SH102:統計基礎

科目番号、授業科目名

SH102、統計基礎/Basic Statistics

科目区分、必修・選択、授業の方法、単位数

産業技術学部 総合デザイン学専門基礎教育科目、必修、講義(対面と遠隔の併用)、2単位

履修年次、開設学期

1年次、1学期

受講対象

総合デザイン学科

担当教員

河野 純大
内藤 一郎


科目の到達目標

データサイエンスの基礎となる、データの可視化方法、

学習の項目別目標

1 データの見える化
グラフ特性、棒グラフ、散布図や複合グラフなどのグラフ化手法を学ぶ
2.データの代表値
ヒストグラムや基本統計量、データの代表値について学ぶ
3 確率データの特徴を知る
ルーレットなどの具体的な例の確立データの特徴を学ぶ
4 データ分析のフレーム
データ分析のプレゼンテーションのフレームについて学ぶ
5 実践的なデータ処理
具体的な、ビジネスデータ、マーケティングデータ、学生自身が興味を持ったデータを用いて、推論・可視化するプレゼンテーションを作成する


授業概要

データサイエンスの学びの基礎として基本統計量について学び、データに基づいた論理的思考や、プレゼンテーションのフレームについて学ぶ。これらを通して、確かな根拠に基づく議論の基礎を学ぶ。

時間外学修に必要な学習時間の目安

目安 準備学修2時間
事後学修2時間

授業計画

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  • 第1回 ガイダンス、情報の視覚化(内藤、河野)
    (キーワード)データサイエンス、グラフ特性、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、散布図
    (予習)シラバスを読んで授業に参加する、キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第2回 経営戦略を考える:度数分布とヒストグラム(内藤、河野)
    (キーワード)度数、度数分布表、ヒストグラム、度数密度
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第3回 経営戦略を考える:累積度数(内藤、河野)
    (キーワード)累積、累積度数
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第4回 平均値は万能ではない:主要な傾向を測る(内藤、河野)
    (キーワード)平均値、外れ値、中央値、最頻値
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第5回 強いチームを作ろう:ばらつきを測る(内藤、河野)
    (キーワード)区間、箱ひげ図、分散、標準偏差、偏差値
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第6回 ルーレットを回そう(内藤、河野)
    (キーワード)確率、ベン図、排反事象
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第7回 デザイン村ダービーを予想する(内藤、河野)
    (キーワード)順列、組合せ
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 前半まとめの課題(内藤、河野)
    (キーワード)前半の内容
    (予習)これまでの内容の復習
    (復習)授業の内容を復習する
  • 第9回 データの可視化(1)散布図(河野、内藤)
    (キーワード)プレゼンテーションのフレーム
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第10回 データの可視化(2)複合グラフ(河野、内藤)
    (キーワード)プレゼンテーションのフレーム作成練習
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第11回 データの可視化(3)レーダーチャート(河野、内藤)
    (キーワード)推論手法、論理的思考
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第12回 ビジネスデータ分析(1)FABE分析(河野、内藤)
    (キーワード)データ分析、議論のフレーム、FABE分析
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第13回 ビジネスデータ分析(2)PREP分析(河野、内藤)
    (キーワード)データ分析、議論のフレーム、PREP分析
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第14回 ビジネスデータ分析(3)SWOT分析(河野、内藤)
    (キーワード)データ分析、議論のフレーム、SWOT分析
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する
  • 第15回 後半授業のまとめ(河野、内藤)
    (キーワード)後半の内容のまとめ
    (予習)キーワードに関連した内容を調べる
    (復習)学んだ内容をもとに身近な事例を考察する

履修条件

なし

学習に必要な知識・技能等

なし


成績評価方法

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期末試験小テストレポート発表作品学習計画その他合計
総合評価 30 30 25 0 0 15 0 100
総合力指標 知識 10 10 10 0 0 0 0 30
技能 10 10 5 0 0 0 0 25
応用 10 10 0 0 0 0 0 20
表現 0 0 10 0 0 0 0 10
協調 0 0 0 0 0 0 0 0
意欲 0 0 0 0 0 15 0 15
  • 知識:知識を取り込む力
  • 技能:技能を修得する力
  • 応用:想起・解釈・問題解決能力、思考・推論・想像する力
  • 表現:プレゼンテーション力(提示・発表・伝達する能力)、コミュニケーション力(思考・感情を伝達する能力)
  • 協調:コラボレーション力(共同・協調する能力)、リーダーシップ力(統率力、指導力)
  • 意欲:自ら考え行動する力(学習に取り組む姿勢・意欲、チャレンジ精神、自己管理能力)

成績評価基準

  • 知識:統計的な知識を学ぶことがができる
  • 技能:データの表現方法の技術を学ぶことができる
  • 応用:統計の知識をベースに発想することを学ぶことができる
  • 表現:アイデアを表現する技術を学ぶことができる
  • 協調:
  • 意欲:意欲をもって学習することができる

教科書・教材・参考文献・配布資料等

授業時に配布する資料
参考書は適宜授業中に指示する

授業における配慮

視覚的教材を多用し、学生に伝わる、伝える工夫に留意します。

受講生に望むこと

データを見える形にする方法、データやアイデアを表現する枠組み、データに基づく議論をする、ことを学んでいきましょう!

教員実務経験

なし