開講年度

2023年度

科目名

データ分析応用

科目名（英語）授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

開講学期

後期
授業種別

講義

Practical Data Analysis
A0400228 データ分析応用 [J3][対面]

担当教員

三木 良雄

単位数

2.0単位

曜日時限

キャンパス

新宿教室

木曜5限
A-1411 Izumi11

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 0％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 100％
3 汎用的問題解決力の修得 0％
4 道徳的態度と社会性の修得 0％

具体的な到達目標

・ビッグデータ、IoT、人工知能などの技法を実務課題の解決に適用できる
・上流ＳＥ，ＩＴコンサルタントに必要なＩＣＴを用いた業務課題抽出ができる・実務課題の課題定義，課題解決法の提案ができる受講にあたっての前提条件

前提条件ではないが、最低限の三本柱の知識として、多変量解析、システム構築論、ミクロ経済学等を総合的に理解していることが望ましい。

授業の方法とねらい

ステム数理学科の”ＩＴインフラ”、”データ科学”、”経営情報”の三本柱を総合的に活⽤し、実社会の課題解決に向けてどの技術をどのような課題解決に使うのかを学ぶ。授業の分類としてはデータ科学に属する授業である。ビッグデータ、⼈⼯知能、IoTなどの実践的スキルを⾝につける。授業では企業で実際に発⽣するリアルな問題をリアルなデータに基づいて授業を進める。したがって、講義タイプの授業であるが、具体的課題解決と直⾯した授業内容である。また、BYODを前提とし、演習室にてICT環境をフル活⽤した授業を展開する。実践的な授業故に作業だけの回次も発⽣し、必ずしも授業時間だけにこだわらない時間の使い⽅も発⽣する可能性があるが、具体的な進め⽅は授業内で指⽰する。また，本授業では適宜，路線バスや小売店のリアルなデータも紹介しながら実社会の実課題の解決方法について学ぶ

AL・ICT活用

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業／
e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援

第１回

授業形態

対面事前学習履修した専⾨および専⾨基礎科⽬を再度良く復習しておくこと（特に，経営情報，データ科学）

授業内容

ガイダンス
授業の進め⽅、データの説明。データに基づく問題解決の基本的な考え⽅

事後学習・事前学習

⾝近に収集可能なデータと漏えいした場合のリスクを考え，企業の本物データを使うにあたり，どのような配慮が学生側に必要なのかを考えること

第２回

授業形態
授業内容

データ作成課題について，自分

第3回

授業形態

対面

3.5時間
対面

個⼈情報
個⼈情報保護法、プライバシーなどの基本知識を講義し、何を本質的に守るべきかを⾃ら考えられる知識を養う
ＮＤＡ，守秘義務契約など

事後学習・事前学習

データ作成の続きとこの授業を受講するにあたっての守秘義務覚書の作成

第４回

授業形態

授業内容

3時間

購買⾏動
商店で商品買うという⾏動を⽀える種々の要因について学び、⾃ら考察する（ロジットモデル，Huffモデル，AIDMA,CPM,RFM など）

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

3時間

対面

問題定義
問題を解決するということは，何を解くべきかの定義から始まる．手元のデータを闇雲に統計処理しても，問題の原因はわからない．
何を得ることで，何が解決するのか？ の見通しをつける方法とその重要性を学ぶ

事後学習・事前学習

売上データから問題の抽出を試みること．同時に，もっと必要な事実に関して何をすればデータとして得られるかを考えること

第5回

授業形態

対面

3時間

授業内容

原因分析
問題を解決するにあたり、問題の原因をどのように分析的に解明するかを学ぶ
データの中にどのような情報が含まれているのか？ あるいはデータ存在するが必要な情報が含まれているのか？
その見極め方を学ぶ

事後学習・事前学習

データ修正，あるいは特徴分析を実施してみる

第6回

授業形態
授業内容

対面

因⼦分析、共分散構造分析
潜在的な因⼦と観測可能な因⼦をパス図を使って構造的にモデルとしての仮説を作る
推定される要因がどの程度現象を説明し得るのかの評価方法を学ぶ

事後学習・事前学習

授業内での解説を振り返り，どのような原因が現象を説明し得るのかを考える．因子分析系の解析で何がわかるのかを実践的に学ぶ

第7回

授業形態
授業内容

共分散構造解析
推定した因果関係に関するモデルを作成し，その推定の妥当性を検証する
販売実績などの背景にある原因は何なのかを複数想定しておくこと

第8回

授業形態

対策検討
問題を解決するためにはデータを分析しただけでは不十分である。具体的な改善、解決⽅法をどのように⽣み出すのかを考察する
小売店におけるレコメンデーションなどの売り上げ改善方法を考える

第9回

授業形態

古典的時系列データ分析
特にトレンド予測や季節変動など時系列データの基礎を学ぶ
実際の問題における予測とは何を予測しているのか？ 何が予測できるとありがたいのかを実際の計算を通じて把握すること

第10回

授業形態

ARIMAモデル
和分モデルからＡＲＩＭＡの詳細を解説し、その分析の意味と限界を解説する。
予測手法の違いで何が変わるのか，何が同じなのか，予測性能の限界は何なのかを把握

第11回

授業形態

状態空間モデル
時系列データの分析⼿法からの延⻑で状態空間モデルの基本を学ぶ
時系列多変量解析の普遍的なモデル表現となっていることを理解し，そこからモデル化の重要性を理解する
因果推定的発想からモデルを変化させた場合に現象の何が説明可能かを，自らモデル構築（変更）してみることで理解する

第12回

授業形態

ベイズ統計
ベイズ統計の基礎とこの授業で習った古典的統計との同一性，相違点を学ぶ
条件付き確率について復習しておくこと

第13回

授業形態

3時間
対面

ベイズ推定
時系列解析としてのベイズ推定の意味を理解する

事後学習・事前学習

ベイズ更新の考え方を実際のデータにあてはめて検証すること

第14回

授業形態

授業内容

3時間

対面

確率的予測モデル手法
状態空間から強化学習，粒子フィルターなどへの応用，ベイズからMCMCなどへの応用展開を学ぶ

事後学習・事前学習

授業で扱った統計パッケージの使い方を総復習しておくこと

第15回

授業形態

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

対面

事後学習・事前学習

授業内容

3時間

3時間

遠隔（オンデマンド）

最終課題説明
最終課題として実問題を提供する．その課題（問題点）が何で何を解決すれば良いのかを説明する．この解答は最終レポートとなる．

事後学習

最終レポートとして問題解決を一通り実施してもらうにあたり，「問題」「原因」「解決」の流れを良く復習しておくこと

3時間

成績評価の方法

授業回で課するレポートと最終レポートで評価する．授業回は毎回ではないが，各学びの内容を理解しているかを確認し素点とする．最終レポートと素点を総合的に判断し，A+,A,B,C,D,Fの評価を行い，D以上を合格とする

受講生へのフィードバック方法

成績は大学全体の成績公開日に公開される．各回の課題から見えた学修上の問題点は次の授業にてフィードバックす
る

教科書

特になし

参考書

早坂清志、アンケートの調査・集計・分析がわかる本、秀和システム
豊田秀樹、共分散構造分析 R編―構造方程式モデリング、東京図書、2014
田中孝文、Rによる時系列分析入門、シーエーピー出版、2008
他 授業中にて適宜紹介する

オフィスアワー

受講生へのメッセージ

授業後の教室，ならびにメール(mikiyo@cc.kogakuin.ac.jp)で質問，もしくは個別相談の予定調整を受け付けるシステム数理学科のデータ科学、ＩＴプラットフォーム、経営情報を統合して、実際の企業で発生するデータに基づいて、実社会で必要とされる答えを導き出すための科目です。数学の基礎、データ分析の基礎ができていることを前提に実社会の問題を解くために必要な延長部分を講義と演習で進めます。毎年、社会系の授業と勘違いして履修中断する人が多いので注意してください。また、この授業は”やり方"や”解き方”を学ぶ授業ではありません。方法は自分で調べ使えるようになった上で問題解決できるようになることが目的です。また，授業には極力実社会で発生している問題，実社会で発生しているデータを企業の協力で紹介することに努めるため，シラバスの内容以外の項目も随時追加することがある．また，授業形態についても授業内容と進行状況に応じて変更する場合がある．

実務家担当科目実務家担当科目

実務経験の内容

データサイエンティストの経験がある教員が、具体的な問題の解決法を活かし、データ分析の応用について講義する。

教職課程認定該当学科
教育課程コード

該当なし
Ⅲ3c

教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c :選択※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと