本授業は、後期開講科目「データサイエンス基礎演習」と一体的に構成され、3年次からの専門ゼミナールにおいて必要となるデータ処理・分析技能を段階的に養成するための基礎科目です。

データサイエンスにおいては、高度な分析手法以前に「データを適切に整備し、正しく読み取る力」が不可欠です。本授業では、まずExcel関数を用いたデータ整理・加工・集計・可視化の基礎を学びます。次に、マクロ（VBA）による定型処理の自動化を通じて、処理手順の構造化や再現性の考え方を理解します。そのうえで、Pythonによるデータ処理の基礎（読み込み・整形・簡易集計）を扱い、後期科目における実践的な分析演習へと接続します。

講義と演習を組み合わせ、段階的にスキルを積み上げる構成とします。本授業では、演習・課題解決型学習を中心としたアクティブラーニング形式を取り入れ、学生自身が手を動かしながら理解を深めます。

各回で課す演習課題については、次回授業の冒頭で解答例および解説を行い、理解の定着を図ります。中間課題等の提出課題については、コメントを付して返却し、改善点を明示します。

第1回　ガイダンス／科目全体像（前期＋後期の位置づけ）
第2回　データの種類と尺度／表の読み方
第3回　Excel基本操作の確認
第4回　Excel関数による基礎集計（SUM・COUNT・AVERAGE等）
第5回　条件付き集計・検索（IF、COUNTIF/SUMIF、VLOOKUP/XLOOKUP等）
第6回　データ整形（並べ替え・フィルター・欠損値処理）
第7回　ピボットテーブルによる多角的集計
第8回　可視化（グラフ作成）と表現の妥当性
第9回　代表値（平均・中央値・最頻値）の理解
第10回　ばらつき（分散・標準偏差）と外れ値
第11回　VBA入門（マクロ記録・基本構造）
第12回　VBA基礎（変数・繰り返し・条件分岐）
第13回　VBA演習（定型処理の自動化）
第14回　Python基礎（データ読み込み・整形・簡易集計）
第15回　総合課題・振り返り

各回にPCを用いた演習課題および確認課題を含み、ICTを活用しながら理解度を段階的に評価します。

各回の復習として、周知するWeb掲載システムを用いた再演習を行ってください。特にExcel関数およびVBAは、反復して手を動かすことが理解の定着に有効です。
次回内容に関する資料を事前提示する場合は、必ず目を通してください。

1回あたり2時間程度の自主学習（予習・復習）を想定します。

指定教科書はありません。
授業資料および演習データを配布します。

また、担当教員が開発した以下の研究・分析ツールを教材として活用します。

佐藤 啓之（2006）
「広島県産業連関分析ツールの開発 — 開発の経緯〜開発作業〜今後の活用に向けて」
『環太平洋産業連関分析学会誌（papaios）』14(1), 35–43.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/papaios/14/1/14_35/_article/-char/ja/

本論文で紹介しているExcel応用分析ツールを事例として取り上げ、実務で活用されるデータ処理・分析の考え方を学びます。

定期試験　　　　　　　　　　　　　　 　60％
平常課題（演習への取組状況を含む）　  　 20％
中間課題　　　　　　　　　　　　　　　 20％

定期試験は、データ処理・集計・可視化・基礎的理解に関する到達度を総合的に確認します。平常課題および中間課題については、処理の正確性、再現性、論理的説明の明確さを基準に評価します。以上を総合的に評価します。