単価80万円以上の案件一覧

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該当件数:2306

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案件内容

各種データを組み合わせて、分析していく中で受注率の改善について顧客に示唆を与える。

必須スキル

以下のいずれかの知見/経験
・データサイエンティスト
・データアナリスト
・データマネジメント基盤
・デジタルマーケティング

案件内容

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

必須スキル

・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

案件内容

セミナーに参加している医師の反応を動画・画像データから読み取り、インサイトを出す仕組みを構想中。
ついては機械学習の前処理を行っていくことを計画している。
単純なデータをマニュアルで処理するのではなく、ある程度ロジックを組んで自動処理することを想定。

必須スキル

・データサイエンティスト(Python)経験5年以上

案件内容

<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。

必須スキル

・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

案件内容

【概要】
大手アパレルメーカー社内のDX推進における、全バリューチェーンの現場課題、業務、商材に寄り添い、データ収集、分析、課題解決を行っていただきます。
必要に応じて機械学習のテーマ設定、データ調達、モデル構築、業務適応の一連の業務も発生します。

課題例:
ECサイト運用にあたり、2回目以降の購入者が少ない。

【現フェーズ】
分析環境の構築、収集、整備

【業務スコープ】
・顧客折衝、要件整理、設計
・分析(AWSを利用しての分析環境構築、分析)
・機械学習モデルの構築(場合によって)
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
・メンバーアサイン、進捗管理(場合によって)

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python(pandas)
・SQL
・Github
・Slack,backlog

必須スキル

・データサイエンティスト及び、データアナリスト経験
・Python(pandas)
・AWS経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

案件内容

クライアントは外資系医療機器メーカ

顧客エンゲージメント部門のヘッドが報告先

PowerBIを活用したデータ分析支援
・クライアントは、SFDC(セールスフォース)のデータが有効活用できていないと問題意識を持っていた
・その領域の先進企業より有識者を採用し、その方の下で仮説構築→データ収集・準備→見える化→アクション導出のサイクルを回したい
・そのためのデータ収集・準備→見える化を、独力で迅速にできる方が欲しい

必須スキル

・PowerBIを活用し、SFDCのデータを依頼に基づき見える化できる方
・戦略ファームではシニアコンサルタント相当、総合ファームではシニアコンサルタントからマネージャー相当
・その他、上記要件に合致する経験 (但し、ある程度ビジネスサイドのニーズを理解し、分析の設計に落とし込める方)

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

案件内容

アパレル会社におけるSNSデータに基づくチャンス開発の仕組み作り
VOC/VOS/VOMデータを用いた新商品開発ロジックの構築およびPDCA基盤の構築

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

案件内容

資源開発のクライアントに機械学習の構築や実装アドバイザリーとハンズオンサポートをして頂きます。

詳細:
・AIベンダーからコードを受領した後、社内のレビューをする際の実行エラーの解決。
・課題例として異常検知、故障予知、画像認識などの精度向上。
※扱うデータは構造化、非構造化ともに対応が必要。

必須スキル

・機械学習の実装コーディング
・ML構築実装におけるエラー対応
・人がわからないところを理解して頂き、理解できるように導けること

案件内容

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。

必須スキル

・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)

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