Takuya Tsuchiya
土屋 拓也 准教授

ビッグデータの解析とその応用

本ゼミナールでは、様々な情報を含む実社会のビッグデータの解析を行います。主に数万件以上のデータに対し、統計解析を用いてそのデータの情報を整理し、統計的な観点から情報の解析を行うことを目的とします。また、情報の特徴からモデルを提案し、情報の存在しない部分や領域に対し、推定を行います。可能であれば、これらの結果から経済学的な結論や主張が導き出せることが理想です。

ビッグデータの解析には、機械的なツールが必要なため、プログラム言語が必要です。そのために、３年次春学期はデータ解析のためのツールの使い方を学びます。これにはPython言語を用いる予定ですが、データの解析ができればよいためプログラム言語自体にはこだわりはありません。また、どのようなビッグデータを扱うかについては、３年時の秋学期前に希望をとります。なお、これまでに扱ったことのあるデータは全国の賃貸物件データと全国の美容室のデータです。扱うデータは、これらのデータでもそれ以外のビッグデータでも構いません。

３年時秋学期から４年時春学期は、実データを用いて解析を行います。ビッグデータからデータの特徴や傾向をみるには、統計量で評価するのが適切なので、統計の学習をしつつデータの解析を行います。その際に微分積分や線形代数の知識が必要となるので、都度学びながら進める予定です。そのため、高校で微分積分を学んでいる場合や入学後に数学系科目を履修している場合は、既にある程度の統計量の特徴が把握できるため、データの分析がしやすくなります。

４年次秋学期は春学期までのデータのまとめを行います。ビッグデータの解析では明確な結論が出ることが稀なため、不明確な結果に説明を加えて説得力のある結果として結論付けるという作業が必要となります。このような作業は卒業後も必要となる技術のため、本ゼミナールの成果として身に着けたいと考えています。

ゼミナールという形態状、進めていくうちにわからないことや知らないことはたくさん登場します。そのため、配属時に知識がないことは問いません。その都度自分で主体的に調べて勉強する意欲のある方を募集します。