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 授業科目
 Course Title
ビッグデータ分析
Big Data Analytics
 担当者
 Instructor
准教授 兵頭 昌  後学期 木曜日1時限
 単 位
 Credit
2

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
到達目標
本講義では、ビッグデータ分析における有用なツールである多変量解析をマスターすることを目的とする。具体的には、予測、要約、分類に利用される代表的な手法の理論や実装方法について理解し、統計解析ソフトRを用いたデータ分析を通して、得られた結果を解釈する力を養成する。具体的な目標は受講者が以下を達成することである。
 
授業内容
【授業内容】ビッグデータ利活用の成功のためには、統計学を活かしてデータを分析し、課題を的確に把握する必要がある。多変量解析とは、データから有用な規則、ルール、判断基準などを抽出する手法である。本講義では、実際のデータを使っての多変量解析の実装例を示し、データ分析を適切に行うための方法を紹介する。データは経済に限らず、社会科学、心理学、野球などの分野から広く紹介する。統計分析は実際に計算することで身に着く。各分析を実行するためのRのプログラミングも扱う。
 
授業計画
復習として、授業で配付したプリントとノートを読み返して内容をしっかり理解するよう努めるとともに、
授業中に指定した演習問題にとりくむことを毎回行う。授業の理解には90分程度の復習が不可欠である。
01. 分割表の検定(適合度)
02. 分割表の検定(独立性)
03. 一般化線形モデルの基礎
04. 二項選択モデル(ロジットモデル)
05. 二項選択モデル(プロビットモデル)
06. 計数データ解析(ポアソンモデル)
07. 計数データ解析(負の2項モデル)
08. 主成分分析
09. 判別分析(2グループ)
10. 判別分析(多グループ)
11. クラスター分析
12. 相関分析
13. 正準相関分析
14. まとめ

 
授業運営
講義資料を配布するので各自持参すること。簡単なデータの整理や計算演習などのレポートを課す場合がある。レポートを通して、受講者は講義内容を理解し、統計ソフトを用いた簡単なデータ分析を実装出来るようになることが期待される。

【遠隔授業の種類】: 双方向性授業
【使用するツール】:Zoom
 
評価方法
レポート(50%)、試験(50%)により評価する。尚、試験はテキストや関数電卓などの持ち込みを許可する。
 
オフィスアワー
木曜日12時30分~13時30分、兵頭研究室(横浜キャンパス1号館721号室)にて。
 


 
 
 
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