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    授業内容詳細

 演習ⅡA
   Seminar ⅡA
授業科目区分
経済学部(経済学科)専門教育科目・演習・卒業論文
担当者 北島 孝博(准教授)
グレード
テーマ 統計ソフトウェア「R」による金融・経済データ分析の習得と実践
キーワード データの分析,統計ソフトウェア「R」,プログラミング,金融,株式,財務,為替レート,予測,実証分析
開講年度
2017
開講時期
配当年次
3
単位数
2

授業の目的及び概要 近年、金融や経済のみならず医療、教育やビジネスなどのあらゆる分野の現場において、データを活用した課題解決能力が求められています。また、特にアメリカを中心に、金融 (Finance) と情報技術 (Information Technology) が融合したフィンテック (Fintech) と呼ばれるビジネスが急速に拡大しています。そのため、金融や経済を含めたビジネスに関する知識を学んでいる文科系学生にとって、データ分析のためのICTスキルや統計学の知識を実践的に活用できるようになること (データサイエンス力が高い人材) は、将来の就職活動などにおいて大きな強みとなると考えられます。また、国内のIT人材は将来的に大幅な不足が予測されており、ITスキルを身につけることの重要性もますます高まっています。
 この演習では、誰でも無料で自由に使うことができる統計ソフトウェア「R」を通して、データ分析を一から学んでいきます。データ分析とは、データの情報を見やすくまとめることやデータの背後にある関係性を明らかにすることです。対象とするデータは、金融や経済データに限らず、学生の皆さんが分析してみたい思うものについても積極的に取り扱っていきます。この演習を通して、4年生の卒業論文作成に向けたデータ分析の基礎を身につけるところまで目指します。
統計ソフトウェア「R」を活用したデータ分析の初歩から中級的なレベルとして位置づけられ、特に情報活用能力を身につけます。
履修条件
科目の位置づけ(DP・CPとの関連) この科目は、学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と経験を通じて身につける知識や能力のうち、以下に該当します。

3.現代社会の経済問題を理解し、その解決の方法を考える力を身につけている。
4.他の人々と協働し、社会の一員として活躍できる能力を身につけている。

この演習は、金融経済コースの学生を主な対象とした演習科目で、履修指定科目です。
学修の到達目標 ①統計ソフトウェア「R」の基本的なプログラミング能力を習得する。
②インターネット上でデータを収集して、分析に利用できるようになる。
③データ分析の結果を適切に理解・判断する能力を培う。
④データ分析に基づくプレゼンテーションの発表やレポートの作成ができる。
授業の方法 ①テキストや資料に基づいて、統計ソフトウェア「R」の操作方法を質問形式で説明していきます。また、受講生からの主体的な説明も促します。
②プログラミングやデータ分析に関する演習課題を毎回出します。また、グループで協力して行う課題にも取り組んでもらいます。
③演習時間中は、情報端末 (パソコン) を使用し、「R」の操作、データの収集や分析などに取り組んでもらいます。
④PowerPointを活用したプレゼンテーションで発表練習も行います。また、教員によるコメント (発表内容に加えて、発表の仕方も含める) や学生同士によるフィードバックも実践していきます。
なお、提出課題については、フィードバックを行います。  
授業外の学修(予習・復習等) この演習で使用する統計ソフトウェア「R」は、誰でも無料で自由に使うことができ、自宅のパソコンで課題などに取り組むことができます。「R」の操作スキルを身につけるためには、とにかくたくさん「R」を動かすことに尽きます。そのため、演習時間以外でも積極的に「R」を使用することを推奨します。また、普段から新聞記事やニュースに示されるデータに関心を持ち、どのようなデータを扱ってみたいか、自分ならこういう分析をしてみたいといったことを日々考えておくことが大切です。
テキスト・参考書 テキストについては、初回のゼミで提示します。また、配布資料などは研究室ホームページに掲載した上で、必要に応じて配布します。参考として、統計ソフトウェア「R」に関する文献を挙げておきます。その他の参考書については授業中に適宜指示します。
「RStudioではじめるプログラミング入門」(ギャレット・グロールマンド、オライリージャパン、2015年)
「Rによるやさしい統計学」(山田剛史、オーム社、2008年)
成績評価の基準・方法 学修の到達目標の達成度を評価基準とし、統計ソフトウェア「R」に関する演習問題(30%程度)、データ分析に基づくプレゼンテーションの発表(20%程度)およびレポート(50%程度)から総合的に評価します。毎回、出席することを前提に進めていきますので、全回出席を目指して頑張ってください。
履修上の注意事項など 真剣にデータ分析について学びたい、実践できるようになりたいと考えている学生の受講を期待しています。ただし、情報端末 (パソコン) の操作スキルや統計ソフトウェア「R」に関する予備知識は特に求めません。対象とするデータは、金融や経済データに限らず、学生の皆さんが分析してみたい思うものについても積極的に取り扱っていきます。金融や経済などの授業を受けることや自分自身で本を読むことを通して得た知識は、実際に活用することが重要です。この演習は、データ分析やプレゼンテーションの経験を積み、得た知識を実践的に活用するスキルを身につける貴重な機会です。また、少人数で教員やゼミ生との交流ができる数少ない機会ですので、学生生活を含めて有意義に過ごせるようにゼミを積極的に活用してください。
この科目の履修にあたって ほとんどの学生の皆さんは、統計ソフトウェア「R」というものを初めて知り、何だか難しそうだなという印象を受けると思われます。特に、統計学を受講した学生にとっては、数式や複雑な計算などを扱うに違いないと考えるかもしれません。しかし、多くの人がスマートフォンやパソコンといったツールを日常的に使いこなしているように、統計ソフトウェア「R」というツールも慣れないながらも使っていくうちに、少しずつ上達することができるものです。また、「R」の基礎を習得すれば、より実践的で高度な分析を自分自身で学ぶこともできますし、日常生活にも役立つと思います。
オフィスアワー 火 12:10~13:00 相談ラウンジ(八尾4階) 授業の質問


第1回 オリエンテーション

演習の内容や進め方、成績評価の方法などについて説明します。

第2回 Rの準備と基本操作

統計ソフトウェア「R」のインストール方法とその基本操作

第3回 Rの基本中の基本(1)

オブジェクトの基本、様々な関数、自作関数の実行

第4回 Rの基本中の基本(2)

オブジェクトの基本、様々な関数、自作関数の実行

第5回 Rの基本中の基本(3)

オブジェクトの基本、様々な関数、自作関数の実行

第6回 RのオブジェクトとRの記法(1)

データの収集と読み込み、値の種類、オブジェクトの種類、値の選択

第7回 RのオブジェクトとRの記法(2)

データの収集と読み込み、値の種類、オブジェクトの種類、値の選択

第8回 Rのグラフィックス(1)

データの可視化

第9回 Rのグラフィックス(2)

データの可視化

第10回 Rプログラミング(1)

条件分岐 (if文) と繰り返し処理 (for文) を用いたデータ処理

第11回 Rプログラミング(2)

条件分岐 (if文) と繰り返し処理 (for文) を用いたデータ処理

第12回 Rを用いた統計学の基礎(1)

記述統計学の概要とRによる実践

第13回 Rを用いた統計学の基礎(2)

記述統計学の概要とRによる実践

第14回 プレゼンテーションの発表(1)

Rを用いたデータ分析に関する発表

第15回 プレゼンテーションの発表(1)

Rを用いたデータ分析に関する発表