データサイエンス(半教師あり学習)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

業務内容:

コミュニケーションを大切に、データ活用に課題を抱える企業や組織に対して、戦略的なデータ分析と可視化、そして問題解決提案を提供します。

具体的な業務内容:

1. データクリーニング: データを頂き、分析に適した形に整理します。
2. 探索的データ分析(EDA): Pythonを用いて、データの特徴や傾向を把握し、洞察を導き出します。
3. 高度な統計分析: 機械学習モデルの構築や統計的検定を行い、データに基づく予測や意思決定をサポートします。
4. データ可視化: Power BIやTableauを使用し、複雑なデータを直感的に理解できるダッシュボードを作成します。
5. ビジネス課題解決提案: 分析結果を基に、具体的な改善策や戦略を提案します。
6. レポート作成とプレゼンテーション: 分析結果を分かりやすくまとめ、経営陣や関係者に効果的に伝えます。

私の強み:

• 金融・都市計画・業務改善分野での実務経験を活かした、ビジネス視点でのデータ解釈
• 最大8プロジェクトの並行管理経験による効率的な業務遂行
• データサイエンティスト資格保有による最新の分析手法の適用
• 英語でのコミュニケーション能力を活かした、グローバルな視点での分析

納品物例:

• データ分析レポート（PDF）
• インタラクティブなダッシュボード（Power BIファイル）
• 予測モデル（Pythonスクリプト）
• 戦略提案書（PowerPointプレゼンテーション）

丁寧かつ迅速な対応で、お客様のデータ活用を強力にサポートいたします。

・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。

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。

オーダーメイド物体検出AIの業務内容:

ご提供内容:

• カスタム物体検出モデルの設計と開発
• モデルのトレーニングおよび最適化
• APIや統合方法の提供

ご購入後の流れ:

• 顧客ニーズのヒアリングと要件定義
• お客様より学習データ、テストデータのご提供（任意）
• モデル開発とトレーニング
• 納品前のテストと調整

製作可能なジャンル:

• 産業用機器の検出
• 医療画像の解析
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料金プランやオプション:

• プロジェクトの規模に応じたカスタム価格
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納期:

• プロジェクトの複雑性に基づくが、通常数日から数ヶ月

おすすめの方:

• 特定の物体検出モデルが存在しない、または既存のモデルが適していない場合
• 検出したい対象がニッチ過ぎて、既存のAIを使えない（検出対象：スマホ、ペン、包丁、本、など）

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。

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。