データ分析の案件一覧

・データ抽出/集計業務
・データマート構築のQuery構築業務
・BIツール（Looker）の可視化環境構築業務

➀データ加工
・BigQueryやDataformを駆使し、グループが保有する膨大なデータをビジネスで活用可能な情報へ昇華させる
・通信販売事業での購買履歴やGA4データ、各種サービスの会員データ等、ドメインの異なる多様なデータをモデリングし最適なデータマートの構築

②データ可視化（BI画面作成）
・LookerStudioを用いて、直感的に状況がわかるダッシュボードの開発
・経営層や各事業責任者が閲覧するBI画面の開発

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析（PSM/ATE推定）
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装

・実績／計画／マスタデータ等の抽出、突合、クレンジングおよび統合処理
・在庫推移ダッシュボード（プロトタイプ）の迅速な設計・構築（Tableau／Power BI）
・クライアントヒアリングを通じたデータ定義整理および分析基盤への実装フロー設計
・PM（0.5稼働）と連携し、自走型でのデータエンジニアリング実務推進
・現場入力負荷を考慮したデータ運用フロー設計支援
・PSI会議等トライアル運用の伴走支援

・SQL／Pythonを用いた複雑データ（実績・計画・マスタ等）の抽出、加工、統合経験
・TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード構築経験（プロトタイプレベル可）
・クライアントヒアリングを基にしたデータ要件定義および実装設計経験
・PMの意図を汲み取り、自立して業務遂行できる推進力
・データ運用フロー設計、業務トライアル伴走経験

通信事業者向けスマホアプリのユーザ行動ログを分析し、既存機能の改善示唆を提案
分析手法の提案、分析実施、結果報告、ツール提案およびダッシュボード構築を担当

研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備

・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（Pandas, Tidyverse等）
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル（見た目を美しく分かりやすく整えられる能力）
・統計学の基礎知識
・他職種（研究者・エンジニア）と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力

スタートアップの研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備

既存環境（SQL、Access、Excel）を解析し、BigQueryおよびTableau環境への置き換えを推進。
抽出用SQLの作成、Tableauダッシュボード構築、Salesforce埋め込み用ソースの提供、仕様書等のドキュメント作成を担当いただきます。
21部署分のデータをフィルタ切り替え可能な1画面へ集約する構築業務がメインです。