東京都の案件一覧

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該当件数:3068

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案件内容 顧客の契約状態、営業活動などのコンプライアンスに関する各種分析
必須スキル

・SQLを使ったデータ分析
・Excel/Tableauを使った分析結果の可視化
(単なる作業者ではなく、仮説を理解して分析/可視化ができる方)

案件内容
【案件概要】
案件内容(業務内容):
ドラッグストアの店頭にクーポン端末をおき、
会員向けに過去の購買や操作履歴をもとにレコメンドされたクーポンが表示されるサービスを展開している。
そのサービスを運用していくに当たり、様々な分析テーマが発生し解決する業務がある。
たとえば、
・クーポンのコンバージョン率を上げる
・会員の離反率を下げる
・POPのA/Bテストで統計的な有意差があるか
・翌週の来店者を予測する
必須スキル

Python
SQL

案件内容
【概要】
外資保険会社においてデータ分析
業種関係なくデータ分析・データレイクのご経験がある方
英語力は不問だが、多少の読み書きが発生します
必須スキル

データレイク又はデータ分析の経験

案件内容
■業務内容
・エンドクライアントの持つビックデータを保持、分析するための基盤インフラの運用、構築業務を
 クラウド(AWS/GCP)を用いて行っていただきます。
・データプラットフォームおよびクラウドインフラの設計・実装・運用
・データプラットフォーム上で動作するデータ連携ジョブ、集計ジョブのモニタリング・パフォーマンスチューニング
必須スキル

・AWSソリューションアーキテクト:アソシエイト相当の知識or業務経験
・Infrastructure as Code(Terraform, Chef, Ansibleなど)でインフラの構築管理の経験
・Githubでのチーム開発経験
・Python, GO, Javaいずれかでの開発経験

案件内容
・業務内容:
1. 予測モデル構築用データのクレンジング
2.  1のデータの可視化(単純集計等)
3.  1のデータを使用した予測モデルの構築
4.  1~3に関するドキュメント作成
必須スキル

・SQL
・Python

案件内容
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。
必須スキル

・Pythonを使った分析経験
・Treasure Data
・GCP

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社の該社製品データのクレンジング・可視化
必須スキル

・データ分析前処理(クレンジングなど)の経験
・データ分析前処理の知識(SQL系、Python、Rとわず)
・クラウド環境の経験・知識(AWSDCP、EMR)

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社のデータ処理基盤の設計・構築
→ 大量のログデータを蓄積するクラウド環境及び、製品に埋め込むクライアントの開発運用
必須スキル

・クラウド環境の構築経験・知識(AWSなど)
・分散処理の経験・知識 (Spark、分散処理)

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社の新規サービス開発
各種データ分析やAI技術導入を行っている部署にて新しい技術を調査、プロトタイプ開発
必須スキル

・Web開発の経験・知識
・アジャイル開発経験
・クラウド IaaS (Amazon Web Services, Google Cloud Platform など) を用いた開発経験
・英文読解 (ライブラリやクラウドサービスの英文ドキュメントを読める程度で良い)

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

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