Practical data analysis
| Numbering Code | P-GOV01 63150 OJ45 | Year/Term | 2022 ・ First semester | |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | lecture and seminar | |
| Target Year | 1st & 2nd year students | Target Student | ||
| Language | Japanese | Day/Period | Thu.3・4 | |
| Instructor name | MATSUI HIROYUKI (Graduate School of Management Professor) | |||
| Outline and Purpose of the Course |
世の中には様々な資料やデータが存在する。統計学は、集団現象に関するデータを収集し、その集団の特質をデータに基づいて記述・推測する方法に関する科学である。行政分野においては、各種統計データの収集や分析、住民調査など応用範囲も広く、また近年ビックデータやデータサイエンスで注目されているように、統計学の知識をベースに、データを正しく収集・分析し、適切な評価・判断を下せる能力は重要性を増している。 そこで、本講義では、基礎的な統計学の知識を有するが、統計学をどのように活用して良いのか分からない学生を対象に、実際に必要となるデータを収集するための手法、統計解析ツールを活用し、種々のデータを整理・分析して意味や価値のある情報を抽出したり、あるいはデータを表現・解釈するためのモデルを構築し、適切な評価・判断を下せるために必要となる実務能力を修得することを目指す。 |
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| Course Goals |
データ分析における代表的な問題解決のフレームワーク（PPDACサイクル）に従い、それぞれのサイクルでの活動を理解し、統計解析ツールを使って実際にできるようにする。 ・問題発見（Problem）：問題の把握と明確化、分析すべきデータと仮説の予想 ・調査の計画（Plan）：社会調査、統計調査資料 ・データ収集（Data）：データの収集、データの整備、データクレンジング（クリーニング） ・分析（Analysis）：データ可視化、傾向分析、比較分析、関連分析 ・結論（Conclusion）：分析結果の解釈、レポート作成、意思決定 |
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| Schedule and Contents |
（授業計画と内容） PPDACサイクルに従って、それぞれのサイクルでの活動で必要となる知識について講義し、その上で、実際に統計解析ツール等を使った実習を行い、実践的なデータ解析能力の習得を目指す。 １．データ分析とは何か、PPDACサイクルについて ２．問題発見（Problem）：テーマ設定、因果分析 ３．調査の計画（Plan）：社会調査法、統計調査資料の基礎 ４．データ収集（Data）：データ収集、ウェブスクレイピング、データクレンジング（クリーニング） ５．分析（Analysis）：仮説検定、回帰分析、因果分析の基礎と実施 ６．結論（Conclusion）：分析結果の解釈、レポート作成 ７．データマネジメント：研究の再現性 ８．様々な統計ツール ９．総合演習 以上のテーマに沿って、個々のテーマについて２ないしは３回の講義・演習を割り当て、合計１５回の講義を実施する。 |
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| Evaluation Methods and Policy |
講義中に課す演習課題レポート（70％）＋最終レポート（30％） 講義に関する演習課題レポート（５回程度を予定）を課し、その提出を求めることで、データ分析に関する基本的な内容の理解を深めた上で、最終レポートとして、現実のデータを用いた分析レポートを作成することで、実践的なデータ分析能力を確認する。 |
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| Course Requirements |
基礎的な統計学の知識を修得していること。本講義内では、基礎的な統計学についての講義は行わない。具体的には、公共政策大学院の開講科目「政策分析のための統計基礎」を履修済みか、同等の統計学に関する知識（記述統計、推測統計の基礎）を有していること。最低限の基準としては、統計検定３級、可能であれば統計検定２級程度の能力を有していることが望ましい。 統計ツールを使った実習を行うので、各自でノートPCを持参すること。本講義で利用する統計ツールは表計算ソフト（EXCEL、Numbers等）およびR言語である。Rについては、クラウド環境のサービス（Google Collaboratory）を用いた実習を行うのでChrome等のブラウザが動く環境があれば良い。その他の統計ツール（JMP、Orange、Stata、Python等）やBIツールについては、基本的に概要を扱うのみである。 注意：データ分析分野では、使い勝手のよい統計ツールが数多く存在する。京都大学においてもJMPのキャンパスライセンスを有しており、また学生であれば、アカデミックプライスで各種統計ツールを安価に利用可能である。しかしながら、社会人になった場合に、予算の都合等で、これらのツールを継続的に利用できるとは限らない。そこで、本講義では、フリーで利用可能なRを用いた実習を主として行い、市販の統計ツールについては必要に応じて紹介する。 他研究科聴講不可。 |
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| Study outside of Class (preparation and review) |
本講義は、実際にデータを使った実習を実施する関係上、十分な作業時間を確保する必要がある。そこで隔週にて２コマ連続（原則として、第２週、第４週）で講義と演習を実施し、そのプロセスを踏まえ、復習としての課題レポートを科す。 なお、統計解析ツールの実習等の作業を講義時間で実施するが、ツールを使いこなすためには、課題を行うのみならず、各自で十分な自習が必要となるので注意すること。 |
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| Textbooks | Textbooks/References | 基本的に、講義資料および関連資料はWebページ（PandA）で公開もしくは講義中に配布する。 | ||
| References, etc. |
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術, 江崎貴裕, (ソシム，2020), ISBN:4802612907 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅, 阿部真人, (ソシム，2021), ISBN:4802613199 入門・社会調査法〔第4版〕: 2ステップで基礎から学ぶ, 轟亮，杉野勇，平沢和司, (法律文化社，2021), ISBN:4589041413 社会調査の考え方（上/下）, 佐藤郁哉, (東京大学出版会，2015), ISBN:4130520261/413052027X 社会調査 しくみと考えかた, 原純輔, (左右社，2016), ISBN:4865281657 データ分析の力 因果関係に迫る思考法（光文社新書）, 伊藤公一朗, (光文社，2017), ISBN:4334039863 「原因と結果」の経済学―データから真実を見抜く思考法, 中室牧子，津川友介, (ダイヤモンド社，2017), ISBN:447803947X Rによるデータ分析のレシピ, 舟尾暢男, (オーム社，2020), ISBN:4274226255 Rが生産性を高める データ分析ワークフロー効率化の実践, gjit，atusy，hanaori, (技術評論社，2022), ISBN:4297125242 Excelで学ぶデータ分析本格入門, 日花弘子, (SBクリエイティブ，2019), ISBN:4815602859 統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識, 三好大悟，堅田洋資, (インプレス，2021), ISBN:4295011088 Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門, Andrew P. Beckerman，Dylan Z. Childs，Owen L. Petchey/富永大介, (羊土社，2019), ISBN:4758120951 Rによる計量政治学, 浅野正彦，矢内勇生, (オーム社，2018), ISBN:4274223132 |
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