【案件相談は無料】統計学/機械学習を用いたデータ分析を行い、分析結果を納品します
業務内容
▼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案件相談（案件相談は無料）：ワークスペースを使ったWebミーティングで、依頼内容や分析データの確認をさせていただきます。この段階ではデータ分析によるアウトプットが明確でなくてもOK。お話を聞かせていだだく中で、事業者様の課題の内容や解決の方向性を擦り合わせさせて頂きます。データ分析によるアウトプットが難しいようであればここで終了となりますが、方向性がまとまった場合は、納期・予算の相談をさせていただきます。
なお、案件相談のみで終了するケースはよくありますので、お気軽にお声掛けください。
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、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。レポートの内容を確認いただき、事業者様にとってビジネス上の付加価値がないとご判断された場合は、当初見積額の50%まで報酬を減額させて頂きます。
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＞の場合はモデルの解説書も納品いたします。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。継続的なフォローが必要な場合は別料金となりますが、対応可能です。
▼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
・RAG構築
▼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。
＜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、希望により２種類まで納品します。
＜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、モデルの解説書も納品します。
※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。
☆オプション☆
・その他、データ分析関連のお仕事を時間単価5,000円で相談に応じます。
▼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。
※データの前処理等の要否によって２週間よりも長い納期が必要となる場合がございます。
・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。
統計学専門家が統計解析・機械学習・コンサルティング・研究支援・分析ツール開発をします
業務内容
■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・データサイエンスに関わる次の支援をします
✔解析（R，Python，Stan，EZR，JMP）
✔コンサルティング・メンタリング
✔研究・学習の支援
✔アプリケーション開発
■強み
・応用統計学の修士号を有しており、統計解析を理論から実践まで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（インパクトファクターあり）の執筆実績多数
・研究・ビジネスいずれも支援実績多数
■支援内容
(1) 統計解析・機械学習・データ分析・データサイエンス
・モデル構築・推定・予測・検定
・高品質な分析レポートの作成も可能
(2) コンサルティング・メンタリング
・解析方針・解析結果活用・研究方針に関する助言・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) アプリケーション開発
・クライアント様がお手元で解析を実行するためのアプリケーションの開発
■料金体系・納期・成果物
ご要望に応じてご提案します
■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、Lasso、混合分布モデル、決定木回帰、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
■対象分野の例
医学研究、臨床研究、観察研究、疫学研究、看護研究、心理研究、社会研究、教育学研究、医療統計、生物統計、予測モデル構築、ビジネスデータ分析、マーケティングデータ分析
機械学習(AI)の技術を用いた予測モデルを開発いたします
業務内容
-
データ収集と前処理
モデル構築に必要なデータを収集し、欠損値や異常値を処理します。データのクレンジングや特徴量エンジニアリング（例：標準化やカテゴリ変数のエンコーディング）を行い、モデルに適した形式に整えます。 -
データセットの分割
モデルの精度を評価するために、データをトレーニングセットとテストセットに分割します。 -
モデルの選定
目的に応じて適切な機械学習アルゴリズムを選定します。例えば、分類問題であればロジスティック回帰やランダムフォレスト、回帰問題であれば線形回帰などを選択します。 -
モデルの学習
トレーニングデータを使って選定したアルゴリズムでモデルを学習させます。パラメータチューニングもこの段階で行い、最適なハイパーパラメータを探ります。 -
モデルの評価
テストデータを使って、モデルのパフォーマンスを評価します。精度、再現率、F1スコア、RMSEなど、適切な評価指標を使用してモデルの精度を確認します。 -
モデルの改善
必要に応じて、特徴量の追加やアルゴリズムの変更、ハイパーパラメータの再調整を行い、モデルの精度向上を図ります。
【大阪大学大学院データサイエンス・AI＆中小企業診断士】データ解析・可視化ます
業務内容
データの解析業務に用いる知識セットは一通り取得しております（複素解析及びスペクトル除く）ので、お客様のデータの利活用の企画・コンサルティング、実解析などを行います。探索的解析及び検証的解析の両方に対応しております。また、深層学習を含めた機械学習・AIにも対応しています。
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【10,000円～】※業界トップコンサルタントが担当します
業務内容
業界トップコンサルタントがご希望に合わせデータ分析を行います。
ぜひお気軽にご相談ください。（お見積りの提出も承っております）
▼こんな方におすすめ
・保有データの有効活用のため、分析をプロのコンサルタントにお任せしたい方
▼本サービスの特徴
・事前準備は3点だけ
「データの内容」「分析したいこと」「分析内容の使い道」の3点をお伝えください。
・分析力
コンサルタントの経験やノウハウから分析方法の提案や分析結果の解釈を行います。
▼業務可能範囲
・データ分析
※Excel上での分析を想定しています。
※PPT資料にまとめるなど、資料作成まで含む場合には、「資料作成」パッケージもご確認ください。
※弊社側で調査が必要な場合には、「デスクリサーチ」パッケージなどもご確認ください。
▼業務の流れ
STEP1 お問合せ
メッセージから「どのようなデータを分析したいか・どのような使用意図か」「納期」をご記入の上、ご送信ください。
※先にSTEP3 お見積りが必要な場合は、STEP1であらかじめ詳細に依頼内容をご記載ください。
STEP2 ヒアリング
ご連絡を確認しましたら、ヒアリングの日程調整をいたします。
ヒアリングでは、詳細なご要望をお聞かせください。
ヒアリング方法は、メッセージ・電話・オンラインミーティングからお選びいただけます。
STEP3 お見積もり
ヒアリングでいただいた情報をもとに、お見積もりを作成いたします。
STEP4 ご依頼・作業開始
お見積りにご納得いただけましたら、速やかに作業に着手いたします。
STEP5 データ分析
提供いただいたデータをもとに分析を行います。
STEP6 ご納品
分析結果をご納品いたします。
作業開始からここまで数日～2週間程度を要します。（納期のご相談は可能です）
▼価格
・データおよび分析方法がお客様にて決めている場合：1万円～
・お客様にてデータをご用意いただき、弊社にて分析方法の検討を行う場合：1.5万円～
・データ用意および分析方法の検討をすべて弊社にて行う場合：2万円～
▼納品物
・分析結果
- 業務
- リサーチ・調査分析
現役データアナリストがExcel・csvデータの前処理・クレンジングをします
業務内容
【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！
- 業務
- 人工知能・機械学習
- 手法
- 機械学習 教師あり学習 決定木分析 線形回帰
- テクノロジー
- Python R Scikit Learn Jupyter Notebook
