Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Intensive, First semester
Number of Credits	1	Course Type
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Intensive
Instructor name	FUJITA TETSUO (Graduate School of Management Program-Specific Professor) MAEGAWA YOSHIKAZU (Graduate School of Management Program-Specific Professor)
Outline and Purpose of the Course	全てのものがインターネットと繋がり、データドリブンで社会課題が解決される世の中が到来しようとしている。そのような環境のなか、世の中にあふれるデータをどのように扱い、その中からいかに価値のある解決策を導きだせるかがこれからの社会において非常に重要となってくる。本講義では、データ分析について、その手法の習得にとどまらず、ビジネスにおいてどのようにデータを利活用すべきか、与えられた課題をデータ分析結果を用いていかに課題解決まで導くかを、一連の流れを実践形式で学習する。 ※「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANAシステムズ、NTTデータ、DMG森精機、東京海上日動火災保険、三井住友銀行・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。 詳細は講座ホームページ（ https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ ）参照 非常勤講師：日本電気　石山 徹　様
Course Goals	ビジネス課題に対して、適切なデータ選定、データ分析ができる手法を習得し、データの分析に基づいた課題の解決策が提案できる。
Schedule and Contents	8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。また、3章～6章において、観光庁の「訪日外国人の消費動向調査データ」を題材に、課題設定、データ分析、課題解決案作成をグループワークで実施する。 ■第1章　データ分析の概要 ・ビッグデータとは／ビッグデータの活用 ・データ分析の準備／データ分析の実施 ・統計解析手法によるデータ分析とは ・データ分析手法の検討 ■第2章　統計ソフトウェアＲの基本的な使い方 ・R言語概要 ・R基本操作 ■第3章　基本的なデータ分析 ・基本的なデータ分析 ・ヒストグラム ・代表値、代表値を見るときのポイント ・データの可視化（グラフ化）、グラフを見るときのポイント ・【演習】データの要約による特性把握および考察、発表 ■第4章　相関分析 ・相関分析とは ・相関分析の実施（相関係数の算出） ・【演習】相関係数算出および考察 ■第5章　回帰分析、判別分析 ・回帰分析（線形回帰分析） 　- 回帰分析の実施（統計モデルの作成） ・【演習】回帰分析を用いた予測モデルの作成および考察、発表 ・判別分析（ロジスティック回帰分析） 　- ロジスティック回帰分析の実施（統計モデルの作成） ・【演習】訪日外国人の満足、不満足に関する予測モデル作成および考察、発表 ■第6章　データ分析による課題解決演習 ・ユースケースに基づく、ビジネスデータ分析の解説 - 「訪日外国人の消費動向調査データ」他、各種データに適した課題設定、分析結果、提案内容の作成、発表 ■最終課題（講義終了後） ・課題設定と、それに適したデータセットの選択、データ分析、提案資料の作成、提出
Evaluation Methods and Policy	講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。
Course Requirements	統計学に関する入門講義を既に受講しているか、同等の知識を有することが望ましい。
Study outside of Class (preparation and review)	受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。
Textbooks	Textbooks/References	特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
References, etc.	必要に応じて講義内で紹介する。 （関連ＵＲＬ） https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ (情報学ビジネス実践講座)