Tableauの案件一覧

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該当件数:354

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案件内容

主にマルチクラウド環境(AWS/GCP)のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。

データ基盤構築・統合:
現在AWSとGCPに分散しているデータ基盤を、BigQuery上への統合(一元化)を目指す構築作業が主。
データベース型サイト(5〜10サイト、大規模データ)の分析基盤の設計、保守、セキュリティ対策。

データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。
データソース(アクセスログ、AWS S3上のマスターデータ等)の接続設定。

データ前処理・加工(データマート構築):
データ抽出、グルーピング、定義付けなど、分析用データマートの部分の加工・実装。

運用・保守:
構築後のメンテナンス費用やセキュリティまで考慮した管理体制の提案・構築。
フェーズ: プロジェクトはこれから始まる段階(現時点では知見の少ないメンバーで対応中)。

ELTについて:
Google Cloud内の機能でELTを内製
データ抽出:SQL
変換:SQL or Python
格納:BigQuery

必須スキル
クラウド: AWSとGoogle Cloud (GCP)の両方のデータ領域に精通していること。
DWH/ETL: BigQueryを用いたデータ基盤構築、およびデータパイプラインの設計・実装経験。
データ処理: データの前処理(データマート構築)や加工、抽出パターン、グルーピング定義を理解し、実装できること。
コミュニケーション能力が高く、指示に対して一人称でロジカルに作業を進められるミドル以上の経験。
案件内容

データ抽出・準備: 施策対象者と非対象者の行動履歴、購買履歴データなどをSQLを用いて抽出し、分析用データセットを整備。

効果測定・分析: クーポン施策による売上・客単価・来店頻度など主要KPIの有意差を統計的に評価。

レポーティング: 分析結果と施策の評価、および次なる改善提案を盛り込んだ報告用資料を作成し、PMと連携しながらクライアントへ提示。

必須スキル

SQLによる基礎集計、t検定を用いた2群比較、報告用資料作成

案件内容

電気機器メーカー向けデータ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成(バッチ・ETL設計)
ETLツールを用いた実装、テスト計画書作成とテスト実施
AWS(Amazon EventBridge、Lambda、 Step Functions、Athena、S3)

必須スキル

・Python(AWS Lambda)での設計開発経験
・AWS環境下でのデータ分析関連の案件
・ETLツールを用いた設計開発経験
・Shellでの経験

案件内容

顧客のとあるサービスにおいて、Tableauのレポート新規作成・保守を中心とした業務を行っていただきます。
アナリストとして、レポート等をよりよくしていくような提案を含めたアクション実施可能な方を希望します。

  • Tableauのレポート新規作成について
    →顧客からの依頼ベースでSQLを用いてデータを抽出し、Tableauでレポート(ダッシュボード)を作成
  • 保守について
    →定期的にデータ更新のバッチ処理ファイルを作成・更新
    ( Tableau prep, Airflowを利用 )
必須スキル

・Tableauのご経験
・SQL
・Python(Airflowメンテ含む)

案件内容

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI(XAI)手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論(因果効果の特定や介入シミュレーション)を実施し、意思決定支援に繋げる。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
案件内容

CS/VOCデータのKPI可視化システムの開発支援案件です。
既存システムの調査からデータ抽出・加工、Tableauによる可視化まで一連の業務を担当いただきます。
・CS/VOCデータのKPI可視化システム開発
・既存システム調査、データ構造の把握
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・加工処理
・Tableauによるダッシュボード構築
・関係者とのコミュニケーション、資料作成
・(可能であれば)SharePoint関連の設定・入力対応 など

必須スキル
・Tableauによるダッシュボード構築経験
・SQL/Pythonを用いた開発経験
案件内容

・2,000万人近いアクティブユーザーを抱える化粧品サイト運営企業において、データエンジニアとしてご稼働いただきます。
・商用稼働サー眉宇のデータパイプライン構築・運用及び、日々の運用業務から発生する課題解決・改善をご担当いただきます。

◆主な開発環境・ツール
・BigQuery
・Docker
・dbt
・Composer
・ GitHub

必須スキル
・BigQuery上でのデータモデル設計・構築のご経験
・dbtを用いたデータパイプラインの設計・実装のご経験
・Composer、BigQueryを用いた分析基盤構築・運用のご経験
案件内容

・クライアントは半導体メーカー。
・Tableauにおける現行の運用改善・運用業務を担当していただきます。
・クライアントの社員がリーダーとしてアサインされており、長期的に安定したプロジェクトに参画いただける方を募集しております。

必須スキル
・Tableauの運用・保守の経験
・Tableau Serverの知見
案件内容

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業

【業務内容】
レポーティングや要件調整などの要素も強くデータxコンサルティング的な立ち位置として業務に取り組んでいただく想定。

・スマートシティ・まちづくり・リテール・メーカー・エンターテインメント・マスコミ等、広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
・位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
BIツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード化
・位置情報データと購買データや商品データ等を活用した分析手法の検証・実装活用方法の企画(例:商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成)

必須スキル
■データ分析の実務経験
■Python, Rなどの汎用言語、あるいはSQLによる分析経験
■Excel/Powerpointなどを用いたわかりやすい資料作成経験
■チームメンバーおよび顧客と対話をしながらレポーティングをした経験
■ビジネス側要求を整理し分析に落とし込むスキル・経験
■統計学の基礎知識(統計検定2級相当以上)
■事業会社側でのデータ分析経験が2年程度
案件内容

売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、
経営・マーケティング・営業計画など複数部門と連携し、
データドリブンな意思決定を支援していただきます。
主な業務内容は以下の通りです:
売上・顧客・在庫・広告など多変量データの解析
需要予測・キャンペーン効果分析・価格弾力性のモデル化
分析方針・仮説立案、データパイプラインの要件整理
経営層・事業部門への分析結果の報告および施策提言

必須スキル
売上・需要予測、あるいは類似の時系列分析経験(3年以上目安)
Python(pandas, statsmodels, scikit-learn, prophet など)やRによるモデリング経験
回帰分析、変数選択、異常検知、特徴量設計の実務スキル
(大規模な)データを用いた事業課題の仮説構築・示唆抽出・提案までの一貫経験
SQLによるデータ抽出・加工スキル

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