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
物体検出、セグメンテーションなど、各種AIアノテーションを低価格で行います
業務内容
-
おすすめの利用者:
- データセットのアノテーションを効率的に行いたい機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。
- プロジェクトのアノテーション作業をアウトソーシングしたい企業の方
-
提供内容:
- AIによる高度なアノテーションサービス。
- 画像、テキスト、音声など、複数のデータタイプに対応。
- カスタムルールやラベルの追加が可能。
-
購入後の流れ:
- 商品ページでパッケージを選択いただいたのち、詳細をヒアリング
- タスクを実行し、アノテーションが進捗するとクライアントに通知
- 必要に応じて修正や追加
-
料金プランやオプション:
- 記載の内容以外にも柔軟に対応可能です。詳しくはお問い合わせください
-
納期:
- パッケージやオプションによって異なるが、通常は数日から数週間で完了
現役データアナリストが、データ分析・機械学習をお手伝い/代行します
業務内容
概要
お手持ちのデータを解析して、どんなことがわかるか・何をすべきか等、次のアクションに繋がる結果をお返しします。
お取引の流れ
①見積り依頼(ざっくりとご希望をお知らせ下さい)
※ビデオチャット可能です!
②弊方からのご提案(価格、納期、解析のゴールをご提示します)
③こ依頼(上記②でご了承の場合)
サービス価格
仮価格で5,000円としています。
ご依頼内容によっては上下しますが、できるだけお手頃な価格を目指しますのでご予算とあわせて、まずはご相談ください。
手法
pythonとしていますが、excelだけでの分析もご依頼によっては可能です。
また、解析結果をPowerPoint資料にまとめることも可能です。
任意の物体を検出する物体検出モデルをスピーディに開発します
業務内容
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
- ナイフの検出
- 小売業界での商品検出と在庫管理
- カスタム要件に基づく他の物体検出ニーズ
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
- ...その他追加予定!
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)
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。
AI/機械学習/データマイニングの企画立案~実装/運用まで全工程に対応します
業務内容
・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。
お手軽に機械学習/AIのコンサルティングを引き受けます
業務内容
機械学習・AI・画像処理・点群処理のスキルに基づき、以下のコンサルティングや試作開発を行います。
調査や開発の規模に応じてご予算の相談をさせて下さい。料金表は目安になります。
① 学習用途:
・機械学習、AIの原理
・機械学習、AIの基本的なコーディング方法(Python, C++)
② 適用方法:
・お客様のご事情に合わせた機械学習、AIの適用方法について一緒に検討させて頂きます。
・ロードマップの作成(開発の進め方)のご提案いたします。
私のバックグラウンドは以下の通りです。
【概要】
大手電機会社のR&D、新規事業部門にて①機械学習や②画像/3次元・点群処理の技術開発をおこなってきました。製品としては、計測器、ロボット、電機設備保守、シミュレータ、XRへの技術適用を検討してきました。①、②の技術分野で多数、国際学会での発表経験があります。
①機械学習、②画像/3次元・点群処理などでお困りがありましたら、是非、ご相談下さい。
【実績】
①機械学習/AI:
-AIが学習するデータを省コストで作成する、3次元モデルを使ったデータ拡張を開発
-自律走行ロボット向けに、様々な視点で撮影した画像を使った異常検知を開発
-Semantic/Panoptic Segmentation, 物体検出, 6DoF(物体の位置・姿勢)推定のAIの活用
②画像/3次元・点群処理:
-3次元の周辺環境地図作成(Visual SLAM, Structure from Motion)と、地図を使った位置推定
-ステレオカメラ(2つのカメラ)を使った距離測定、ステレオマッチング、ステレオカメラ校正
-点群Viewerの開発
-カメラとIMUの統合
データ分析 東大AI&データサイエンスサークルの力で 売上upコスト削減し ます
業務内容
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。
ご要望に応じた機械学習(Python,EXCLE)で各種データ解析やモデル構築します
業務内容
▼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。
- 業務
- 人工知能・機械学習
- 手法
- 機械学習 ディープラーニング 教師あり学習 特徴学習 異常検出 線形回帰
- テクノロジー
- Python TensorFlow PyTorch Keras Scikit Learn Colab Jupyter Notebook
python等を使用したデータ加工、分析、機械学習の結果からビジネス戦略を計画します
業務内容
fd
- 業務
- 人工知能・機械学習
- 手法
- 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 決定木分析
- テクノロジー
- Python Scikit Learn Jupyter Notebook SQL
脳波やfMRIのデータ分析・データ解析をお手伝いします
業務内容
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。
データ収集・統計分析・機械学習で時系列データ処理や予測モデル作成いたします
業務内容
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
- 業務
- 時系列分析
- 手法
- 機械学習
- テクノロジー
- Python Jupyter Notebook
Python によるデータサイエンスと機械学習をします
業務内容
データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。
➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。
【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn
【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング
【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium
【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム
ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。
どうぞ宜しくお願いいたします!
フリコメ・自由回答を統計的に分析し、結果の解釈をお返しします
業務内容
下記のようなご要望をお持ちの方、ぜひ一度ご相談ください!
「社内で意見を募ったんだけど、いろんなことが書かれていてよくわからない…」
「テープ起こししてみたんだけど、ここからいえることってなんだろう?」
「カスタマーにアンケート調査結果の大まかな傾向を把握したい」
「お客様の声に寄せられる内容を、いくつかのペルソナに分けて把握したい」
テキストデータは選択式のアンケートなどと違い、具体的な意見を拾うことができる反面、
「全体的な傾向」を客観的につかむことが難しい場合が多いです。
ある程度の回答数・テキスト量があるテキストデータは、
テキストマイニングによって統計的に扱うことができます。
ただし自然言語ゆえに扱いが難しい面もあり、要求精度とコスト・スピードのバランスを取りながら、適切な手順で解析していくことが重要です。
また、テキストマイニングは結果解釈にも一癖あります。
使途によっては、客観性だけでなく共感性とのバランスを取った解釈の方が、有効な場合もあります。
ご依頼者様の目的や依頼背景、納期、コストなども伺いながら、自然言語解析に関するあれこれをお手伝いします。