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授業科目区分	科目名	単位数	科目コード	開講時期	履修方法
数理・DS・AI教育課程数理基礎科目数理基礎	データサイエンス基礎Ⅰ Data Science for Beginners 1	1	G241-01	2024年度２期（後学期）	修学規程第4条を参照

担当教員名
谷口　進一、山岡　英孝、西岡　圭太＊、谷口　哲也、工藤　知草、上江洲　弘明、渡辺　秀治、北島　孝浩、髙井　勇輝、田中　康寛、中川　勇人、根間　裕史

＊印は、実務経験のある教員を示しています。

授業科目の学習・教育目標

キーワード

学習・教育目標

1.データの集計 2.データ間の関係 3.相関 4.重回帰分析 5.MS Excel

超スマート社会Society 5.0を実現するためにはデータの活用が不可欠であり，データサイエンスの素養を身に着けることは今後の必須となる．本講義では，データサイエンスの非常に大きな部分を占めるデータ解析に関して，最も基本的な手法である1）データ集計の各種の手法　および　2）回帰分析　の二つを，講義と演習を通じて身に着けることを目指す．講義と演習を通じて，データ集計と回帰分析を理解して実践できるようになり，実際のデータ活用を行えるようになることが目標である．

授業の概要および学習上の助言

本授業では，データサイエンスにおいて重要となるデータ解析の入門的な内容について講義と演習を通じて学ぶ．まず，各種のデータについて，データ集合の特性を把握するための「集計」について学ぶ．先行科目である「データサイエンス入門」にて学んだ単純集計の他にも，層別集計やクロス集計を行う手順を理解するとともに，データ集合を可視化するためのグラフ描画についても学ぶ．次のデータ集合どうしの相関関係について学ぶ．さらに，様々な分野において広く用いられている（線形）回帰分析について学ぶ．　いずれの回も，座学による講義だけでなく，実際に手を動かして分析を行う演習を実施する．その演習を実施できるように，毎回各自のパソコンを持参することが必須である．なお，データ分析のツールとしては，ビジネスにおいて広く用いられている表計算ソフトであるマイクロソフトExcelを使用する．数理的背景の数式的説明は手法の理解するための最小限にとどめて，実践的な演習を行い，ツールの具体的な操作方法や分析結果から得ることが期待できる知見のなどの説明に時間を割くように心がける．不明な点は授業時間中に解決するととともに，復習には時間を割いて欲しい．

教科書および参考書・リザーブドブック
教科書：指定なし参考書：指定なしﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし

履修に必要な予備知識や技能

先行科目である「データサイエンス入門」を履修して，マイクロソフトExcelの基本操作やデータリテラシーを身に着けておくことは必須とする．さらには，統計学の基本を学ぶための「技術者のための統計」をあわせて履修することを強く推奨する．なお，毎回の授業でマイクロソフトExcelを使用するので，マイクロソフトExcelをインストール済のラップトップPCを持参する．

学生が達成すべき行動目標
No.	学科教育目標（記号表記）
①	D,H	与えられたデータ集合について，層別集計やクロス集計ができ，適切なグラフ描画を行うことができる。
②	D,H	与えられた多変量データに対して，相関係数を求めて，その意味を説明できる。
③	D,H	与えられた多変量データに対して，重回帰分析を行うことができる。
④	D,H	与えられた多変量データに対して，適切な回帰モデルを作成して，予測ができる。
⑤	B	データサイエンスに関係する法令を遵守し，倫理を尊重する態度を身につけることができる。
⑥	A	毎回の授業に出席し、与えられた課題に取り組み、授業内容の理解に努めることができる。

達成度評価
				評価方法
				試験	クイズ小テスト	レポート	成果発表 (口頭・実技)	作品	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	0	70	0	0	0	30	100
指標と評価割合	総合評価割合		0	0	70	0	0	0	30	100
	総合力指標	知識を取り込む力	0	0	30	0	0	0	20	50
		思考・推論・創造する力	0	0	20	0	0	0	0	20
		コラボレーションとリーダーシップ	0	0	0	0	0	0	0	0
		発表・表現・伝達する力	0	0	10	0	0	0	0	10
		学習に取組む姿勢・意欲	0	0	10	0	0	0	10	20

※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。

評価の要点
評価方法	行動目標		評価の実施方法と注意点
試験	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
クイズ小テスト	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
レポート	①	レ	各回の演習問題および復習のための練習問題を，レポート作成して提出する。レポートは総合評価割合を７０％として評価する。レポートは文章やデータの数値，文章等を丁寧に書き、課題に取り組んでいく過程を論理的に記述すること。他人のレポートを写すことは厳に慎むこと。また、レポートの提出期日を厳守すること。レポートの提出期日は授業明細表に記載してある。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
成果発表 (口頭・実技)	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
作品	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
ポートフォリオ	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
その他	①		学習に取り組む姿勢・意欲を，受講態度や授業内容の理解度を，実際のAI操作に取り組む状況で評価し，さらに予習・復習として取り組んだ宿題や演習も含めて，総合評価割合30％として評価する。
	②
	③
	④
	⑤	レ
	⑥	レ

具体的な達成の目安

理想的な達成レベルの目安

標準的な達成レベルの目安

データの利用や活用およびその意義に関して，自身の専門分野の観点から，具体的な説明ができる。与えられた数値データやカテゴリーデータに対して，適切な集計を行い，グラフ描画したうえで，データ集合の特徴を説明することができる。さらに与えられた多変量データに関して．相関係数を求めて，回帰分析を実施して，最適な回帰モデルを作成して，予測に用いることができる。

データの利用や活用およびその意義に関して，説明ができる。与えられた数値データやカテゴリーデータに対して，適切な集計を行い，グラフ描画することができる。さらに与えられた多変量データに関して．相関係数を求めて，回帰分析を実施して，予測に用いることができる。

ＣＬＩＰ学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。

授業明細
回数	学習内容	授業の運営方法	学習課題予習・復習	時間：分※
1回	データの活用とその意義データサイエンスに関係する法令と倫理データの集計・単純集計（Excel関数）・層別集計（Excel関数）・クロス集計（Excelピボット機能）・グラフ描画：棒グラフ，ヒストグラム	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
2回	変数間の関係(1) ・2変数の関係・グラフ描画：散布図・相関と相関係数	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
3回	変数間の関係(2) ・多変数と偏相関・グラフ描画：箱ひげ図・相関と因果	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
4回	単回帰分析・目的変数と説明変数（従属・独立，外的・内的基準）・近似式・近似直線（散布図から）・Excelデータ分析機能を用いる回帰分析・決定係数R2 ・回帰係数	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
5回	重回帰分析(1) ・決定係数・偏回帰係数，t値，p値・カテゴリー変数のダミー変数化・演習	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
6回	重回帰分析(2) ・回帰モデルを用いた予測・最適な回帰モデル（回帰式）の作成・決定係数と補正決定係数（この授業では，線形回帰分析のみを行う）	講義 Excelを用いる演習	学習した内容を復習し、課題に取り組む。次回の学習内容について配布プリントを中心に予習をする。	60分 30分
7回	単回帰・重回帰分析まとめ・回帰分析の総合演習・総合演習のデータに関しては，各学科等で準備，あるいはオープンデータの利用これまでの授業について振り返りを行う。	講義特に，全体について振り返り，復習する。 Excelを用いる演習	これまで学習した内容を振り返り，全体の流れを確認し，復習する。	60分