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時系列分析の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：15件

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【データアナリスト】アパレル会社におけるSNSデータ活用トレンド解析

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案件内容

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
必須スキル

・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

募集終了
エネルギー事業のデータ分析＆新サービス開発の検討

案件内容
IOTデータなどからエネルギー事業の利用実態を可視化、
分析に必要なデータ項目を更に取得する必要がある場合は、
エッジ側「センサー系」企業とも連携した分析設計を組み立てる
また、IOT及びオープンデータなど（例｜建屋・電池・気象・空調など）を紐づけて、
個別の利用実態を深堀分析（例｜建屋内の壁や天井と電池の距離で空調を最適化）して、
上記の業務課題を「データ分析」の側面からシミュレーションと検討を進めます
また、エネルギー業界への深い知見をお持ちな方を歓迎（興味があれば可）
必須スキル

Python、Excel、PowerPoint
クロス集計、クラスター分析、時系列分析、レポート作成
様々なデータの活用、かつ、データの取り込みから分析企画・開発、運用改善
データから見えるビジネス機会の検証と検討

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コールセンター内の入電予測モデル検証と開発

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案件内容

・Python Prophetを使った時系列予測モデルの作成
・開発環境はローカルのJupyter Notebook（Win）を想定
・既存予測結果、実績との精度比較検証
・データ加工から検証までの一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化までを担当
必須スキル

Python/モデル開発経験/フレームワークに落とし込めるスキル

募集終了
大手クレジット会社での与信モデル更新

案件内容
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
必須スキル

・クライアントに一緒に能動的に動ける方。
・データベースの知識
・SQLの経験
・上流経験者

募集終了
FXトレードの予測システム案件

案件内容
　AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。
必須スキル

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号（または同等の実務経験）
・Python（Python 3）および/またはデータサイエンス
　（ビッグデータ、ディープラーニング）でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

募集終了
機器レンタル事業における分析PRJ

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

募集終了
海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア)の立ち上げ支援

案件内容

案件概要： - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。

活動内容： - 対象のパッケージソフトウェアの　技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、
日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。
- 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。
　(いわゆるプリセールスフェーズです)
- 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。
このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

必須スキル

必要なスキル：
– 機械学習による異常検知の理解。
データの把握/クレンジングノウハウ
　　/最適なアルゴリズムによる予測の実施/予測結果の評価。
センサーデータ等の時系列データを取り扱う事が多くなります。
– GUI操作を基本としたパッケージソフトウェアですが、
　　一部Python/R等で予測プログラムを記述する事もあります。
– 英語マニュアルを読むスキル
　　(翻訳ソフトなど使用して理解できるレベルであれば問題ありません)
日本国内の市場へ展開するにあたって、
　　チーム内の他のメンバーが順次 ドキュメントの翻訳を行っています。
　　すべてのドキュメント類を日本語化するわけではないため、
　　技術的な詳細情報は英語のドキュメントに頼らざるを得ない状況です。

募集終了
グローバル企業の保有するビックデータ分析・構造化・コンサルティング

案件内容
＜募集要項＞
大手総合商社、自動車メーカー、 通信事業者、 製薬メーカーなどグローバルに展開するクライアントと連携し、ビックデータを分析・構造化（可視化・モデリングなど）し、
収益向上や業務効率化に寄与するような実行可能なインサイトを提言
必須スキル

・アナリティクスを活用したコンサルティングの実務経験（3年以上）
・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験（3年以上）
・BI、R、Pythonなどの統計言語を利用してデータ解析（3年以上）
・ビッグデータを統計言語、ソフト等を用いて演算シミュレーションモデルの構築、データ解析した経験（3年以上）

募集終了
ゲーム開発会社におけるデータアナリスト

案件内容
【案件内容】
・ゲーム開発者/運営者と協議しながらKPI/ログの設計
　ゲームの新規開発やリリース後のアップデートにおける事前検証の対応、必要に応じてログフォーマットの追加等協議します。
　既存環境の課題への継続的な改善（ゲームを理解し、必要に応じてKPIを取捨選択します）
・SQLを使用したログの抽出/加工/分析レポートやダッシュボードの作成と提供
　Bigqueryに格納されているトランザクションログからSQLを使用して分析レポートやダッシュボードの作成を行います。
　作成したレポートを元にゲーム開発者/運営者にFBを行い、次のアクションの意思決定を行います。
・データウェアハウス（Bigquery）の保守/運用
　設計されたログが正しく格納されているか、欠損等起きていないか整合性の確認を行います。
　新たに追加されたテーブルやカラムの変更にも対応します。
必須スキル

・データ分析スキル
　高度な技法を使用した分析より、如何にサービスに価値を提供できる分析であるかを重要視しています。
　そのため、深い統計的な知識より幅の広い分析テーマに対応できるための基礎知識であったり、
SQLを使った分析経験が重要です。
　BigQueryなどのDBからの抽出、加工、分析からレポーティングまでの一連の経験

・オンラインゲーム業界への興味、関心
・TableauなどのBIツールを使用したダッシュボードの作成経験
・pythonを使用した開発経験
・ゲーム/ソーシャルメディア/ネット広告分野の業務知識
・GCP上でログ生成時からDHWまでのデータ転送の設計及び、開発経験
・システム開発の要件定義の業務経験
・各種クラウド/仮想化技術に関する知識
・git/github/jenkins/terraformなどの利用経験、知識
・データの自動取得化による業務改善経験

※全てを満たす必要はありません。

・コミュニケーション能力
　ゲーム開発者/運営者と分析要件やアウトプットについて議論する場面が多くあります。
　特に分析結果を判りやすく説明できる能力を重視します。

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