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講義名 データサイエンスⅠ
(副題)
講義開講時期 前期 講義区分 講義
基準単位数 2
校地 2学年
必修・選択 選択
講義名(英文) Data Science Ⅰ
学部・学科 服装学部ファッション社会学科

担当教員
氏名
◎ 高橋 玲美

授業概要 / Class Description 本講義ではデータ分析を問題解決の手段の1つとしてとらえる。身近でよく使われる分析手法を紹介し、実際の場面でそれぞれの目的に合った分析をおこなえるように手法の理解をすすめる。さらに各種統計資料の例を通して分析手法の意味やその使い方を学び、自分たちで収集したデータをまとめることによって分析手法を体験してみる。
到達目標 / Goal データ分析の基本となる統計学の基礎知識を理解し、計算ソフト(Microsoft Excel、Google スプレッドシート)を用いて具体的に処理を行えるようにする。単なるデータ処理の手順を学ぶのではなく、きちんと考察に結び付くように手法全体を理解する。
授業計画 / Class schedule
内容
第1回ガイダンスおよび統計分析の考え方
 ばらつくという現象を理解し統計の必要性を認識する。
第2回統計資料の読み方
 社会調査などの具体的な事例を参考に表やグラフの読み方のポイントを学ぶ。
第3回単純集計
 量的データと質的データの違いを理解し、各々の集計方法とそのグラフ表現について学ぶ。
第4回量的データの読み方とまとめ方
 記述統計の基礎となる基本的統計量についてその意味を理解し計算方法と使い方を体験する。
第5回度数分布表とヒストグラム
 全体の様子を知るために重要な度数分布表とヒストグラムとその典型的なタイプを学ぶ。
第6回質的データ(カテゴリカルデータ)の読み方とまとめ方
 単純集計の場合の表の作成とグラフ表現について学ぶ。
第7回グラフの読み方と作成方法(1)
 グラフの読み方を理解し、Excelを用いて統計量の計算とグラフの作成を行う。
第8回グラフの読み方と作成方法(2)
 作成したグラフを使って簡単な考察を行う。
第9回クロス集計に基づく2次元の分析
 クロス集計の必要性を知り、単純集計との違いを理解する。
第10回クロス表の作成
 具体的に手作業でクロス表を作成してみる。その後Excelを用いての作成方法も経験する。
第11回因果関係の記述方法
 因果関係を構造的に整理するための道具として特性要因図の有用性について学び実際に作成してみる。
第12回2変量の関係の基礎(1)
 2変量の関係を知るために必要な散布図、相関係数、擬似相関についてその意味と算出方法を学ぶ。
第13回2変量の関係の基礎(2)
 Excelや統計解析ソフトを用いて分析をおこない、考察のポイントを学ぶ。
第14回単回帰分析
 2変数間の基本的な関係として単回帰分析について分析手法および考察する場合の注意点などを学ぶ。
評価方法 / Evaluation 1.評価の方法
A(S)~C・E評価
2.評価の基準
テスト70%、課題15%、講義内演習15%
教科書等 / Textbook 教科書・参考書等については講義内で示す。
準備学習 / Preliminary study 大学ノートを持参して出席し、きちんとノートをとること。第1回から出席すること。
Excelなどの計算ソフトについての特別な経験は必要としないが、操作に慣れるために課題は必ず提出すること。
配布された資料には目を通しておく。(1時間)
講義終了後は当日のノートを整理する。また返却された課題は必ず確認して復習しておく。(3時間)
担当教員問合せ先 / Office to contact 服装社会学研究室(A064)
備考 大学ノート(B5版)を用意して本講義専用に用いること。
●履修可能人数(人):30
履修登録学生が多い場合は抽選になります。