データアナリストの案件一覧

顧客のとあるサービスにおいて、Tableauのレポート新規作成・保守を中心とした業務を行っていただきます。
アナリストとして、レポート等をよりよくしていくような提案を含めたアクション実施可能な方を希望します。

• Tableauのレポート新規作成について
  →顧客からの依頼ベースでSQLを用いてデータを抽出し、Tableauでレポート(ダッシュボード)を作成
• 保守について
  →定期的にデータ更新のバッチ処理ファイルを作成・更新
  ( Tableau prep, Airflowを利用 )

・Tableauのご経験
・SQL
・Python(Airflowメンテ含む)

売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、
経営・マーケティング・営業計画など複数部門と連携し、
データドリブンな意思決定を支援していただきます。
主な業務内容は以下の通りです：
売上・顧客・在庫・広告など多変量データの解析
需要予測・キャンペーン効果分析・価格弾力性のモデル化
分析方針・仮説立案、データパイプラインの要件整理
経営層・事業部門への分析結果の報告および施策提言

製薬業界や病院向け事業を行うチームにて、データ分析業務をお願いします。

◆主な開発環境・ツール
・言語：Python・SQL
・コミュニケーションツール：Slack
・業務ツール：PPT・Word・Excel・Googleドキュメント・Googleスプレッドシート・Googleスライド

人事/キャリアデータ（経歴データを含む）を活用し、組織の課題解決を推進していただきます。
キャリアパスや研修、配置転換などが従業員のパフォーマンスや定着率に与える因果関係を分析し、データに基づいた戦略的な意思決定を支援する業務です。
具体的には、ビジネス課題の抽出、データパイプラインの整備、分析モデルの構築、施策の立案までを一貫して担当いただきます。

データ分析スキル: ビジネス課題抽出、探索的データ解析、分析レポートおよび施策案の作成経験。

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。

• 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。