【授業の目的】
多くの学問においてデータを収集し分析することが行われる。
本授業ではデータ分析を行うための基礎的な知識を習得しその方法を理解することを目的とする。
また、そのために必要となるPythonの基礎的な知識を習得し簡単なプログラミングを学ぶ。
【授業の到達目標】
データ分析の基本的な方法を述べることができる。【知識・理解】
Pythonで簡単なプログラミングを行うことができる。【技能】
基礎的なデータ分析を行うことができる。【技能】
【授業概要（キーワード）】
python，データ分析，プログラミング
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
D-3．習得した知識を活用する中で、学生自身がテーマや目的などを主体的に定めて課題探究型の演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
【科目の位置付け】
この授業は、教養科目の応用と学際領域になります。例題としては経営学に関係したものを取り上げます。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
授業の前半は講義形式で進めます。後半は各自で課題を設定し実際にデータ解析をしてもらいます。
・日程
第1回目 ガイダンス
第2回目 Python入門その１ 型，変数，文字列と入出力
第3回目 Python入門その２ 条件式，分岐，ブール型，論理演算子
第4回目 Python入門その３ 繰り返し，関数
第5回目 Python入門その４ オブジェクト，リスト，辞書，タプル
第6回目 Python入門まとめ 中間課題
第7回目 データ分析入門その１ 回帰分析
第8回目 データ分析入門その２ ロジスティック回帰，決定木
第9回目 データ分析入門その３ 主成分分析，ｋ平均法
第10回目 データ分析入門まとめ 中間課題
第11回目 総合演習その１ 課題の選定，仮説の立案
第12回目 総合演習その２ データ収集
第13回目 総合演習その３ 分析１
第14回目 総合演習その４ 分析２，考察
第15回目 総合演習まとめ 期末課題
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
講義時には説明を聞くだけでなく、実際にコンピューターで実行しながら理解を深めてください。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
資料は事前によく読んで予習しておいてください。わからないところは事前に調べておいてください。
授業で説明した内容で授業中にできなかった内容は実際にコンピューターで実行しておいてください。
【成績の評価】
・基準
Python入門とデータ分析入門それぞれの最終回に簡単なレポート課題を課し、データ分析の基本がわかっているか、Pythonで簡単なプログラミングを行うことができるかを評価します。
また、総合演習の最終回にレポートを提出してもらい、基礎的なデータ分析を行うことができるかを評価します。
・方法
2度の中間レポート50％、期末レポート50％で評価します。
【テキスト・参考書】
テキストは梅津・中野「Pythonと実データで学んで遊ぶデータ分析講座」，C&R研究所(2019)です。
参考書は授業中に紹介します。
【その他】
・学生へのメッセージ
必要なレジュメはweb classで配布します。各自でダウンロードして予習してください。
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィス・アワー」を西平研究室（人文社会科学部3号館8階）において、火曜日の 13：00～14：30 の間に設けます。
事前にメール等でアポイントを取ってくれれば上記以外でも対応できることもあります。
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