データサイエンス(Scikit Learn)の依頼・外注

業務内容

▼こんな方にオススメ
製品開発や品質改善、実験や操業データの解釈で困っていませんか？データから特長量を評価することで、次のステップへ進むためのアクションが見えてきます。お気軽にお問い合わせください。データの守秘義務と漏洩防止には万全を期しています。

▼ご提供内容
ディープラーニングを用いて、提供されたデータから特長量を評価します。最適な手法を選定し、未来予測も可能なモデルを構築します。お気軽にお問い合わせください。

▼ご購入後の流れ
ご注文前にご依頼内容をお知らせください。内容を精査し、アウトプットのイメージを提示します。それがご期待に沿うものであれば、ご注文ください。ご注文後にデータを解析し、一次回答を行います。必要に応じて追加や修正対応をさせていただきます。

▼納期

• プランに応じて

まずはお気軽にお問い合わせください。

【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！

▼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

▼お勧めしたい事業者様
・自社商品の販売動向を可視化したい事業者様。
・顧客行動の傾向分析・将来予測を行いたい事業者様。
・価格予想モデルを作成したい事業者様。
・施策の実施効果の検証を行いたい事業者様。

▼ご提供内容
・提供いただいた社内データを分析し、統計学的な見地から分析結果をまとめ、『分析結果レポート』のPDFを納品します。分析結果には、当方の分析結果を踏まえた意見を記載します。
・＜スタンダード＞または＜プレミアム＞の場合は、『分析モデル（分析に用いたPythonコード）』を納品します。

▼お取引の流れ
①見積もり相談：依頼内容の確認の質問を数回やり取りさせていただき、納期・予算の相談をさせていただきます。ワークスペースを使ったWebミーティングも可能です（見積もり相談は無料）。
②分析に必要な社内データをランサーズのメッセージ機能を通じて送っていただき、事業者様の課題の内容や解決の方向性を踏まえて当方でデータ分析を行います。社内データに個人を特定できる情報が記載されている場合、原則として、マスキング処理の後、データを送付していただきます。
③分析結果をまとめ、分析結果を踏まえた意見を付して、『分析結果レポート』のPDFを事業者様へ送付します。
④『分析結果レポート』の内容を確認いただき、質問等に回答をいたします。解説の記述追加等の修正依頼については２〜４回までお受けいたします。内容説明のWebミーティング開催も可能です。
⑤＜スタンダード＞または＜プレミアム＞の場合は、『分析モデル（分析に用いたPythonコード）』を納品します。＜プレミアム＞の場合は希望に応じて『分析モデル』を２種類（『分析結果レポート』に含まないものも指定可）まで納品します。納品後、質問への回答、概要書の修正、内容説明のWebミーティング等は納品後、２週間の間、対応可能な範囲でお受けいたします。

▼データ分析の例
・売上予測
・顧客行動分析
・延滞予測
・不動産価格の予測
・観客来場者数の要因分析

▼対応可能な分析手法
・回帰分析
・判別分析
・主成分分析
・クラスタリング
・時系列分析

▼料金プランやオプション
＜ベーシック＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を納品します。
　※レポートの修正依頼は２回までお受けいたします。
＜スタンダード＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル（Pythonコード）』を納品します。
　※レポートの修正依頼は3回までお受けいたします。　
＜プレミアム＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル（Pythonコード）』を、希望により２種類まで納品します。
　※レポートの修正依頼は4回までお受けいたします。

☆オプション☆
・時間単価5,000円で相談に応じます。
・分析モデルの詳細な数式等を記載した仕様書の作成は、一定の追加料金でお受けいたします。
　※AIライブラリの詳細な数式等については対応致しかねます。

▼納期
・原則として、『分析結果レポート』はデータ受領から2週間以内に納品します。
・原則として、『分析モデル』は、１種類の場合は『分析結果レポート』の納品から7日後、2種類の場合は16日後に納品します。

・こんな方にお勧め
1）データ前処理工程の実装が必要な方
2）データ前処理工程の設計以降が必要な方
3）AI/機械学習/データ解析を導入したいが、どのような企画を立てれば効果的に進められるか検討が必要な方。

・納品物
　1）pythonソースコード、インターフェース設計書
　2）基本設計書プラス1）の納品物
　3）企画書、実験計画書、ユーザ要求定義書、技術要件定義書プラス2）の納品物

・進め方
　共通手順
　1）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　2）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　3）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、業務知識ドキュメントご提供ください

・アピールポイント
　小職につきましては、データ解析経験は長いのでその面での基本的な手順についての情報共有はそれ程お時間はかからないと存じます。
　経験ドメインは生物学、医学、ヘルスケア、化学、エネルギー、自動運転、教育などです。DDDについての経験も長いので、これらの分野の業務知識の共有もそれほどお時間はかからないと存じます。
　そのため、実際の使用目的などにつきまして、ユビキタス言語を通してアジャイル開発にて詳細に情報共有させていただければ、ご希望に沿ったシステムをご提供できると存じます。

▼こんな方へオススメ
製品開発、品質改善、実験、操業データ、各種データの解釈にお困りではないですか？
これらデータから説明変数に対し、各種特長量の評価を実施することで、次のアクションにつながります。
＊まずはお気軽にお問合せください。
＊データの守秘義務、漏洩防止には徹底的に対応します。

▼ご提供内容
相関係数、相互情報量、回帰分析（重回帰含む）、勾配ブースティング手法であるLightGBM等のモデルのうち、ご提供いただくデータから最適な手法を選定して特長量評価を行います。また時系列情報であれば時系列予測モデルを構築することで未来予測も可能となります。
＊まずはお気軽にお問合せください。

▼ご購入後の流れ
ご注文前に内容の事前連絡をお願いします。
ご依頼内容を精査の上、アウトプットイメージを提示させていただき、
内容がご期待に添えそうであればご注文ください。
ご注文後→データ解析し１次回答
→ご要望通りかご確認頂き、必要じ応じ追加もしくは修正対応させて頂きます。

▼料金プランやオプション
ベーシック：10,000円　
目的変数1
説明変数10以下
データ数60,000行以下
＊データ前処理は含みません
＊アウトプット　出力アウトプットのみ

スタンダード：20,000円
目的変数３以下
説明変数20以下
データ数100,000行以下
＊データ前処理は含みません
＊調査レポート提出（調査方法、調査結果、見解含む）

プレミアム：30,000円
目的変数10以下
説明変数100以下
データ数500,000行以下
＊データ前処理含む
＊詳細な調査レポート提出

▼納期
１４日

＊まずはお気軽にお問合せください。

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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。