データサイエンス(R)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・機械学習に関わる下記の支援をします
　✔解析実行（R，Python，Stan，EZR，JMPなど）
　✔コンサルティング
　✔研究・学習の支援
　✔各種開発（アプリケーション、BIツール、ダッシュボードなど）

■強み
・応用統計学の修士号を有しており、統計学的背景を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
・査読付き国際論文の実績多数
・ビジネス領域だけでなく学術論文の支援実績も多数

■支援内容
(1) 統計解析・機械学習・データ分析
・モデル構築・推定・予測・検定をします
・高品質な分析レポートの提供も可能

(2) コンサルティング
・解析方針や解析結果に関する助言・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) 各種開発
・クライアント様がお手元で簡単に解析を実行できるような専門ツールを開発します（アプリケーション、BIツール、ダッシュボードなど）

■料金体系・納期・成果物
・ご要望に応じてご提案します
・最短24時間以内に納品可能

■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、重回帰分析、Lasso、決定木回帰、相関係数、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
各種検定

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

お取引後の流れ

1. 無料相談
2. 要件定義
3. ローデータ確認
4. 成果物納品
5. 問い合わせ対応

成果物（例）

• モデルソースコード
• ダッシュボード
• 報告書

キーワード

• 回帰問題
• 分類問題
• レコメンド
• 画像認識
• 音響解析
• 効果検証

いただいたデータをもとに、データ分析・統計解析のお手伝いをします。

解析ツールは内容によって、Excel、R、Python を使い分けます。

csv か Excel でいただいたデータを解析し、簡単な結果と、必要な場合は図表も作成します。

また、R や Python の使い方を教えてほしい、といった要望にもお答えします。

農学部卒なので、もっとも得意なのは農学系です。

【オプションについて】

前処理やデータクレンジングの必要な場合、オプションをご提案する場合があります。どのようなデータが前処理やデータクレンジングが必要かどうかは、あらかじめご質問ください。

【経歴】

国立大農学部卒。。データ解析を駆使し、収穫量予測モデルに基づいて営農判断するなど、データを利用したスマート農業の研究・開発に従事。

また、農作物を物体検知する人工知能を共同開発、iPhone アプリでリリースの実績あり。
購入にあたってのお願い
内容によってはお引き受けできない場合があるので、「どのようなデータの」「どのような解析をしたいか」を明記ください。また、納期は応相談ですが、約 1 週間程度を目安にお願いいたします。

データ分析を全て請け負います。

顧客データ、売り上げデータ、社内リソースをただエクセルファイルに入れて塩漬けにしていませんか？
私たちは東京大学のAI研究室のメンバーを多数抱えており、データサイエンスサークルの代表とも繋がっております。
優秀なデータサイエンティストが皆様のデータを分析し、コンサルティングします。
これにより売り上げ向上、社内DX、コスト削減に繋げることができます。

具体例:大手スーパー様の場合
売れた商品と時間のデータから特徴量をみつけ、特売のタイミングと%を試算。
これにより効率的なマーケティングが行え、コスト削減、売り上げアップに繋がった。

データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。

➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。

【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn

【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング

【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium

【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム

ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。

どうぞ宜しくお願いいたします！

既に持っているデータを使ってRを使用して多変量解析、統計解析などを行い、可視化を行います。これまでにRを使ったことがない方でも使用できるように説明して、使用方法やコマンドおよび結果の説明なども含めて提供したいと思います。
Rだけではなく、医療統計として使用するEzrも対応致します。

また、genome解析やRnaseq解析などのBioinformaticsでの解析もできますので、何かありましたらご質問ください。

【顧客データがもっと見やすくなれば、売り上げ予測できるかもしれないのに…】

あなたのお仕事において、欠損値や半角/全角スペース、日付の表記法などが入力者によってバラバラで、分析に使えそうにないと判断されているようなデータはありませんか？

使えないと一蹴して削除する前に、そのデータ、私に綺麗にさせてくれませんか？

機械学習全盛のこの時代、Excelやcsvのデータは顧客の購買予測などに応用できる、いわば宝の山です。そのデータがもし見やすく、またPCによる分析のしやすい形となれば、未開拓の商機を見いだすことができるかもしれません！

私は東大で心理学を専攻し、実験データの扱いや統計解析手法に慣れ親しみました。さらに旧帝大医学部に再入学し、独学でデータ分析手法を学ぶほか、機械学習を医学研究に応用する研究室での研究従事、さらには統計検定準1級を最優秀成績賞で取得しました。
実務では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。

経験例：
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など

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。

ぜひ私におまかせください！

すでにあるデータに何となく適当な分析手法を適用して出てきた最もらしい分析結果に適当な解釈をしても、いくらAIが発達しようとも高度なデータ分析を行うことができません。
効果的なデータ分析を行うためには、何が知りたいのか目的をはっきりさせ、そのためには
どのようなデータが必要なのか、そして現実的に得られたデータをどのように加工すれば
高度なデータ分析が可能になるかをまずはコンサルティングします。そのうえで各種データマイニング手法、多変量解析手法を適用し、高度な分析結果を提供いたします。

企業が保有するデータと機械学習やAIなどのデータサイエンスの技術を組み合わせて、業務効率化や業務革新を生み出すシステムの提案とツールの作成を実施します。

▼こんな方におすすめ
・シングルセルのデータを持っている、もしくは公共のデータベースに解析したいデータがあるが、どう解析すればいいのかわからない方

▼提供できること
・データをUMAPプロット等で可視化したfig
・各クラスターで発現が高い遺伝子のリスト