需要予測の案件一覧

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該当件数:28

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案件内容
【案件概要】
様々なお客様の実データをクレンジングして相関性や回帰を確認する業務になります。
解析ソフトはお客様独自のものを使用します。
そのため結果の解釈ができれば問題ございません。
解析結果をパワーポイントにまとめて報告することからある程度のコミュニケーション能力が必要になります。
またR&Dも行っている部署のため開発に関わっていくことも可能な案件となります。
必須スキル

・統計の経験がある
・データのクレンジングが可能
・統計結果の解釈ができる

案件内容 クライアント:AI系ベンチャー企業。 ・クラインアント内の要件を実現していくため、 AI/ML/DLなどの技術を使いながら、PoCを回して頂きます。 ・モックやプロトタイプの開発から実運営での検証など、PDCAを回し、 投資判断でGoが出たものは、システム開発を行う流れで進めて頂きます。 ・アーキテクチャ設計や技術選定などのご経験がある方は、併せて依頼されることがあります
必須スキル

・Python又はRでのデータ分析経験

案件内容 某大手商社が資本に入っているコンサルファームにて 多種多様なデータ解析の依頼がくる部署。 ※POS/レコメンドエンジン、需要予測、HR関連(退職者予測)等 先方プロパーと共に対応。
必須スキル

SPSS,python,SASでのデータ解析経験

案件内容 内容 : <目的> ・状態空間モデルを用いて、個店特性(地域差・天候・イベント影響等)を 加味した店別SKU別予測を先2週間まで予測する ・店舗の計画に正しい予測を反映しつつ、 各種アラート(欠品・積増し等)を提示することで以下を実現する ①欠品/過剰削減 現状、現場の意思入れで仕切れていなかったアイテムの計画精度向上 ②属人性排除 店長毎のスキル差による計画精度のブレ削減 ③人時削減 現場の意思入れ工数を削減 <課題> A.予測メッシュ ・店別SKU(最小管理単位 (Stock Keeping Unit))別の予測となるため、 日次の売上は0/1のことも多い ・ボリュームの小さいところで如何に精度を担保するか B.実績なし対象の予測 ・新商品/新色/新柄や初回値引など、 足元実績がない商品群をどう予測するか C.パフォーマンス ・予測算出パフォーマンスをどこまであげられるか D.長期予測 ・先8週間/6週間など一定長期間の予測をどこまで精度良く予測できるか
必須スキル

*現行モデルの運用・改善
  1. R言語が2年以上(50%)
   他のプログラミング言語の経験やRパッケージ作成経験があると尚よし
  2. 統計モデリング経験(10%)
   データを可視化して全体像と掴む考え方ができるか
  3. 時系列データを正しく扱える(20%)
    回帰モデルの適用について(見せかけの回帰、単位根過程)
    周期性を考慮できるか
    ARIMA, GARCHなどの時系列分析手法の知識がある
   状態空間モデルを業務で利用した経験があると望ましい
  4. 小売業の知識を活かした分析経験がある(20%)

案件内容 内容: ブランド毎サプライチェーンの各プロセスに於ける論点を見極め、 ビッグデータを用いたビジネス部門の課題抽出と分析、 解決策立案の為のデータ解析(需要予測・価格最適化など)を行い、 最適な戦略立案や業務改善を行って頂きます。 ・ビジネス部門の業務を理解し、課題設定を行い、分析設計への落とし込み ・分析に必要なデータを収集・分析し、具体的アウトプットやモデルの作成 ・分析結果を理解・解釈し、業務上の効果に関するストーリー作り ・分析に基づいた定量的な根拠をビジネス部門に伝わる言葉に置き換え、 コミュニケーションを取り、関係者を巻き込んだ業務改革の推進 ・目的に応じて、必要なデータを見極め、社内各種データベースおよび社外から データを収集・抽出し、クレンジングを行う
必須スキル

・データからビジネスの課題発掘・解決、分析からモデル構築の実務経験 ・データマイニング、数理統計モデリングの実務経験 ・R(又はPython)、SQLが使える事

案件内容 【概要】 アルバイト求人等の事業を行っている企業にて、蓄積した受注データ、応募実績等の 各種データを解析し今後の営業活動に活用していきたいとのこと。 エンド企業内にはプロパ含めデータ解析に精通したエンジニアがおらず、 要件調整~解析を行い需要予測~モデル構築していくことになります。 業務側/IT側と、ざっくばらんにディスカッションを行い、要件を絞り、解析を行っていくことが当面のメイン業務となります。
必須スキル

・R/SQL ・統計知見

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