- 〜¥1,200,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 千代田区
- IT・情報通信
| 案件内容 |
通信会社のCX分析
データ抽出・集計業務を担って欲しい。 |
|---|---|
| 必須スキル | SQL R/Python、あるいはSPSS等ツールを使って集計する |
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該当件数:1406件
| 案件内容 |
通信会社のCX分析
データ抽出・集計業務を担って欲しい。 |
|---|---|
| 必須スキル | SQL R/Python、あるいはSPSS等ツールを使って集計する |
| 案件内容 |
貸し倒れコストの抑制並びに売上の最大化
現在、今までの経験に基づいて培ったルールベースの与信モデルがあるが、古いものになっているため更新をしたい。
機械学習を用いて分析を行うことで、新しい与信モデルを適用したいと考えている。
■現在行っていること
Data RobotとdotDataを試用中。分析結果比較などについては既に調査しているところだが、
この先先方のシステムに導入するにあたって
どちらが妥当かを調べたり、
導入作業を実施し、導入後はモデル構築まで行って欲しい。
ただしクライアントに機械学習のノウハウや知見がないため、曖昧な要望しか出せないため
話を聞きながら進めていくスタイルを許容頂ける必要がある。
|
|---|---|
| 必須スキル | ・クライアントに一緒に能動的に動ける方。 ・データベースの知識 ・SQLの経験 ・上流経験者 |
| 案件内容 |
・各種統計解析・機械学習の手法を使い離反防止の為、ユーザーの生存期間分析・予測等を行う
※分析はSPSSを使用しています
・ダッシュボードのデータ定義やデータマート整備およびWebログ解析 等 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL |
| 案件内容 |
事業部門からの依頼にもとづき、データマート開発・運用・保守を実施する |
|---|---|
| 必須スキル | SQLでの開発経験 |
| 案件内容 |
既存データレイク(GCP環境-GCS)のコスト削減のための検討タスク
・GCP環境へCUI(ssh)で接続
・GCS上オブジェクトの情報取得・容量のサマリー(gsutilコマンド・スクリプト化(bash,python)
・EXCELでの管理資料作成
・ファイルフォーマットによるファイルサイズ比較
・重複ファイル(データ)調査
既存DWH環境移行-リプレース業務
・AWS/GCP環境上での移行に伴うプログラム(スクリプト)改修・SQL改修
・DWH環境およびETL処理保守 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL、Shell経験 ・何かしらのスクリプト言語経験 |
| 案件内容 |
蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、
各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・機械学習/統計学に関する知識、経験 ・PythonもしくはRの実装経験 |
| 案件内容 | クライアント:小売業(衣料品) データレイク構築に伴うデータチェック、データ整理、可視化等の業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・BigQueryの実務経験 ・Pythonの実務経験 ・データ前処理についての実務経験 |
| 案件内容 |
・事業側およびクライアントの要件/要望を理解し、それらに沿って仮説出しを行い分析方針を決め、SQLおよびPythonで分析、集計
・事業側、およびクライアントへの説明資料を作成 |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonおよびSQLの基本的な理解と1年以上の実務経験、またはそれに該当する活動 ・データ分析と結果報告の実務経験、またはそれに該当する活動 ・各関係者に分かり易く説明出来るコミュニケーション能力 ・各関係者の要望をデータ分析に落とし込む能力 ・統計に関する基本的な理解 |
| 案件内容 |
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQLを自在に扱うスキル ・データベースに関する知識 ・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力) ・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解) ・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準) ・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準) |
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