基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	データマイニング論b(環経学科用)(18以前)／DATA MINING(B)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部国際環境経済学科／ECONOMICS ECONOMICS ON SUSTAINABILITY
ターム・学期 ／Term・Semester	2020年度／2020 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木3／Thu 3
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	中山　健

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
中山　健	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的・内容 ／Course Objectives	講義目的： 対象と分析目的に応じて，コンピューターを利用してデータの準備と分析・考察，得られた知見の発表・報告書の作成という，データマイニングの一連の手順を実践的に学びます． 講義概要： データマイニング論aで習得した知識を前提として，データマイニングにおける「目標設定」「データ収集」「データ分析」「結果の整理と発表」の各手順を，実習を通して学びます． まず，コンピューター上でのデータマイニングツールの利用方法を，サンプルデータ分析を通して習得したあと，分析対象を各人が設定し，データの収集・整理・分析，そして発表と報告書作成を実習を通して学びます．
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	コンピューターを使って実習を行いながら学習します．
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	テキストの予習復習，課題，実習の準備学習や振り返り等を行う事が必要です．
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title データマイニング入門－Rで学ぶ最新データ解析 著者 ／Author name 豊田 秀樹 編著 出版社 ／Publisher 東京図書 ISBN ／ISBN ISBN978-4-489-02045-2 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	最終プレゼンテーションおよび報告書・小テスト(60%)，実習課題(20%)，授業への参加度(20%)を基に総合的に判断します．
関連科目 ／Related Subjects
備考 ／Notes	参考文献：必要に応じて適宜紹介します．
到達目標 ／Learning Goal	データマイニングに関する専門知識を習得し、巨大集積データを解析、分析できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	ガイダンスと春学期の復習	授業の進め方などを説明するとともに，春学期に学んだことを確認します．
2	データの前処理法	得られたデータを解析する前に必要な，様々な処理について説明します．
3	獲得知識の評価法	解析結果がどの程度信頼できるかを推測する考え方を学びます．
4	データマイニングツールの紹介とインストール	解析に使うツールの準備をします．
5	サンプルデータの分析実習（1）*教師有り学習*	解析ツールの実際的な使い方を学びます．
6	サンプルデータの分析実習（2）*教師無し学習*	解析ツールの実際的な使い方を学びます．
7	サンプルデータの分析実習（3）*結果の評価*	解析ツールの実際的な使い方を学びます．
8	データ作成実習（1）*分析対象の選択*	どのように問題設定をして分析すればよいかを学び，各自で分析対象を決めます．
9	データ作成実習（2）*収集方法の検討*	各自で決めた対象を分析します．
10	データ作成実習（3）*実際のデータ収集*	各自で決めた対象を分析します．
11	データ分析実習（1）*データの成形*	各自で決めた対象を分析します．
12	データ分析実習（2）*手法の適用*	各自で決めた対象を分析します．
13	データ分析実習（3）*分析結果の整理*	各自で決めた対象を分析します．
14	プレゼンテーション	各自で決めた対象の分析結果を発表してもらいます．