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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
専門教育課程専門科目専門	データアナリティクス入門 Introduction to Data Analytics	2	D104-01	2025年度１期（前学期）	修学規程第4条を参照

担当教員名
武市　祥司

＊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.データ収集 2.統計解析 3.社会調査 4.アンケート 5.データサイエンス

本科目は、経営情報学科の学習・教育目標「マネジメント基礎能力」を身につけるための科目である。アンケート調査を題材として、データの収集、集計、視覚化までを行うことができる能力を身につけるとともに、サンプリング、分散、標準化、相関の統計手法を活用できる能力を身につけることを目指す。

授業の概要および学習上の助言

データを正しく分析するためには、以下の4つの能力が求められる： 1. 目的・課題仮説に即したデータを集める 2. データの形式に合わせて表にまとめる 3. グラフを用いて視覚的にデータを見る 4. 統計的な手法を用いて、様々なことを確かめる授業前半では主にアンケート調査の演習を通じて1〜3の習得を、後半ではサンプルデータに基づく演習を通じて4の習得を行う。

教科書および参考書・リザーブドブック
教科書：統計学Ⅰ: データ分析の基礎オフィシャルスタディノート改訂第2版[日本統計協会] 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
高校数学で学ぶ統計学の基本的な概念である平均、分散、標準偏差を求める数式、散布図と相関係数の意味は理解していることが望ましい。

学生が達成すべき行動目標
No.	学科教育目標（記号表記）
①	A,B	データ分析の概念を理解できる
②	D,F,G	目的・課題に応じたアンケート調査計画を策定できる
③	G,L	例題のアンケート質問の問題点を指摘し改善できる
④	D,J	単純集計、クロス集計を理解し、アンケート結果を集計できる
⑤	D,E,J	Excelを用いて，データを適切な円グラフ、棒グラフ、散布図にグラフ化できる
⑥	D,G,L	仮説の正しさを立証するためのデータの利用方法を説明できる

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	30	30	30	0	0	0	10	100
指標と評価割合	総合評価割合		30	30	30	0	0	0	10	100
	総合力指標	知識を取り込む力	20	10	10	0	0	0	0	40
		思考・推論・創造する力	10	10	10	0	0	0	0	30
		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	10	0	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	レ	講義や演習で学んだことを筆記試験により確認する。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
クイズ小テスト	①	レ	講義や演習を確実に身につけるため、小テストを行う。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤
	⑥
レポート	①	レ	アンケートを実施し、レポート提出を行う。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤
	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	レ	授業に取り組む意欲や姿勢を測るために、出席状況や授業態度をもとに評価する。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥

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
データ分析の目的や課題を理解し、アンケート調査でデータを収集し、適切な視覚化手法を用いて結論に導くことができる。	データ分析の目的や課題を理解し、アンケート調査票を作成できる。グラフを使って可視化することができるが、結論の導出には難がある。

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	オリエンテーションデータ分析の流れデータの種類	講義演習	復習：教科書を再読し、練習演習問題を解けるまで繰り返す	200
2	アンケート調査(1) ・社会調査・アンケート調査の手順・調査票の作成	講義演習	予習：授業資料に加え、リザーブドブック5章を読み、要点を整理する復習：授業資料に沿って調査票を完成させる	260
3	アンケート調査(2) ・調査手法と質問項目・調査票のブラッシュアップ	講義演習	予習：授業資料に加え、リザーブドブック5章を読み、要点を整理する復習：授業資料に沿って調査票のブラッシュアップを行う	260
4	質的データの要約(1) ・度数分布表による集計・統計グラフの種類と選択	講義演習	予習：教科書2週1〜4回の用語を抽出し、その意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行う。また、アンケートを実施する	260
5	質的データの要約(2) ・クロス集計表による評価・多重クロス集計表の作成	講義実習	予習：教科書2週5〜7回の用語を抽出し、その意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行う。また、引き続きアンケートを実施する	260
6	量的データの要約(1) ・度数分布表とヒストグラム・箱ひげ図の活用	講義演習	予習：教科書第3週1〜4回の用語を抽出し、意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行う。また、アンケート結果を集計する	260
7	量的データの要約(2) ・分布の代表値・ばらつきの大きさ・標準偏差と格差	講義演習	予習：教科書第3週5〜7回の用語を抽出し、意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行う	260
8	データ収集の学習達成度確認公的統計の活用・公的統計制度・e-Stat ・標本誤差と確率	講義演習	予習：これまでのデータ収集に関する知識を振り返る復習：小テストで不明だった点を理解するまで学習する	330
9	データ収集の総復習学習達成度確認試験（中間試験）	自己点検テスト	小テストの復習	260
10	相関(1) ・相関と散布図・層別散布図・相関係数	講義演習	予習：教科書第4週1〜3回の用語を抽出し、意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行うレポート課題として、アンケートの分析結果を提出する	260
11	相関(2) ・みせかけの相関・相関係数の注意点・単回帰分析	講義演習	予習：教科書第4週4〜6回の用語を抽出し、意味を調べておく復習：教科書の練習問題を解けるまで繰り返し行う	260
12	時系列データ・時系列グラフ・移動平均・時系列データの標準化	講義演習	過去の総復習と試験対策	260
13	これまでの振り返り達成度評価試験	振り返り授業試験	試験の不明点を理解するまで学習する	260
14	達成度評価試験の解説エクセルの活用	講義演習	試験結果の見直し授業の復習	150 180
15	学びの振り返り自己点検	自己点検アンケート	総復習	260