New【SQL/Python】売上予測モデル構築及び要因分析の求人・案件

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案件概要

職種
案件内容

• 背景： 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的： 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

  1. 売上予測モデルの構築と運用
    ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
    ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
    ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
  2. 要因分析の実施
    ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因（なぜその予測値になったのか）を説明・解釈する能力も重要視される。
    ◦ 例：「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
    【データと環境】
    • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
    • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
    • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
    • 予測に影響する可能性のある要因：利用者の装用頻度（週末のみ、平日のみなど）、リピート率（小売業としては高め）、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール（ルミネセール等）、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。
必須スキル
論理的思考力・課題解決力（地頭の良さを重視）
• 要件を踏まえた設計力
• SQLスキル（データ抽出、データマート構築経験）
• Pythonスキル（機械学習のライブラリに関する知識/経験）
• 自律的に業務遂行可能な能力
尚可スキル
• 要因分析・因果分析の実務経験：生産コストの差異分析や売上改善の要因分析など、単なる相関関係に留まらない要因特定を行った経験。
• 機械学習に関する体系的な知識：JDLA E資格、プランニングエンジニア等の資格取得者、または同等の知識を有する方。
• BIツール経験（BIモデル開発やダッシュボード開発の経験）
• リソースマネジメント能力、同時並行業務におけるタスク管理スキル
言語
稼働率 100%
面談回数 1回
稼働日数 週5日
募集人数 1人

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