daigaku_ir’s diary

2017年度よりIR。8年目。

20240508

空白なのに空白ではない幽霊セルというのがあるそうなので、

「区切り位置」を使うことで空白にできることが判明。

「区切り位置」は数値エラーの解除にも使えるのでとても便利だ。

本来の使い方とはかけ離れているが。

 

参考にさせていただいたサイトはこちら

空白なのに空白じゃないセルを空白にしたい - シーゴの Excel 研究室 (shegolab.jp)

 

 

 

2024.04.16

新入生アンケート分析よりも、本学に入学しなかった人の分析の方が大切との声が学内でも高い。しかし、予算の関係やそもそも個人情報の関係でそのような大規模な調査、追跡調査は難しいと考えらえる。

 

系列の学部学科等がある他大学の新入生アンケートを探して、分析等をしてみるしかないのかと現時点では思う。

2024.4.15

成績簿を基幹システムより出すときは

在学データ+出学データを組み合わせる必要がある。

うまくDBに入れる方法がないか検討する余地がある。

 

年度別の科目の不可割合などを算出する場合、当然その年度で中退をした学生の履修状況も反映されていないといけない。

 

成績簿の在学データと出学データのユニオンにもTableauPrepが活躍。

 

不可割合などを算出するとき、全体に対するA評価、B評価、C評価、D評価、不可評価の割合を表す帯グラフ(100%横棒グラフ)をTableauで出し、それだと、学部別などで見た時に、絶対数に差があるので、絶対数を示す棒グラフも並列して表記するようにしている。大体これで齟齬なく、伝わらないこともなく、誤解も大幅には生じさせず、伝えたいことを表現できるように思えるが、もっと良い方法がないかどうかを検証している。

 

 

2024.4.12

Tableauでの実時間欠席可視化を本年度より行う。

出席不良や中退防止の改善となるかどうかはこの1年でどうなることやらと思う。

参考にさせていただいているのは、もちろん、嘉悦大学白鳥成彦先生の「アーリーアラートシステム」

 

「人生のハンドル、自分が握っている」   ~嘉悦大・白鳥教授に聞く|朝日中退予防ネットワーク事務局 (note.com)

 

アラームをかける仕組みに関しては、現在考案中である。

Tableauのアカウントが学内で限られていること等問題点は多々ある。

 

 

 

2024.4.11

ある高校出身者の志願者が激減している。

その理由を分析してほしいというオーダーがあった。

志願者から卒業、退学までの一貫したデータがないとやはり厳しい。

 

都度構築しているようでは追いつかない。

 

 

タイプ1に関連し、入試選抜の妥当性の検証の分析報告書作成を続けている。

 

志願者データは、試験科目数が特に共通テスト選抜になると横長になるデータになるので、一旦入試区分ごとにデータを作り、経年ユニオンデータを作るとよいことが分かった。改めてTableauPrepの威力を感じた。TableauPrepは、以前は.hyperと.csvの二つしか出力形式が無かったが、いつのまにか.xlsxも増えたし、出力が早い。

 

ディプロマ・ポリシーごとの重み付けを反映させたDP別GPの計算を本来は基幹システムからDLできればよいのだが、成績原簿形式でしか落ちないので、計算をExcel上で行う。しかし簡単な式でできるので、(GP*単位数*重み付けの合計/単位数*重み付けの合計)のような、評定平均等を算出する時と同じ式なので、簡易計算ファイルを作成することができた。

 

あとは、成績補助証明書作成時に使っている科目ごとの重み付けファイルと、各年度のカリキュラムとの整合性をどうするか。各年度ごとに重み付けは若干ずつ変わっていく。変更修正が加えられるので。

 

分析なので完全一致のものを作る必要もないとは感じている。

 

 

 

 

0405

Excelの関数のIFSの式などを考えるときに、

論理式や集合などを勉強しておくことが有利になるのではないかと少し確信した。

 

情報系の資格や、情報学科でやっている科目なども、社会に入って何の役に立つのかを分かりながら学べればよいのだが、実際にはそうはいかない部分が多い。