データ分析・解析 (コンサルティング 回帰テスト) の依頼・外注

■できること
① 統計解析＋ストーリー提案
・データと研究仮説をいただければ、論文化に値する統計解析ストーリーを、解析結果とセットで提案します
・当方の提案を採用した論文が、多数の査読付き国際誌に採択されています

② 執筆支援
・投稿論文／査読対応／博論／修論／卒論／学会発表／レポート／授業など
・査読コメントに統計学者として打ち返せる強みあり

③ 統計コンサルティング全般

■相性が良い方
・大まかな研究仮説はあるが、それを統計解析でどう表現できるのかわからない方
・自分で解析を行ってみたが、論文化できそうな結果が得られなくて困っている方

■私の仕事の特徴
・統計解析というものは一辺倒ではなく、特定の研究仮説にアプローチするために複数のルートを考えることができます
・さらに複数の統計学的技法を駆使することで、メッセージ性の高い結果が得られることがあります
・私の仕事は、テンプレ的な統計解析と解説を提供することではなく、論文化のための数理的ストーリー表現を、オーダーメイドによってつくることです

■私の強み
✔統計学分野の博士号（PhD）を有しており、統計学を理論から実践まで理解しています
✔特に、統計学を「使っていただけ」ではなく、「統計学自体を博士取得レベルまで研究していた」点が私の強み
✔査読付き国際誌への掲載実績多数
　・統計学の方法論に関する論文（筆頭）
　・応用研究に関する論文（外部専門家として共著入り）
✔統計関連学会で優秀賞受賞経験あり
✔博士論文の支援実績多数
✔多分野の支援実績あり（医学系／心理学／工学／社会学／経済学／ビジネス）

■手法の例
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、混合分布モデル
因子分析、主成分分析、クラスター分析
時系列分析、ARIMA、状態空間モデル
統計的因果推論、傾向スコア、ベイズ統計、階層ベイズモデル、検定
統計学、統計解析、統計分析、データ分析、データサイエンス、機械学習

■対象分野やツールの例
医学研究、臨床研究、観察研究、疫学研究、看護研究、心理研究、社会学研究、教育学研究、経済学研究、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
R／Python／Julia／Stan／EZR／JMP

■購入にあたってのお願い
下記を事前に「詳細に」ご教示ください。
・どのような研究課題・開発課題をお持ちで何に関心があるのか
・解析対象データ（お持ちの場合）
・研究計画書などの資料（お持ちの場合）

■価格について
・出品ページに記載の価格は、「統計解析＋ストーリー提案」の場合の最低価格です
・軽量なスポットコンサルティングの場合はより安価にご支援できる場合がございますので、よろしければ直接ご相談ください

15年の実績とAI知見で、眠れるデータを「価値ある情報」に変えるデータ分析のプロフェッショナル。

このようなお悩みはありませんか？

データが膨大すぎて何から手をつけていいか分からない、AI導入を検討しているが具体的な活用イメージが湧かない、マーケティング施策の効果をデータで可視化したい、データに基づいた客観的な意思決定をしたいが分析リソースが不足している、といったお悩みはありませんか？

発注の流れ

お問い合わせ・ヒアリング
まずはランサーズの「メッセージ機能」で現状の課題やご希望をお聞かせください。データ活用の目的や範囲を明確にします。

個別提案・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適なプランと具体的な分析アプローチ、お見積りをご提案します。

ご契約・仮払い
提案内容にご納得いただけましたら、ランサーズのシステムを通じて契約・仮払いをお願いします。

データ共有・分析開始
必要なデータをご共有いただき（機密保持契約も相談可）、分析作業を開始します。適宜進捗を共有します。

成果物納品・フィードバック
分析結果のレポートやダッシュボードを納品。内容にご不明点があれば、メッセージでご質問ください。

完了・評価
最終的な成果物にご満足いただけましたら、ランサーズ上で取引完了・評価をお願いします。

対応範囲・価格

AI・データ分析に関するものであればなんでもご支援いたします。
（可視化・予測・分類・BI構築・資料作成・コンサルティング）
基本的には30,000~100,000円のレンジでのご対応になるかと思いますが、お見積りにつきましてはお気軽にご相談ください。

納期

各プランの納期をご確認ください。

制作の流れ

課題理解と目標設定
貴社ビジネスにおけるデータ分析の目的と達成すべき目標を深く掘り下げます。

データ収集・整理
必要なデータを特定し、クレンジング・整形を行います。データソースの接続支援も可能です。

分析計画・モデル構築
課題解決に最適な分析手法やAIモデルを選定し、分析計画を策定します。

実行・評価・改善
分析を実行し、結果を評価。必要に応じてモデルのチューニングや改善を行います。

レポーティング・可視化
分析結果を分かりやすい形でレポート化し、BIツールでのダッシュボード構築を行います。

戦略提言・導入支援
分析結果に基づき、具体的なビジネス戦略やAI導入の次の一手を提言し、実行を支援します。

サービス内容

15年以上のデータ分析実務経験とAI/機械学習の専門知識を活かし、貴社のビジネス課題をデータドリブンで解決します。Python、BigQuery、Tableau、PowerBI、ChatGPTなどの最新ツールを駆使し、データの収集・分析からBIダッシュボード構築、AI導入コンサルティングまで一貫してサポート。貴社の眠っているデータを、事業成長のための強力な武器に変えるお手伝いをいたします。

貴社のビジネスにおける「データ活用」に、こんなお悩みはありませんか？「データが多すぎてどこから手をつければいいか分からない」「AI導入を検討しているが、具体的に何ができるかイメージできない」「分析結果を意思決定に活かしきれていない」といった声は少なくありません。15年以上の実務経験を持つデータ分析のプロフェッショナルとして、貴社の潜在的な課題を見つけ出し、データに基づいた最適な解決策をご提案します。Python、BigQuery、Tableau、PowerBI、そして最新の生成AIを活用し、データの収集から分析、ダッシュボード構築、さらにはAI導入までを一貫してサポート。複雑なデータも分かりやすく可視化し、貴社の事業成長を加速させるための具体的なアクションプランを共に創り上げます。まずは、貴社の「データ活用」に関するお悩みをお聞かせください。

■ 売上が伸びない原因をデータから特定します

「売上が伸び悩んでいるが原因が分からない」
「Excel集計が複雑で分析まで手が回らない」
そんなお悩みを解決します。

■ サービス内容
売上を「客数 × 客単価 × リピート」で分解し、
どこに課題があるのかを明確にします。

・売上分解分析（客数・単価）
・新規/既存/リピート分析
・簡易レポート作成（Excel）

■ 提供物
・分析レポート（Excel / PDF）
・改善の方向性（コメント付き）

■ 価格
10,000円〜（内容に応じてご提案）

■ こんな方におすすめ
・売上の原因を整理したい
・データはあるが活用できていない
・まずは簡単に分析してみたい

■ 強み
小売業の現場と事業企画の両方を経験しており、
「現場で使える分析」と「具体的な改善アクション」まで落とし込みます。

まずはお気軽にご相談ください。
簡単な方向性であれば無料でご提示可能です。

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。

データ分析とAIで、御社のビジネスを加速させませんか？

このようなお悩みはありませんか？

• データはあるのに活用できていない
• 業務効率化を進めたいが方法が分からない
• 生成AIを導入したいが、どこから始めればいいか不安

Workmate Insightでは、データ分析・業務効率化・生成AI導入 を通じて、御社の課題解決をサポートします。

発注の流れ

1. お問い合わせ
   メッセージにて状況や課題、ご希望をお知らせください。

2. ヒアリング
   オンラインで詳細を伺い、目的や課題を明確化します。

3. 企画提案・お見積もり
   ヒアリング内容に基づき、最適なプランとお見積もりをご提案。

4. ご契約・着手
   ご承諾いただいた後、具体的な作業を開始いたします。

対応範囲・価格（参考）

• データ分析レポート：20,000円〜
  （データ整理・可視化・課題発見につながるレポート作成）

• 業務効率化コンサルティング：50,000円〜
  （業務フロー分析＋Excel VBA自動化＋改善提案）

• 生成AI導入支援：80,000円〜
  （AI活用方法の提案、カスタムプロンプト設計、導入・運用サポート）

納期目安

• データ分析レポート：1週間〜
• 業務効率化コンサルティング：2週間〜
• 生成AI導入支援：3〜4週間〜

制作の流れ

1. 調査・分析
   現状データや業務フローを詳しく調査・分析します。

2. 企画立案
   分析結果を基に、改善策やAI活用方法を検討。

3. 制作
   レポート作成、VBAツール開発、Power BIダッシュボード作成、AI設定などを実施。

4. 納品・アフターフォロー
   成果物を納品し、必要に応じて修正や運用支援を行います。

サービス内容

• データ分析（Excel / Power BI / Python）
• 業務効率化コンサルティング（Excel VBA / Power Automate）
• 生成AI導入支援（ChatGPTカスタムプロンプト、業務への実装支援）

御社のビジネスを データとAIでスマートに変革 いたします。
まずはお気軽にご相談ください。

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。

現場経験とデータ分析力で「次に何をすべきか」を導き出し、売上向上と業務効率化を実現します

このようなお悩みはありませんか？

データはあるけれど活用しきれていない、Excel集計が複雑すぎて限界、手作業のデータ整理や集計を自動化したい、具体的な改善策が見えないといったお悩みはありませんか？

発注の流れ

ヒアリング・課題特定
お客様の現状、データ活用の課題、そして達成したい目標を丁寧にヒアリングし、プロジェクトの方向性を定めます。

データ受領・事前確認
お預かりするデータ（CSV、Excel等）の形式や量を確認し、作業範囲と納期について明確な合意を形成します。

提案・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適なデータ分析手法、可視化プラン、および具体的な費用のお見積りを提案いたします。

契約・プロジェクト開始
ご提案内容と費用にご同意いただけましたら契約を締結し、プロジェクトの準備を進め、作業を開始します。

中間報告・調整
分析・可視化の進捗状況を定期的に共有し、お客様からのフィードバックを基に、必要に応じて調整を行います。

最終納品・説明
完成した分析レポートやダッシュボードを納品し、その内容や活用方法について丁寧にご説明いたします。

対応範囲・価格

データ整理・加工支援：60,000円〜
Python（Pandas）を使い、散在するExcelやCSVデータをクリーンにし、分析可能な形に統合・加工します。

売上・顧客データ分析：100,000円〜
客数・客単価・購買頻度の分解やRFM分析等で顧客をセグメント化し、売上改善のヒントを抽出します。

BIダッシュボード構築：150,000円〜
ExcelやTableauを活用し、前年比較や進捗管理がひと目でわかるBIダッシュボードを設計・構築します。

納期

データ受領から約2週間〜1ヶ月 (具体的なデータ内容や分析範囲により変動します)

制作の流れ

データ収集・クレンジング
お客様からご提供いただいたデータを収集し、Python（Pandas）を用いて整形・クレンジング・統合します。

データ分析・仮説検証
整理されたデータに基づき、Pythonで売上や顧客行動のパターンを深く分析し、売上改善に繋がる仮説を検証します。

可視化・ダッシュボード構築
分析結果をExcelまたはTableauで分かりやすいBIダッシュボードに落とし込み、現状と改善点を視覚化します。

レポート作成・提案
分析から導き出された「次にすべきこと」を明確にしたレポートを作成し、具体的な戦略と共に提案します。

サービス内容

小売業での経験を基盤に、データクレンジング・自動化（Python/Pandas）から売上・顧客分析（RFM等）、さらにExcelやTableauでのBIダッシュボード構築まで一貫してご支援します。単なる数字の羅列ではなく、「実務で使える」具体的なアクションにつながる分析結果をご提供し、データ活用によって売上改善と業務効率化を強力に推進いたします。

「データはたくさんあるけれど、どう活かせばいいか分からない」「複雑なExcel集計に疲弊している」「手作業のデータ整理を自動化したい」――こんなお悩みはありませんか？小売業での豊富な現場経験を持つ私が、お客様の「生きたデータ」を「実務で使える資産」へと変革します。PythonとTableauを駆使し、散らばったデータを意味のある情報に統合。客数や購買傾向、RFM分析を通じて、次に打つべき具体的な施策を可視化します。単なる分析結果だけでなく、「現場で結果を出す」ための actionable なインサイトをご提供。貴社の売上向上と業務効率化を、データドリブンなアプローチで強力にサポートいたします。まずは一度、貴社のお悩みをお聞かせください。

データ分析で眠れる価値を呼び起こします！

サービス内容

このようなお悩みはありませんか？

• データの集め方がわからない
• データはあるが、どう活用すればよいかわからない
• 分析結果をどのようにビジネスへつなげればよいかわからない
• AIを活用して業務を効率化したいが、どこから始めればよいかわからない

そんなお悩みを抱える企業様は少なくありません。
私はデータサイエンティストとして、お客様のデータ課題を解決し、ビジネス価値を最大化するお手伝いをします。
分析プランの立案から、データ収集・整備、分析、可視化、AI活用まで、データ活用に関するあらゆるニーズにお応えします。
ビジネス課題の解決とデータドリブンな意思決定を支援し、お客様の事業成長に貢献します。

発注の流れ

• お問い合わせ
  まずはお気軽にご相談ください。課題やご要望を詳しくお伺いします。
• お見積もり・プラン提案
  ヒアリング内容に基づき、最適な分析プランとお見積もりをご提示します。
• 分析作業開始
  ご契約後、データ分析・可視化・モデル構築などの作業を開始します。
• 結果報告・活用提案
  分析結果をわかりやすくご報告し、今後の活用方法をご提案します。

料金の目安

• データ分析プラン・コンサルティング：50,000円
  現状の課題をヒアリングし、最適な分析プランをご提案します。
• データ分析の環境整備・示唆の抽出：100,000円〜
  分析プランに沿って分析環境を整備し、実データから示唆を導出するところまで支援します。
• 定期的な分析・AI活用・ダッシュボード作成など：200,000円〜
  中長期的な分析やAI活用、ダッシュボードの設計・運用まで継続的にサポートします。

進め方例（基本的なデータ分析）

• ヒアリング
  ビジネス課題やデータの現状を詳しく伺います。
• データ準備
  課題解決に必要なデータを特定し、収集・前処理（クレンジング）を行います。
  ※データの準備からのご支援も可能です。
• データ分析
  目的に適した手法を選定し、分析を実施します。
• 報告書作成
  分析結果から得られた洞察を整理し、報告書を作成します。
• 結果報告
  結果のご説明と、今後の活用方法をご提案します。

どんな分析をしたらよいかわからない方へ｜Rを用いた統計分析の相談を承ります

「自分の研究には、どの統計分析を使えばいいのかわからない」
「t検定、回帰分析、混合モデルなど、何を選べばいいのか迷っている」
「データはあるけれど、どこから手をつければいいかわからない」

そのような方に向けて、研究目的・仮説・データの種類に応じて、適切な分析方法を一緒に整理し、Rを用いた統計分析をサポートします。

統計分析では、ソフトの操作そのものよりも、まず何を明らかにしたいのか、そしてどのようなデータを持っているのかを整理することが大切です。
このサービスでは、研究内容やデータの特徴を確認しながら、分析方針をわかりやすくご提案します。

対応可能な内容は、基礎的な統計分析のサポートが中心です。たとえば、

記述統計

相関分析

回帰分析

ノンパラメトリック検定

線形混合モデル（LMM）

一般化線形混合モデル（GLMM）

などに対応しています。
そのほかの分析についても、内容に応じてご相談可能です。

また、単に分析名を挙げるだけでなく、

どの分析が適切か

なぜその分析を使うのか

分析前に確認しておくべき点は何か

結果をどう解釈すればよいか

といった点も含めて、できるだけ丁寧にご説明します。

卒業論文、修士論文、博士論文、学会発表、論文執筆、調査研究など、幅広く対応しています。
「統計が苦手で、何をしたらいいかわからない」という段階からでも大丈夫です。

特に、
「分析手法の選び方がわからない」
「Rでどう実行すればよいかわからない」
「出てきた結果をどう読めばよいかわからない」
という方に向いています。

人文・社会科学系を中心に、研究の目的に合った形で、無理のない分析計画を一緒に考えることを大切にしています。
わからないことを一つずつ整理しながら、安心して進められるようサポートいたします

ご対応が可能かどうかを判断するために、まずはご相談下さい。

▼こんな方へオススメ
・自社SNSの効果を数値で把握したい
・競合のSNS戦略を分析したい
・トレンドやバズを調査したい
・SNSマーケティングの改善ポイントを知りたい

▼ご提供内容
・フォロワー・エンゲージメント分析
・投稿パフォーマンス分析
・競合ベンチマーク
・トレンド調査

▼ご購入後の流れ

1. 対象アカウント・目的の確認
2. データ収集
3. 分析・レポート作成
4. 納品

▼納品物
・分析レポート（PDF/PowerPoint）
・データシート（Excel）

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。

【こんな方におすすめ】

• 売上はあるが、何を改善すべきか判断できない事業者
• 感覚ではなく、根拠ある施策優先順位を作りたい担当者
• 月次レポートを意思決定に使える形へ改善したい方

以下、一例です。
【提供内容】

• KPI定義と現状把握（売上、CVR、客単価、LTV等）
• セグメント分析（商品、チャネル、期間）
• 要因分析（例: SHAP等を使った寄与度可視化）
• 施策案の優先順位付け（実行難易度×効果見込み）
• レポート化と実行アクション提案

【納品物】

• 分析レポート（PDF）
• ダッシュボード画像または表
• 施策優先順位シート（スプレッドシート）
• 説明用サマリー（1ページ）

【購入前に必要な情報】

• 売上データ（CSV/スプレッドシート）
• 商品マスタ、顧客属性、流入情報（あれば）
• 現在のKPI定義
• 目標値（例: CVR +10%、解約率 -5% など）

【購入後の流れ】

1. ヒアリング（目標・制約・期間）
2. データ確認と分析設計
3. 分析実施と中間報告
4. 施策提案・納品

東京大学卒。現在は東京大学医学部医学科で学びながら、再現可能性を重視したデータ分析支援を行っています。

【こんな方におすすめ】

• 卒論・修論・学会発表に向けて分析設計を固めたい方
• 研究データの前処理、統計検定、モデル評価まで整理したい方
• 「なぜその結果になるか」を説明可能にしたい方

【解決する課題】

• 分析手順が属人的で再現しづらい
• 指標選定や評価設計に自信がない
• 結果は出たが、説明と報告の形に落とし込めない

【提供内容（業務範囲）】

• 研究目的・仮説の整理
• データ前処理設計（欠損・外れ値・特徴量設計）
• 統計解析または機械学習モデル構築
• 評価指標の設計（回帰/分類/時系列）
• 説明可能性分析（例: SHAP）
• 再現手順のドキュメント化

【納品物】

• 分析レポート（PDF）
• 実行コード（Python Notebookまたはスクリプト）
• 結果図表（PNG）
• 再現手順書（README）

【購入前に必要な情報】

• 研究テーマ、目的、仮説
• 使用予定データ（匿名化推奨）
• 期限、提出形式
• 使用可能な環境（Google Colab / ローカル等）

【購入後の流れ】

1. ヒアリング（目的・制約・評価方法）
2. 分析計画の合意
3. 分析実施と中間共有
4. レポート作成・納品

・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

● 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。

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。）

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。

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。