シラバス情報

注）公開用シラバス情報となります。在学生の方は、「UNIVERSAL PASSPORT」で詳細をご確認下さい。

科目名	データ解析演習
担当教員名	本村　裕之
配当学年	2	開講期	前期
必修・選択区分	選択	単位数	2
履修上の注意または履修条件
受講心得	出席状況を直接の評価基準とするわけではありませんが、遅刻と欠席による授業内容の把握の遅れは、そのまま、課題提出の困難さを招きますので注意してください。
教科書	適宜資料を渡します。
参考文献及び指定図書	数理統計学内田老鶴圃　鈴木武・山田作太郎共著
関連科目	データ解析Ｂ、プログラミング言語、プログラミング入門、情報システム論、システム分析論、データベース論、マーケティングリサーチ
オフィスアワー

授業計画	学習内容	学習課題(予習・復習)
授業の目的	経済経営部門におけるデータ解析は、専ら、現実社会から発生する経済統計量や、収集された社会調査データに対する評価を期待されています。この講義では、標本空間に関する推測を行うために必須である統計理論の知識をもとにして、データを解析する際に必要となる検定方法の妥当性、適応性を講義し、講義とコンピュータ実習を通じて、データ解析の能力を高めていきます。
授業の概要	データ解析演習では、プログラミング上でのデータの基本的な扱い方を学び、基本統計量の導出や線型計画法を理解し、得られた推計値に対する意味付けが行えるようになることを目標とします。
授業計画	○第１回　データ解析演習概観この授業は、実際にデータを収集・入力し、それを解析する過程を通じてプログラミングの技術・意味を習得していきます。まずは手始めに、皆さんの身近なデータを元にしてそこにある統計量を分析する手段としてのプログラミングを学んでいきます。 ○第２回　データの保存と転送 Rという統計パッケージを用いて、データの処理を行っていきます。今回は、システムの起動から、データの保存までを学びます。 ○第３回　データステップ入力されたデータとその処理を行うデータステップにより、データの変換を学びます。また、基本的な演算子の使い方も学びます。 ○第４回　データ加工１生成されたデータセットの結合について学びます。また、基本的に、データ部とプログラムの本体は別の場所に保管するほうが、実行時の負担やデバグの面からも有利です。外部の記憶装置への、データの出力と入力の方法を学びます。 ○第５回　データ加工２ SASにあらかじめ組み込まれている関数によるデータの加工を学びます。また、条件によるデータの抽出も学びます。 ○第６回　データ加工３前回に引き続き、条件によるデータの抽出を学びます。 ○第７回　データ加工４データ加工の実際がどのようなものか、BMI（Body Math Index）を計算することで、現実への応用を見ていきます。 ○第８回　基本統計量今後のデータの活用を見ていくうえで、基本的に知っておかなければならない統計量について学びます。 ○第９回　プロシジャステップ／プログラミングと統計量の評価１ DATAステップで作成したデータセットを元に、PROCステップでは様々なプロシジャを呼び出して、処理・分析を行って行きます。 ○第10回　プログラミングと統計量の評価２オプションの使い方を学びます。第９回で使用する、MEANSプロシジャは、単純に統計量を教えてくれるものです。用意されたステートメントをオプションとして使うことで、その内容を細かく指定することができます。 ○第11回　プログラミングと統計量の評価３データセットでも可能ですが、オプションとして、ＢＹステートメントやＣＬＡＳＳステートメントを利用することで、プロシジャベースでも、データのグルーピングが可能になります。 ○第12回　プログラミングと統計量の評価４ KEEPステートメントを使うと、生成されたデータセットの中の一部分だけを、新しいデータセットとして採用することが可能になります。それと逆の作用を持つDROPステートメントについても学んでいきます。 ○第13回　プログラミングと統計量の評価５変数のもつ特性を調査するとき、その変数同士がどんな関係にあるのかを探るのかは重要なことです。ある変数の値の変化に併せて、他の変数の値が変化する直接的な関係を相関（correlation）と呼びます。その意味について考えます。 ○第14回　プログラミングと統計量の評価６前回の課題を引き続き検証します。 ○第15回　データ解析演習まとめ今までの課題をもとに最終課題に取り組んでもらいます。 ○第16回　期末試験期末試験を実施し、年間の評価を行います。
授業の運営方法
備考
学生が達成すべき到達目標

評価方法	評価の割合	評価の実施方法と注意点
試験	80
小テスト
レポート	20
成果発表
作品
その他
合計	100	―