アナリストの案件一覧

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該当件数:634

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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
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

案件内容
■案件内容:
顧客から直接オーダーを受けて、商品情報の調査・データ抽出などを実施いただきます。
商品情報(マスタデータ)の調査・分析・抽出を実施いただきます。
作業内容を詰めるような打ち合わせにも同席していただきますので、顧客と直接やりとりする機会も多い案件となります。
必須スキル

・SQL経験

案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
(すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど)
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
 など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

案件内容
・業務内容
 - 統計分析を用いた実施施策検討
 - 分析設計
 - 分析アドバイス
 - 機械学習モデル構築
 ※1つの内容に限定ではなく、顧客のリクエストに対して幅広くご対応いただきます
必須スキル

・小売業界でのデータ分析経験
・統計分析を行い、その結果を解釈した経験
・RもしくはPythonで機械学習モデルを構築した経験
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)

案件内容
概要:
健康経営に活かすためのウェラブル端末から取得した歩数・心拍数データ及び健診・レセプトデータの集計、簡単な統計解析
具体的には①,②,③のそれぞれの分布の確認、
経時的変化の可視化、クロス集計、相関分析等を行う
①歩数・心拍数の平均値
②健康診断の結果の数値
③レセプトによる医療費
作業内容:
Pythonで中間データマート作成を行い、Rで集計・分析し、Excelで見える化
(Python)
プログラムはほぼ集計しないが、生データの集計がある場合、Pythonを実行する可能性有
必須スキル

・データ整備及び集計実務経験
・言語:R(必須)、Excel(表・グラフ作成)、Python(触ったことがある程度のスキルでOK)

案件内容
案件概要:
現在ベースとなるトレンド予測モデル(3カ月程度先の需要予測)が
構築されているが、業務に適用していく上でモデル精度の向上や
予測単位の変更などの改善を実施。
最初はデータ加工を中心に行っていただきます。
必須スキル

Python、SQL、大量のデータ加工の経験

案件内容
・案件概要:
エンドクライアントでは数十のコールセンターを抱えているが、オペレータの離職などで応答率が悪化し、顧客満足度低下の課題がある。
打開策として、AI搭載の音声認識ツールなどの導入を図っているが、上手くいっていない状況。
上記を受け、(1)現状分析(コールリーズン分析等)、(2)改革施策の立案(中長期のロードマップ策定含む)の実施を支援いただきたい。
・期待する役割:
(1) 現状分析
コールログの分析(マニュアルがメイン)、取り纏め
(2)改革施策の策定
コールセンター全体像や中長期ロードマップ等の資料策定(資料構成・イメージは、弊社で検討するので、それの資料化)
必須スキル

・MS Office経験(エクセル、ワード、パワーポイント)、
・コールセンタープロジェクトの経験、分析経験

案件内容
【役割】
プロダクト横断
【PRJ概要】
・リリース済み/広告予算配分シュミレーションツールのアルゴリズム改善・精度向上
・広告テキスト自動生成/キーワード抽出
・AIによるバナーへの自動タグ付け→タグごとの効果予測。
・R&Dフェーズ
必須スキル

・統計的モデルなどを用いたデータ分析の経験
・pythonによるモデル構築の経験
・scikit-learn等の機械学習フレームワーク経験
・パッケージやライブラリを利用した機械学習や深層学習の利用経験
・マーケ領域での経験、または興味関心
。コミュニケーション能力必須

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