基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅱ／Seminar Ⅱ
授業コード ／Class Code	B300591021
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	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	金2(前期)／FRI2(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	毛利　進太郎／MOURI SINTARO
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
毛利　進太郎／MOURI SINTARO	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	演習
授業の目的 ／Class Purpose	この科目は、経済学部のDPが示す経済問題を総合的に分析できる知識と技能を習得し、自主的な意思決定に活用できると共により良い社会構築に貢献できるための素養を身に着けることを目指しています。 　演習Ⅱでは演習Ⅰから卒業論文まで続く演習の一部として、これまでに学んだことを自ら分析できるように，コンピュータを実際に利用しながら様々なデータを取得し、データ分析，処理について学びます。
到　達　目　標 ／Class Objectives	データ分析の実際について理解し活用できる。
授業のキーワード ／Keywords
授業の進め方 ／Method of Instruction	適宜課題を出します。
履修するにあたって ／Instruction to Students
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	学修の目安となる時間は、一律ではないものの、予習復習に平均的にはそれぞれ1時間程度が必要となる。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	適宜課題を課します．課題については発表を行い随時講評します．
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題への取組み（50％），ゼミでの発表状況（50％）で評価します．
テキスト ／Required Texts
参考図書 ／Reference Books

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	1	ガイダンス	講義内容を説明し．演習でのこれからのスケジュールについて決定する．
2	2	データ分析の基礎	実際にデータを眺め，試行錯誤しながらデータの特徴を見出す．
3	3	データ分析の基礎	実際にデータを眺め，試行錯誤しながらデータの特徴を見出しレポートとしてまとめる．
4	4	バスケット分析	バスケット分析の基礎について学ぶ．
5	5	バスケット分析	バスケット分析の基礎について演習を行う．
6	6	回帰分析の基礎	回帰分析の概念について学ぶ．
7	7	回帰分析の演習	回帰分析の基本的な演習を行う．
8	8	回帰分析の応用	回帰分析の応用について演習を行う．
9	9	回帰分析の応用	回帰分析の応用例について学び，演習を行う．
10	10	実験計画法	実験計画法について学ぶ
11	11	実験計画法の演習	実験計画法について演習を行う．
12	12	コンジョイント分析	コンジョイント分析について学び，演習を行う．
13	13	分散分析	分散分析について学び演習を行う
14	14	課題演習	この演習で学んだことをもとに各自選んだテーマに基づいてデータを分析を行う．
15	15	課題演習	この演習で学んだことをもとに各自選んだテーマに基づいてデータを分析し，発表する．