| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 33921:[2025 春セメスター]情報処理演習(EB) | 2025 | 春セメスター | 金1 | 経済学部 | 熊澤 大輔 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
本科目は,PC教室で授業を行い,多数の課題が出題されます。本学のPC環境等については,以下の[参考動画]欄に記載していますので確認してください。[参考動画]欄は学内向けのmanaba+Rからアクセスした場合のみ閲覧可能です。
受講生の到達目標
(2)特に,Excelを使う章では統計データの加工や平均・分散などさまざまな統計指標の計算を学ぶので,これらの手法や指標の考え方をしっかり理解し,データ処理技術を確実にマスターする。
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員(複数担当の場合) |
テーマ |
|---|---|
| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1-2 |
PCの基本操作
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初回授業時に必要な物などを,manaba+Rから事前にアナウンスします。manaba+Rから配信される情報に注意してください。 |
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| 3-5 |
Excelの基本操作とデータの可視化(教科書・第1章)
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【+R 授業】詳細は manaba+R を参照 |
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| 6-8 | 時系列データの分析(教科書・第2章) |
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| 9 | 横断面データの分析(教科書・第2章) |
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| 10-11 | 要因分解(和の形式)(教科書・第3章) |
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| 12-13 | データの特徴を捉える方法(教科書・第4章) |
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| 14 | 応用分野の紹介(回帰分析) |
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授業実施形態
授業外学習の指示
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験(筆記) | ||
| レポート試験 (統一締切日を締切とするレポート) |
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| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 (日常的な授業における取組状況の評価) |
100 | 小テストおよび課題等による平常評価100%
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成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
教科書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 経済系のデータサイエンス入門(立命館大学版電子書籍付き) | 情報処理演習教材作成委員会 | 学術図書出版 |
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 経済・経営 統計入門(第4版) | 稲葉三男他 | 共立出版 | 9784320111318 | 第3章までは,本科目の学習内容の+αの内容です。 |
| MOS攻略問題集 Excel 365 | 土岐順子 | 日経BP | 4296050524 | Excelの各種操作方法の参考になります。 |
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/