アナリストの案件一覧

ベンチャー某社は、製造業の研究開発から量産現場に至る**製造プロセス最適化（プロセスインフォマティクス / PI）を支援しています。

この事業において、製造装置やプロセス改善のためのデータ解析・分析を行うため、自社エンジニアと共同で取り組んでいただけるデータサイエンティストを募集します。

グローバル規模で展開する小売・消費財データを活用し、価格戦略・競合分析を支援するデータ活用プロジェクトに参画。
データサイエンティストと連携し、膨大な生データを経営判断に直結する分析データへと昇華させる役割を担う。
大規模データ基盤の設計・構築から、データ品質管理、運用・保守までを技術面の中核として推進する。

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業

【業務内容】
レポーティングや要件調整などの要素も強くデータxコンサルティング的な立ち位置として業務に取り組んでいただく想定。

・スマートシティ・まちづくり・リテール・メーカー・エンターテインメント・マスコミ等、広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
・位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
BIツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード化
・位置情報データと購買データや商品データ等を活用した分析手法の検証・実装活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成）

【注意点】
特定の案件にアサイン、ではなく、稼働時間分複数の案件で動いていただく想定です。

【姿勢】
案件の性質上、分析者に主体的に動いていただくことが多くなります。
どう価値をクライアントに届けていくかを一緒に考えていく、ということを期待しておりますので、指示待ちや言われた範囲のみの対応に線引きをする方はアンマッチになります

データサイエンス、競合インテリジェンス、および価格最適化の交差点に位置し、高度な分析モデルを構築して戦略的な提言が求められます。
クライアントに直接関わり、大規模なデータから得られた実行可能なインサイトを、エグゼクティブレベルのストーリーとして提示し、ビジネス変革を推進します。

【役割／タスク】
ー高度な価格モデルを構築し、競合インテリジェンスと価格最適化を推進
－分析に基づいた実行可能な戦略的インサイトを、エグゼクティブ向けに提示
ークライアントと連携し、データ活用を通じたビジネス変革を主導

データ抽出・準備: 施策対象者と非対象者の行動履歴、購買履歴データなどをSQLを用いて抽出し、分析用データセットを整備。

効果測定・分析: クーポン施策による売上・客単価・来店頻度など主要KPIの有意差を統計的に評価。

レポーティング: 分析結果と施策の評価、および次なる改善提案を盛り込んだ報告用資料を作成し、PMと連携しながらクライアントへ提示。

SQLによる基礎集計、t検定を用いた2群比較、報告用資料作成

・ベンチャー某社は主に製造業の研究開発から量産現場までの製造プロセスの最適化（プロセスインフォマティクス / PI）を支援することを事業として行う。

・製造装置等ハードからプロセスそのものの改善において、データ解析及び分析を行っていくが、ベンチャー某社の自社エンジニアと共同いただけるデータサイエンティストの募集を行う。

データサイエンティストとして、ネットスーパー事業のデータ基盤整備、および分析業務をお任せいたします。

顧客の購買行動分析、需要予測など様々なデータから最適な分析手法を用いて、プロダクトの継続的なグロース改善やプロダクトのフェーズに応じてデータ分析基盤の整備、より高度な分析機能の提供など　プロダクトに関わるデータ分析業務全体に対して、広い範囲でご活躍していただきます。

【対応工程】
・GAアクセスログを中心としたデータ集計/分析
・上記分析結果に基づいたプロダクトの機能提案(設計)
・データのモニタリング環境の整備、継続的なグロース改善
・データ分析基盤の整備
・高度なデータ分析機能の立案・提供

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

CS／VOCデータのKPI可視化システムの開発支援案件です。
既存システムの調査からデータ抽出・加工、Tableauによる可視化まで一連の業務を担当いただきます。
・CS／VOCデータのKPI可視化システム開発
・既存システム調査、データ構造の把握
・SQL／Pythonを用いたデータ抽出・加工処理
・Tableauによるダッシュボード構築
・関係者とのコミュニケーション、資料作成
・（可能であれば）SharePoint関連の設定・入力対応　など