シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2026/04/06 現在 |
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開講科目名 ／Course |
データ分析Ⅱ／Data Analysis II | ||||||||
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時間割コード ／Course Code |
E1G10109_E1 | ||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
経済学部／Faculty of Economics | ||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2026年度／Academic Year 第4クォーター／4Q | ||||||||
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曜限 ／Day, Period |
月／Mon 2 | ||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第4クォーター／4Q | ||||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||
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学年 ／Year |
2,3,4 | ||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
三浦 貴弘 | ||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||
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教室 ／Classroom |
西２号館Ｗ２-１０３／W2-103 | ||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 三浦 貴弘 | 経済学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
この講義では、データ分析 I で学んだ手法を土台に、グループプロジェクトを通じてより実践的なデータ分析を行います。前半では欠損値処理や変数変換などの前処理、および発展的な分析手法を講義形式で学びます。後半ではグループで問いの設定からデータの選定・分析・報告までの一連のプロセスを実行します。 | ||||
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到達目標 ／Course Objectives |
- データの前処理を適切に行うことができる - データ分析 I で学んだ手法を組み合わせて、自ら設定した問いに答える分析を遂行できる - 分析結果を自分の言葉でわかりやすく伝えることができる |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
小テスト: 10% グループワーク: 90% グループワークには、中間報告、最終報告、レポート作成などが含まれます。 |
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教科書 ／Textbook |
- 特にありません。Moodle 上で資料を配布します。 |
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
- 中妻照雄 『Pythonによる計量経済学入門 (実践Pythonライブラリー)』 朝倉書店 2020年 |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
- データ分析 I の内容を前提とします。 - 出席点はありません。 - 資料配布・課題提出には Moodle を使用します。 - 生成AIの使用を推奨します。ただし、分析内容を自分で理解していることが求められます。 - Google Colab を使用します。Google アカウントを準備しておいてください。 |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
- データ分析 I - 統計学 |
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授業時間外学修（予習・復習等）の内容 ／students learning outside of the class, preparation and review are included |
- 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ます。それぞれに見合う自主的学習時間を確保してください。 | ||||
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その他連絡事項 ／Other messages |
- 学生の理解度に応じて、内容を若干変更する可能性があります。 |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
- プロジェクトで扱うデータや問いについて、授業外でもグループメンバーと議論すると理解が深まります。 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
授業期間: 月曜 12: 20 ～ 13:10 (西 3 号館 504 号室: 三浦研究室) また、Teams, メール、Moodle でも対応可能です。 緊急の場合を除き、休日の対応は致しません。また、金曜 17 時以降の連絡は基本週明けに返信します。 連絡先: takam@wakayama-u.ac.jp |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
E60032J01000G112，E60032J01000B112，E60032J01000P112 | ||||
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実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience |
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| 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 |
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| 1 | 1 | イントロダクション | 授業の進め方、データセット紹介 | |
| 2 | 2 | 講義① | データの前処理 | |
| 3 | 3 | 講義② | 発展的な分析方法 | |
| 4 | 4 | プロジェクト① | グループ編成、課題設定 | |
| 5 | 5 | プロジェクト② | ||
| 6 | 6 | プロジェクト③ | 中間報告 | |
| 7 | 7 | プロジェクト④ | ||
| 8 | 8 | プロジェクト⑤ | 最終報告 |