データアナリストの案件一覧

Webサイト上の課題を、KPIモニタリング、アクセス解析を通じて特定し、課題に対する対応策（サイトのUI/UX,サイト導線など）を立案する。

・A/Bテスト・効果測定を行った上で、次の対応策を立案する一連のPDCAを実施した経験
・クライアントのビジネス・業務・データを能動的かつクイックに把握・理解して、セルフスタートできるスキル
・クライアントと能動的かつ円滑にコミュニケーション（説明、議論など）を図ることができるスキル
・アクセス解析ツール活用スキル
・アクセスログのデータ加工・集計・可視化スキル（SQL、Tableauなど）

・POSのクリーニング
・様々なツールに入っているデータをすべてSASに入れていく

・SQLのご経験
・POSのクリーニングナレッジ

データ分析で自社事業における意思決定を支援する。事業本部直下、事業横断のデータ組織と連携して業務を行う

・コミュニケーション能力と論理的思考（ITスキルよりも重視）
・標準SQLでのBigQueryデータ操作経験（分析関数が使いこなせるレベル）
・Eコマースの分析・インサイトレポート経験（顧客、売上、ファネル、ABテストなど）
・Github利用経験

＜分析支援要員＞
・依頼業務
　まだ具体的にまとまっているわけではないのですが、想定業務内容としては下記です。
　①KPIの設定とKPIの可視化(BQから適切なデータの抽出とBI活用)
　②自社サービスのクロスユース促進に向けた、現状把握にむけた分析

・背景
　コマース部署が関連する各事業部サービスへのコンサルティング業務を実施するに辺り、
　CDO室に常駐して分析&コンサル支援をする要員が求められています。

・SQLを使った分析経験
・BIを活用した経験
・マーケティングの知見
・一人称で仕事ができるスキル

アパレル会社におけるSNSデータ活用トレンド解析
Instagramなどの投稿数の時系列予測・トレンドから紐づく商品のポテンシャル需要予測

・解析結果を業務部門に連携する提案力
・SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
・Pythonによるデータ加工・モデリング経験
・画像データ加工経験

クライアントでは各事業におけるプロモーションサイトから取得したログを集計し、
BI出力や改善分析検討を行う一連のデジタルマーケティング活動を実施している。
データパイプラインでのリソースが不足しており支援が必要である。
DWHからBIデータを抽出し、KPIへの回帰分析など、分析、考察を行い次のアクションへの課題提起をする。
また、クライアントの若手メンバーへ作業を指示しつつ育成を行う。

・データパイプライン全般のスキル全般
・分析ツール知見(データをどう取得するかであったり、そのデータならこう取れそうとか言えるかなど)
・回帰分析の知見
・マーケティング知見（ペルソナ設定や顧客セグメント設定など）

通信事業会社で提供するコンテンツポータルサイトでコンテンツのグロースのためプランナー＆ディレクターと組んでデータ分析担当として対応いただきます。
BIツールでのダッシュボード設定対応、データ抽出、データセット収集、市場調査等にチームメンバーと連携して対応いただきます。（複数名対応中）
ツールはGA、及び独自ツール使用となり、SQLでのデータ抽出、集計、分析を行っていただくこととなります。（Python利用経験あると尚可）
その他、業務についてマニュアル化、ドキュメント化についても行っていただく想定です。（confluence使用）

・BIツールの設定、データ抽出、分析等対応経験（GA、Tableauを使用）
・Google Analytics以外の分析・解析（サーバログ方式でのログ分析）経験（SQLでのデータ抽出、集計、分析）
・関係者との調整を通じた業務遂行経験
・マニュアル作成などペーパーワーク経験

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・Tableauによるデータ分析及びアドバイザー

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験がある
・TableauなどBIツールでのダッシュボード開発経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験
・データクレンジング・集計・検証経験

【プロジェクトの目的】
D&O保険(役員賠償保険)向け保険料プライシングツールのために、下記の分析・モデリングを行う
(1) ESGファクターを考慮したリスク予測モデルの開発(チューニング)
(2) 上記モデルで予測したリスク確率とは別に、個別にプライシング調整を行うためのリスクファクターに関する分析
(1)については、昨年度に一度、別の目的変数を用いたモデル開発を行っており、説明変数の加工等はスクリプトを使い回せる部分も多いと想定。

1. 使用するデータ
   TSR(東京商工リサーチ)の企業情報やネガティブデータ

・Pythonを用いて、データの加工・可視化、予測モデル構築(重回帰分析、ランダムフォレスト 等)が可能。

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務

※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析
※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定

【業務スコープ】
(a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント)

(b)アドホック分析

• (1)要件定義
• (2)分析設計
• (3)分析
  • GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築
  • SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）
  • 統計モデル、機械学習モデルの構築
• (4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル