日本語
English
お問合せ
アクセス
サイトマップ
›
HOME
›
学部概要
›
学部長メッセージ
›
基本理念・3ポリシー
›
カリキュラムマップ
›
コース紹介
›
学生による講義紹介一覧
›
研究活動
›
教員一覧
›
広報・刊行物
›
パンフレット
›
News Letter
›
公式SNS
入学希望の皆様
›
在学生の皆様
›
社会人の皆様
›
企業・各種機関の皆様
›
toggle navigation
MENU
HOME
学部概要
学部長メッセージ
基本理念・3ポリシー
カリキュラムマップ
コース紹介
学生による講義紹介一覧
研究活動
教員一覧
広報・刊行物
パンフレット
公式SNS
入学希望の皆様
カリキュラムマップ
基本理念・3ポリシー
コース紹介
入試情報
学生による講義紹介一覧
企業インタビュー
在学生の皆様
学生便覧
企業インタビュー
データサイエンス応用基礎教育プログラム
学生による講義紹介一覧
関連リンク(学内専用)
社会人の皆様
大学院の設置について
IT先端技術応用講座
企業・各種機関の皆様
実社会課題解決プロジェクト
研究者紹介
就職・インターンシップ
共同研究・受託研究
兼業依頼
その他
お問合せ
アクセス
サイトマップ
入学希望の皆様
カリキュラムマップ
基本理念・3ポリシー
コース紹介
入試情報
学生による講義紹介一覧
企業インタビュー
学生による講義紹介
Lecture Introduction
科目名
社会・観光情報学Ⅲ
講義分類
DSコース選択必修・ISコース選択
履修学年
3年生
後期
担当教員
高橋 将宜
講義の目的
データを分析する際の考え方を学ぶ
講義の内容
この講義では、実社会で集められるデータの分析を想定した実践的な勉強をすることができます。勉強で使うデータは好きなように作ることができるので不足がない完璧なデータを分析することができますが、実際は集めるのにも限りがあるので欠損しているデータを使わなければいけません。そのような場合にデータ分析を行うための工夫を学びます。
また実社会のデータは、様々な要因が関わり合って作られています。例えば国ごとのノーベル賞受賞者数とチョコレート消費量に正の相関が出ていても、その背後には各国の経済力が影響している可能性が考えられ、相関があるからと言って直接的な関係が成立しているとは限りません(図1)。このように要因同士が絡み合っている場合に除くべき要因、残すべき要因を選択する方法なども学びました。この講義では与えられた問題に決まった計算式を当てはめるだけでなく、自分で考える力を身に着けることができると思います。
講義は座学がメインですが、プログラミング言語のRを使って実際にデータ分析をすることもありました。
図:要因同士の関係図
講義を受けてみての感想
講義を受けてみて実社会のデータを使うときにはデータ分析が単純じゃないことを学びました。
教科書・教材・参考書
[1] 高橋将宜(2022)『統計的因果推論の理論と実装:潜在的結果変数と欠測データ』(共立出版)
[2]高橋将宜・渡辺美智子(2017)『欠測データ処理:Rによる単一代入法と多重代入法』(共立出版)
[3]中室牧子・津川友介(2017)『「原因と結果」の経済学』(ダイヤモンド社)
[4]安井翔太(2020)『効果検証入門』(技術評論社)
[5]岩崎学(2015)『統計的因果推論』(朝倉書店)
講義一覧へ
›