アナリストの案件一覧
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該当件数:669件
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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 |
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必須スキル | Python |
- 〜¥900,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 品川区
- 保険
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 |
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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 |
機械学習PJの技術顧問
開発プロダクトや受託案件に関する技術的な質問を
週1,2時間程度オンラインで相談させていただくポストとなります。 |
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必須スキル | ・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験 |
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 |
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必須スキル | ・SQL |
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 中央区
- 建設・不動産
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。 |
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必須スキル | ・Pythonを使った分析経験 |
- 〜¥800,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 品川区
- 製造・メーカー
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 |
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必須スキル | ・データ分析前処理(クレンジングなど)の経験 |
- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 港区
- サービス
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 |
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必須スキル | ・SQL (Redshift, PostgreSQL記述) |
- 〜¥700,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 千代田区
- 商社・貿易・卸売
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。 |
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必須スキル | ・SQL経験 |
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 千代田区
- 製造・メーカー
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 |
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必須スキル | ※すべてを満たしている必要はありません |
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