データ分析・解析(コンサルティング)の依頼・外注

論文を書いていて、こんなお悩みありませんか？

「どんな統計解析をしたらいいのかよく分からない」
「忙しくて統計学を勉強する時間がない」
「解析結果をすぐに知りたい」
「統計解析について専門家に相談したい」

そんな研究者の方々をサポートするため、アカデミックラウンジでは次のような統計解析サービスをご提供しています。

サービス① 統計解析を代行
エクセル表のデータをお預かりして、グループ間の比較、相関関係、多変量解析など、目的に合った統計解析を行います。

・データの分布（正規性の検定、データ変換など）
・グループ間の比較（t検定、分散分析、多重比較など）
・相関関係（直線回帰、重回帰分析、曲線のあてはめなど）
・多変量解析（主成分分析、判別分析、因子分析など）

サービス② 統計解析のご相談
「どんな解析をしたらいいのか分からない」「まずは自分が持っているデータについて詳しく説明したい」という方は、オンラインでご相談いただけます。

サービス③ 解析方法の記述
実施した統計解析の方法を説明する詳細なレポートを、日本語または英語で作成します。論文の「研究方法」を記述することを想定したレポートですので、論文執筆にそのままご利用いただけます。

＼このサービスを選ぶメリット／

メリット① 最短24時間で納品
ご購入完了後、最短で24時間以内に結果を受け取ることができます。「研究結果を早くまとめたい」「締め切りが迫っている」というときでも、すぐに解析結果が分かります。

メリット② 博士研究者に相談できる
これまで30本以上の論文を筆頭著者として執筆してきた博士研究者に直接相談できるので、論文が受理されやすい解析に仕上がります。

グラフの作成をご希望の方は、こちらのサービスをご利用ください。
「グラフ作成サービス」
https://www.lancers.jp/menu/detail/1276130

さまざまなご依頼に臨機応変に対応することを心掛けていますので、まずはお気軽にご相談ください。

・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

売上データの活用にお悩みではありませんか？

出品情報をご確認いただきありがとうございます。
このプランでは、POSデータや売上実績データを活用した売上分析と改善提案を、下記のような方を対象に行います。

▼こんな課題をお持ちの方におすすめ

• POSデータを活用して売上を伸ばしたいが、データ分析の専門知識がない
• 具体的なアクションに落とし込める提案を求めている
• 売上分析や商品配置の改善を通じて店舗運営を効率化したい
  具体的には、下記のようなテーマでデータ活用を実現します。

▪️購買行動分析

• 買い合わせ分析: 顧客が同時に購入する商品のパターンを把握し、クロスセリングやプロモーション戦略に活用。
• 曜日・時間帯分析: 購買データを曜日や時間帯でセグメントし、ピーク時間帯やオフピークの売上向上施策を策定。

▪️顧客セグメンテーション

• RFM分析: 購入頻度、金額、最終購入日を基に顧客を分類し、ロイヤルカスタマーの特定と施策立案。
• 顧客ターゲティング: POSデータを基に顧客の将来的な価値を予測し、優先的にアプローチすべきターゲットを選定。

▪️新規顧客の定着化

• F2転換分析: 初回購入顧客を2回目の購入につなげるための施策を検討。
• 初回購入商品分析: 初回購入商品ごとに定着率を比較し、リテンション施策を策定。

▪️プロモーション効果分析

• キャンペーン効果測定: クーポンやセールの効果を購買データから評価し、ROIを分析。
• 価格弾力性の測定: 価格変動が販売量に与える影響を測定し、最適価格設定に役立てる。

どれかひとつでもご興味あるかたは、まずは簡単なご相談からお受けできます。
何が貴社にマッチしているか検討したい方は、お気軽にご相談ください。

★ 既存サービスや他の出品者との違い
これまで数十社以上のコンサルティングを経験してきました。そこで培った業界あるあるの課題とその解決のためのエッセンスを、貴社のビジネスにも活かしたいと思います。

また単純に結果の数値を共有するだけではなく、 アクションにつながること・企業自身が持続できること を大事にしています。そのため専門的な用語はなるべく減らして考え方を理解し、納得してアクションに繋げられる状態を目指します。

★ ご注意事項
分析の難易度によって納品期間とご料金は変動します。料金表の金額はあくまで参考値として見ていただくようお願いいたします。

● 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。

家計管理が苦手な方へ、
月々の収支を分析し、お客様のライフスタイルに合ったマネープランを作成致します。
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作成にあたってはヒアリング表（Excelデータ）をご用意しておりますので、
ご記入の上ご返信頂きますようお願い致します。
ご回答内容は守秘義務を徹底し、外部に漏洩することのないよう厳重にお取り扱い致します。
納期はご回答いただいた日から７日後とさせて頂いておりますが、お客様のご都合に合わせて、
進めて参ります。
納品物はExcelデータ・PDFデータにてお取引きさせていただく予定です。
料金はプランニング・提案書作成１回につきの料金とさせていただきます。
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何かご質問等ございましたら、お気軽にお問合せください。
宜しくお願い致します。

AOfinancialservice

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。）

解析したいデータ等がありましたら代わりに解析いたします。
t検定や多重比較といった統計検定から、
回帰分析、ロジスティック回帰、主成分分析、クラスター解析、判別分析等
データを解析してビジネス判断の一助となる解釈を生み出せると思います。

検定以外にも機械学習、ディープラーニングといった解析にも対応しておりますのでまずはご相談ください。

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。

「アンケートやログをとってみたけど、結果の活用の仕方がいまいちわからない」
「データを活用してビジネスの効率化に繋げたいけど、どうしたらいいかわからない」
そういったお悩みをお抱えの方、いらっしゃいませんでしょうか。

▼こんな方へおすすめ
・データの活用方法がわからない方
　アンケートやログを取得しているが、どうやってデータを活かすべきか迷っている方に、機械学習エンジニアの経験を生かした効果的なアドバイスを提供します。
・ビジネスの効率化を図りたい方
　データを活用してビジネスの効率化を目指したいが、具体的な手段が不明確な方に、データ分析によるソリューションを共に考え、実践的なアプローチを提案します。

▼サービス内容
・課題のヒアリング
・データ収集方法の検討
・データ分析方法の検討
・戦略の提案

クライアント様と一緒になって問題を考えます。
まずはお気軽にご相談ください。

客観的な第三者意見を聞きたい方

◯おすすめ
データの集計に時間がかかる。
データはたくさんあるが、どのように整理・分析すればよいかわからない。
そういった方にデータを取り扱うための土台を作成します。

◯ご提供内容
データに関する様々なことを貴社に合わせて提案させていただきます。

◯金額
提案内容に合わせて別途変更可能です。

アンケートされたデータを解析します。抽出したい結果を伺い、適切な分析手法を提案します。
スピードで結果を出すことを重視する場合、仕上がりを重視する場合など、要望にお応えします。

まずは初回として社内のMTGに参加し、
データ分析に対するニーズと現状のお持ちのデータについて聞き取りを行います。
そして貴社で現在検討されているデータ分析のプランを聞き取り、
それに必要なデータが現在どの程度揃っているのか、どういった点がないのかを確認します。
そうした現状からゴールであるところのPOCに手を付けるだけの準備がどこまでできているのか、
あるいは、まずは社内のデータを棚卸しするところから始めるべきなのかの判断をサポートする
また同時にそこまでで聞き取れた内容と、行いたい分析が、データ分析全般において、
どのような型に含まれたものなのかをパワーポイントを使った可視化を行う
初回ではここまでの作業と1,2回程度の資料の手直しを行う
品質は社内用資料程度を想定されてください。

二回目の注文では
初回では確認しきれなかった点について確認を行います。
現状あるデータで、POCに入るにはどのような点が懸念されるのか、
具体的には施策を実施するにあたり、どういった点で課題が発生することが懸念されるのか、
それに対してどのような対策を行っていく事が必要となるのかを議論してまいります
データ分析者にはどのようなスキルセットが求められるのか、
職務説明書にはどのような記載を行うことでミスマッチを避けることができるのか、
どういったドメインの知識が必要となるのかを議論できる資料を作成します

三回目の注文では
主な資料の作成ゴールをデータ分析者に概要を提示し、
また社内の理解を得るための資料作成を目指します
既に存在しているデータ定義書や関係者の情報などをまとめ、
それ自体で動き出せるだけの完成度を目指します
情報提供などについて密な連絡が必要となるため、
MTGの比率が高まり、説明いただいた内容を資料に転記していきます。

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。

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。

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

風況解析を実施いたします。

風力発電の検討の際は、候補地点の風況解析から始めることが一般的です。
しかし、風況コンサルに都度外部委託をされていると1件当たり数百万円～数千万の費用が発生いたします。
当方は風力発電業界で解析の経験を積んでおりますので同等のクオリティでレポートの提出が可能です。

風況解析の中心となる座標をご指定頂き、風況解析ソフトウェア｢MASCOT｣にて解析を実施いたします。
ご指定いただいた地点における風力発電ポテンシャルが解析結果として出力されます。
特にご指定がなければ業界で多く使用されているパラメーターにて解析を実施いたします。
オプションで解析結果のGoogleEarth重ね合わせや風況観測塔、風車配置予定地等の情報を重ねたKMZもご提供可能です。

当方は短納期が特徴となっております。
本格的に検討を始める前に数地点解析を回しておきたい、等ユーザー様のニーズにお応えいたしますので是非ご相談ください。