データ分析・解析(確率)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
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

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。

【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。

最初の2社は半額にさせて頂きます！
※「○○したいけれど、できるかわからない/どのようにやればよいかわからない」等のスポット的な無料相談も受け付けております。お気軽にご連絡ください。

——————————
　支援できる課題例
——————————
会話を可視化したり、深く理解する必要がある業務に発生する課題を全力で支援します。具体的には
・商談の成功にどのようなトーク内容または話し方が貢献的だったのかがわからない
・1on1などでどこが相手にとって＋の効果をもたらしているのかわからない
・退職面談で、面談相手の本音がわからない
・コールセンターにおいて、顧客がどのような理由をベースにして話をしているのかわからない。
等の課題を支援します。

——————
　内容案内
——————
具体的には音声認識技術およびテキストマインニング技術を用いて、以下のような指標の可視化、分析を行うことができます。
あくまでも下記は一例です、ご要望があれば遠慮なくおっしゃってください。

①会話内容（What）の可視化
・会話内容比率…どの内容をどれくらい話したのか。商談においては、フェーズごとにどれくらい時間を使ったのか、プランニング通りなのかを解析
・頻出単語分析…その会話の中でよく使われていた単語を分析。
・リーズン分類...トーク内容から相手のコールした理由を分類。

②会話状態（How）の可視化
・トーク比率…商談や1on1の際の、お互いの話の比率。ニーズ把握できているか・部下の話をしっかり聞けているかなどをチェック。
・ラリー回数…1分あたりのラリーの数。オープンクエスチョンがなされているかチェック。
・話速　　　…会話のスピード。適切な速度となっているかをチェック。商談の場合顧客は自分より話速が速い方に専門性や信頼感を抱く傾向があります。
・抑揚　　　…会話の感情の隆起。相手に共感できているかの指標。商談の場合、小さすぎると棒読み、大きすぎると押し売り感が出る。
・感情解析　…特定話者の感情を解析して、その人がポジティブまたはネガティブな感情にあるのかを確認。

————————
　サービス特徴
————————
・コンサルティングファームで養った知見を活かし、御社の課題の丁寧なヒアリングおよび認識のすり合わせを意識した、効果性の高いコンサルティングサービスを心がけております。
・会話の分析を下支えするAI技術をフルに活用し、人間では気づかなかったインサイトや定量化による「強く確かな」エビデンスを排出します。

——————
　納品形式
——————
※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。
・pptを用いて、様々な分析論点に答えるスライドを納品します。
・他にも納品希望形式があれば遠慮なくおっしゃってください。
・分析パッケージはjupyter noteboook等で納品することも可能です。

———————
　お見積もり
———————
【分析】
時給・人月で換算させてください
【資料作成】
2500円/枚
早期に全体のお見積りを出します。

————————
　業務フロー例
————————
※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。

①分析目的の設定
御社の課題感をヒアリングし、分析の目的設計、および分析結果の活用イメージのすり合わせを行います。また分析の評価基準もすり合わせます。

②分析フローの設計
様々な分析手法がある中でも、御社の課題の解決に最適なものを選定

③基礎分析・初期モデル構築
必要な会話の分析範囲を選定したのち、分析のためのモデルを構築し、効果性を確かめます。

④本分析
初期モデルをベースにして、全ての会話データを対象に分析をかけ、結果を見ます。
また結果をベースにして新しい分析が必要な場合順次アップデートしていきます。

⑤評価・施策策定
分析結果を評価し、今後の改善案を排出。業務の効果性をアップする施策につなげます。

- 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。

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使用、Pythonも応相談）の作成を承ります。StanやBUGS（JAGS, Nimble）によるベイズ統計モデルも対応可能です。

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

・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

▼こんな方へオススメ
Pythonでの簡単なスクリプトや自動化ツールを依頼したい方
データ分析やグラフの可視化を必要としている方
AI・ディープラーニング技術を使ったプロジェクトをアウトソーシングしたい方

▼ご提供内容
Pythonスクリプトの作成（CSV処理、整形、スクレイピングなど）
データ分析やグラフ作成（matplotlib, seaborn, pandas等）
ChatGPT APIや自然言語処理（NLP）を用いた自動要約・感情分析
CNNやLSTMを使った機械学習・ディープラーニングモデル構築（例：画像分類、音声・テキストからのストレス検出）
コードの解説付き納品、学習サポートも対応可能

▼ご購入後の流れ
ヒアリング（目的、データ、納品形式など）
作業範囲の確定と見積もり
作業開始（途中報告可）
納品・ご確認
修正（プランに応じて対応）

▼制作可能なジャンル
大学の情報系課題（Python、データ分析、AI）
学術研究・卒業研究の技術実装補助
データ前処理、グラフ作成、自然言語処理（NLP）
機械学習・ディープラーニングによる分類や予測

▼料金プランやオプション
ベーシック（簡単なスクリプト作成）10,000円〜
スタンダード（分析・NLP）15,000円〜
プレミアム（AI・DL実装）20,000円〜

▼納期
ベーシック：通常3日以内
スタンダード：5日以内
プレミアム：7日以内

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。

• こんな方へおすすめ
  　・持っているデータの分析方法がわからない
  　・分析する時間がない
  　・どうやって分析したら良いかわからない

• 業務内容
  まずは分析をした結果どんなことがわかるようになると嬉しいかを教えてください
  どの方法が良いかわからなくても一緒に分析方法を決めることもできますのでご安心ください。
  また、この分析方法がいいなどの指定がある場合は対応しますので教えていただければとおもいます
  ご希望があればデータの見方やコードの解説までさせていただきます！

• 出品者について
  フリーランスとして独立する前は、企業と提携しながらアプリ利用者の顧客分析を行い、ユーザー行動のデータ解析など行っていました。
  また、統計ソフトRを用いた心理調査や統計分析の経験もあり、データに基づいた意思決定をサポートするスキルを持っています。
  データについて何もわからないところからサポートいたしますので、お気軽にお声がけください！
  対応できる分析も幅広い方だと思いますので、これもできる？など聞いてくださると嬉しいです！

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。

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。

YouTubeチャンネルの運営を成功に導くためのトレンド分析・競合分析サービスを提供します。本サービスでは、データに基づいた客観的な分析を通じて、皆様のチャンネル運営を強力にサポートします。

──◆◇ こんな方におすすめ ◆◇───
・チャンネルの成長が停滞している方
・効果的なコンテンツ戦略を立てたい方
・競合に差をつけたい方
・データドリブンなアプローチでチャンネル運営を強化したい方

──◆◇ サービス内容詳細 ◆◇───

①トレンド分析
最新のYouTubeトレンドを徹底調査し、あなたのチャンネルに適したコンテンツアイデアを提供します。Google Trendsやソーシャルメディアのデータを活用し、視聴者の興味を引くトピックを特定します。

②競合チャンネル分析
YouTube APIとPythonを用いて、競合チャンネルの動画パフォーマンスやエンゲージメントを詳細に分析します。競合の成功要因を抽出し、皆様のチャンネル運営に取り入れるための具体的なアドバイスを提供します。

③データに基づく戦略立案
消費者行動/心理分析の専門知識を活かし、視聴者の行動パターンを解明。視聴者のニーズに応じたコンテンツ戦略を提案します。
視聴データやエンゲージメントデータを基に、チャンネルの強みを最大限に引き出す戦略を設計します。

④レポート提供
分析結果を分かりやすくまとめたレポートを提供します。具体的な改善点や次のステップを明示し、実践的なアクションプランを提示します。レポートには、データビジュアライゼーションを用いて直感的に理解しやすい形式で結果を表示します(スライド10枚程度)。

──◆◇ 期待できる効果 ◆◇───

①視聴回数・登録者数の増加
トレンドを捉えたコンテンツ作成と競合から学んだ改善策で、視聴者の関心を引き、チャンネルの成長を促進します。

②エンゲージメントの向上
視聴者の行動パターンを理解し、より効果的なコミュニケーションを図ることで、エンゲージメント率を高めます。

③効率的なチャンネル運営
データに基づく戦略的なアプローチにより、無駄のない効果的な運営が可能になります。

皆様のYouTubeチャンネルを次のレベルに引き上げるためのサポートをいたします。少しでも気になった方はお気軽にご連絡ください。
購入にあたってのお願い
事前に以下の事を簡単にお知らせ頂けますと幸いです。

【目標設定】

• 達成したい具体的な目標（視聴回数の増加、登録者数の増加、特定動画のパフォーマンス向上など）
• 長期的なチャンネル運営のビジョンや戦略 (※チャンネル名は非公開で構いません)

【希望する分析の範囲と内容】

• トレンド分析と競合分析のどちらに重点を置きたいか
• 特に興味のある分析項目や知りたい情報（例: 視聴者の視聴行動、特定の動画のパフォーマンスなど）

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。

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。

1. マーケター向けの分析ツールです
2. ABテストによる効果の検定を行うエクセルツールです
3. 例えば、施策実施前・後と閲覧数・コンバージョン数をコピペします
4. すると、施策が効果を表す確率を計算できます
5. この確率から施策の効果を判断します
6. 効果が確認できなければ、その施策は破棄。施策の最適化を推進します
7. また、PDCAのチェックが数秒でできますので、PDCAが高速で回せます

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

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。

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

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

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。

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

ご指定があれば、ご依頼の言語、環境にて分析致します。

当サービスをご覧いただきありがとうございます！

当サービスがオススメの方
こんな方にオススメです！
「データ分析を行いたいけれど、何から始めればいいのか分からない。。」
「教師あり学習を聞いたことがあるから、データを活かしたい。」
「データはあるのに、何も意思決定に利用できていない。。」
「統計的な分析を依頼してみたい！」
などなど、お気軽にまずはご相談ください！

サービス内容
Pythonを用いて教師あり機械学習により、データを分析いたします！
納品形式は、データ分析結果をレポートとしてお渡しいたします。
データは企業や個人の成長において非常に貴重な資産ですが、その価値を最大限に引き出すお手伝いを致します。

分析手法の例
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・決定木モデル
・k-NN法
・SVM

お取引の流れ
①お見積りのご相談
お気軽にご相談ください！
「データ分析で何をやりたいか決まっていない」、「データが適切に集まっているか不安」などお気軽にご相談ください。

②データ分析に必要なデータの受け取り
事前にご相談し、必要なデータを送っていただく形になります。データがまとまっていない場合でもお気軽にご相談ください。
基本CSV形式を想定しております。

③データ分析開始
分析目的、仮説を明確化しデータの前処理と分析を行います。

④データ分析結果のまとめ
レポート形式にておまとめします。
pdfファイルもしくはpptx形式になります。

⑤結果の確認後、納品
結果のご確認になります。疑問点等ありましたらお気軽にお聞きください。
修正は基本的に1回のみになります。

まずは、お気軽にご相談ください！

【即解決！あなたのビジネスを数字で強力サポート！】
「すぐ！売上分析をやりたい！」
「今！コスト削減の為にコスト把握したい！」
「早く！資金繰りを把握したい！」

もしあなたが、早く解決したい数字に関する悩みを抱えているなら、ぜひ私にお任せください！

【あなたのビジネスを数字で加速させる、3つの強み】
・スピード解決: あなたが悩むことを、3日以内に解決します！
・分かりやすい説明: 数字が苦手な方でも理解できる、シンプルな回答を心がけています。
・柔軟な対応: エクセルでは対応できない複雑な計算や分析も、お気軽にご相談ください。

【こんなお悩み、私が解決します！】
・売上分析、状況把握
・資金繰り状況把握
・データ分析・レポート作成
・その他、数字に関するあらゆるお悩み

【私に依頼する3つのメリット】
・時間と手間を大幅削減: 数字の悩みに時間を費やす必要はありません。
・的確な判断をサポート: 数字に基づいた根拠のある判断ができます。
・ビジネスの成長を加速: 数字を味方につけ、あなたのビジネスを次のステージへ導きます。

【ご利用の流れ】
①お見積り・ご相談: まずは、お気軽にご相談ください。
②ヒアリング: あなたのビジネスや目標について詳しくお聞かせください。
③分析・提案: 分析結果に基づき、具体的な改善策をご提案します。
④実行・サポート: 改善策の実行をサポートし、目標達成まで伴走します。

【価格】
35,000円〜

まずは、お気軽にご相談ください！
素早くあなたのビジネスを数字で強力にサポートし、目標達成へと導きます。

最短クリック1回で重回帰分析ができるExcelファイルなどを作成致しました。

【重回帰分析】
①元データを入力シートに貼り付ける。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除する。
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③分析を開始するボタンをクリック

たったこれだけで重回帰分析が行われ、回帰式が算出されます。
もちろん重回帰分析の精度を表す自由度調整済み決定係数も算出致します。
通常は重回帰分析を行った後に不要な説明変数がないかを確認し、
一番不要と判断できる説明変数を削除してからまた重回帰分析を行い、
まだ不要な説明変数がないか確認し…と繰り返しが発生します。

しかしこのファイルでは事前に組まれた条件に基づき
一番な変数を削除し、これ以上変数を削除する必要がなくなるまで
重回帰分析を繰り返し行うよう設定されております。
そのため使用者が判断を下す必要はありません。
使用方法を覚えれば重回帰分析の知識がない方でも扱えます。

【母比率検定】
例えば元々の発生確率が0.5%であったものがあるとします。
このシステムを改善したら0.6%になっていました。
これが確率が上がったと言えるでしょうか、誤差の範囲でしょうか。
変わった、上がったと言えるかどうかは試行回数と確率の差の大きさによって変わります。
それを統計的に計算してくれるファイルです。
マクロは使わず関数のみを使用しており、
試行回数と発生回数の分母・分子を入力しただけで計算ができます。

【独立性の検定】
例えば曜日ごとの遅刻者・無遅刻者の人数を入力すると
曜日と遅刻・無遅刻は関係があるかどうか、を統計的に検定してくれるツールです。
2つの切り口の関連性を調べるのに便利です。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

予測値算出や変数の制御に欠かせない重回帰分析や
比率の差が誤差といえるかどうかの重要な判断ができる検定ですが
外部に依頼すれば10万円ほどかかりますし、
知識を身につけた社員を育てるにも時間がかかります。

一度購入いただければその後ずっと使えるファイルです。
何卒、宜しくお願い申し上げます。

最短クリック1回でロジスティック回帰分析ができるExcelファイルを作成致しました。

【使用方法】
①元データを入力シートに貼り付けます。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除します。（多重共線性の問題）
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③「ロジスティック回帰分析 実行」ボタンをクリックします。
④目的変数への寄与が最も小さく削除して良いと判断される説明変数が表示されます。
　├ 削除する場合は上記②と同様にクリック1回で削除できます。
　└ 削除して良い説明変数がない or 削除しない場合はこれで操作は終わりです。

【カスタム可能な点】
・使用方法②の多重共線性を判断する基準値
・使用方法④の削除して良いと説明変数を判断する基準値
・結果を見るときに便利な今回見たかった割合の呼び名（例. 合格率、CVRなど）

【結果】
・ロジスティック回帰式の確認
・精度の評価（サンプルの的中率）
・サンプル数の評価
　└ 目的変数の発生 or 非発生の少ない方のサンプル数が、最終的な説明変数の10倍必要と言われていますが、諸説ありもっと少なくても良いという学説もあります。
・お試し計算
　└ 各説明変数を試しに入力して、その条件の目的変数（合格率など）を算出するセルを用意しています。
・各変数解釈
　└ 偏回帰係数やオッズ比を載せています。またオッズ比とは簡単に言うと「各説明変数が１増加したときに影響度合い」なのですが、10増加した場合はオッズ比は10倍ではなく10乗なので「〇増加したときのオッズ比（〇乗）」を計算するセルも準備しております。
　※ややこしいと思いますが、説明文も載せておりますのでご安心ください。

分析をしても、左辺と右辺のデータに相関がない場合は、エラーになることがありますので、事前にエラーにならないかのチェックをします。
そのために、次のような作業を進めます。

1. ミーティングで方程式の左辺と右辺を決めます。
2. 日々のデータを提出いただきます。
3. 当方で分析をします。
4. エラーとなった場合は、報酬は発生しません。
5. エラーがない場合は、発注手続きをしていただきます。
6. レポートを作成、提出いたします。
7. プレミアムの場合、上記プランのデータについて、ご担当者様に分析方法をオンラインで指導いたします。

■こんな方におすすめ
自社サービスの商品がどういう組み合わせであれば一緒に購入されやすいのか特定したい

■具体的な納品物
分析結果一覧のExcelファイル（ベーシックプラン）
分析に用いたコード（スタンダードプラン）

■進め方
１．分析したい内容のヒアリング、分析に必要なデータセットの準備
２．分析
３．結果共有

※分析に必要なデータセットのご準備をお願い致します。
必要なもの：購買データ（詳細はヒアリング時にお伝えいたします。）

■強み
ECサイトの分析経験を活かし、クロスバイされやすい商品組み合わせを機械学習を用いて特定します。

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。

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。

こんな方にオススメ

• 市場の動向や競合の戦略が不明確で、需要の見積もりが難しい
• コロナ禍の影響で、販売チャネルや顧客のニーズが変化している
• 過去のデータやトレンド分析だけでは、将来の売上を正確に予測できない
• 売上予測の方法やツールが統一されておらず、各部署や担当者によってバラつきがある　など
  以上の様な課題をお持ちの方

ご提供内容

• 統計解析のプロによる数理・統計学・AI等を用いた予測精度の高い予測モデルの構築

ご購入後の流れ

• 事前準備：お客様よりヒアリングを行い、最適な分析手法と分析に必要なデータの選定を行います
• データ準備：分析手法に即したデータの収集（調査が必要な場合は別途、調査費用が発生します）
• モデル構築：統計解析のプロがテーマに即したデータ加工と分析を行い予測モデルを構築します
• レポート作成：予測結果のまとめ、報告書の作成を行います

対象ジャンル

• 消費財、耐久消費財、流通・小売

料金プラン

• 既存品１カテゴリー70万円(税抜)から　※分析手法・ボリューム等によって異なります

納期

• データを頂いてから14日から２カ月間　※分析手法・ボリューム等によって異なります

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

● 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。

ビッグデータ分析やAIの活用などにご興味をお持ちの方を対象に、専門的なデータ分析による意思決定のサポートを致します。
データ分析って何？というご相談から、オリジナルAIの開発までデータ分析に関する様々なケースに対応いたします。

Google検索やTwitterなどのSNSを対象としたデータ収集も承ります。

【経歴】
大阪大学産業科学研究所　産業科学AIセンター特任助教
大阪大学発ベンチャー企業にて、AI開発担当取締役

普段の業務で扱うデータの整理から、その傾向分析をし、最後には説明資料も作成します。
ご指定のソフトウェア、ご指定がない場合は無料のソフトウェア（python, excelなど）を使用して業務を行います。

また料金については内容を伺ったのちに決めたいと思います。もちろん依頼してくださった方が納得のいく料金にします。

相見積もりもお受けしますので、お気軽にどうぞ！

頂いたデータとヒアリングした分析目的を基に最適なレポートを作成します。
分析目的によって、統計分析や多変量解析手法を用いたレポートを作成します。

以下の業務において、人手が必要な際、ぜひご依頼ください。
迅速なレスポンスと、柔軟な対応を行います。
基本的には、以下におけるどのようなこともお受けできればと思いますので、
お気軽にお問い合わせください。

・データ処理
・データ分析
・レポーティング
*フルリモートでのご対応になります。

どうぞよろしくお願い申し上げます。

クライアントが指定する希望条件に基づいて、不動産ポータルサイト上の物件を検索し、リスト化します。リスト化した物件に対して築年数やその他の条件に応じた市場相場を分析し、クライアントに対して詳細なレポートを提供します。

基本的な作業内容としては、まず希望条件に合致する物件をピックアップし、最新の市場データを収集します。その後、築年数ごとの相場分析を行い、過去の成約事例なども参考にして市場動向を評価します。これらのデータを基に、クライアントが意思決定を行うために必要な情報を提供します。

さらに、より高度なサービスを希望するクライアントには、複数の希望条件に基づいた詳細な市場推定、価格動向の分析、さらにはマンション価値に関わる深掘りした情報も提供します。特に中長期的な不動産購入や投資を検討しているクライアントに対しては、1か月間の相場推移や、購入後の価格変動リスクなどについてのコンサルティングも行います。

これらの業務を通じて、クライアントが最適な物件を適切な価格で購入できるようサポートし、不動産取引におけるリスクを最小限に抑えることを目指します。

あらゆるデータから特徴を見つけ現状の利益とリスクを洗い出し、利益に結び付けます。　
解析手法については、相談いただいた上で適切な手法を提案します。

例）製品の製造ラインの評価データの解析、プロセスウィンドウの同定、評価結果の効果検定、不具合の要因分析、寿命評価、将来の予測、多変量解析によるデータの相関、金融データから優位性の探索等

解析結果は、Microsoft Power Pointにて提出します。表形式の数値については、Excelに出力することもできます。

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。

・データクリーニング
いただいたデータを掃除し、データ分析に適切な形に直します
・データ編集
クリーニングしたデータをデータ分析に適切な形に直します
・データ分析
PythonやSQLを使用し、データ分析を行います
・ビジュアリゼーション
解析したデータをグラフに出力します
・レポート/スライド作成
出力したグラフを使用し、好みの形でアウトプットします。

▼こんな方へおすすめ
・専門知識はないが、機械学習でデータ分析がしてみたい。

▼ご提供内容
・Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの構築。

▼ご購入後の流れ
・依頼者様より、分析したいデータをcsvファイル形式で提供いただきます。
・こちらでデータに不備がないかを確認後、アルゴリズム構築作業を行います。
　Pythonソースコードおよび分析結果をお渡ししますが、形式にご希望あればご相談ください。
・依頼者様からのご確認を以て作業完了となります。

▼料金プランやオプション
・適用メソッドの指定、複数メソッドの比較分析については追加料金にて承ります。

▼納期
・基本的に7日を目安としております。
・短納期案件については料金等別途ご相談ください。

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。

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。）

▼こんな方へおススメ
次のようなニーズがあるけれども方法がわからない方。
在庫予測、最適化
売上予測、最適仕入方法ご提案、売上最大化　等

▼ご提供内容
在庫予測と在庫が最小となるような仕入方法のご提案
売上の予測と売上が最大になるような仕入方法のご提案　等

▼ご購入後の流れ
まず貴社のビジネス、ごニーズ、取得可能なデータのヒアリングから始めさせて頂きます。その後速やかにデータ取得から、AI等を用いた分析と、ごニーズを満たす戦略のご提案をさせて頂きます。

▪️こんな方におすすめ！
社内の困りごとについて統計的に分析してみたいと思うが、そういった人がなかなか社内にはいないために困っている方に是非おすすめです。Excel関係の作成もお手伝いできたらと思います。

▪️ご提供内容
統計的な各種データ分析（Excel、Python、R）
データの可視化、グラフ作成。（Excel、Python）
統計分析結果についてのパワポ資料提供。
Excelの作成。

▪️納期
3日〜1ヶ月（難易度が高い業務については少し時間がかかることがあります。）

▪️備考
最近登録したばかりなので、分からないことばかりですが、ご要望にお応えできるように全力を尽くします。現職でも化学系のメーカーで統計を生かした仕事を少ししています。数学を生かした問題解決力には自信がありますので、よろしくお願い致します。

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。

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。

◯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。

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。

ヒアリング
プログラミング
納品

時系列データの処理・分析業務