シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

実践的データマイニング２／Practical Data Mining 2

時間割コード
／Course Code

S2201230_S6

開講所属
／Course Offered by

システム工学研究科／Graduate School of Systems Engineering

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q

曜限
／Day, Period

他／Otr

開講区分
／Semester offered

通年／a normal year

単位数
／Credits

2.0

学年
／Year

1,2

主担当教員
／Main Instructor

吉野　孝／YOSHINO Takashi

授業形態
／Lecture Form

講義

教室
／Classroom

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2020/04 ～9999/04	システム工学研究科	1.高度な専門性と研究力	6
		2.協働性と倫理性	2
		3.地域への関心とグローバル視点	2

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
伊藤　淳子／Junko Itou	システム工学部（教員）
吉野　孝／YOSHINO Takashi	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	問題解決のため，やみくもに行動をおこしても，周りの理解が得られず，根拠不十分のために，具体的な行動に結びつかない．何らかの企画を実施するには，ある程度の根拠の提示が重要となる．本講義では，銀行業に関わるデータを対象として，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義を行った後，銀行業のいくつか問題について具体的に考え，仮説を立て必要なデータについて検討する．また，データをもとに，可視化を行い仮説の検証を行う．その結果をもとに問題の解決策を探る．銀行担当者も交えた発表会および銀行担当者との議論なども予定している．
到達目標／Course Objectives	実際のデータマイニングにおける仮説構築を通して，仮説構築の検討手法の修得を目指す．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	グループワーク，分析内容，プレゼン，質疑，レポートなどで評価を行う．
教科書／Textbook	教科書は利用しません．必要な内容は，講義中にPDFで配布します．
参考書・参考文献／Reference Book	記載事項なし
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	毎回の出席は必須です．各自のデータ分析に加えて，グループでの作業が中心となります．グループワークおよび質疑などへの積極的な参加が必要となります．また，講義時間外でのデータ分析作業，プレゼン作成作業も必要となります．講義期間中は，講義時間外においても，十分に時間を確保できるようにして下さい．この科目は通年科目となるため，登録年度内に休学した場合には，単位はでません．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	企業から提供される匿名データを用いた講義・演習となります．匿名データは用いていますが，企業内部の情報が分かるデータのため，データ漏洩などには特に気をつけること．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	実践的データマイニング１
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	授業計画に沿った予習・復習，およびレポート作成・プレゼン作成に関する課題の調査・考察に，授業時間外学習を行うことが必要です． 1単位の学修のために必要な学修量は，授業時間と予習復習の時間をあわせて45時間と定められている．それぞれに見合う自主的学習時間を確保すること．
その他連絡事項／Other messages	関連の科目として，実践的データマイニング2があります．実践的データマイニング1と実践的データマイニング2は順序性はありませんので，どちらか一方だけの受講でも問題ありません．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	講義・演習中には，企業の担当者に常駐してもらう予定です．不明な点などについて，積極的にコミュニケーションを取ることで，より理解が深まります．【「アクティブ・ラーニング」実施要項 2，4，6，7，8，10】
オフィスアワー／Office Hours	毎回の講義後に対応します．
科目ナンバリング／Course Numbering	SN0005J11199S510
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and position in the whole course	学習方法と内容／Methods and contents	備考（担当）／Notes
1	1	諸注意・準備，データの分析（１）	・諸注意やデータ分析のための準備をする．・データの分析に関する講義を行う．	PC使用
2	2	データの分析（２）	・データの分析に関する講義を行う．	PC使用
3	3	銀行の現状，課題の紹介	・データの分析に関する講義を行う．・金融業界の課題について講義を行う．	PC使用
4	4	実データを用いた分析方法（１）	・実際の金融業のデータを用いた分析に関する講義を行う．	PC使用
5	5	実データを用いた分析方法（２）	・実際の金融業のデータを用いた分析に関する講義を行う．	PC使用
6	6	実データを用いた分析方法（３）	・実際の金融業のデータを用いた分析に関する講義を行う．	PC使用
7	7	仮説の検討とデータ分析，プレゼン作成	・データ分析のために仮説の検討を行う．	PC使用
8	8	発表会１向けのプレゼン作成	・データ分析およびプレゼンの作成を行う．	PC使用
9	9	発表会１：銀行担当者向けのプレゼンテーションとインタビュー	プレゼンテーションとインタビュー・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う．・企業担当者に対して，業務に関するインタビューを行う．	PC使用
10	10	仮説の修正とデータの再分析（１）	・インタビュー結果をもとに，仮説の修正を行う．	PC使用
11	11	仮説の修正とデータの再分析（２）	・仮説の修正をもとに，データの再分析を行う．	PC使用
12	12	仮説の修正とデータの再分析（３）	・データの再分析結果をもとに，仮説の検証を行う．	PC使用
13	13	発表会２向けのプレゼン作成（１）	・発表会向けのプレゼンを作成する．	PC使用
14	14	発表会２向けのプレゼン作成（２）	・発表会向けのプレゼンを作成する．・グループ内で，想定質疑などへの対応を行う．	PC使用
15	15	銀行担当者向けのプレゼンテーションと講評	・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う．	PC使用

授業の概要・ねらい／Course Aims	問題解決のため，やみくもに行動をおこしても，周りの理解が得られず，根拠不十分のために，具体的な行動に結びつかない．何らかの企画を実施するには，ある程度の根拠の提示が重要となる．本講義では，銀行業に関わるデータを対象として，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義を行った後，銀行業のいくつか問題について具体的に考え，仮説を立て必要なデータについて検討する．また，データをもとに，可視化を行い仮説の検証を行う．その結果をもとに問題の解決策を探る．銀行担当者も交えた発表会および銀行担当者との議論なども予定している．
到達目標／Course Objectives	実際のデータマイニングにおける仮説構築を通して，仮説構築の検討手法の修得を目指す．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	グループワーク，分析内容，プレゼン，質疑，レポートなどで評価を行う．
教科書／Textbook	教科書は利用しません．必要な内容は，講義中にPDFで配布します．
参考書・参考文献／Reference Book	記載事項なし
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	毎回の出席は必須です．各自のデータ分析に加えて，グループでの作業が中心となります．グループワークおよび質疑などへの積極的な参加が必要となります．また，講義時間外でのデータ分析作業，プレゼン作成作業も必要となります．講義期間中は，講義時間外においても，十分に時間を確保できるようにして下さい．この科目は通年科目となるため，登録年度内に休学した場合には，単位はでません．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	企業から提供される匿名データを用いた講義・演習となります．匿名データは用いていますが，企業内部の情報が分かるデータのため，データ漏洩などには特に気をつけること．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	実践的データマイニング１
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	授業計画に沿った予習・復習，およびレポート作成・プレゼン作成に関する課題の調査・考察に，授業時間外学習を行うことが必要です． 1単位の学修のために必要な学修量は，授業時間と予習復習の時間をあわせて45時間と定められている．それぞれに見合う自主的学習時間を確保すること．
その他連絡事項／Other messages	関連の科目として，実践的データマイニング2があります．実践的データマイニング1と実践的データマイニング2は順序性はありませんので，どちらか一方だけの受講でも問題ありません．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	講義・演習中には，企業の担当者に常駐してもらう予定です．不明な点などについて，積極的にコミュニケーションを取ることで，より理解が深まります．【「アクティブ・ラーニング」実施要項 2，4，6，7，8，10】
オフィスアワー／Office Hours	毎回の講義後に対応します．
科目ナンバリング／Course Numbering	SN0005J11199S510
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information