授業科目名(英文名)bbb／Course title

サステイナビリティデータ解析・GIS演習

担当教員(所属)／Instructor

和田 直也(極東地域研究センター),馬 駿(経済学部経営学科),堀川 恵司(理学部生物圏環境科学科),Shishir Sharmin(極東地域研究センター)
専門教育科目 グローバルSDGs専門科目

授業科目区分／Category
地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

演習科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty
第3ターム／Term 3 月/Mon 3
時間割コード／Registration Code D43204
対象学年／Eligible grade 1年

単位数／Credits 1単位

ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

馬 駿(majun@eco.u‑toyama.ac.jp)
堀川 恵司(堀川恵司（horikawa@sci.u‑toyama.ac.jp, 理学部棟B325）
Keiji Horikawa（horikawa@sci.u‑toyama.ac.jp, Office: B325）)
Shishir Sharmin(Sharmin Shishir
3190, Gofuku, Toyama‑shi, Toyama‑ken 930‑8555
Tel:076‑445‑6518(経済学部棟４階408 Shishir)
shishir@eco.u‑toyama.ac.jp)
馬 駿(毎週月曜日10:30〜12:00、なお事前にメールにてアポイントメントをとってから研究室に来てください。
Monday, 10:30〜12:00
Please make an appointment by email before coming to the office.)
堀川 恵司(12:00‑13:00であれば居室にいますので，気兼ねなく訪問してください。メールで訪問日時について事前連絡していただいても構いません。
Student should contact by email in advance.)
Shishir Sharmin(8:30‑5:15)

Moodleコース統合時間割コード
D43204／Moodle course join Registration CodeMoodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

馬駿,和田直也,堀川恵司,Shishir

Sharmin

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2022̲D43204

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

大学院共通科目の「データサイエンス特論」と併せて本授業を学ぶことで，卒業後どのような分野に進んでも生かせるデータ解析・分析力を身に付けることができます。
By taking this course in conjunction with the course "Advanced Data Science," students will acquire analysis skills thatcan be used in any research field and as well as various pursuits after graduation
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals本授業の前半では，R言語（統計解析ソフトウェア）およびStataを用いて，社会科学や環境科学のデータ解析に必要となるデータの下処理や統計解析法，多変量解析法，データの特徴を数値化・視覚化する技法を演習します。後半では，地理空間分野における知識を身に付けるため，人間と地球環境との関係を理解するために必要な画像解析やGISのスキルを獲得するための演習を行います。これらの演習授業を通して，統計解析・多変量解析やGIS（地理空間分野）の諸技法に関する理解を深め，社会科学や環境科学の研究を進めていく上で役に立つ実践的スキルを身につけることを目的とします。
In the first half of this class, we will practice data preprocessing, statistical analysis methods, multivariate analysis
methods, and techniques for quantifying and visualizing data features, all of which are necessary for data analysis insocial and environmental sciences, using R (statistical analysis software) and Stata. In the second half of the course,
students will practice image analysis and GIS skills necessary to understand the relationship between humans and theglobal environment and thus acquire knowledge in the geospatial field. Through these exercises, students will deepen
their understanding of various techniques of statistical analysis, multivariate analysis, and GIS (in the geospatialfield). Consequently, students will gain practical skills that will be useful in conducting research in social andenvironmental sciences.
達成目標／Course Goals
1. R言語（統計解析ソフトウェア）およびStataを用いて，社会科学や環境科学のデータ解析に必要となるデータの下処理や統計解析法，多変量解析法，データの特徴を数値化・視覚化する技法を身につける
2. 人間と地球環境との関係を理解するために必要な画像解析やGISのスキル，地理空間分野における知識を身につける3. これらの演習授業を通して，社会科学や環境科学の研究を進めていく上で役に立つ実践的スキルを身につける
1. Learning data pre‑processing, statistical analysis methods, multivariate analysis methods, and techniques forquantifying and visualizing data characteristics necessary for data analysis in social and environmental sciences using R(statistical analysis software) and Stata
2. Acquiring skills in image analysis and GIS as well as knowledge in geospatial fields necessary for understanding therelationship between humans and the global environment
3. Gaining practical skills that are useful for conducting research in the social sciences and environmental sciences
through these activity‑based classes
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
RおよびStata，QGISを用いたデータ解析の講義演習を実施する。講義時間の大部分は実技指導とそれに必要な解説にあてる。
堀川恵司 Keiji Horikawa
Week 1; Rを使ったデータの整形とデータの視覚化：ボックスプロット，ヒストグラム，散布図，折線グラフ，棒グラフ，パイチャート，ツリーマップ
Data cleaning, transformation, and visualization: Making boxplots, histograms, scatter plots, line graphs, barcharts, pie charts, and tree maps
Week 2; Rを使った空間データの因子分析と濃度マップの作成：富山湾海底堆積物の多元素濃度データを使った砕屑物の供給源解析を例
としてFactor analysis of geospatial data and making element concentration maps using R: Provenance analysis of
detrital sediments in Toyama Bay based on element concentration data
馬駿 Ma Jun
Week 3; クロスセクションデータの回帰分析 Regression Analysis for Cross‑section Data
Week 3; 時系列データの回帰分析 Regression Analysis for Time Series Data
Week 4; 質的データ分析：プロビットモデル、ロジスティックモデル
Logit and Probit Analysis for Qualitative Data
和田直也 シシル・シャーミン
Naoya Wada and Shishir Sharmin
1) Guidance on basics of image: Introduction to Remote Sensing for sustainable science (satellite and drone platforms)
2) Interpretation of image
3) Image processing techniques4) Image analysis techniques using QGIS (case study)5) Image analysis I (classification (land use types))6) Image analysis II (change detection analysis (land use changes))7) State‑of‑the‑art approaches and application of these tools for sustainable science8) Summary and final exam
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class授業時間外学修は、授業１回分に対して0.5〜2時間程度の自主学修である。学修効果を高めるため、事前学修では主に各回の講義資料の熟読を行い、事後学修は宿題・レポートを完成する。
Out‑of‑class study is about 0.5 to 2 hours of self‑study for each topic. To enhance the learning effect, in pre‑classstudy, the text should be read carefully, and in post‑class study, homework and reports should be completed.
キーワード／Keywords
検定，線形モデル，時系列モデル，パネルデータ分析，リモートセンシング，GIS，土地利用，景観管理
Statistic test, Time series analysis, Panel data analysis, Remote Sensing, GIS,
Land use change, Landscape management
履修上の注意／Notices
本講義は英語および日本語で実施します。
本講義では，フリーソフトのRおよびRStudio，QGISを使って演習を行います。学生所有のコンピュータにもインストールが可能ですので，各自のPCにインストールして授業に持ち込こんでください。なお，授業は端末室で行う場合もあります。講義計画は受講者の進捗度に応じ随時調整をしていきます。
The lectures are given in English and Japanese.
In this class, we will practice using the free software R, RStudio, and QGIS.
Please install these programs on your own laptop PC and bring it to class. Theclass may also be held in the PC room. The lecture plan will be adjusted as neededaccording to the progress of the students.
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

課題に関連した電子ジャーナルや行政による統計資料を教材とする。
Use of electronic journals and government statistics related to the assignment asteaching materials.
授業中の態度（質疑に対する応答）やレポート、期末テストによって総合的に評価する。
Evaluating answers to questions given in class, reports and final exams on theassigned topics.

関連科目／Related course
リンク先URL
https://sites.google.com/view/kei‑horikawa/／URL of syllabus or other information
備考／Notes