経済学部Faculty of Economics
ECN218CA(経済学 / Economics 200)演習Seminar
小沢 和浩Kazuhiro OZAWA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | K7008 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 年間授業/Yearly |
曜日・時限Day/Period | 火4/Tue.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 多摩 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 8 |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー(2015年度以前入学生) | 演習(選択科目) |
カテゴリー(2016年度以降入学生) | 演習(選択科目) |
カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
This course is aimed at 1) understanding the basic mechanisms of data processing and computation for advanced data analyses; 2) understanding the knowledge-discovery in databases (Data mining). In addition, statistical analysis methods and geographic information systems (GIS) are used. It also aims to improve presentation skill.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
経済データの様々な分析手法を習得することを目的とする。演習ではExcel のマクロプログラムやVBなどを利用することもある。また、統計解析手法や地理情報システム(GIS)を用いる。また、プレゼンテーション技術の向上も目的とする。
到達目標Goal
・データの特徴をつかむ基本理論と手法の理解
・データマイニングなどの手法を用いたデータ解析手法の習得
・データ解析に必要なプログラミング技法の習得
・プレゼンテーション技術の習得
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、経済学科・現代ビジネス学科は「DP8」「DP9」「DP10」「DP11」に関連。国際経済学科は「DP9」「DP10」「DP11」に関連。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
本年度は事情により当面の間オンライン(リアルタイムではない)方式で講義を進める。大学で用意している「学習支援システムシステム」を用いて、教員の指示に基づき学習を進めることになる。各自ネットワーク環境とPC環境を用意すること(大学からの指示です)。PCはWindowsが稼働するものでOfficeが搭載されていること(ともにVer.は問わない)。課題等の提出・フィードバックは「学習支援システム」を通じて行う予定です。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:地理情報システムとは
地理情報システムの概要と利用法を理解する
第2回:地理情報システム入門
境域mapと座標系の設定法を理解する
第3回:地理情報システムによる国土数値情報の利用
国土数値情報の検索法とダウンロード、地理情報システムへの取り込み法を習得する
第4回:地理情報システムによる人口分析
人口統計データの入手と地理情報システムによるデータの視覚化を行う
第5回:地理情報システムでのデータの結合
テーブルの結合処理と属性の編集、レイヤ表示順の変更を理解する
第6回:地理情報システムでのデータ検索
地理情報システムでのデータ検索機能を理解する
第7回:地理情報システムによる空間集計
地理情報システムによる空間集計について理解する
第8回:地理情報システムの応用(1)
地理情報システムを使って地域の分析を行う
第9回:地理情報システムの応用(2)
地理情報システムを使って地域の分析を行う
第10回:地理情報システムの応用(3)
地理情報システムを使って地域の分析を行う
第11回:地理情報システムの応用(4)
地理情報システムを使って地域の分析を行う
第12回:Excel によるデータベース操作
経済データの分析に必要なデータベース操作を理解する
第13回:相関と回帰(1)
経済データの相関関係を求める
第14回:相関と回帰(2)
経済関連データを用いて回帰分析を理解する
第15回:相関と回帰(3)
経済関連データを用いて回帰分析を理解する
第16回:データからの推測(1)
経済関連データからの推測法を理解する
第17回:データからの推測(2)
経済関連データからの推測法を理解する
第18回:マーケティングへの統計分析の活用
統計分析法を利用してマーケティングへ
第19回:公的統計の活用(1)―人口統計―
人口統計のデータを把握する
第20回:公的統計の活用(2)―人口統計―
人口統計に用いられる将来予測法を理解する
第21回:公的統計の活用(3)―人口統計―
人口統計に用いられる将来予測法を理解する
第22回:公的統計の活用(1)―国民経済計算―
実際の経済データを分析する
第23回:公的統計の活用(2)―国民経済計算―
実際の経済データを分析する
第24回:公的統計の活用(3)―国民経済計算―
実際の経済データを分析する
第25回:計量経済分析(1)
基本的な計量経済モデルを理解する
第26回:計量経済分析(2)
基本的な計量経済モデルを理解する
第27回:産業連関分析(1)
産業関連表の分析を理解する
第28回:産業連関分析(2)
具体的な地域の産業関連表の分析を行う
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
テキストの予習復習および演習問題の作成。
課題は毎週課されるので必ず提出すること。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト(教科書)Textbooks
講義の初めに紹介する。
参考書References
必要に応じて講義の途中で指示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎週の課題を必ず提出することが必要(70%)
演習への参加度(30%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
内容が難しいという指摘もあるので、基礎的な理論の理解を前半に盛り込む予定である。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
Windows8以上のOSを搭載し、Office2013以降のものがインストールされているPCを用意してください。この講義はMacには対応していません。