CSV ファイルを素早く処理できるアプリを開発いたします
業務内容
※ 現在、都合により新規のご依頼の受付を休止しております。
CSV ファイルの読み込みから、計算・集計処理を経て、結果を CSV ファイルまたは Excel ファイルに出力するまでの処理を短時間で行う Python アプリを開発します。
VBA マクロで処理を行う場合と比較するために、以下のテストをしてみました。
CSV ファイルの 1 列目（A 列）に、ランダムに生成された 0 〜 500 点の点数が、50 万件入力されています。
このファイルを読み込んで、それぞれの点数の偏差値を計算し、点数の右隣のセル（B 列）に入力して、結果を Excel ファイルまたは CSV ファイルに出力します。
この処理を行うプログラムを、VBA と Python で作成して、処理にかかる時間を比較してみました。
- CSV ファイルから読み込み Excel ファイルに出力： VBA: 約 26 秒 Python: 約 9 秒
- CSV ファイルから読み込み CSV ファイルに出力： VBA: 約 25 秒 Python: 約 0.1 秒
あくまでも当方の PC 環境での結果ですが、特に CSV ファイルの出力で大きな差が出ました。
Python の場合、50 万件の CSV データを読み込み、計算して、CSV ファイルに出力するまで、わずか 0.1 秒です（データのファイル入出力および演算には "Polars" ライブラリを使用）。
CSV ファイルを素早く処理できるアプリをご希望の方は、ぜひお気軽にご相談ください。
何時間もかかる面倒な作業が一瞬で終わる！ブラウザ操作の自動化のプログラム作ります
業務内容
▼ご提供内容
Pythonによる作業の自動化プログラムを作ります！
ブラウザの自動操作、ブラウザから情報を収集してそれをエクセルファイルに書き込む事も出来ます！
作成したプログラムを導入するためのサポートまでお任せください！
▼できること一覧
•自動ログイン
•自動ブラウザ操作
•他、人が操作できる範囲の自動操作
etc...
▼こんな方へオススメ
・毎回ブラウザを使った長時間の作業があって時間短縮したい方
・ブラウザからのコピペ作業がある方
・ブラウザから情報収取がしたい方
▼ご購入後の流れ
①お客様の要望を確認
②自動化プログラムを製作
➂テスト
④納品物の確認
⑤納品
▼納期
基本的に２日以内に納品を目指しています。
ただし、お客様の要望に応えるためプログラムが難しくなり時間がかかる可能性があります。
ご了承ください。
受注業務代行
業務内容
毎月の受注処理を代行致します。
固定でかかる人件費を変動費に変えて、年間のコストを抑える事が可能です。
◆受注処理とは◆
ご注文頂いてから発送までの処理となります。
~具体的にＥＣの場合~
ステータス変更→入金確認メール送信→キャンセル処理→注文内容変更→クレジット金額変更
→送り状番号登録→備考欄確認→出荷指示→配送メール送信
までの処理となります。
◆費用例◆
月間300件までは50000円
通常ではシステム料としてご契約の際に追加で10万円を頂いておりますが、先着3名様限定で無償にてお取引をさせて頂きます。
長期的にご利用頂ける方を募集しております。
300件以上の処理につきましては、1件につき130円で請け負います。
モール数などによって変動しますので相談下さい。
◆対応実績モール◆
楽天市場、amazon、yahooショッピング、au PAYマーケット、ヤマダモール、サンプル百貨店、ポンパレモール、Qoo10、47club、Mマート、C-joy、デリキチ、カウシェ、他応相談
※ご希望であれば出店代行も致します。
◇キャリア◇
コールセンターにてお客様対応、クレーム対応を8年経験し
EC事業にて受注管理、処理、対応、在庫管理、モール運営を経て
受注処理と顧客対応全般の責任者を務めております。
業務改善、業務効率化を得意としておりますので是非ご相談ください。
※ご不明点はお気兼ねなくご質問ください。
[統計・解析][データ処理]の支援・サポート。些細なことでもご相談ください。
業務内容
・ライフサイエンス系公立大学教員として、研究法・統計分野の授業担当、研究・論文指導
・全国学会誌・海外誌査読者
・全国学会誌・高インパクトファクター海外誌上研究論文発表（第一著者）
上記研究・教育歴１７年の経験をもとに、相談者様の立場に立ってご相談に対応します。
統計解析およびデータ処理は、経験を経るごとにパズルを解くごとく全体像が理解できてきます。
しかしながら、今この差し迫った状況と疑問を調べるための時間とのジレンマもよく経験するものです。
限られた時間で成果を上げる取り組みを支援します。
・数ある統計手法をどのように選択するのか
・研究計画段階で、統計手法と研究方法をどのようにマッチングさせるのか
・統計解析の結果を報告書・論文にどのように表記したらよいのか
など、
分からない点や疑問点があれば、お気軽に友達感覚でご相談下さい。
対応可能な分野は下記の通りです。
●有意水準 危険率
●95%信頼区間
●名義・順序・間隔尺度
●量的・質的尺度
●パラメトリック ノンパラメトリック
●独立（説明）変数 従属（目的）変数
●比率データの解析
・クロス表
・カイ二乗検定 １要因多分類
・Ｆｉｓｈｅｒの直接確率検定
・クラメールＶ係数
・ファイ係数
・残差分析
・Mantel Haenszel検定
●独立２群の検定
・２標本ｔ検定
・Ｆ検定
・Ｗｅｌｃｈ法
・Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ Ｕ検定
・共分散分析
●関連２群の検定
・（関連のある）ｔ検定
・Ｗｉｌｃｏｘｏｎ検定
●独立多群の検定
・一元配置分散分析
・Ｋｒｕｓｋａｌ－Ｗａｌｌｉｓ検定
・多重比較
●関連多群の検定
・二元配置分散分析
・Ｆｒｉｅｄｍａｎ検定
・多重比較
●相関分析
・ピアソンの相関係数
・スピアマンの順位相関係数
・偏相関係数
●回帰分析
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・カテゴリカル回帰分析
●正準相関分析
●主成分分析
●因子分析
●コンジョイント分析
●共分散構造分析（構造方程式モデリング）
など。
