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学生のためのデータリテラシー

本講座は、分析を始めて学習する方を対象に、データから情報を読み取ったり視覚化したりする知識を身に付け、データをどのように読み取るか、分析結果をどのように伝えると効果的かを丁寧にわかりやすく解説しています。
すべての大学生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得するという政府発表対応したコンテンツで、テキスト「学生のためのデータリテラシー~データの読み方から分析結果の伝え方まで~(FPT2013)」をeラーニング化したものです。
また、授業をサポートする課題や評価シートをPDFファイルでご提供します。学生が自己採点に利用したり、講師が成績評価に利用したりできます。
※教材をご採用いただいた講師向けの特典です。SCORM版のみ提供します。

  • 体験学習
  • クラウドサービス型 学習期間1ヶ月 お申込
  • クラウドサービス型 学習期間3ヶ月 お申込
  • ライセンス利用型 お申込
  • ご質問・お問い合わせ
  • Point1
    大学生に求められる数理・データサイエンス・AIについての基本的な内容を学習し、「数字」を道具として活用するための知識を習得できる
  • Point2
    分析をはじめて学習する方や数字が得意でない方でも、やさしい表現やわかりやすい具体例を用いて説明しているので安心して学習できる
  • Point3
    ビジネスの必須スキルであるExcelを使って、データを視覚的に表現したり、分析したりする手法を身に付けることができる

標準学習時間

21時間

学習を始める前に

  • はじめに
  • 動作環境
  • 操作方法

第1章 データ活用と必要なスキル

  • 01 どうして「データ活用力」が期待されるのか
  • 02 データと分析結果を対応付けて考えよう
  • 03 分析結果を利用する人になりきって考える
  • 04 データ分析のための武器を身に付けよう:Excel のススメ
  • 05 章末問題

第2章 データの準備とデータのタイプ

  • 01 ネットでデータを探してみよう
  • 02 アンケートデータを使ってみよう
  • 03 データの対象をしっかり理解し、説明する
  • 04 3つのデータの形
  • 05 章末問題

第3章 アンケートデータを要約しよう

  • 01 データの要約とは何か
  • 02 Excelで要約してみる
  • 03 グラフでデータを視覚化しよう
  • 04 ストーリーを考えてデータを分析しよう
  • 05 章末問題

第4章 質的変数の分析へ

  • 01 質的データを比較する
  • 02 プレゼンするために「仮説」を持とう
  • 03 分析結果を解釈して「ファインディング」を伝えよう
  • 04 データによる仮説の検証に突っ込みを入れてみよう
  • 05 章末問題

第5章 量的変数を代表値で要約する

  • 01 平均値を活用しよう
  • 02 平均値を計算する際は、分布も確認しよう
  • 03 度数分布とヒストグラムを活用しよう
  • 04 章末問題

第6章 量的変数をばらつきで要約する

  • 01 ばらつきを数値化する
  • 02 売り上げデータを分析しよう
  • 03 一部のデータでは誤差を加味しよう
  • 04 章末問題

第7章 平均と標準偏差を活用しよう

  • 01 新しい変数を作って差別化しよう
  • 02 異なる単位の変数を比較する
  • 03 ずれの大きな値にチャンスを見つけよう
  • 04 外れ値をもっと活用しよう
  • 05 章末問題

第8章 量的データを比較する

  • 01 2つの平均値を比較しよう
  • 02 「たまたま」を加味して比較しよう
  • 03 「たまたま」を客観的に評価しよう(仮説検定の利用)
  • 04 ばらつきも比較してみよう
  • 05 章末問題

第9章 平均値の比較をアイデア評価に応用する

  • 01 アイデア評価のためにデータを集めよう
  • 02 集めたデータでアイデア評価をしよう
  • 03 対応ありのデータでアイデア評価をしよう
  • 04 章末問題

第10章 散布図を活用して関係性を分析する

  • 01 人事評価データを分析しよう
  • 02 散布図から似ている評価を特定する
  • 03 相関分析を応用しよう
  • 04 章末問題

第11章 回帰分析を活用して関係性を分析する

  • 01 価格と売上個数の関係を分析しよう
  • 02 散布図に直線を当てはめてみよう
  • 03 予測では説明できない部分に注目しよう
  • 04 分析ツールを使って回帰分析をしてみよう
  • 05 章末問題

第12章 関係性の分析で改善点を見つけよう

  • 01 満足度調査データを集めよう
  • 02 満足度と重要度をペアにした散布図を描こう
  • 03 相関と回帰分析を活用した分析をしてみよう
  • 04 原因変数を複数同時に検討しよう
  • 05 章末問題

第13章 時系列データを分析しよう

  • 01 経済データを分析してみよう
  • 02 トレンドがあるデータでの「いつも」って何?
  • 03 繰り返しパターンがある時系列データには注意しよう
  • 04 章末問題

第14章 データ分析を活用するために知っておきたいポイント

  • 01 データ分析の結果を伝えよう
  • 02 分析手法の全体像を知っておこう
  • 03 さらなる学習のために
  • 04 章末問題

総合問題

  • 総合問題

クラウドサービス型

受講期間 価格(税込)
1ヶ月 4,400円
3ヶ月 5,500円

ライセンス利用型

SCORM1.2対応/KnowledgeC@fe対応

ご利用人数 価格(税込)
年間利用型
無制限 572,000円

クラウドサービス型・ライセンス利用型(SCORM1.2対応・KnowledgeC@fe対応)

Microsoft Windows 8.1、10 + PC/AT互換機 + 日本語109キーボード + マウス
画面解像度1280×1024ピクセル以上、True Color(32ビット)のディスプレイ装置
スピーカー等の音声の再生装置
ブロードバンド接続
注意:回線速度・回線状況により、音声・動画が途切れる場合があります。

スマートデバイス

Android 11、iOS 14、iPadOS 14
Google Chrome(Android)、 Safari(iOS、iPadOS)
音声再生装置
Wi-Fi接続
注意:回線速度・回線状況により、音声・動画が途切れる場合があります。
  • 開発時点(2021年7月)での動作保障環境です。
  • ライセンス利用型でご利用の場合、LMSのサーバーに最低50MBのHDDの空き容量が必要となります。LMSおよびサーバーに容量制限がある場合は、ご相談ください。
  • ライセンス利用型(SCORM1.2対応)は、お使いのLMSにより対応するOS、ブラウザ、画面解像度は異なります。提供するサンプルコンテンツでご確認ください。
  • ご利用のLMSにより対応するOS、ブラウザ、画面解像度は異なります。
  • スマートデバイスはお使いのLMSが対応している必要があります。
  • スマートデバイスはご利用の環境によっては正しく動作しない可能性があります。正しく動作しない場合はパソコンで学習してください。

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