分析ツールの案件一覧

サーバ環境でのTableau構築経験及び運用経験

・Tableauでのレポート作成
・トレジャーデータの利用経験
・データマートの利用経験

・SQLでのデータ加工経験
・データ抽出内容について、顧客要望をヒアリングできる

・SQLに関する知識（結合・集約関数・分析関数）
・データベースに関する知識
・BIツールのダッシュボード作成の経験
・ETLツールを使用したデータ統合、データクレンジング経験

・BIツールはDomoを使用しています。タブローなどの経験のある方も歓迎です。

【作業内容】
通販／流通各社向けのデータ分析
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
（例） 　　
・会員データから優良顧客の抽出やデシル分析、RFM分析 　　
・ID-POSデータを絡めた顧客構造や購買行動の分析 　　
・ECと店舗を絡めた買い回り顧客動線分析、来店統計分析 　　
・上記分析から施策・店舗・モールへ改善プランを提示
【連携部署】
企業内データサイエンスグループで自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・IBM SPSS Modeler
　～DBと連携した処理などはあまりない

【案件概要】
企業分野のInsurTech推進にかかる各種データ分析および予測モデル開発　　　　　
…残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発　
財務データ等を活用した予測モデル開発、等

【作業内容】
ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や 　　
既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、新ビジネスモデルの企画立案等に、データ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます
【連携部署】
グループ全体のデジタル変革をAIやビッグデータ、IoTを活用して推進していく部門
保険のリスク評価モデル開発を行うアナリストやビッグデータを分析するデータサイエンティストなど、専門性の高いメンバーが多数在籍。

データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験(主担当として2年以上)
言語：Python or R or SAS等（必須）

＊次のような経験
・知識をお持ちの方は特に歓迎します
・データ分析案件のプロジェクトリーダー経験
・保険・リスクマネジメントなどファイナンス分野のデータ分析・モデル開発経験
・リスクの定量化、数理統計学、保険数理、金融工学など数理に関する知識
・コミュニケーション能力、問題解決能力、創造力
・新しいフィールドにチャレンジする強い意志、協調性と柔軟性

【背景】証券会社の一般顧客に対しモバイルアプリ上で株式のレコメンドをしたい。
そのために下記はクライアント（証券会社側）で担当する・顧客分析・上流の分析ロジック案検討　
【業務内容】レコメンド基盤構築がメインとなります。
・機械学習,深層学習モデルを用いたアプリケーション構築
・データ分析(データマイニング、各種集計、レポーティング等)
・取引先とのコミュニケーション

<主な条件>　
・機械学習、 ディープラーニングに関する知識
・Pythonを含む複数の言語を用いたプログラミング経験
・DBからBIツール (Tableau,、Power BI等) で可視化できる実務経験
・「SQL」を使用し、DBから様々なデータの結合・抽出の実務経験
・様々な統計手法を使い、「Python」や「R」等での分析基盤の開発経験
・コミュニケーション力(進捗報告、社内メンバーからの案件内容に対し
最適な分析手法を提案し、分析結果を分かりやすくレビューができること)
備考：証券業務に絡みますが、あまり証券知識がなくとも大丈夫です。

・Webサービス開発経験（AI関連サービスだと尚可）
・プロダクトを一人で完成させた経験

大手外資製薬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・分析業務。
ex,
・市場と自社の売上データ分析
・顧客のセグメントから効果的な広告の分析
・MR（営業）の活動の最適化　など様々・・・

メイン業務は社内外の様々なデータを集計・加工する業務。
並行して、分析業務を同チームメンバーなどと一緒に議論し分析していく。
数理的な考え方や、ビジネス視点を持つ部門や人はいるが、データ集計や分析に関わるテクニカルなIT技術者が少ないので、そういったところでのアドバイスや改善が出来、なおかつアドホックに分析していくため、定型業務だけでなくツールや分析手法など提案し常に前向きにメンバーとコミュニケーションを取りながら進められる方を求めています。

■求められるスキル
・SQL
・DB(ORACLEなど)に関する技術的なスキルと知見
・SAS,SPSS,Python,R,Alterryxなどを使った分析経験

■求められるマインド
・バリテーション（検証）を苦と思わず、数字の正確性を意識できる方。
・積極性があり、他人とコミュニケーションを取れる方
・整っていない環境や業務でも一緒に議論し解決しようと考えられる方
・タフな方（勤怠に乱れのない方）

データ分析からデータに基づく戦略、プランニング、実装、データ収集、加工、分析から分析結果に基づく企画などでユーザーの業務改善、マーケティング支援を行っている現場です。

・PythonまたはR言語の使用経験
（WEB開発経験(言語不問)があり、今後PythonやR言語を使用したい方、
　またはPythonやR言語の勉強中など意欲のある方も歓迎です。）