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学部・学科紹介

講義概要

科 目 名 開講年次 開講期 単位数
数値処理Ⅰ 1 後期 2
担 当 者 名(ふりがな) 科目区分 全学共通・選択必修
(さとう ひろし) 学生との連絡方法:
授業支援システム:ユニプルーブ(イッツクラス)を活用します。または、授業の初回時に連絡します。
佐藤 浩志
授業の目標 - 到達目標-
 データを分析するための基礎力を養います。表の作成やグラフの作成を行うことで、なぜそのような表計算やグラフができるのかという過程を学びます。グラフの意味が分かってきたところで、基本的なデータ分析を行ってみます。数値処理という数値分析の基礎を再構築し、社会人基礎力への第一歩とします。
科目の位置づけ - この専門分野の領域-
 データ分析の学習で大切なのは、計算練習ではなく、データの読み取りです。  しかしながら十分な計算力がないと、読み取ることができないことが多いです。基本的な数値演算からスタートして、忘れてしまった中学、高校の確率統計を復習しながら基本的な統計データの分析を行えるように学んでいきます。また、情報を伝えるためのグラフの意味や種類を学ぶことも重要です。社会人として必要な基礎的な数値分析能力、技能を身に付けていきます。
授業の内容・講義手法の概要
 授業は、準備したペーパーをもとに、まず例題を具体的に説明し、類似の問題を演習として学生自身が計算をしたり、解を求めたり、分析をしたりしていきます。数値処理ではありますが、文章から答えを導くためには、計算能力だけではなく文章読解力も必要です。注意深く文章を読みながらデータの活用を心がけてください。
授業の方法
 講義
授業計画
1.
ガイダンス、数値に親しむ・計算に慣れる(1)
2.
数値に親しむ・計算に慣れる(2)
3.
数値に親しむ・計算に慣れる(3)
4.
数値に親しむ・計算に慣れる(4)
5.
数値に親しむ・計算に慣れる(5)
6.
数値に親しむ・計算に慣れる(6)
7.
中間試験
8.
統計の役割、基本的なグラフ
9.
質的データの分析(1)
10.
質的データの分析(2)
11.
量的データの分析(1)
12.
量的データの分析(2)
13.
時系列データの基本的見方
14.
確率の基礎
15.
総合問題演習
成績評価の方法・基準
 授業内レポート:30% 中間試験:30% 期末試験:40%を基本評価としますが、授業の参加姿勢、貢献度、課題の評価も加点対象とします。
指定教科書、参考文献など
指定教科書:「データの分析」日本統計学会編(東京図書)
履修上の留意点
 ほぼ毎回授業内レポートがあります。電卓を用意してください。情報処理Ⅰや簿記などと併せて履修することにより、学習の相乗効果が生まれます。算数や数学が苦手であった人も歓迎します。
事前準備学習・その他
 授業でやった例題や演習問題を繰り返し、何度も復習をしてください。