データ分析・解析 (コンサルティング Python) の依頼・外注

■概要
統計学の支援歴約10年の研究型データサイエンティストが、統計解析・機械学習・データサイエンスに関わる次の支援をします
　✔解析（R，Python，Stan，EZR，JMP）
　✔コンサルティング・メンタリング
　✔研究・学習の支援
　✔アプリケーション開発

■強み
・応用統計学の修士号を有しており、統計解析を理論から実践までわかりやすく説明可能です
・特に、統計学を「使っていただけ」ではなく、「統計学自体を研究していた」点が当出品者の強みです
・統計関連学会で優秀賞受賞経験あり
・査読付き国際論文（インパクトファクターあり）の執筆実績多数
・研究・ビジネスいずれも支援実績多数

■支援内容
(1) 統計解析・機械学習・データ分析・データサイエンス
・モデル構築・推定・予測・検定
・高品質な分析レポートの作成も可能

(2) コンサルティング・メンタリング
・解析方針・解析結果活用・研究方針に関する助言・提言
・統計学やプログラミングの個人指導

(3) 研究・学習支援（統計に関わる部分）
・執筆支援（卒論・修論・博論・投稿論文・査読コメント返答文・発表資料・レポート・授業課題）
・発表支援（オーディエンスや指導教員に安心して発表できるように支援します。統計的想定質問も対策可）

(4) アプリケーション開発
・クライアント様がお手元で解析を実行するためのアプリケーションの開発

■料金体系・納期・成果物
ご要望に応じてご提案します

■手法の例
統計学の概念的には重複しているものもありますが、あくまで例としてご参考ください

回帰モデル、一般線形モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、Cox回帰、生存時間解析、回帰分析、Lasso、混合分布モデル、決定木回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト
因子分析、主成分分析、クラスター分析、k-means法
時系列分析、ARIMA、状態空間モデル
統計的因果推論、準実験、回帰不連続デザイン、傾向スコア、IPW法、操作変数法、
ベイズ統計、ベイズ推定、階層ベイズモデル

■対象分野の例
医学研究、臨床研究、観察研究、疫学研究、看護研究、心理研究、社会研究、教育学研究、医療統計、生物統計、予測モデル構築、ビジネスデータ分析、マーケティングデータ分析

サービス内容をご覧いただきありがとうございます。
これまでの経験を活かし、データの整備から分析、資料化まで一気通貫でご支援いたします。

【ご提供できるサービス】
・既存データの分析と可視化（グラフ・図表作成）
・分析に向けたデータ整備・統合（データクレンジングなど）
・Excel VBA / マクロによる作業の自動化
・分析結果をロジカルかつ分かりやすく資料化（PowerPoint等でのプレゼン資料作成）
※扱うデータの種類は問いません。幅広く対応可能です。

【使用ツール・言語】
・分析：Excel/Python/SQL
・資料：Powerpoint/Word/Canva

【よくあるご相談例】
以下のようなご依頼を数多く承ってきました：
・社内データを分析して、現状の課題を見える化したい
・プレゼン用に、分析結果を分かりやすくスライドにまとめたい
・財務・顧客データを活用し、今後の施策を立てたい
・大量のアンケート結果を定量的に分析したい

【納品スタイル】
・PowerPoint、Excel、Word形式などに柔軟対応。
・正式な納品まで修正に無制限で対応いたします。

【選ばれる3つの理由】
① 高品質なアウトプット
外資コンサル・メガバンクで培った分析スキルで、実務に活きる成果物をお届けします。
② ざっくり相談OK
初期の要件が固まっていなくても大丈夫。丁寧なヒアリングで形にします。
③ スピード対応
夜間・週末稼働を活用し、短納期のご相談にも柔軟に対応可能です。

【経歴】
・理系大学院修了後、メガバンク本部にてデータマネジメント・データ分析業務に従事。
・その後、外資コンサルファームにて事業戦略策定、新規事業立案、調査案件、M＆A戦略立案など多数プロジェクトに参画。
・将来の独立を視野に、副業として実務経験を活かした業務支援を提供中
・SQL / Excel / Pythonを用いたデータ分析が得意です。

まずはお気軽にご相談ください。
「こういうこと頼める？」という段階でも大歓迎です。
ご要望に合わせて、柔軟にご提案いたします。

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

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

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。

■ こんな方へおすすめ
ExcelやCSVのデータを整理・可視化したい方
数字をグラフにして報告書や提案資料にまとめたい方
定期的な業績報告、KPI分析、アンケート集計などの業務を効率化したい方
データの傾向を読み解いて、次の施策のヒントを得たい方

■ ご提供内容
ご提供いただいたデータ（Excel/CSVなど）をもとに、以下を一括で対応します：
データの整形（不要な列の除去・形式統一など）
グラフ作成（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ など）
数字の傾向やポイントをまとめたコメント付きレポート
ご希望の形式で納品（Excel / PowerPoint / PDFなど）

※分析目的に応じて、必要に応じた指標の設定やクロス集計などにも対応可能です。

■ ご購入後の流れ
ご購入後、以下をお送りします：
　・簡単なヒアリングシート（目的や利用シーンなど）
　・データのご提出方法のご案内

ヒアリング内容とデータをもとに構成案を提示します
作業開始・グラフ・レポート作成（初稿納品）
修正対応（プランに応じて1〜2回）
最終納品（Excel/PDF/PPT形式など）

■ 制作可能なジャンル
売上・営業データの分析
顧客管理データ（CRM）や会員情報の集計
アンケート結果の分析
医療データの統計的解析
Webアクセスデータの可視化
スタートアップのKPI分析 など

■ 料金プランやオプション
別途記載の通り
※オプションについては、

■ 納期の目安
ベーシック：3〜5営業日
スタンダード：5〜7営業日
プレミアム：7〜10営業日
※ご希望の納期がある場合は、事前にご相談ください。

● 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。

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。

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。）

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。

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。