基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅲ／Seminar Ⅲ
授業コード ／Class Code	B300601023
ナンバリングコード ／Numbering Code	ECOb302
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2024年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	金2(後期)／FRI2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	毛利　進太郎／MOURI SINTARO
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Ⅲでは演習Ⅰから卒業論文まで続く演習の一部として、演習Ⅲでは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	経済学，データ分析，経済データ
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内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the 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	1,2	クラスタリング	データのクラスタリングについて学ぶ
2	3,4	クラスタリングの応用	実際のデータでクラスタリングの分析を行う．
3	5,6,7	アンケートの分析	アンケートを作成し，分析する方法を学ぶ．
4	4,5	Pythonプログラミング	Pythonによるプログラミングの基本について学ぶ
5	6,7,8,9,10	Pythonによるデータ収集と分析	Pythonによるデータの収集と分析を行う．
6	11,12,13	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．
7	14,15	卒業論文作成に向けて	卒業論文作成に向けテーマの設定と基本的なデータの収集まとめを行う．