目　標 ／Class Objectives	１．ExcelやRを用いて，データの分析ができる． ２．分析した結果を自分なりに解釈し，議論できる．
授業のキーワード ／Keywords	回帰分析，コンジョイント分析，クラスター分析
授業の進め方 ／Method of Instruction	コンピュータを用いながら簡単な例題を説明した後，実際に問題を解きながら理解を深めていきます．（ExcelとRを使いますが，コンピュータの知識は必要ありません．）
履修するにあたって ／Instruction to Students	遠隔の場合，指定のアプリケーションを利用できる環境をご用意ください．
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	毎回，1時間程度の予習と1時間以上の復習が必要です．
提出課題など ／Quiz,Report,etc	単元ごとに課題を提出し，次回の授業で解説します．なお，提出課題は成績評価の対象とします．
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題の提出状況により評価します．
テキスト ／Required Texts	プリントを配布します．
参考図書 ／Reference Books	・内田学，兼子良久，『90分でわかる！日本で一番やさしい「データ分析」超入門』，東洋経済新報社 ・上村龍太郎，北島良三，竹内晴彦，山下俊恵，吉岡茂，「EXCELとRによるデータ解析入門」，丸善出版株式会社

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	データに基づく意思決定
2	第2～3回	相関係数	値下げ効果の検証，アンケートからの戦略立案
3	第4回	回帰分析	店舗面積から売り上げ見込みを決定する
4	第5回	重回帰分析	最適な条件の組み合わせ
5	第6～7回	数量化理論Ⅰ類	質的データと量的データ，目標を達成するための最適な組み合わせ
6	第8回	コンジョイント分析	直交表と分析方法
7	第9回	Rの使い方	Rの基本操作，ExcelとRによるデータ要約
8	第10～11回	クラスター分析	Excelによる計算方法，Rによるクラスター分析の実行
9	第12～13回	主成分分析	Excelによる計算方法，Rによる主成分分析の実行
10	第14～15回	因子分析	Excelによる計算方法，Rによる因子分析の実行