授業科目名	データサイエンス及び演習
時間割番号	LSS240
担当教員名	平井　寛
開講学期・曜日・時限	後期・木・III	単位数	2
＜対象学生＞
J過年度生
＜授業の目的および概要＞
地域における自然あるいは社会現象は、複数のさまざまな要因がからまりあって生起する。本講義では基礎統計学、基礎統計学演習で修得した知識を土台として、複数の要因の影響を考慮できる多変量解析について習得する。また、マーケティングや地域診断の際に有用な地理情報システムを用いた作図，分析方法を学ぶ．
＜到達目標＞
多変量解析や空間分析を正しく実行するための統計手法の基礎知識を習得し，時系列データ，空間データを用いて地域の現状を把握できる．
＜授業の方法＞
講義とともに、データを加工・処理する演習を行う。
＜成績評価の方法＞
No 評価項目 割合 評価の観点 1 小テスト／レポート  100  % 身に着けた統計手法の基礎知識を踏まえて分析が正しく実行されているか，結果を適切に解釈できているかを評価するるか
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
基礎統計学、基礎統計学演習を履修していることが望ましい。
＜テキスト＞
特に指定しない。必要に応じてプリントを配布します。
＜参考書＞
特になし。
＜授業計画の概要＞
第１回：イントロダクション<BR>第２回：地理情報システムの基礎（１）地理情報の公開データの利用<BR>第３回：地理情報システムの基礎（２）地域のデータの作成<BR>第４回：地理情報システムの基礎（３）データを重ね合わせて地域を見る<BR>第５回：空間分析（１）人口の空間分布<BR>第６回：空間分析（２）地図上の距離を計算する<BR>第７回：空間分析（３）地域のアクセシビリティの計算<BR>第８回：統計の基礎知識のおさらい<BR>第９回：重回帰分析（１）重回帰分析とは<BR>第１０回：重回帰分析（２）都道府県データを用いた分析<BR>第１１回：重回帰分析（３）仮想的な政策の結果を予測する<BR>第１２回：主成分分析（１）主成分分析とは<BR>第１３回：主成分分析（２）市町村データを用いた分析<BR>第１４回：主成分分析（３）市町村・都道府県の特徴について考察する<BR>第１５回：全体の総括