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講義名 データ可視化
代表ナンバリングコード
講義開講時期 前期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 1・2年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング 24.BF1AN001.A

担当教員
氏名
◎ 崔　童殷

到達目標 ・データ可視化の概念や可視化ツールや可視化の手順が理解できる。
・収集したデータを効率的に把握できる。
・可視化ツールを使った基礎統計データ分析ができ、可視化結果から価値のある情報や傾向を見つけ出すことができる。
・データに含まれた情報を適切に理解できるようにし、わかりやすく人に伝えることができる。
授業概要 数値などの形で獲得されたデータを画像・グラフ・図・表などに変化させ、データに含まれている現象・事象・関係性を「見える」ようにする（可視化する）ことによって、データに内在する情報を理解し、価値を高めるための手法を学ぶ。 シンプルで分かりやすく、意思決定しやすくするために、「データに含まれる事実・示唆を効率よく発見する技術」、「データから発見した事実・示唆を明確に伝える技術」はビックデータ時代に欠かせないテクノロジーであるといえる。本授業では、様々な可視化ツールを用いて統計データをより分かりやすく「情報の可視化」することで、「データを理解」する方法を学ぶ。
授業計画
回授業内容
第1回オリエンテーション、データ理解の必要性、情報可視化の定義・歴史・展開
第2回データ理解のための可視化の重要性（良い可視化とは何か？どのようなデータを可視化・見える化するか？）
第3回データ構造と情報可視化手法
第4回データ理解のためのデータ可視化の基礎とデータを可視化の具体例としてのグラフ可視化
第5回手法① 棒グラフ、積み上げ、ファンネルグラフで量の違いを示す
第6回手法② ヒストグラムで分布を把握する
第7回手法③ 箱ひげ図で3つ以上の分布を比較する
第8回手法④ 散布図と散布図行列で変数の関係を可視化する
第9回手法⑤ 折線グラフ、面グラフで変化を示す
第10回手法⑥ 円グラフ/ドーナツグラフで割合を示す
第11回手法⑦ ヒートマップ、色つきテーブル(カラードテーブル/ヒートマップ)で頻度を示す
第12回手法⑧ バブルチャート、パラレルチャート/レーダーチャートを使った比較で説得する
第13回ビッグデータと情報可視化によるデータ理解
第14回機械学習と情報可視化によるデータ理解
第15回VR/ARと情報可視化によるデータ理解
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
テキストを読んでおくこと。
関連資料を読んだり、関連情報を調べること。
（毎回の授業終了後に行うべき復習）
授業で講じたテキストの範囲をもう一度読んでおくこと。
授業で学んだことや考えたことに関する関連資料を調べたり、人と話したりするなどして自分の意見を創るようにすること。
（その他）
自分の身の回りにある多くの情報データについて授業で学んだ内容を応用できるようにすること。
評価方法（割合） 適宜「理解度試験」を実施（計20点）
課題レポート5回（10点×5回=50点）
期末評価レポート（30点）
合計100点（100 %）　　　　　
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 「理解度試験」を踏まえ、学生の理解度を確認しつつ、還元すべき事項について次回授業のなかで説明する。
テキスト 【書名】意思決定を助ける 情報可視化技術-ビッグデータ・機械学習・VR/ARへの応用
【著者】伊藤 貴之
【出版社】コロナ社
【出版年】2018
【ISBNコード】978-4339028836
参考書・参考資料等 ビューティフルビジュアライゼーション（オライリージャパン出版 (2011/10/26)）
ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法（オライリージャパン 出版(2008/12/1)）
メッセージ この授業を受講することで、数値に含まれている情報の価値を理解しさらにわかりやすく見出すことができ、色んな分野に応用できるようになれたらうれしい。
教員との連絡方法 オフィスアワーを設けています。研究室前に掲示したTel/Mail（choi-dongeun@fukuchiyama.ac.jp)等へ連絡もしくは在室時に直接面談。
担当教員の実務経験 -
備考 ・講義中、特段の理由がない限り私語、飲食、着帽、無断退室、携帯電話の操作を慎むこと。
・主な講義形態は、対面授業とします。新型コロナウイルス感染症の状況により遠隔授業に切り替え実施する場合があります。
他科目との関係性 【発展】本講義で取り上げた「目で見てわかる」データ理解に続いて、数値を用いてデータを理解する方法について「基礎データ解析」で学ぶ。
データ解析の実践的な手法は「多変量解析」でも学ぶ。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
地域経営学部
〈2024年度以降〉教養：地域社会の生活者に求められる健全な市民感覚と倫理観を育む豊かな教養を獲得すること
〈2024年度以降〉知識：地域経営学の体系を構成する４つの領域（公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉経営）から、一つ以上の領域の知識を修得すること
〈2024年度以降〉技術：上記４領域を学ぶための方法や調査研究のためのスキルを取得していること
〈2024年度以降〉思考力：上記４領域のいずれかの領域において、専門的・学術的に深い鍛錬を積み、高度な思考力を獲得していること
〈2024年度以降〉判断力：地域社会がローカルレベルで直面している課題を、ナショナルレベルとグローバルレベルの状況との関連において理解し、課題の本質について的確に捉えることができる判断力を獲得していること。
〈2024年度以降〉実践力：地域経営学の知識・技術・思考力・判断力を活用して、地域社会の様々なアクターと協働しながら地域課題を解決できる実践力を獲得していること。
【2020～2023年度】地域実践の基盤となる基礎学力、基礎技術力をもつ人財
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる人財
【2020～2023年度】地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。公共経営、企業経営、交流観光等の分野で活躍できる人財
【2020～2023年度】医療福祉経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。診療情報管理士の資格取得を目指しつつ、医療福祉経営等の分野で活躍できる人財
≪2017～2019年度≫学んだ知識と国際的視野をもって地域社会や様々な現実の場で実践し応用できる人財（グローカリスト）
≪2017～2019年度≫地域力の推進役（キーパーソン：リーダー、マネージャー、コーディネーター）として活躍できる人財
≪2017～2019年度≫地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、企業活動の活性化、地域社会の再生・活性化等を目指して、多様な地域の継続的事業体の基本を学び、これを活用できる人財、とくに経営概念を主軸とした公共経営系、企業経営系、交流観光系に関する人財
≪2017～2019年度≫医療福祉経営学科は、診療情報管理士（日本病院会等の認定資格）の資格取得を目指しつつ、医療機関・福祉施設と企業経営との経営の共通性と相違性等を学び、将来はその経営に参画できる人財、医療福祉を通して地域に貢献できる人財
情報学部
〈2024年度以降〉情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力
○
〈2024年度以降〉データを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成や評価に関する知識
◎
〈2024年度以降〉情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築する技術
〈2024年度以降〉人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会に貢献する力
〈2024年度以降〉情報学の知見や技術を応用・活用して、様々な分野で活躍できる力
【2020～2023年度】情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
◎
【2020～2023年度】情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
【2020～2023年度】人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
○
【2020～2023年度】情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
評価基準
列1
秀
データ可視化の概念の理解や可視化ツールを用いてデータに含まれた情報を見つけ出し、人にわかりやすく説得力のある説明能力や様々な課題解決に応用力が発揮できる。
優
データ可視化の概念の理解や可視化ツールを用いてデータに含まれた情報を見つけ出し、データの特徴を人にわかりやすく説明できる。
良
データ可視化の概念の理解や可視化ツールを用いてデータの分析と結果をまとめ、報告できる。
可
データ可視化の概念の理解や可視化ツールが使用できる。
不可
上記の基準に達していない。
放棄
講義に3分の2以上出席していない。