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 |
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必須スキル | *現行モデルの運用・改善 |
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:159件
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- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
案件内容 | 【業務内容】 大手事業会社における売上計画策定プロジェクト ・売上データを元に計画値作成のためのストーリー、ロジックを 構築しつつ、実データでストーリーを検証しつつ、事業の担当者への 継続的な提案を行う |
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必須スキル | ・SQLでのデータ抽出、集計作業が出来る方 (複雑なDBチューニングなどは不問) ・Excelでスピーディーに数字のグラフ化、帳票化、見える化が出来る方 (Rスキルがあれば尚良し) |
案件内容 | 【案件】医療機器向けのビッグデータ・AIの要素検討 【言語】Ruby、Python、R など |
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必須スキル | ①Ruby、Python、R などのスクリプト言語の経験 →目的はデータ加工なので特に指 |
案件内容 | データを活用したマーケティング活動企画業務 |
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必須スキル | ① マーケター/1人 ② データエンジニア/1人 ③ データアナリスト/1人 ④ GA/GTM関連/1人 |
- 〜¥800,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
案件内容 | 業務内容:RやPythonを使用し、車のセンサーデータ分析、危険運転の判別 ※画像や動画解析などもして頂く可能性もあるとのことです。 |
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必須スキル | RやPythonを使用したデータ解析経験 |
- 〜¥700,000 /月
- アプリケーションエンジニア
案件内容 | 稼働中の大規模データの分析基盤に対するPythonプログラムの追加改修及び運用 |
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必須スキル | 1.Pythonを用いたDBアクセスを行うプログラムの作成・運用の経験 2.Pythonで書いたプログラムのレビューワーの経験 3.Pythonで書いたプログラムのデプロイの実施した経験 4.Gitの開発フローの実施した経験(ex:git-flow/github-flow) |
- 〜¥800,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
- 流通・小売・EC
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 |
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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 |
- 〜¥1,000,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
案件内容 | 作業内容 : ・お客様からのビジネス課題を原則「5日」で行なえるスコープに絞込み、業務を行う。 ・ヒアリングを行った上でそのために解析スコープ、進め方を決めて推進 (解析例) ・面接設定に重要な要因特定分析 ・顧客の出稿動向分析 ・閲覧原稿履歴による職種クラスタリング分析 (業務内容) ・お客様との課題のヒアリング ・分析設計/仕様スコープ調整 ・分析作業 ・報告書作成 |
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必須スキル | ・Rが使えること(必須) ・Excelが使えること(必須) ・多変量解析などの統計手法に習熟(得意な分野があれば提示) データ量は50~何千万行まで 前処理、要因分析までこんな感じでと伝えれば1人称で出来て その他のパターンも提案が出来る位 |
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