WEBシラバス

講義名

ﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞ(3K1)

ナンバリング

IK32-CS3-L-22

開講学部学科

2023経営情報‐データサイエンス

開講学年

３年

開講期

後期

担当者

岡田　真

単位数

2

授業の目的

　今日の社会では，人々の様々な行動履歴 (移動，購買，Web アクセスなど) は大規模データとして蓄積されるようになり，これをビジネスにおける意思決定や問題解決に活用しようとする動きはますます盛んであり，膨大に蓄積されたデータから価値ある情報を抽出するデータマイニング手法は強く希求されている．本授業では，データに潜在する価値ある情報を規定して，知りたい情報や有益な知識を効率的に抽出する手法を学び，実践により習熟することを期待する．(時間数：90 分 x 2 時限 x 15 回)
　本授業は対面で実施する．

科目に関するDP
（ディプロマポリシー）

特に重要

3

重要

1, 5

望ましい

2

学修到達目標

1 基盤となるデータ解析手法 (回帰分析，主成分分析，クラスター分析) について理解して，説明できる．

2 欠測値や尺度混合データやテキストデータの処理法について理解して説明できる．

3 データ匿名化とプライバシー保護データ解析について理解して説明できる．

4 上記の項目に関して，プログラミングを通じてデータ解析に実装できる．

関連科目

プログラミング実習 I, II，情報数学

評価方法

受講態度 (10%)，平常点 (30%)，通常試験 (60%) で評価する．平常点は小テストやレポートによって評価する．

受講心得

本授業はデータ処理の応用であるデータマイニングについての講義であり，データ過多の現状において情報の抽出や選択に有用な内容である．平素より復習・予習で知識の習得とその実践に積極的に務めてほしい．なお，講義に教科書以外の補足資料を配布する場合がある．

関連リンク

授業計画

教材・参考書