國學院大學 平成29年度SYLLABUS

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科目名 教員名
演習1(2) 高橋 克秀

開講詳細

開講キャンパス 開講時期 曜日 時限 開講学年 単位数
渋谷キャンパス 後期 火曜 7時限 2 2

講義概要

授業のテーマ

ネットワーク理論による大規模データの分析

授業の内容

経済活動のほとんどは、人と人、企業と企業、企業と人の結びつきから成り立っています。これ自体は当たり前のことですが、近年、経済データの飛躍的整備(ビッグデータ)とコンピュータの進歩によって、これまで理論上議論されてきたことが、ついにデータで検証できるようになりました。たとえば、POSを用いた売上高の分析、超マイクロデータを用いた為替や株の分析、ネットワーク論による貿易の分析など、さまざまな応用分野がひらけてきました。ビッグデータという言葉を聞いたことがあるでしょう。ブログ上のつぶやきなど巨大なデータの蓄積をもとに消費者行動や社会現象が解明されつつあります。いま世の中で最も注目されている旬の研究分野です。

到達目標

正直なところ学部で2年勉強したくらいでは「入門の入門」レベルでしかありません。さらに大学院や実務で3年くらい勉強してやっと半人前です。しかし、今、「入門の入門」をやらないでいつやるのでしょうか? 大学を卒業するともう自分の時間はほとんどありません(断言)。勉強するなら、「今」、しかありません。データ分析の「基礎の基礎」を勉強するのがこのゼミです。統計学の基礎とソフトウェアの使い方とRという簡単なプログラミングを学びます。

授業計画

第1回 高校数学Ⅰの復習
第2回 高校数学Ⅰの復習
第3回 高校数学Ⅰの復習
第4回 統計学入門
第5回 統計学入門
第6回 統計学入門
第7回 統計学入門
第8回 統計学入門
第9回 統計学入門
第10回 統計学入門
第11回 統計学入門
第12回 統計学入門
第13回 データ分析の実例
第14回 研究テーマ設定
第15回 研究テーマ設定
授業計画の説明 基本的にパソコン室を使う。報告担当者は事前にプロジェクターに映す資料を作成すること。

※履修している学生に対して事前に説明があった上で、変更される場合があります。

授業時間外の学習方法

毎回の授業までに指定された課題を解いてくること。

受講に関するアドバイス

毎回の準備には3時間くらいかかります。

成績評価の方法・基準

評価方法 割合 評価基準
平常点 100% 普段の学習姿勢、報告の出来で評価する。

※すべての授業に出席することが原則であり、出席自体は加点の対象になりません。


注意事項 連続2回無届で欠席すると不可になる。

※履修している学生に対して事前に説明があった上で、変更される場合があります。

教科書・参考文献等

教科書

教養統計学 新世社 森棟公夫

参考文献

書名 著者名 出版社 備考 K-aiser
私たちはどうつながっているのか 増田直紀 中公新書
新ネットワーク思考 バラバシ 日本放送協会
Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで 金明哲 森北出版
データからの知識発見 秋光淳生 放送大学

参考文献コメント

詳細は授業中にコメントする。

オフィスアワー

土曜日昼休み