データ分析・解析(異常検出)の依頼・外注

医療系大学で教員をしています。解析手法の引き出しはたくさん持っています。ざっくりとした考えをお持ちのクライアント様からご依頼をいただけると嬉しいです。

研究の専門分野は、統計解析、ビッグデータの解析、及び予測モデルの構築であり、10年以上にわたり、主に医療関連データなどの統計解析を行ってきました。

医療従事者として医療現場での実務経験もあります。実験データ、臨床データ及びビッグデータを使った解析により、学会発表や論文執筆（英文・和文）の経験を持っています。

2022年12月から2024年1月にかけて、アンケート調査会社の依頼にて、医療に関連するアンケート調査の統計解析計画書の作成ならびにデータ分析の経験があります

具体的には、以下のことを行えます。

1. データ解析:
   PythonやRを用いて、統計解析およびデータマイニングを実施することができます。特に、データの前処理、解析、モデル構築、結果の解釈において力を発揮できると考えています。具体的には、PythonやRを使って次のような統計解析や機械学習モデルを構築することができます。

・群間の有意差検定全般
・クラスター解析
・主成分分析
・重回帰分析
・多変量ロジスティック回帰分析
・生存時間分析（カプランマイヤ―曲線の作成、ログランク検定、Cox比例ハザードモデル）
・時系列分析（トレンドや周期性の分析、未来予測、異常検知など）
・各種機械学習モデル（決定木分析、ランダムフォレスト回帰・分類、サポートベクターマシーン、ニューラルネットワークモデル）の構築とバリデーション（ブーストラップ、k分割クロスバリデーション）

2.オミクス解析
・大規模な遺伝子発現データセットからエンリッチメント解析やパスウェイ解析による洞察
・副作用報告データベースからデータ抽出し、統計解析(多変量ロジスティック回帰分析による報告オッズ比算出)

3.SQLによるデータベース構築と解析
・日本の医薬品副作用報告データベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。
・MIMIC-IVデータベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。

• 具体的な納品物
  解析結果や結果の考察をレポートにまとめ、提出します。
  レポートはWORDファイルなどを想定していますが、可能な限りクライアント様のご希望に応じます。

• ご依頼いただいてからの業務の進め方
  メールなどで打合せを行わせていただき、その際に目的などをご教示いただきたいと思っています。
  データセットを提出していただき、こちらでデータセットの整理や統計解析を行い、考察を含めてレポートとして提出いたします。

【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

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

膨大なデータにお悩みではありませんか？
複雑で大量のデータを効率的に処理し、目的に合わせた解析を行います。お客様が直面している課題に基づき、データをわかりやすく可視化し、具体的な意思決定をサポートするレポートやグラフをご提供します。

＜納品までのプロセス＞

1. 初回ご相談
   まずは次のポイントをお教えください。

   • データの内容
     データの全体像を拝見できるとスムーズですが、代表的な部分のみでも結構です。また、ご相談いただいた内容は厳重に秘密を守りますのでご安心ください。
   • 知りたいこと・分析の目的
     データから導きたい結論や、どのような視点での分析を希望されているか教えてください。分析方法が定まっていない場合でも、こちらから最適なアプローチをご提案可能です。
   • 納品の形態
     必要なグラフやレポートの形式、可視化の具体的なイメージについてお聞かせください。不明確な場合でもこちらから適切な提案を行います。

2. 無料の事前調査
   このパッケージで対応可能か、また必要となる費用の概算について無料で調査し、報告いたします。内容に応じて少しお時間をいただくことがあります。

3. お見積り
   対応可能な場合、具体的な作業内容と工数を基にお見積りを提示いたします。基本料金は3,000円/時間です。
   例:

   • データクリーニング: 3時間
   • 解析プログラミング: 3時間
   • グラフ作成: 2時間
     合計 8時間 × 3,000円 = 24,000円（税抜）

※想定外の作業が発生した場合は、事前に相談・調整の上、作業内容を修正します。

4. 発注手続き
   お見積りに同意いただき、正式な発注をもって作業を開始いたします。

5. 成果物の納品
   分析結果を基にしたレポートやグラフ、データ集計表をエクセル、Google Spreadsheet形式で納品いたします。また、Pythonなどでの解析スクリプトをGoogle Colaboratory形式での提供も可能です。

6. 納品完了
   成果物の内容をご確認いただき、納品完了となります。納品後も必要に応じてご質問や調整に対応いたします。

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。

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。）

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

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。

ヒアリング
プログラミング
納品

Excelのデータはあるが分析ができない、活用したい方におすすめです。

データ管理の統合

　　・社内で使用しているツールが複数ある場合、それらを統合して
　　　一つの営業指標としてスプレッドシート等を使用し表現いたします。
　　　　ex) Salesforceと現場で使用しているツールが別々のものを
　　　　　 スプレッドシートに自動で収集するような仕組みの作成。

KPIのご提案

　　・[データ管理の統合]で集積したデータを用いて、従業員の成績表を作成および分析し、
　　　適切な業績評価指数をご提案いたします。

その他

　　・データ管理に関する様々な業務を行ってきた経験があるので、その会社様に合わせまして
　　　適切なツールと運用方法をご提案いたします。

【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。

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。

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。

客観的な第三者意見を聞きたい方

データ分析などを用いて課題を解決します。
まずは一緒に課題を明確にするところから始めます。
次に分析設計を行い分析に必要なデータ（定量・定性問わず）を確定し収集します。
そして集めたデータを分析し課題を解決する施策を企画します。
その後は実行支援、実行した施策の検証までを行います。
ご希望があればその後も上記のサイクルを回し続けていきます。
また一連のサイクルを自走できるようになるための支援も別途行います。
※過去ご依頼例（ランサーズ以外含む）
・事業推進支援
・マーケティング支援
・データ分析支援

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

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。

あらゆるデータに対して、集計や可視化、統計分析などを行います。
また、機械学習やディープラーニングを用いた予測モデルの構築も可能です。
エクセルやBIツール、Python などさまざまなツールに対応可能ですのでご相談下さい。