マーケットデータを用いたデータ分析入門勉強会
日時 ｜ 木曜 午前8:30 - 10:00
場所 ｜ 情報学環本館2階教室
途中からの参加をご希望の皆様へ
本勉強会は参加希望者が多数のため、大変恐れ入りますが、現在途中からの参加をお断りしております。ただし「社会情報学特論II」を受講される方については、勉強会への途中からの参加も可能です。詳しくは、下の問い合わせ先メールまでお問い合わせください。
参加者の皆様へ
勉強会開催場所がDay1から *情報学環本館2階教室* に変更になります。ご注意ください。
1. 勉強会の概要
未経験者初心者歓迎！
昨今、多種多様なデータが利用可能な状態となってきており、データを付加価値の源泉として捉えることや、データ駆動型に社会的課題等へアプローチすることが求められてきています。本勉強会では、データ分析をこれから学びたい学生を主な対象として、データ駆動型に研究を進める上で必要となる基礎的な知識と自らデータ分析を行うことができるようになる方法などを学びます。オンラインアプリケーションでの購買履歴などの実社会でのデータを用いた実践も行います。多彩なバックグラウンドを持つ学生が学際的に学び合えるような環境を提供します。本勉強会に参加することで、データ分析に必要な基礎的な力をつけ、勉強会終了後に自らデータ分析を進めることができるようになることを目標に進めます。
2. 対象
東京大学の学部および大学院に所属する学生
3. 講師
渋谷遊野（情報学環 特任助教）
4. 目的と目標
目的
オンラインマーケットデータを用いたデータ分析の基礎や研究方法を取得する
目標
- データ分析で必要なPythonを用いた基礎的なプログラミングスキルを習得する
- オンラインマーケットの実データの探索的データ分析を行い、分析結果の解釈ができる
5. キーワード
マーケットデータ、データ分析、Python、e-commerce、消費者行動
6. 勉強会の方法
本勉強会では、データ分析やPythonの未経験者、初心者の参加を歓迎します。これまでデータ分析を経験したことのない方でも、基礎的なプログラミングスキルを積極的に学ぶ意欲があれば参加ことすることができます。データ分析ではPythonを用います。マーケットデータ分析に関する英語論文を読むことや、実際のオンラインマーケットデータを用いたデータ分析の実践を通して、データ分析に必要な基礎的な力を養います。また、勉強会の内容や進め方は参加者の希望に応じて柔軟に対応します。
7. スケジュール（予定）
- Day 0 | 6月 6日 説明会 & イントロダクション
- 勉強会の概要の説明
- Python環境の準備
- インストール
- Day 1 | 6月13日 イントロダクション
- Python入門
- Jupyter Notebookの使い方
- Pythonを使った算術演算など
- Python入門
- Day 2 | 6月20日 Python入門
- Python入門
- Numpy, Pandas, Matplotlibの紹介
- テーブルデータの扱い方
- Python入門
- Day 3 | 6月27日 データ分析入門 (1)
- データ型、平均・中央値・外れ値・偏差・分散
- データ可視化（箱ひげ図・ヒストグラム）
- Day 4 | 7月 4日 データ分析入門 (2)
- データ可視化（相関・散布図）
- その他の探索的データ分析（分類・回帰など）
- Day 5 | 7月11日 オンラインマーケット実データ分析 (1)
- データクレンジング
- 探索的データ分析実習
- Day 6 | 7月18日 オンラインマーケット実データ分析 (2)
- 探索的データ分析実習
- 結果の解釈
- Day 7 | 7月25日 オンラインマーケット実データ分析 (2)
- 成果発表
- まとめ
9. 参考書
参考書などは適宜示しますが、Pythonによるデータ分析の基礎として代表的なものを以下に示します。
- Wes Mckinney著 瀬戸山雅人ほか訳 (2013)「Pythonによるデータ分析に入門 Numpy, pandasを用いたデータ処理」O'Reilly出版
- 山内長承（2018）「Pythonによる統計分析入門」オーム社
10. 問い合わせ
本勉強会に関するご質問などは、次の連絡先までお問い合わせください。
渋谷遊野（情報学環・特任助教） yuya-shibuya [at] iii.u-tokyo.ac.jp
11. 参加登録
本勉強会に参加を希望される方は、次のグーグルフォームへの登録をお願い致します。