アナリストの案件一覧

音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。
-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない
・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)
・一部データについては、リモートでの分析対応。

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

・データ分析上流工程の経験（データ調査/分析設計/環境構築など）
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験（類似経験でもOK）
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験（類似経験でもOK）
・クライアントコミュニケーションスキル（プレゼン等）

web系事業会社にて、データアナリストの補佐を行っていただく案件になります。
【業務スコープ】
・データの抽出、マート作成
・BI上でダッシュボード構築（Looker）
・分析設計

・SQLのご経験
・データアナリスト業務の経験
・BIツールでの可視化のご経験（ツール問わず）
・BizDevとのコミュニケーション

消費財メーカーのマーケティング部の支援として、主に複数のDBよりデータを抽出・分析・資料に纏める業務。
過去にWebマーケティングの分析等をSQLをたたいて実施した経験があれば尚可。

・SQLを用いてDBよりデータ抽出経験
・抽出されたデータをExcel等に纏め、分析をした経験

・大手SIerクライアントのDX推進に向けたデータ分析・コンサルティング
　- クライアントの課題解決のためのヒアリング
　- 構造化データの分析の設計・実施および示唆抽出

・データアナリスト経験2年以上
　- 事業内容・事業課題から必要な KPI を設定
　- KPI モニタリング体制の構築
　- KPI モニタリングからの課題の抽出・アクションの策定
・事業計画の緻密化経験
　- ビジネスモデルを考慮に入れての事業シミュレーションの策定
　- 感度分析をもとにした重点 KPI の選定
・Python の2年以上の実務経験
・顧客への提案・報告経験 / 顧客との折衝経験

・位置情報データの分析
・アルゴリズムの作成
・アルゴリズムを用いた推定日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、
これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。
GPSなど位置情報ビックデータに、独自のアルゴリズムを加えることで、
特定の場所×人の興味関心×行動をそれぞれ把握することが可能になります。

・データサイエンティストとしての実務経験
・【python】【SQL】でのプログラミング実務経験
・統計学、機械学習の実務経験若しくは学習経験（大学、大学院等で）

・データの分析と可視化（グラフ化）
・分析可視化に伴うデータ前処理
・データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化

・分析可視化に伴うデータ前処理（結合加工処理など）
　Pythonに習熟しておりデータ分析用のライブラリ（pandasなど）が扱えること
・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）

インタフェースデータ分析担当として参画し、既存データの解析とベンダーの設計資料のレビューを行う。
CISプロジェクトにおけるIFデータ分析。
営業基幹システム刷新のため、周辺システムとのIF要件を定義する。

大量データ解析

クライアントサービスのデータ集計、分析を行っていただくご案件になります。
【稼働イメージ】
・各プロダクトや施策の定量分析、企画
・プロダクトリリース後の分析設計、KPI可視化、定量分析

・ビジネスメンバーとのコミュニケーション能力
・ToCデータ（アクセスログ、購買データ等）を用いた分析経験
・BIツールのダッシュボード構築
・SQLを用いたデータ抽出経験
・Pythonを用いたデータ分析経験
・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験

・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成
・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援
・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

・統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験
・前処理を含むデータ分析に関するプログラミングの基本的な知識と実務経験
・SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験
・BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識
・クラウドや分析ツールに対する基本的な知識