| 案件内容 | 機械学習、ディープラーニングなどの手法で、 データ解析プログラムやそのプラットフォームの構築。 ＜職務内容＞ 最新技術を使いながら、少人数チームの中で、 主体的個人として迅速にシステム構築を行い、 ビジネス的決定に寄与する。 具体的な業務内容は以下となります： ■データ解析基盤の構築と運用 ■ビッグデータ収集とIoT構築 ■バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築 ■データ保持に関するガバナンスとそのセキュリティ保持 ■異常検出基盤の構築 ＜データソース＞ 様々ブランドや国の、 実店舗、E-コマース、基幹システム、マイクロサービスなど |
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データアナリストの案件一覧
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| 案件内容 | 内容 ： ＜目的＞ ・状態空間モデルを用いて、個店特性（地域差・天候・イベント影響等）を 加味した店別SKU別予測を先2週間まで予測する ・店舗の計画に正しい予測を反映しつつ、 各種アラート（欠品・積増し等）を提示することで以下を実現する ①欠品/過剰削減 現状、現場の意思入れで仕切れていなかったアイテムの計画精度向上 ②属人性排除 店長毎のスキル差による計画精度のブレ削減 ③人時削減 現場の意思入れ工数を削減 ＜課題＞ A.予測メッシュ ・店別SKU(最小管理単位 (Stock Keeping Unit))別の予測となるため、 日次の売上は0/1のことも多い ・ボリュームの小さいところで如何に精度を担保するか B.実績なし対象の予測 ・新商品/新色/新柄や初回値引など、 足元実績がない商品群をどう予測するか C.パフォーマンス ・予測算出パフォーマンスをどこまであげられるか D.長期予測 ・先8週間/6週間など一定長期間の予測をどこまで精度良く予測できるか |
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| 必須スキル | ＊現行モデルの運用・改善 |
| 案件内容 | 顧客とオペレーターの会話から最適な回答を即座に提示する為、 自然言語処理と機械学習を使ったアルゴリズムを構築する |
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| 必須スキル | ・Pythonを使用したデータ解析経験 |
| 案件内容 | 社内データにディープラーニングが適用可能かの検証 |
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| 必須スキル | ・機械学習の豊富な経験 |
| 案件内容 | クライアント ： 大手銀行のマーケティング部門もしくは広告・宣伝部門 内容 ： ・若年層の休眠口座が課題、活性化施策を効率的に行うことが目的 ・昨年時点の対象若年層データ（口座マスタ, 口座利用履歴）から、 休眠群・休眠予備群を特定し、その特徴を把握 （必要に応じて、クラスタ分析などで顧客をグルーピングし、 施策対象者像を明確にするためのペルソナを作成） ・その後、メールアドレス獲得を目指したキャンペーンの告知DMを送付し、 e-mailでの継続的なコミュニケーションを行っていく ・そのための基礎分析～データマイニングを行い、レポーティングまで |
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| 案件内容 | パーソナル人工知能開発案件 |
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| 必須スキル | ・機械学習 |
| 案件内容 | ■デジタル事業部受託案件：UXプランナー/データアナリスト ■ポジション： （A）UXプランナー 2名 （B）データアナリスト 1名 ■案件概要： 受託するプロジェクトに携わって頂きます。 ＜事業部ミッション＞ ・デジタルマーケティング戦略・企画立案 様々なデジタル接点を駆使し、特定のWebサイトだけではなく、 ブランドサイト、ECサイト、コミュニティサイトといった多種な メディアを活用してデジタルマーケティング戦略を策定。 ・Webサイト運用業務 運用フローの見直しから顧客コミュニケーションのさらなる 最適化を実現。 ＜具体的な業務例＞ ・大手飲食向けサイトリニューアルにおけるUX検討・提案など ・Googleアナリティクスでのデータ分析、改善提案など |
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| 必須スキル | ・WEBディレクション経験 ・GAを使用したデータ解析経験 |
| 案件内容 | AS-臨床試験のデータ解析経験者臨床試験のデータ解析領域 仕事の内容（役割・概要） ： Study及びCTD作成に必要な解析を実施する為のSASプログラム開発及び関連する業務。 職務の背景： 医薬品開発プロジェクトの臨床開発計画における開発方針・戦略の立案治験の計画・実施・解析・報告および承認申請に際して、 SASプログラマーの立場から貢献していただきます。 また、海外該当領域の統計担当者とも連携し、日本のみならずアジアにおいて申請・承認に必要な臨床試験の推進に貢献していただきます。 |
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| 必須スキル | 臨床試験のデータ解析経験者。 |
| 案件内容 | 顧客のビジネス観点での問いに対して、アルゴリズムとして出来る出来ないの回答、 どういったものであれば実現出来るかのアドバイス、どうビジネス化していけばよいか、 等を共にディスカッションしていく 稼働率 ： 60％～ |
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| 必須スキル | ・ビジネス、技術の調査をしつつ、ビジネス観点の話を理解しつつ、ディスカッション出来る方 |
| 案件内容 | 退会予測アルゴリズム構築 扱うデータ量は現在はPOC中につき、数千万件レベル 本格的な分析では、数億～数十億件レベルになる可能性 |
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| 必須スキル | ・R、Python経験 |
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