本講義では、様々なシーンで蓄積されるビジネスデータを活用するために必要となる主なデータ分析手法について学習します。また、データがビッグデータ化した際の分析のポイントについても学習します。その際、データを分析しながら学習することで手法の理解や応用方法を考える力を養うことを目指し、統計解析・データ分析に特化したプログラミング言語である「R言語」についても学習します。
※本講義は、ExcelならびにRstudio Cloudを用いた講義となっております。ソフトウェアの画面を反映しながら、講義を進めていきます。
お持ちのPCにExcelがインストールされ、Cloud版のRstudioが利用できない場合も履修は可能ですが、環境を用意し、実際にデータ分析を演習しながら受講された方が学習効果の面で望ましいと考えています。
詳細は本ページ下部「受講上の注意・備考など」にてご確認ください。
受講可能年次 | 1〜2年次 |
必修/選択 |
選択 |
修得単位数 | 1 単位 |
受講条件 | |
受講期間(春) | |
受講期間(秋) | 10月-12月 |
使用言語 | 日本語 |
スクーリング | なし |
単位修得条件 |
1.講義の受講 |
その他・備考・注意点 |
1 | ビジネスデータ分析と分析手法ならびに分析環境 |
2 | 売上分析に学ぶ全体傾向の把握と外れ値の発見 |
3 | 価格と売上データ分析に学ぶモデル分析の基礎1 |
4 | 価格と売上データ分析に学ぶモデル分析の基礎2 |
5 | 価格と売上データ分析に学ぶモデル分析の基礎3 ExcelからRへ |
6 | CS分析に学ぶアンケートデータ活用1:戦略視点を考える |
7 | CS分析に学ぶアンケートデータ活用2:相関・回帰分析の活用およびRでの実行 |
8 | データからの仮説検証1:仮説をグラフで検証する(R活用) |
9 | データからの仮説検証2:グループ比較 |
10 | データからの仮説検証3:グループ比較の応用 |
11 | データからの仮説検証4:クロス集計からの検証 |
12 | モデル分析の応用1:複数要因でのモデル分析 |
13 | モデル分析の応用2:ダミー変数の活用 |
14 | モデル分析の応用3:変数を選択する |
15 | モデル分析の応用4: 2択のyを分析する) |
プロフィール・担当科目はこちら
● 履修登録前に必ず以下の動作環境を確認ください
Excelについて:
Windows版ならびにMac版ともに、「データ分析」ツールを利用できますが、ChromeBookなどのOSでのExcelやGoogleスプレッドシートなどでは、「データ分析」ツールを利用できませんので、ご注意ください。
また、講義ではWindows版の画面にて解説します点、ご了承ください。
Rstudio Cloudについて:
WEBブラウザから利用しますので、PCやタブレットでも利用できますが、プロラミングのしやすさを考えるとPCでの利用を強く推奨します。なお、RstudioCloudはFree版のライセンスを利用します。第1講にてサインアップの方法などを解説しますので、各自、用意をお願いいたします。
※RstudioはフリーのPC版もあり、WindowsやMacなどでも利用できますが、受講者のPC環境依存の問題のサポートが難しいため、Cloud版でのサポートのみとさせていただきます。
※また、「R」はプログラミング言語で非常に高度で様々な分析が出来ますが、限られた時間内ですべての手法を解説することが出来ません。別途配布する学習用のデータとプログラムを元にした内容に特化した講義ならびにサポートになることをご了承ください。
当科目は単科生制度による受講も可能です。
出願期間 | 2024年06月03日 ~ 2024年09月05日 |
開講予定日 | 2024年10月11日 |
単科受講料 | 92,000円(非課税) |
本科生入学時メリット | 授業料9.2万円減免 ※授業料は2年次の授業料から減免されます。 |
当科目を用いて企業研修を実施しています。
企業研修に限り、オンライン講義の受講のみならず、講師派遣などのカスタマイズが可能です。
また、他の科目などと組み合わせてオリジナルの研修カリキュラムを作成することもできます。