2024 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70583
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
データリテラシー実習
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/1
2
担任者名
Instructor
池田 峻
曜限
Day/Period
火5
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

実験・実習・製図(対面型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

 「データリテラシー」という言葉に身構えている人はいませんか。 
 「表計算ソフト」などを用いて,データを操作することは,いまや社会人にとっての最低限の常識となっています。
 本講義は社会人だけでなく,ゼミ活動においても活用度の高いデータを扱う技術を習得することを目的としています。
 具体的には,「表計算ソフト」や「統計パッケージソフト」と呼ばれる種類のソフトウェアを用いて,初歩的なデータの取り扱い方を学んでいきます。Enjoy  Computingと基本ソフトウェア実習の知識があれば,十分に対応できます。

学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy

(総合情報学部)
1.知識・技能
  
2.思考力・判断力・表現力等の能力
  
3.主体的な態度
  

到達目標 / Course Objectives

1)データ分析手法の基本的な考え方を理解する
2)データ分析に用いるソフトウェアの基本的技術を習得する
3)データ分析結果を検討し、整理する力を身につける 

授業手法 / Teaching Methods

・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・コンピュータを用いた実習

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

 1  データ探索とデータ入力
 2  グラフの作成1 
 3  グラフの作成2
 4  度数分布表とグラフ作成 
 5  データ分析の基礎的手法(記述統計学の基礎) 
 6  データ分析の基礎的手法(記述統計学の応用) 
 7  使い方の工夫(LOOKUP関数・マクロ機能など)
 8  統計パッケージ入門
 9  散布図と相関関係 
 10  回帰分析 
 11  分析結果のレポート作成 
 12  クロス表1(ピボットテーブル)
 13  クロス表2(統計パッケージ)
 14  分析結果のレポート作成 
 15  総合課題

授業時間外学習 / Expected work outside of class

データ分析は,実際に自分で計算し,その結果を吟味することが重要であるため,実習後に教科書を用いて復習を行うことが望ましい。

成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
レポート等の平常試験(100%)

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

各回の実習への参加状況,課題提出状況,提出課題の内容を総合的に評価する。なお,3回を超えて,欠席した場合には,原則成績評価の対象とならない(単位を認定しない)。

教科書
Textbooks

松原望・松本渉(2011)  『Excelではじめる社会調査データ分析』  丸善出版  978-4-621-08165-5

参考書
References

なし  

フィードバックの方法
Feedback Method

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

・実習内容の質問については,授業中および授業の前後に対応します。
・授業時間外は,LMSを通じて問い合わせてください。
(LMSを利用しない授業においては,各クラスの担任者の指示にしたがって下さい。) 

備考
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