データ分析・解析(モンテカルロ法)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。

ステップ1：要件定義

• 収集したいWebサイトのURLとデータ項目を明確にしましょう。(例: 特定アカウントのツイート、Amazonの商品名と価格など)
• 必要なデータ量、収集頻度、予算などを具体的に提示してください。
• 利用規約遵守と合法的なデータ収集を徹底します。

ステップ2：データ収集・加工

• ご要望に基づき、最適なデータ収集システムを開発・設定します。
• 高速・安定したデータ収集を実現するため、プロキシ設定やAPI連携などを活用します。
• 収集したデータは整形・クレンジングを行い、分析しやすい状態に加工します。

ステップ3：納品・サポート

• 抽出データと分析レポートをお届けします。
• 必要に応じて、システム運用サポートや追加分析など、柔軟に対応いたします。

統計解析やデータ分析でお困りの方へ。統計解析のためのデータ可視化（統計ソフトR使用）や、統計モデル（R, Stan, JAGS等、Python応相談）の作成を承ります。できるだけご要望に沿いますので、まずはご相談ください。

※ 統計モデルについては、実際のデータを提供いただいて、こちらで実行までおこなうことも可能です。ただし、大規模なデータや複雑なモデルではお時間をいただくことや、当方の環境では実行不可能なこともありえますので、あらかじめご了承ください。

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

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。

- こんな方へおすすめ
　・データは持っているけどどう分析すればよいかよくわからない
　・やってみたい分析があるけど実行の仕方がわからない
　・分析結果について妥当な解釈ができているのか相談しながら分析を進めたい

- 業務内容
　お手持ちのデータに対して統計的仮説検定を行います。すでに「○○分析を行いたい」とご要望がある場　　
　合にはご希望の分析を提供いたしますし、妥当な分析の方法について相談しながら進めたいとのご要望
　の場合にはそのような形でのご相談も承ります。
　研究で取得したデータの分析や、なんらかの効果検証データの分析にお困りの方に対して、妥当性の高　
　い統計的仮説検定をご提供いたします。

- 出品者について
　出品者は企業研究職として神経科学・認知心理学・マーケティングなどの分野のデータに対する統計的
　仮説検定を実施しています。また、国立大学にて「心理学統計法」「心理学研究法」の講義を担当して
　おり、該当分野についての高い専門性を有しています。医療分野との連携において、論文にて分析を担
　当した経験もあり、幅広い分野について経験を有しています。

▼こんな方におすすめ
・大学院生や若手研究者で、研究計画書作成や論文執筆の経験が浅く不安な方
・看護・医療系分野を中心に、自然科学・社会科学・工学・人文系など幅広い分野で研究を進める方
・英語論文への投稿や国際学術誌の査読対応を円滑に行いたい方
・研究進行管理や時間確保に悩み、効率的に成果を出したい方
・学会発表やポスター制作など、研究成果の効果的な発信方法を探している方

▼ご提供内容
・研究計画立案サポート：アイデアの整理、研究目的・仮説設定、倫理申請書類へのアドバイス
・データ解析・統計コンサルティング：最適な解析手法の選定、ソフトウェア活用法、結果の解釈支援
・質的研究支援：インタビューガイド作成、逐語録整理、カテゴリー化・テーマ抽出サポート
・英文論文執筆・校正：論理的構成、文法・表現ブラッシュアップ、ジャーナル規定準拠の確認
・査読対応サポート：査読コメントの整理、的確な修正方針立案、レスポンスレター作成補助
・進行管理・スケジュール調整：タスク管理、優先度付け、目標達成までの継続的なフィードバック
・学会発表・ポスター作成支援：スライド改善、発表練習、質疑応答対策
・研究テーマ探索・キャリア相談：興味領域の探索、分野横断的情報提供、助成金・キャリア戦略アドバイス

▼ご購入後の流れ
ご相談内容のヒアリング（チャットやビデオ会議等で現状・ご要望を確認）
サポート範囲・目標の明確化及びお見積り提示
契約成立後、研究計画案や論文草稿等の資料共有
作業進行（解析方法の提案、英文校正、発表資料改善など）
定期的なフィードバック、疑問点への対応
成果物（論文、発表資料など）の完成・納品

▼制作可能なジャンル
・看護・医療学を中心に、医学、保健学、理学療法、作業療法、栄養学、薬学などの医療関連分野
・社会科学、人文科学、自然科学、工学分野など、学際的な研究テーマにも対応可能
・質的・量的研究、混合研究法、ケーススタディ、レビュー論文など、多様な研究手法に対応

▼料金プランやオプション
・基本プラン：研究計画ブラッシュアップ、簡易的な英語校正など、限定的なサポート
・拡張プラン：データ解析、統計相談、質的分析サポート、英文校正強化、査読対応サポートなど
・オプション：学会発表準備、ポスター制作支援、キャリア相談、研究進行管理コーチング
※ご要望に合わせて個別見積もりやカスタムプランも対応可能

▼納期
・ご依頼内容や分量・難易度によって変動します
・短期的なアドバイス（数日～1週間程度）から、中長期的な伴走支援（数週間～数ヶ月）まで柔軟に対応
・納期に関するご希望は、事前のご相談で調整可能

以上を通じて、研究計画段階から論文掲載・学会発表まで、現役大学教員が一貫したサポートを提供し、研究者の皆様が着実に成果を出せるようお手伝いいたします。

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。

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。

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。

● 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。

業界トップコンサルタントがご希望に合わせデータ分析を行います。
ぜひお気軽にご相談ください。（お見積りの提出も承っております）

▼こんな方におすすめ
・保有データの有効活用のため、分析をプロのコンサルタントにお任せしたい方

▼本サービスの特徴
・事前準備は3点だけ
「データの内容」「分析したいこと」「分析内容の使い道」の3点をお伝えください。
・分析力
コンサルタントの経験やノウハウから分析方法の提案や分析結果の解釈を行います。

▼業務可能範囲
・データ分析
※Excel上での分析を想定しています。
※PPT資料にまとめるなど、資料作成まで含む場合には、「資料作成」パッケージもご確認ください。
※弊社側で調査が必要な場合には、「デスクリサーチ」パッケージなどもご確認ください。

▼業務の流れ
STEP1 お問合せ
メッセージから「どのようなデータを分析したいか・どのような使用意図か」「納期」をご記入の上、ご送信ください。
※先にSTEP3 お見積りが必要な場合は、STEP1であらかじめ詳細に依頼内容をご記載ください。
STEP2 ヒアリング
ご連絡を確認しましたら、ヒアリングの日程調整をいたします。
ヒアリングでは、詳細なご要望をお聞かせください。
ヒアリング方法は、メッセージ・電話・オンラインミーティングからお選びいただけます。
STEP3 お見積もり
ヒアリングでいただいた情報をもとに、お見積もりを作成いたします。
STEP4 ご依頼・作業開始
お見積りにご納得いただけましたら、速やかに作業に着手いたします。
STEP5 データ分析
提供いただいたデータをもとに分析を行います。
STEP6 ご納品
分析結果をご納品いたします。
作業開始からここまで数日～2週間程度を要します。（納期のご相談は可能です）

▼価格
・データおよび分析方法がお客様にて決めている場合：1万円～
・お客様にてデータをご用意いただき、弊社にて分析方法の検討を行う場合：1.5万円～
・データ用意および分析方法の検討をすべて弊社にて行う場合：2万円～

▼納品物
・分析結果

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。

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

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。

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。

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。

業務内容
データ分析のプロが、複雑な要因が絡み合うビジネス課題を解決するための分析サービスを提供します。数値データに対しては重回帰分析、カテゴリカルデータに対してはロジスティック回帰分析を活用し、データの影響要因を明らかにします。

さらに、データの要約・分類を行う主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析などの多様な手法も取り扱っております。お客様との相談を重ね、最適な解析手法をご提案いたします。

Pythonを使用し、解析結果は見やすく整理されたExcelファイルで提出します。

驚くべき洞察力でビジネス課題を解決し、集客力アップに貢献するデータ分析サービスをぜひお試しください。

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。

【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

客観的な第三者意見を聞きたい方

▼こんな方へオススメ
・SQLを活用したデータ分析をしたい
・分析した内容を可視化したい

▼ご提供内容
・データクレンジング/分析
・可視化
・環境構築

▼納期
基本的に1週間程度で納品させていただきます。

時系列データの処理・分析業務

なんとなく保存しているけど全く活用できていないデータありませんか？
それらのデータを統計的手法で分析すれば今まで見えていなかった様々な傾向、特徴、長所短所そして問題点等々が見えてくるはずです。
研究機関にてビックデータ分析の専門家として勤務した経験を活かし、単純な平均、分散、相関関係等からクラスター分析、時系列分析等高度な手法まで対応し、それらの結果の丁寧・詳細な解説まで対応します。

<お試し>
30項目、1000データ長まで。納期最長3日。
システムの都合上10000円と表記されていますが、内容によって値引きいたします。
各項目の平均値、分散、各項目間の相関係数。時系列データの場合は周期分析。
上記からわかることと、より詳細な分析を行った場合にわかりうることをA4両面1,2枚程度の文量にまとめて報告します。
簡易的な報告書、大学のレポート課題等にどうぞ。

<本格的>
100項目、10000データ長まで。納期最長2週間程度。
クラスター分析、ロジスティック回帰分析、ウェーブレット解析等高度な統計手法を用いたデータ分析とそれらからわかることを丁寧・詳細に報告します。
業務データの分析にどうぞ。

<プロフェッショナル>
データ量無制限。納期1ヶ月程度。
クライアント様と緊密にやり取りしながら高度かつ詳細なデータ分析業務を行います。
業務内容、コミュニケーションツール等は応相談です。

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。

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。