デジタルマーケティングの案件一覧

・SQLでのデータ加工経験
・データ抽出内容について、顧客要望をヒアリングできる

【作業内容】流通会社向けのデータ分析 　　
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
＜例＞
（１）基礎分析 　 　
　（ア）売上関連指標の推移／全体及び商圏別 　 　
　（イ）属性の推移／全体及び商圏別 　
（２）買い回り分析 　 　
　（ア）全体の併売傾向

【連携部署】企業内データサイエンスグループで 自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・R/Python/Clementine等
　　～DBと連携した処理はない

【作業内容】
通販／流通各社向けのデータ分析
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
（例） 　　
・会員データから優良顧客の抽出やデシル分析、RFM分析 　　
・ID-POSデータを絡めた顧客構造や購買行動の分析 　　
・ECと店舗を絡めた買い回り顧客動線分析、来店統計分析 　　
・上記分析から施策・店舗・モールへ改善プランを提示
【連携部署】
企業内データサイエンスグループで自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・IBM SPSS Modeler
　～DBと連携した処理などはあまりない

・事業会社でサービスサイトの運営に携わった経験2年以上、あるいは ウェブマーケティングコンサルティング会社などで事業会社向けのコンサルティング経験2年以上
・GoogleAnalyticsもしくはAdobeAnalyticsなどの解析ツールの利用経験
・SEOに関する実務経験 ・サイトのデザインディレクション経験
・キーワード設計、構成表作成、検閲、既存記事分析　
・SEOに関する実務経験　

・コンサル/専門会社でのビッグデータ解析業務
・DWH/情報系システム構築の要件定義、基本設計
・ビジネスサイドとの折衝経験

・Python/SQLを使った分析経験or開発経験が半年以上 （いずれかの言語で一人で分析/集計の実装が可能である） ・統計の基礎知識があること（統計検定2級レベル以上） ・SQLの使用経験1年以上（Oracle等からデータ取得）

・Python、Ruby、 Scalaでの開発経験

・Python or Rを用いた、データ分析実務経験（最低1～2年

全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS（EC2,S3） 　EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux 　Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 　列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 　分析関数（窓関数）が使用できること ・Apach Spark 　分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 　もしくは調べながら習得することができること ・Python 　Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計／実装　パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計／実装　テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計／実装　DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計／実装　例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS（EC2,S3） 　EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux 　Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 　分析関数（窓関数）が使用できること ・Python 　機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 　Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること