データ分析・解析(アルゴリズム)の依頼・外注

【概要】

認知・心理行動分野の修士号(工学)保有3年目データサイエンティストがPythonを用いたデータ分析を承ります。マーケット調査や行動心理分析が専門ですが、その他の業界・分野・分析手法の案件もご対応可能です。ぜひお気軽にご相談ください。

【進め方】

1. データ分析ご依頼の相談：基本的にチャットで承ります。
2. 分析の実施：基本的に中間時点の進捗報告は行わない想定です。
3. 分析結果の納品：①.ipynbファイル②分析結果の簡易的なレポート③グラフの3点を納品いたします。
4. ご質問対応。回数はご選択の商品によって異なります。

調査会社や、社内担当から、調査レポートなどが、上がってくるが、問題解決につながらなくて、困っていませんか？　今あるデータをどうすれば、問題解決につながるエビデンスやインサイトが引き出せるのか？
お悩みの方、ぜひご相談ください。

手持ちのデータから、機械学習による予測モデルを構築し、KPIに影響する要因を定量化することで
課題解決の戦略を構築します。
また分析だけでなく、長年のマーケティングコンサルタントの経験実績にもとづく戦略方針、施策提案なども
ご対応可能です。

＜納品物＞
・分析レポート
・戦略プラン提案書

・こんな方にお勧め
　売上データ、Webサイトのログデータ、広告実施後の結果、顧客データの分析などの業務をかかえているが、何をしていいかわからない。
・いままでのやり方以外に、どんなやり方をすると、さらに何がわかるのかわからない。
・データ分析をやってみたが、結果をどう解釈して、次の手を打ったらいいか、わからない。

というような方にお勧めです。

・ご提供するもの
　①ご相談によるアドバイス　30‐60分程度
　②ご相談＋アドバイスとサンプル例を資料をプラスご提供
　③ご相談から、分析代行、レポートまでフルサポート

・当方の強み
　一流企業の調査、売上分析、顧客分析の設計・分析、戦略提案まで多数の実績
　データ分析のセミナー講師実績もあり、親切ていねいに、アドバイスいたします。
　最新のデータ解析技術にも精通し、これまでにない発見をもたらします。

ぜひ一度お試しください

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

ご覧いただき、誠にありがとうございます。
このサービスでは、統計解析ソフトのRを使って
【集計/分析、グラフの作成】の代行を行います。

以下のようなお悩みありませんか？
▶︎ 2つのデータに差はあるのか？
▶︎ アンケートの結果から何が読み取れるのか？
▶︎ 売上が減少している原因は何なのか？

これらのお悩みを
統計解析ツールRを使って解決します。

↓具体的には以下のようなことを行います↓

◼️データの前処理
・欠損値の補完
・標準化
・データの並べ替え
・データのフィルタリング

◼️データの分析
・t検定
・重回帰分析
・クラスター分析(階層/非階層)
・決定木分析
・因子分析
・主成分分析
・時系列分析
・分散分析
・パス解析/構造方程式モデリング

◼️図/グラフの作成
・折れ線グラフ、棒グラフ他
・パスダイアグラム等

その他も内容に応じて、対応可能か判断いたしますので、
まずはお気軽にご相談ください。

1. こんな方にオススメ
   ・画像データを活用して業務効率化を図りたい方
   ・論文執筆や研究において、画像解析が必要な研究者の方
   ・商品画像や診断データなどの分類・認識モデルを作成したい方
   ・AIを活用した画像解析の新しい活用法を模索している企業・個人

2. ご提供内容
   ・画像認識: 対象物の検出や分類（例: 人物、物体、シーン）
   ・画像予測: AIモデルを用いた将来の傾向予測（例: 病理学的画像解析）
   ・データ前処理: 画像データの加工、ノイズ除去、フォーマット変換
   ・レポート作成: 解析結果を分かりやすく可視化・説明

3. 製作可能なジャンル
   ・医療・生物学（例: CT画像、顕微鏡画像の解析）
   ・製造業（例: 製品の異常検知、品質管理）
   ・教育・研究（例: 学習教材の画像解析、データ可視化）
   その他ご相談に応じて対応可能

本パッケージをご覧いただきありがとうございます。
猫好きの研究者CodeCatStatsと申します。
皆様がお持ちのデータについて、R言語経験10年以上の博士研究者が
データ分析、データサイエンス、データアナリストとして、皆様のデータの解析をお手伝いします。
またRでの図化には自信がありますので、得られた結果を論文、学会発表用にきれいに美しく仕上げます。

・群間の有意差検定・分散分析
・多変量解析
・ランダムフォレスト回帰分析・分類
・生存時間分析
・モデルの構築とバリデーション
ビッグデータの解析もお任せください。

まずはメッセージでご相談ください。
使用ソフトは主にRstudio,VSCode となります。 スクリプトの提供も可能です。
Pythonでの解析も可能です。
得られたデータの解説や、PowerPointなどでまとめる（オプション）こともできます。

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

業務内容

大量のデータの扱いに困ってはいませんか？
膨大で複雑なデータを集計・解析・分析し、分かりやすく見やすい表とグラフにいたします

＜納品までの流れ＞

1. ご相談

まずは、次の項目を教えてください。
・データの概要
　全体を見せていただくことが望ましいですが、代表的な部分を一部でもお見せください。ご相談のみの場合でも、秘密は厳守いたします。
・データから知りたいこと
　どのような分析を行ってほしいか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。
・納品のイメージ
　どのようなグラフがほしいか、報告がほしいのか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。

2. 無料調査

このパッケージで対応可能かどうか、対応可能な場合の費用はいくらになるか、無料で調査し、ご報告いたします。（納期外のなりますので、状況により多少のお時間をいただきます。）

3. お見積り

このパッケージで可能な場合は、必要な作業量から、工数と料金を算出いたします。
お見積りの段階では、必要となる時間数と単価をお示します。基本単価は3,000円／時間です。
＜例＞
データクレンジング　　3時間
解析プログラミング　　3時間
グラフ作成　　　　　　2時間
　　　計　　　　　　　8時間　×　3,000円/時間　＝　24,000円（税抜き）
※ 途中、想定を超えた作業量が発生する場合は事前にご説明・ご相談の上、工数の修正をお願いいたします。

4. 発注

お見積り内容・条件を承諾・発注していただいた後、作業を実施します。

5. 成果品

解析・分析後の集計表・グラフをエクセル・Google Spreadsheetなどの形式でお納めします。
再利用しやすいようにGoogle Colaboratoryでの納品も可能です。

6.納品完了

成果品の内容をご確認していただき、最終納品完了となります。

Excelなどで用意して頂いたテーブル形式の生データを分析します（アンケートの集計もOK）

基本統計・記述統計のほか、群間の差の検定、多変量解析、データマイニング、生存時間分析、などが可能です。

解析の難易度のほか、データクレンジング(ゴミデータや欠損値の処理)が必要かどうか、作図が必要かどうか、レポートの形式(簡易・正式)、データ量などによって料金は変化します。

ご提供内容

・数多くの臨床試験・観察研究や疫学研究に携わりつつ、様々な職種の方に教育セミナーを実施してきた生物統計家が専属となりサービスを提供します。

・学術論文誌に掲載されている数多くの論文と同様の解析を行うことはもちろん、新たな視点を与えるために最先端の統計手法まで幅広く対応致します。

ご購入後の流れ

1. ご依頼内容に関する打ち合わせ（E-mail、電話、オンライン会議、直接面談）
   まずはじめに、ご依頼の内容を確認させて頂き、サービス提供までの具体的なスケジュールや成果物のイメージについて共有します。

2. データの受け渡し
   電子ファイル等を通じてデータの受け渡しをさせて頂きます。この際に、プロジェクト単位での秘密保持契約の締結も対応致します。

3. 解析作業開始
   ご依頼に応じて解析サービスを実施致します。途中の経過報告や計画の修正に関しても検討致します。
   ＊定期的な面談も対応いたします。

4. 納品・フィードバック
   成果物がある場合には納品を行い、ご依頼者様にレビューをして頂きます。

料金プランやオプション

表示されている料金プランについては一例です。研究費などの予算に応じたディスカウントも検討させて頂きますので、お気軽にご相談ください。

納期

可能な限りご要望に応じて納期を設定させて頂きます。お急ぎの場合には事前にご連絡頂けますと幸いです。

● こんな方へおススメ

• 電気代が高い、1円でも安くしたい
• 自分の電気の使い方に合わせた節電方法を知りたい
• CO2削減のために行動したいけど何をしたらいいか分からない
  ● ご提供内容
• 家庭・事務所の電力データを取り込んでグラフ化し、どこに削減余地があるのか、どれだけ削減できるのかを提案します。
• ご要望ございましたらCO2削減量も提示します。
• 入手可能な電力データによって提案できることが異なります。入手可能なデータについてご相談させていただきます。
• Switchbotのスマートプラグ等を用いて電力データを計測することも可能です。購入に踏み切れない方も、レンタルで計測対応も可能です。
  ● ご購入後の流れ
• ご要望を理解するため、可能であれば簡単なWeb打ち合わせをさせてください。
• 難しい場合はメールでのやり取りでも結構です。
• その後、データ提供いただき分析結果を提示いたします。

データ分析と制度が高いAIモデル（Deeplearning, Machine learning）を作成できます。良いPOCを作成します。それに、クラウドスキルがあって、本番環境にデプロイとメンテナンスができます。データ エンジニアリングもできます.

私はkaggle エキスパートとオープンソースの貢献者です。
Kaggle: https://www.kaggle.com/astrung
オープンソースの貢献: https://github.com/RUCAIBox/RecBole/pull/1229

ビッグデータ分析やAIの活用などにご興味をお持ちの方を対象に、専門的なデータ分析による意思決定のサポートを致します。
データ分析って何？というご相談から、オリジナルAIの開発までデータ分析に関する様々なケースに対応いたします。

Google検索やTwitterなどのSNSを対象としたデータ収集も承ります。

【経歴】
大阪大学産業科学研究所　産業科学AIセンター特任助教
大阪大学発ベンチャー企業にて、AI開発担当取締役

東大出身。専攻は社会心理学。再受験をし、現在医師免許を目指し勉強中の傍ら、統計検定準1級を最優秀成績賞で取得。データ分析企業でのインターンにて自動車部品の性能データ分析、さらに大学医学部での医学研究データ分析を経験。貢献が認められ医学部論文への氏名掲載に至りました。

これらの経験を活かし研究や分析初心者の方向けに、RならびにPythonを用いた統計解析のお手伝いをいたします。

特に医療、人事、アンケート調査などの社会調査データの解析には強みがございます。

解析のほか、その解釈を元にしたプレゼン資料作成もオプションでご対応させていただきます。

業務経験のある業界・分野:
医学研究、自動車部品、人事領域、物理(フーリエ解析)、統計学講師

経験手法例:
データクレンジング、分散分析、相関係数の算出、ロジスティック回帰分析、重回帰分析、t検定、カイ二乗検定、赤池情報量基準の算出、scikit-learn ならびにxgboostによる機械学習モデル、ノンパラメトリック検定、クラスター分析

ご購入前にDMにて簡単に依頼内容をご相談ください。差し支えなければデータをお送りいただけますと幸いです。

ご覧いただき、ありがとうございます。

「手軽に・誰でも・安価に」をモットーに、資料作成・調査、データ分析、ツール・マクロ作成、見える化（ダッシュボード作成）から本格的なコンサルティング（現場改善活動等）まで、幅広く支援しております。

下記、これまでの実績・略歴となります。

＜実績＞
・品質管理に関する数値のダッシュボード化（2021年7月　ユーザー：東証一部上場B2Bメーカー様）
　…年間削減工数1500H超
・生産管理に関する数値・ビックデータのダッシュボード化（2021年12月　ユーザー：東証一部上場B2Bメーカー様）
　…年間削減工数1000H超

＜略歴＞
・国立大学　大学院工学系専攻 卒業
・B2B電機メーカー（ファブレス）にて、品質管理部門・生産管理部門に所属。
　ベンチャー・中小企業様向けにツール開発、システム設計、データ分析、現場のコンサルティングを行う。

＜稼働時間＞
平日夜および休日に在宅ワークをお受けしております。

いただいたご要件に関しましても、改善できそうな点など様々にご提案させていただき、「真のニーズ」にマッチした成果物を納品させていただきます。

ぜひお気軽にご連絡ください。

まずはご相談下さい。（一旦商品のみ投稿させていただきます。）

▼こんな方へおススメ
次のようなニーズがあるけれども方法がわからない方。
在庫予測、最適化
売上予測、最適仕入方法ご提案、売上最大化　等

▼ご提供内容
在庫予測と在庫が最小となるような仕入方法のご提案
売上の予測と売上が最大になるような仕入方法のご提案　等

▼ご購入後の流れ
まず貴社のビジネス、ごニーズ、取得可能なデータのヒアリングから始めさせて頂きます。その後速やかにデータ取得から、AI等を用いた分析と、ごニーズを満たす戦略のご提案をさせて頂きます。

分析をしても、左辺と右辺のデータに相関がない場合は、エラーになることがありますので、事前にエラーにならないかのチェックをします。
そのために、次のような作業を進めます。

1. ミーティングで方程式の左辺と右辺を決めます。
2. 日々のデータを提出いただきます。
3. 当方で分析をします。
4. エラーとなった場合は、報酬は発生しません。
5. エラーがない場合は、発注手続きをしていただきます。
6. レポートを作成、提出いたします。
7. プレミアムの場合、上記プランのデータについて、ご担当者様に分析方法をオンラインで指導いたします。

ヒアリング
プログラミング
納品

データの解析業務に用いる知識セットは一通り取得しております（複素解析及びスペクトル除く）ので、お客様のデータの利活用の企画・コンサルティング、実解析などを行います。探索的解析及び検証的解析の両方に対応しております。また、深層学習を含めた機械学習・AIにも対応しています。

主な分析方法は以下の通りです。

・基本的な分析 (度数分布、クロス集計、 正規分布、 非正規分布、平均値、 標準偏差、 サンプルサイズの計算、 相関など)、図表 (散布図、ヒストグラム､箱ひげ図など)

・ベイズ統計
・t検定、F検定、 U検定、クラスカルウォリスの検定、 フリードマン検定 カイ二乗検定/A/Bテスト
・多変量解析
・線形モデル
・尺度作成 (アンケート作成代行、 質問紙作成、 アンケート内容の相談､ 項目の信頼性の評価､ アンケートの分析)
・回帰分析(単回帰分析、重回帰分析、 パス図)
・主成分分析/因子分析/クラスター分析
・分散分散 (ANOVA)
・決定木
・予測モデル作成
・テキストマイニング
・SWOT分析/財務分析/RFM分析

使用ソフトは主にR、 Rstudio となります。 ※Rコードのお渡しも可能です。

【Lancers Rising Star獲得！】

活用されずに眠っている大量のデータ…
それらを活用して売上UPまたはコスト削減できたら！と思いませんか？

エクセル、Python、Rを用いた様々なデータ分析を承ります！

ちょっとしたデータから、ログ等のビックデータまで、何でもok。

お気軽にご相談ください。

概要

お手持ちのデータを下記の流れで分析します。

1. ご依頼者さまからデータのご提供

2. 案件毎に適したデータ分析を実施

3. 図表を含むオリジナルレポートにて結果をご報告

しっかりと連絡を取り、認識違いのないように進めてまいります。

分析について

分析手法や分析項目についてご希望がありましたらご指定ください。
特になければなるべく良い方法をこちらで検討します。

納品物

分析レポート（PDFファイル）

標準納期

基本はメニュー通りですが、ご依頼内容によって変動することがあります。

現役大学教員が様々な質的調査の分析アドバイザリーサポート、解析ソフトの操作方法レクチャー、スーパーバイズ、分析代行にご対応いたします。

以下、具体的な対応範囲です。

1. テキストマイニング
2. キーワード抽出（出現頻度）
3. グラウンディド・セオリー
4. 研究・分析デザイン
5. M-GTA（修正版グラウンデッド･セオリー･アプローチ）
6. KJ法
7. エビデンスに基づいた質的研究の支援
8. エスノグラフィー　など

分析ソフトは以下が対応可能です。
・KHコーダー
・NVivo
・MAQQDA

※この他にも部分的なご依頼（コーディングのみなど）も承っております。
※分析のご依頼については基本的に質的分析専門のソフトを用いて実施します。

部分依頼についての具体的なものを以下に記載いたします。
・グループ・カテゴリ編成提案
・コーディング
・データのスクリーニング（欠損値の除去など）
・政府統計等からのデータ収集作業

あらゆるデータから特徴を見つけ現状の利益とリスクを洗い出し、利益に結び付けます。　
解析手法については、相談いただいた上で適切な手法を提案します。

例）製品の製造ラインの評価データの解析、プロセスウィンドウの同定、評価結果の効果検定、不具合の要因分析、寿命評価、将来の予測、多変量解析によるデータの相関、金融データから優位性の探索等

解析結果は、Microsoft Power Pointにて提出します。表形式の数値については、Excelに出力することもできます。

強みや経験

データサイエンティストとして5年ほどの実務経験があり、AIモデルの開発やデータ分析を行ってきました。主にビジネスデータ及びビッグデータを活用した解析により、プロジェクトの成果を最大化してきました。また、BIツール開発に関する複数のプロジェクトを手掛け、その成果を企業戦略に活かしてきました。

具体的には、Python、R、および機械学習フレームワークを使用して、以下のような解析やモデル構築を行います。

• 基本的な統計検定全般
• データ分析
• データ可視化
• BIダッシュボードの作成
• 機械学習モデルの開発（ランダムフォレスト、決定木、ニューラルネットワークなど）
  モデルの構築とバリデーション

ターゲットとするクライアント

• 目的達成のために必要なデータの収集方法がわからない方。
• 手元にデータはあるが、その解析方法や結果のまとめ方がわからない方。

対応可能な課題

まずは一度お話ししましょう！

納品物

解析結果や考察を含むレポートを提出します。レポート形式はWORDファイルを基本としますが、クライアントの要望に応じて柔軟に対応します。

業務の進め方

リモートでのメールやオンラインミーティングを通じて、プロジェクトの目的やクライアントが最終的に知りたいことを把握します。提供されたデータをもとにデータセットの整理から統計解析、AIモデルの開発までを行い、解析結果と考察をレポートにまとめて提出いたします。

【レポート作成】

1.被害概要まとめ
→どのような経緯で被害にあったのか、わかりやすくまとめます。

2.仮想通貨追跡
→送った資金がどのような移動をしているか、取引所に辿りつくまで徹底的に追跡します。

【サービスの流れ】
1.ヒアリング
→被害内容(WEBサイト、仮想通貨の種類など)を細かくお伺いします。

2.契約
→追跡不可能な場合はあらかじめ契約前にお伝えしておりますのでご安心ください。

3.納品
→PDFデータ等で納品いたします。

【ご注意事項】
・当サービスはレポート作成です。人物特定や、返金交渉をするものではございません。
・被害届受理のお約束は致しかねます。
・返金を保証するものではございません。

ご指定があれば、ご依頼の言語、環境にて分析致します。

商品説明:

FX52年分データは、長期間にわたる外国為替市場のデータを網羅した貴重な情報です。
このデータセットには、過去52年間の為替レート、市場トレンドなどの詳細な情報が含まれています。
商品項目は、日時、始値、高値、安値、終値、出来高の構成になります。

取扱銘柄て:
AUD/CAD AUD/JPY AUD/NZD AUD/USD
EUR/CAD EUR/CHF EUR/GBP EUR/JPY EUR/USD EUR/AUD GBP/USD GBP/CHF GBP/JPY NZD/USD USD/CAD USD/CHF USD/JPY USD/MXN USD/TRY CAD/JPY CHF/JPI

主な特徴:

52年間の為替市場データ: 過去の市場動向を理解するために、52年分のデータを収集して来ました。

多様な通貨ペア: 主要通貨ペアからエキゾチックな通貨ペアまで、幅広い通貨ペアのデータが含まれています。

技術分析やデータ研究に最適: データ解析、バックテスト、市場トレンドの研究など、さまざまな用途に活用できます。

この商品は、金融機関、投資家、アナリスト、研究者、そしてトレーダーにとって貴重なリソースとなることでしょう。
過去の市場の動向を研究し、将来のトレンドを予測する際に役立つこと間違いありません。

年数について
銘柄により年数が少ない物もございます。
1972年1月4日〜2023年8月4日11時32分までのデータになります。

相談次第で最新の情報を取得する事も可能（一部の銘柄は不可）

金額について

基本料金はシステム利用料として全ての銘柄で必要になります。

料金はレコード量×0.1円とさせて頂きます。
日足以上は固定¥14.500円
最新情報（2023年8月4日11時32分〜）はレコード量×1〜5円で計算致します。
こちらに基本料金を足した金額になります。
※金額交渉可、将来再度購入や大量購入など将来性のあるお客様には値引きさせて頂きます。
※購入は部分的データは対応しておりません。

納品方法
納品方法はCSV「Excel version」にて納品になります。
※Excelでそのまま使用やCSVメモとして他サービスにインポートできます。

その為
こちらの商品は、個人使用のみとなります。
※法人の場合要相談

Pythonを使った機械学習の学習において、教本やウェブサイトでは「アヤメの分類をしてみよう！」といった例題がよく目にされるかと思います。しかし、実際のビジネス現場では、「アヤメの花の分類」といった課題を抱える人はほとんどいません。私も最初は機械学習の学習を始めたとき、教本と現場のギャップに悩まされました…

実際の現場では、よく「必要なデータが別の部署で管理され、フォーマットがバラバラ」といった状況や「データが汚くてすぐに分析できない」といった問題に直面します。

そこで、このレッスンでは実際の現場で扱われるような「リアルなデータ」を教材にし、単なる知識だけでなく、実際の現場で役立つPythonデータ分析のスキルを身につけることを目指します！

このレッスンを受講することで、以下の内容を実践形式で学ぶことができます：
✅ 実際の現場で扱われるデータの種類
✅ そうしたデータを扱う際に生じる問題
✅ それらの問題にどのように対処すれば良いか

また、レッスンで使用するGoogle Colaboratoryのコードも提供しますので、復習も自分で行うことができます。

このレッスンは以下のような方々に向けています：
✅ 実際の現場で役立つPythonデータ分析のスキルを身につけたい方
✅ 独学で勉強しているが、教材が仕事内容と一致せずモチベーションが上がらない方
✅ 完全な初心者から、ある程度Pythonプログラミングの知識がある方まで

データ分析では「前処理8割」を言われているほど分析は準備が重要です。
このレッスンでは基礎編として、小売店のリアルな購買データを使用した以下の内容をカバーします：
・分析環境の用意（Google Colaboratory）
・データの読み込みと書き出し
・データの結合（ユニオン、ジョイン）
・データのグループ化と集約
・月別の統計的な購買集計（平均、中央値、最大値、最小値など）
・商品別売上推移の可視化（ヒストグラム、折れ線グラフなど）

このレッスンでは、実際の現場で遭遇するであろうデータの課題と、それらに対処するための手法を実際のデータを用いて学ぶことができます。Google Colaboratoryを使用することで、実際のコードを実行しながら学ぶことができます。

データ分析のスキルは、ビジネスにおいて意思決定や戦略立案において重要な要素となっています。このレッスンを通じて、実践的なデータ分析のスキルを習得し、ビジネスの現場での価値を高めましょう。

こんな方に
　・自社商品の需要予測を行い、意思決定の参考にしたい

　・在庫管理や生産調整を行いたい

　・リスク管理を行いたい

詳細は添付のPDFファイルをご覧下さい。

番外編１
　・データを渡したくないので自社で分析してみたい

　・ソースコードをクラウド上やシステムに組み入れて運用、販売したい

番外編2
このパッケージで分析に使用する時系列モデルはARIMAというモデルです。昨今「データ分析」や「データサイエンス」という言葉は巷にあふれてますが、このモデルは最近できたモデルではなく以前から金融市場を分析する非常に強力なツールとして使われています。そこで、

　・ARIMAで株価や為替の分析を行いたい

という方も想定しています。是非ご相談下さい。

▼こんな方へおすすめ
・専門知識はないが、機械学習でデータ分析がしてみたい。

▼ご提供内容
・Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの構築。

▼ご購入後の流れ
・依頼者様より、分析したいデータをcsvファイル形式で提供いただきます。
・こちらでデータに不備がないかを確認後、アルゴリズム構築作業を行います。
　Pythonソースコードおよび分析結果をお渡ししますが、形式にご希望あればご相談ください。
・依頼者様からのご確認を以て作業完了となります。

▼料金プランやオプション
・適用メソッドの指定、複数メソッドの比較分析については追加料金にて承ります。

▼納期
・基本的に7日を目安としております。
・短納期案件については料金等別途ご相談ください。

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。

1. マーケター向けの分析ツールです
2. ABテストによる効果の検定を行うエクセルツールです
3. 例えば、施策実施前・後と閲覧数・コンバージョン数をコピペします
4. すると、施策が効果を表す確率を計算できます
5. この確率から施策の効果を判断します
6. 効果が確認できなければ、その施策は破棄。施策の最適化を推進します
7. また、PDCAのチェックが数秒でできますので、PDCAが高速で回せます