2020年度 データ収集・分析   Data Collection and Analysis

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開講元
経営工学系
担当教員名
梅室 博行 
授業形態
講義 / 演習
メディア利用
Zoom
曜日・時限(講義室)
火5-8(W631)  
クラス
-
科目コード
IEE.C305
単位数
2
開講年度
2020年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2020年10月15日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

経営工学系の各分野では様々なデータを収集し、分析することにより検証する。本講義は経営工学系の研究に必要な多様なデータの収集や分析の方法について学ぶ。
本講義は講義と演習を一体としておこない、学んだ事を演習を通じて理解を深め手法を身につける。

到達目標

本講義の終了時には履修生は
(1) 様々なデータの特性について理解している
(2) 様々なデータ収集の手法を理解し、適切な手法を選べる
(3) 様々なデータ分析の手法を理解し、適切な手法を選べる

キーワード

定性データ, 定量データ, 統計, 多変量解析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

講義と演習を一体として行う。1回の講義で学んだ知識を次回の演習で体験的に学習し身につける。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 イントロダクション+データ+インタビュー 授業の目的や進め方、成績評価基準を理解する。 データの概念や種類について理解する。 インタビューの方法論を理解する。
第2回 定性的データの分析 定性的データの分析方法を学ぶ。
第3回 質問紙調査 質問紙の設計および調査の方法を学ぶ。
第4回 データ分析ソフトウェア 統計分析のためのソフトウェアをセットアップする。
第5回 データを見る 記述統計やヒストグラム、散布図などを利用してデータの概観をとらえる方法を学ぶ。
第6回 比較・相関・回帰 複数のデータの関係を調べる方法としてt検定、相関分析、回帰分析を学ぶ。
第7回 因子分析と判別分析 因子分析と判別分析について学ぶ。

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特に定めない。授業に必要な資料は授業の中で提供される。

参考書、講義資料等

特に定めない。必要な情報のソースは授業の中で提供される。

成績評価の基準及び方法

演習の成績: 70%
最終レポート: 30%

関連する科目

  • IEE.C202 : インダストリアル・エンジニアリング
  • IEE.C302 : 品質管理
  • IEE.B207 : 計量経済学第一
  • IEE.A205 : 経営・経済のための統計

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

経営・経済のための統計 (IEE.A205) と インダストリアル・エンジニアリング (IEE.C202) を履修していること, または同等の知識があること。
演習で利用するため、PCを毎週持参すること。

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

梅室 博行
umemuro.h.aa[at]m.titech.ac.jp

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