重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析を行います
業務内容
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。
現場で即戦力になるPythonデータ分析をレッスンします
業務内容
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。
数値管理や統計分析などデータに関してならなんでも対応できます
業務内容
◯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。
- 業務
- コンサルティング
- テクノロジー
- Excel Googleアナリティクス Googleスプレッドシート Jupyter Notebook Python R
- 分析の種類
- 統計分析
- 専門知識
- Webアナリティクス ABテスト 確率 数学 統計 クラスター分析 回帰テスト 時系列分析
【データ分析】ただ溜まっている履歴(データ)を宝の山に変えます
業務内容
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。
Tableauを用いた魅力的なダッシュボードを作成します
業務内容
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。
Pythonによるデータ分析を活用し、製品の設計を最適化します
業務内容
▼こんな人におすすめ
新しく製品を作りたい or 設計中の製品がある
▼対象とする課題
構造によって製品の性能が大きく変化する。どのような構造が最適なのか知りたい。
▼提供価値
既存データがある場合、分析によって最適パラメータを算出します。
既存データがない場合、どのような条件で試作・テストを行えば効率よく最適化できるかを提案します。
▼適用可能な条件
対象とする製品の形状がある程度固まっている必要があります。
（データ分析では、寸法などをパラメータとして扱います）
つまり、全く作りたいものの形状が見えていないけど、とりあえずなんかいいものを提案してくれ
のような依頼にはお答えできかねます。
【★Rising Star獲得！★】データの解析・統計分析・レポート作成行います
業務内容
【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。
オンラインショップの売上UPをデータ分析でコンサルティングします
業務内容
Python, R, Tableauなどを利用してデータ分析を行い、オンラインショップやビジネスの売上拡大をお手伝いします。
顧客分析、売れ筋商品分析、ABC分析、T検定、ABテストによるマーケティングなどを行います。また、可能な限りわかりやすく図などにしてご説明することを心がけています。
- 業務
- セールス・マーケティング分析
- テクノロジー
- Excel Googleアナリティクス Jupyter Notebook Python R Tableau SQL
- 分析の種類
- 定量分析 統計分析 記述分析 予測分析
- 専門知識
- Webアナリティクス ABテスト トレンド 確率 クラスター分析 回帰テスト 時系列分析
データ分析・統計解析致します
業務内容
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。
