授業計画 |
| 回数 |
学習目標 |
学習項目 |
| 1 |
データの種類について説明出来る。データ分析・活用の代表的なツールについて説明出来る。データマイニングとは何かを説明出来る。データマイニングのプロセスについて説明出来る。 |
データの種類、ビッグデータ活用の背景、データ分析・活用の代表的なツールを踏まえた上で、データマイニングとは何か、データマイニングのプロセスについて学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 2 |
pandasによるデータの操作・可視化が出来る。 |
Pythonのデータ分析で広く使用されてるライブラリpandasの基本について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 3 |
点推定の方法と基準について説明出来る。最尤法による点推定を実施出来る。 |
推定 (1)：点推定と区間推定の違いを概説した上で、点推定について学習する。具体的には、点推定の方法と基準、推定量と推定値、最尤法について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 4 |
信頼区間、信頼係数、正規母集団の母平均、母分散の区間推定について説明出来る。 |
推定 (2)：区間推定について学習する。具体的には、信頼区間、信頼係数、正規母集団の母平均、母分散の区間推定について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 5 |
仮説検定の手順を説明出来る。帰無仮説と対立仮説、第一種・第二種の誤りについて説明出来る。 |
検定 (1)：仮説検定について学習する。具体的には、統計的仮説の有意性、仮説の棄却、有意水準、帰無仮説と対立仮説、第一種・第二種の誤りについて学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 6 |
2グループ間の仮説検定が実施出来る。 |
検定 (2)：標本データにおける2グループ間の平均値の差を検討する方法のうち、z検定とt検定について学習する。 |
| 【理解度確認】演習問題 |
| 7 |
相関分析を実施出来る。 |
相関分析 (1)：2変数間の相関を調べる相関分析について学習する。ここでは、相関の意味と定義、尺度について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 8 |
隠れた相関とは何かを説明出来る。 |
相関分析 (2)：2変数間の相関を調べる相関分析について学習する。ここでは、隠れた相関について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 9 |
これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。 |
演習問題を解くことにより、これまでの学習内容の理解を定着させる。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 10 |
これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。 |
演習問題を解くことにより、これまでの学習内容の理解を定着させる。 |
| 【理解度確認】確認テスト |
| 11 |
アソシエーション分析を実施出来る。 |
アソシエーション分析：アソシエーション分析について学習する。具体的には、アソシエーション分析の手法とルール評価、分析手法について学習する。 |
| 【理解度確認】演習問題 |
| 12 |
クラスター分析を実施出来る。 |
クラスター分析：クラスター分析について学習する。ここでは、k-menas法による非階層的クラスター分析について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 13 |
決定木によるクラス分類を実施出来る。 |
決定木分析：決定木によるクラス分類について学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 14 |
テキストマイニングを実施出来る。 |
テキストマイニング：文書データを分析する手法であるテキストマイニングについて学習する。 |
| 【理解度確認】練習問題 |
| 15 |
総合テストによってこれまでの学習内容の理解度を確認する。 |
これまでの学習内容の総合テストを実施する。 |
| 【理解度確認】総合テスト |
