現役データアナリストが、データ分析・機械学習をお手伝い/代行します
業務内容
概要
お手持ちのデータを解析して、どんなことがわかるか・何をすべきか等、次のアクションに繋がる結果をお返しします。
お取引の流れ
①見積り依頼(ざっくりとご希望をお知らせ下さい)
※ビデオチャット可能です!
②弊方からのご提案(価格、納期、解析のゴールをご提示します)
③こ依頼(上記②でご了承の場合)
サービス価格
仮価格で5,000円としています。
ご依頼内容によっては上下しますが、できるだけお手頃な価格を目指しますのでご予算とあわせて、まずはご相談ください。
手法
pythonとしていますが、excelだけでの分析もご依頼によっては可能です。
また、解析結果をPowerPoint資料にまとめることも可能です。
統計学/機械学習を用いたデータ分析を行い、分析結果を納品します
業務内容
▼お勧めしたい事業者様
・自社商品の販売動向を可視化したい事業者様。
・顧客行動の傾向分析・将来予測を行いたい事業者様。
・価格予想モデルを作成したい事業者様。
・施策の実施効果の検証を行いたい事業者様。
▼ご提供内容
・提供いただいた社内データを分析し、統計学的な見地から分析結果をまとめ、『分析結果レポート』のPDFを納品します。分析結果には、当方の分析結果を踏まえた意見を記載します。
・<スタンダード>または<プレミアム>の場合は、『分析モデル(分析に用いたPythonコード)』を納品します。
▼お取引の流れ
①見積もり相談:依頼内容の確認の質問を数回やり取りさせていただき、納期・予算の相談をさせていただきます。ワークスペースを使ったWebミーティングも可能です(見積もり相談は無料)。
②分析に必要な社内データをランサーズのメッセージ機能を通じて送っていただき、事業者様の課題の内容や解決の方向性を踏まえて当方でデータ分析を行います。社内データに個人を特定できる情報が記載されている場合、原則として、マスキング処理の後、データを送付していただきます。
③分析結果をまとめ、分析結果を踏まえた意見を付して、『分析結果レポート』のPDFを事業者様へ送付します。
④『分析結果レポート』の内容を確認いただき、質問等に回答をいたします。解説の記述追加等の修正依頼については2〜4回までお受けいたします。内容説明のWebミーティング開催も可能です。
⑤<スタンダード>または<プレミアム>の場合は、『分析モデル(分析に用いたPythonコード)』を納品します。<プレミアム>の場合は希望に応じて『分析モデル』を2種類(『分析結果レポート』に含まないものも指定可)まで納品します。納品後、質問への回答、概要書の修正、内容説明のWebミーティング等は納品後、2週間の間、対応可能な範囲でお受けいたします。
▼データ分析の例
・売上予測
・顧客行動分析
・延滞予測
・不動産価格の予測
・観客来場者数の要因分析
▼対応可能な分析手法
・回帰分析
・判別分析
・主成分分析
・クラスタリング
・時系列分析
▼料金プランやオプション
<ベーシック>
データを分析し、『分析結果レポート』を納品します。
※レポートの修正依頼は2回までお受けいたします。
<スタンダード>
データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル(Pythonコード)』を納品します。
※レポートの修正依頼は3回までお受けいたします。
<プレミアム>
データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル(Pythonコード)』を、希望により2種類まで納品します。
※レポートの修正依頼は4回までお受けいたします。
☆オプション☆
・時間単価5,000円で相談に応じます。
・分析モデルの詳細な数式等を記載した仕様書の作成は、一定の追加料金でお受けいたします。
※AIライブラリの詳細な数式等については対応致しかねます。
▼納期
・原則として、『分析結果レポート』はデータ受領から2週間以内に納品します。
・原則として、『分析モデル』は、1種類の場合は『分析結果レポート』の納品から7日後、2種類の場合は16日後に納品します。
機械学習を用いた衛星画像解析およびツール開発を行います
業務内容
・画像解析について:衛星画像の解析(土地被覆分類、NDVI計算、建物検出、変化検出、水域検出、温度分析など)をpythonにより行います。
・ソフトウェア作成:ツール(GUI)としてご利用頂く場合、デスクトップやモバイル版アプリを作成いたします。
・業務の進め方:要件定義の確認→解析/モデル作成→ツール作成→ご確認→修正→最終のご確認
*技術的に困難であると思われる案件はお断りさせていただくことがございます。ご了承のほどよろしくお願い申し上げます。
- 業務
- 人工知能・機械学習
- 手法
- 機械学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 教師あり学習 教師なし学習 決定木分析 線形回帰 分類モデル
- テクノロジー
- Python TensorFlow PyTorch OpenCV Keras Scikit Learn
画像から特徴量の算出と回帰分析によるデータ分析をします
業務内容
画像から特徴量を算出し、それを用いた回帰分析によるデータ分析とは、画像データから関連する特徴を抽出し、その特徴を用いて統計的な予測や分析を行います。
・画像の前処理:画像を分析しやすい形に変換します。これにはノイズ除去、画像のサイズ調整、色調の正規化などが含まれます。
・特徴量の抽出:画像から重要な情報を抽出するために、特徴量を算出します。これにはエッジ、テクスチャ、形状、色の分布などの特性が含まれます。
・データセットの構築:抽出した特徴量をデータセットとして整理します。
・回帰分析:抽出した特徴量を用いて回帰モデルを構築します。このモデルは、特徴量と目的変数(例えば、粒子画像と物性との相関など)との関係を表現します。
・モデルの評価と最適化:構築したモデルの精度を評価し、必要に応じてパラメータの調整やモデルの改善を行います。
・予測と分析:完成したモデルを用いて新しい画像データに対する予測を行い、関連するビジネスや研究の問題に対する洞察を提供します。
画像解析業務(機械学習モデルの作成やアプリ開発など)を行います
業務内容
・画像解析について:クラス分類、物体検出、文字認識などをpythonのscikit-learnやニューラルネットワークを用いて解析、モデル作成致します。機械学習の必要のない案件に関してはOpenCVを中心に用います。
・ソフトウェア作成:ツール(GUI)としてご利用頂く場合、デスクトップやモバイル版アプリを作成いたします。
・業務の進め方:要件定義の確認→解析/モデル作成→ツール作成→ご確認→修正→最終のご確認
*技術的に困難であると思われる案件はお断りさせていただくことがございます。ご了承のほどよろしくお願い申し上げます。
(これまでの実績)
・粒子解析ツールの作成による研究課題の解決
・文字認識(OCR)ツールの作成による業務効率アップ
など
AI/機械学習/データマイニングの企画立案~実装/運用まで全工程に対応します
業務内容
・こんな方にお勧め
1)データ前処理工程の実装が必要な方
2)データ前処理工程の設計以降が必要な方
3)AI/機械学習/データ解析を導入したいが、どのような企画を立てれば効果的に進められるか検討が必要な方。
・納品物
1)pythonソースコード、インターフェース設計書
2)基本設計書プラス1)の納品物
3)企画書、実験計画書、ユーザ要求定義書、技術要件定義書プラス2)の納品物
・進め方
共通手順
1)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
2)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
3)NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、業務知識ドキュメントご提供ください
・アピールポイント
小職につきましては、データ解析経験は長いのでその面での基本的な手順についての情報共有はそれ程お時間はかからないと存じます。
経験ドメインは生物学、医学、ヘルスケア、化学、エネルギー、自動運転、教育などです。DDDについての経験も長いので、これらの分野の業務知識の共有もそれほどお時間はかからないと存じます。
そのため、実際の使用目的などにつきまして、ユビキタス言語を通してアジャイル開発にて詳細に情報共有させていただければ、ご希望に沿ったシステムをご提供できると存じます。
Python によるデータサイエンスと機械学習をします
業務内容
データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。
➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。
【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn
【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング
【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium
【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム
ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。
どうぞ宜しくお願いいたします!