データアナリストの案件一覧

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該当件数:289

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案件内容

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

必須スキル
売上・需要予測、あるいは類似の時系列分析経験(3年以上目安)
Python(pandas, statsmodels, scikit-learn, prophet など)やRによるモデリング経験
回帰分析、変数選択、異常検知、特徴量設計の実務スキル
(大規模な)データを用いた事業課題の仮説構築・示唆抽出・提案までの一貫経験
SQLによるデータ抽出・加工スキル
案件内容

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

必須スキル
・Pythonを用いたデータ分析経験3年以上
・Pythonライブラリの作成経験
・SQLを用いたデータ抽出・分析経験
・データクレンジング経験
案件内容

現在大手不動産会社全社でデータドリブンな経営へと舵を切っています。今回の部署はお客様への理解を深め、更なるCX(顧客体験価値)向上施策を展開していくためのマーケティング活動に注力しています。
募集理由は正社員が退職したことに伴う欠員補充になります。

大手不動産会社のマーケティング戦略部門における業務をお願いいたします。
・大手不動産会社やグループ会社におけるマーケティング課題抽出・仮説検証・施策立案、施策実施支援、効果測定、検証等の実施
・大手不動産会社やグループ会社における事業の顧客データやアプリデータ、人流データなどのデータ分析
・マーケティング分野における社内各部署・事業所からの相談対応や施策提案
・社外の関係各所(社外コンサルティング会社やベンダー会社)との折衝
・マーケティング業務の効率化や新たなCX施策創造に向けた新たなツール・システムの研究及び導入、運用
・利用者向けアンケート調査の集計作業・レポート作成
・ExcelやSQLでの売上データ分析・レポート作成など

必須スキル

・SQL、Pythonなどのプログラミング言語を活用したデータ分析業務の実務経験2年以上
※データに基づく仮説立案と検証の経験、事実に基づく各種改善方法の提案など

案件内容

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。

必須スキル

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。

案件内容

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。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
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
案件内容

売上予測モデルの構築
・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
※売上実績データマートはある程度ベースがあります。
※機械学習のための特徴量の候補は当社メンバーから出します。
 データマートにないデータは整形いただく必要があります。
※予測精度も重要ではありますが、
 前年傾向との差異要因を明示することもそれ以上に重要になります。

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
・Pythonスキル
・自律的に業務遂行可能な能力
・高いコミュニケーション能力(朝礼・夕礼での報告/議論)
案件内容

・ECアプリケーション運営企業様におけるデータアナリストとしてご参画いただきます。
・プロダクト課題や無事ネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決に向けた業務をご担当いただきます。
・事業課題に合わせたデータ分析の計画立て、KGIやKPIの設定・可視化・運用、データの抽出・加工・集計・分析の一連の作業など、幅広い業務をご担当いただきます。

【技術環境】
・言語:Go
・API:Protocol Buffers, gRPC
・インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD:GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理: Terraform
・モニタリング:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
・分析:BigQuery, Looker
・その他:Notion, JIRA, Slack

必須スキル
・SQLを用いた運用のご経験
・スプレッドシート、Looker Studio等によるダッシュボード構築のご経験
・数百万以上のMAU規模での実務経験
・PdM、エンジニア等のステークホルダーとの折衝のご経験
案件内容

・大手化粧品サイト運営企業において、全社的なデータ活用推進に向けたプロジェクトにご参画いただきます。
・ビジネスサイド向けのスキル育成やデータ構造化、ドキュメント整備等もご担当いただきます。
・ビジネスサイドを含め、データ分析のスキル育成がメインの業務となります。

◆主な開発環境・ツール
BIツール:Tableau、BigQuery

必須スキル
・事業会社におけるマーケティングorデータ分析orビジネスアナリストのご経験(2社/計5年以上)
・Tableauでのダッシュボード設計をされた実務経験
・BigQuery/SQLの実務経験
・データ関連知識やツール操作のレクチャー・講師としてのご経験
・メディア運営、記事最適化・SEO最適化などGA4のアクセスログの取り扱い経験がある
案件内容

・小売流通業界の大手企業が自社開発するEC管理システムのプロダクトグロースとして、GAアクセスログを中心としたデータ集計/分析
・分析結果に基づいたプロダクトの
機能提案(設計)を担当
・データのモニタリングを通じた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

【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

必須スキル
・Google Analytics(特にGA4)またはAdobe Analyticsを用いたWebアクセス分析の経験
・分析結果に基づいた改善提案またはレポート作成の経験
・ExcelやGoogleスプレッドシートでのデータ集計・可視化の経験
・Webマーケティング領域に関する基本的な知識
(※SEO/広告/コンバージョン最適化など)

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