データサイエンス (時系列分析 Python) の依頼・外注

脳波やfMRIのデータ分析・データ解析をお手伝いいたします。

国立の研究所の研究員として脳波データやfMRIの実験やデータ解析を行っておりました。

MatlabやPythonを用いた事象関連電位、BCIなどの脳波データの解析、MatlabやSPMを用いたfMRIのデータ解析、また脳波とディープラーニングを組み合わせた解析なども対応いたします。
まずはどのようなご要望があるかご相談ください。

販売価格と納期は仮のものを表示しています。
ご相談いただいた内容に応じて具体的な販売価格と納期を提示いたします。

20年の経験と新規事業立ち上げ実績で、IT企業のデータ活用を戦略的に支援します。

このようなお悩みはありませんか？

データが多すぎて活用しきれない、分析基盤の構築方法が分からない、新規事業でデータ活用を推進したいがノウハウがない、AI/MLを導入したいがどこから手をつければ良いか不明、セキュリティ対策に不安がある、といった課題を抱えているお客様に最適です。

発注の流れ

お問い合わせ・ヒアリング
まずはランサーズのメッセージ機能にて、お客様の現状の課題、目的、データ活用のイメージ、ご予算、希望納期などをお気軽にご相談ください。

企画提案・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適なデータ分析基盤の構成案や開発プロセス、具体的な成果物、お見積りをご提案します。この段階で疑問点を解消しましょう。

ご契約・開発開始
提案内容とお見積りにご納得いただけましたら、ランサーズ上でご契約（仮払い）を行い、開発に着手します。定期的に進捗をご報告いたします。

テスト・検収・納品
構築した基盤のテスト、お客様による検収を経て、最終的な成果物（ソースコード、設定ファイル、ドキュメント等）を納品いたします。

納期

プロジェクトの規模や内容によりますが、Basicプランであれば30日程度、Standardプランであれば60日程度、Premiumプランは90日以上が目安となります。詳細はお打ち合わせにて調整させていただきます。

制作の流れ

要件定義・設計
お客様のビジネス要件に基づき、データソース、目的、規模を考慮したAWSアーキテクチャとデータモデルを設計します。

基盤開発・構築
設計に従い、AWS環境設定からデータパイプライン、データウェアハウス、可視化ツールまで実装します。

テスト・調整
機能・性能・セキュリティテストを実施し、基盤を最適化します。

納品・運用支援
最終調整後、ドキュメントと共に納品。必要に応じて運用サポートも提供します。

サービス内容

大手電機メーカーで20年培ったソフトウェアエンジニアとしての経験と、データサイエンスの深い知見を活かし、お客様のデータ活用を全面的に支援します。新規事業立ち上げにおけるビジネスサイドの視点と、AWS上での堅牢なデータ分析基盤構築、大規模データを用いたAI/MLアルゴリズム開発といった技術サイドの専門性を融合。データの収集、加工、蓄積、分析、可視化までの一連のパイプライン構築はもちろん、需要予測モデルの開発、セキュリティ・コンプライアンス対応まで、データ駆動型経営を加速させるための最適なソリューションを提供します。ビジネスと技術の両面から、お客様の課題解決と価値創出に貢献いたします。

「データはたくさんあるのに、どう活用すればいいかわからない…」そんなお悩みはありませんか？ 大手電機メーカーで20年間培ったソフトウェア開発とデータサイエンスの経験、そして新規事業立ち上げの知見を活かし、あなたのデータ活用を強力にサポートします。ビジネスと技術、両側面から課題を抽出し、AWSを使った堅牢なデータ分析基盤の構築から、大規模データの需要予測アルゴリズム開発、さらに日々の運用・活用まで一貫して支援。眠っているデータを価値に変え、事業の成長を加速させましょう。まずは気軽にご相談ください。あなたのビジネスをデータで最適化するお手伝いをいたします。

Pythonとデータ分析で、あなたのビジネスを加速させませんか？スクレイピングからデータ可視化まで、一貫してサポートします。

このようなお悩みはありませんか？
データ収集の自動化、データ分析による課題発見、業務効率化、売上向上、コスト削減

発注の流れ

お問い合わせ
メッセージにて、ご希望のデータ、納期、予算などをお知らせください。具体的な内容がまだ決まっていない場合は、お気軽にご相談ください。

ヒアリング
ご要望に応じて、オンラインまたは対面にて詳細なヒアリングを行います。収集したいデータ、分析の目的、希望する可視化方法などをお伺いします。

企画提案
ヒアリング内容に基づき、最適なデータ収集・分析プランをご提案します。スクレイピング対象サイトの選定、分析方法、可視化方法などを具体的にご説明します。

ご契約・制作開始
プランにご納得いただけましたら、正式にご契約となります。着手金として、お見積金額の50%をお支払いいただきます。

データ収集・分析
データ収集・分析作業を開始します。進捗状況は随時ご報告し、必要に応じてお客様と連携を取りながら進めていきます。

納品・報告
収集したデータをCSV/Excel形式で納品します。分析結果に基づいたレポートも作成し、今後の改善提案を行います。

対応範囲・価格

スクレイピングデータ収集：3万円〜
Pythonによるスクレイピング、データ収集、CSV/Excel形式でのデータ提供

データ分析・可視化：5万円〜
pandasによるデータ分析、グラフ作成ツールによる可視化、分析レポート作成

データ収集・分析コンサルティング：10万円〜
スクレイピング、データ分析、可視化、分析レポート作成、データに基づいた改善提案

納期
要相談

制作の流れ

Webサイト調査・解析
お客様からご提供いただいた情報をもとに、スクレイピングの対象となるWebサイトを調査します。Webサイトの構造やデータ形式を解析し、効率的なスクレイピング方法を検討します。

スクレイピングプログラム開発
Pythonを用いてスクレイピングプログラムを開発します。Webサイトの構造に合わせて、最適なライブラリや技術を選定し、効率的かつ正確にデータを収集できるプログラムを作成します。

データ収集・整形
開発したプログラムを実行し、Webサイトからデータを収集します。収集したデータは、CSVやExcelなどの形式で保存し、必要に応じてデータのクリーニングや整形を行います。

データ分析
収集したデータに対して、pandasを用いてデータ分析を行います。データの傾向や特徴を把握し、お客様の課題解決に役立つ情報を見つけ出します。

データ可視化
分析結果を分かりやすく可視化するために、グラフ作成ツールを用いてグラフを作成します。データの種類や分析結果に合わせて、最適なグラフを選定し、視覚的に訴求力のあるグラフを作成します。

レポート作成
収集したデータ、分析結果、可視化したグラフなどをまとめたレポートを作成します。レポートには、データの概要、分析結果の要約、今後の改善提案などを記載します。

サービス内容
Pythonによるスクレイピングとデータ分析で、お客様のビジネス課題を解決します。データ収集から分析、可視化まで一貫して対応可能です。丁寧な対応を心がけ、依頼者様の課題解決に寄り添った成果物をお届けします。

御社のWebサイトに眠るデータを、Pythonの力でビジネスの武器に変えませんか？

「Webサイトから効率的にデータ収集したいけど、どうすればいいかわからない…」
「集めたデータを分析して、売上アップにつなげたいけど、専門知識がない…」

そんなお悩みを抱えていませんか？

ご安心ください！

プログラマー歴1年の私が、Pythonを使ったスクレイピングで、御社に必要なデータを収集し、pandasやグラフ作成ツールで分析・可視化まで対応いたします。

御社の課題解決に寄り添い、親しみやすく丁寧な対応で、最高の成果物をお届けすることをお約束します。

まずは、お気軽にご相談ください！

▼こんな方へオススメ

•在庫不足や過剰在庫に悩んでいる方

•データに基づいた需要予測を導入したい方

•手軽に導入できるカスタムモデルを探している方

▼ご提供内容

•データ整理・前処理

•Pythonを活用した需要予測モデルの構築

•必要に応じたダッシュボード作成

▼ご購入後の流れ

1.ヒアリング（課題や希望を確認）

2.必要データの共有

3.モデル設計・構築

4.納品・導入サポート

▼制作可能なジャンル

•在庫管理予測

•売上トレンド分析

•季節性を考慮した需要予測

▼料金プランやオプション

•ベーシック: 簡易モデルの構築（50,000円）

•スタンダード: カスタムモデルとデータ前処理込み（100,000円）

•プレミアム: 高度なモデルとダッシュボード作成（150,000円）

▼納期

•ベーシック: 5日

•スタンダード: 10日

•プレミアム: 14日

時系列データやビッグデータなど大量、複数のデータを集約しデータ整形し、所望のデータ形式（CSV等）に変換します。
整形したデータの統計分析、予測モデルの作成を行います。

例：
年間の店舗売上データ（日単位）と気象データを組み合わせたデータの作成、および相関分析
日単位データから月単位平均データの作成、曜日ごとの集計等
過去の売り上げと気象データから、機械学習を用いた今後の売り上げ予測モデルの作成

ベーシックプラン：データ整形
データを集約し、日単位や月単位など希望の単位にデータを集計します。

スタンダードプラン：データ分析統計処理
集計したデータを統計的に分析し、分析結果をレポートにまとめます。

プレイミアムプラン：予測モデル作成
集計してデータをもとに機械学習（教師あり学習）を用いて、予測モデルを作成します。
予測モデルの精度検証を行いレポートを作成します。

【データ取得の例】
・APIやスクレーピングを使い、商品レビューサイトから過去◯日間のレビューを収集
・ユーザーの行動履歴をより深く分析するため、天候情報をAPIで取得して追加

【データ解析の例】
・売上の増減に寄与している要因の分析
・季節要因の発見
・多数のユーザーをクラスタリングして特徴を把握

【機械学習モデルの開発例】
・離脱可能性の高い顧客を分類型モデルで発見
・決済データの中から詐欺の可能性の高いものを摘発
・不動産の仕様や設備から価格を予測す回帰モデルの開発
・様々なマーケティング指標からその製品の売上を予測
・身体の様々なデータからBMIを予測するモデルの開発

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。