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Rの案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：127件

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【R,Python】某飲食向けサービスデータ解析支援

案件内容 ・現在エクセルで基本的な統計手法でデータ解析を行っているが、 今後R又はPythonを使用し、本格的なデータ解析を行いたい ・要件ヒアリング⇒データ収集⇒⇒モデル選定（構築）⇒解析⇒レポーティング、 上記一連の流れを担当
必須スキル

・R又はPythonでデータ解析を行った経験 ・統計の知見 ・SQL ・顧客折衝及びパワポでの資料作成経験

【Python,R,SQL】デジタル広告事業におけるデータ分析業務

案件内容 ・機械学習や数理統計を用いたデジタル広告運用・デジタルマーケティングにおける分析業務とアルゴリズム構築 ・Python、R、SQLなどの言語を用いた分析フローの実装業務 ・分析スキルの社内教育 企画・立案から実装までスキル・ご経験に併せてご対応いただきます。 ※その他新規広告運用ツールの作成など自発的な提案も歓迎します。 クライアント様には業界最大級の広告関連ビッグデータが蓄積されているため、 デジタルマーケティング業務にダイレクトに活かせる分析環境が構築されています。 ベンチャー気質を持つ企業であるため、各人の裁量も大きく、 ビジネス課題を捉えた上で、多角的かつ高速に業務スキルを高めていくことが可能です。
必須スキル

・Python or Rを用いた、データ分析実務経験（最低1～2年

【SQL】ECサイト向けデータ分析支援

案件内容 製造向け部品メーカーが運営するECサイト向け分析業務支援データの抽出・加工
必須スキル

・SQLの経験・何かしらの言語を用いたデータ集計経験（レポーティング経験あれば尚好） ・分析に興味がある、統計学が好き、数字に抵抗がない方

【SQL】データ分析業務支援

案件内容 製造向け部品メーカーが運営するECサイト向け分析業務支援 ・ビックデーターから要望のあったデーターを抽出します。 ※まずは、クエラーとして参画して頂き、データの抽出・加工をして頂きます。 教育の環境はあるので、その後は分析業務を少しづつ振り分けていきます。
必須スキル

・SQL経験 ・何かしらの言語を用いたデータ集計経験 ・分析に興味がある、統計学が好き、数字に抵抗がない方。 ※コミュニケーション力は社交的の意ではなく、論理性＆社会性の有無を重視

【SPSS・SQL】大手通信会社でのデータ分析/ビジネス課題解決支援

案件内容 ・データ分析作業（クロス集計やクラスタリング 等） ・分析インサイトをもとに課題設定と解決策検討支援
必須スキル

・マーケティングデータ分析経験(分析手法の提案等が出来る方歓迎) ・統計学の知見 ・SQL、Excel、Tableauなどを利用したデータ分析経験 ・SPSS Modelerの利用経験 ・リレーショナルデータベース(PostgresもしくはOracle)の利用経験 ・勤怠良好で成長意欲があること ・マーケティングの知見

【CRM,SAS,SPSS,SQL】小売業におけるCRM分析支援

案件内容 作業内容： 小売業のCRM分析を含めたマーケティングの設計・立案 ダイレクトメールの発送、新商品の効果検証などにおいて、 統計学的要素を用いた分析設計
必須スキル

①データ分析の知見
②統計分野に関する専門的な知識
③BIツールまたは統計ソフトを用いたデータ分析経験

【R,需要予測】R言語による個店別需要予測支援

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%)

検索結果127件中91-100件