データ分析・解析(ABテスト)の依頼・外注

【概要】

認知・心理行動分野の修士号(工学)保有3年目データサイエンティストがPythonを用いたデータ分析を承ります。マーケット調査や行動心理分析が専門ですが、その他の業界・分野・分析手法の案件もご対応可能です。ぜひお気軽にご相談ください。

【進め方】

1. データ分析ご依頼の相談：基本的にチャットで承ります。
2. 分析の実施：基本的に中間時点の進捗報告は行わない想定です。
3. 分析結果の納品：①.ipynbファイル②分析結果の簡易的なレポート③グラフの3点を納品いたします。
4. ご質問対応。回数はご選択の商品によって異なります。

ステップ1: 要件定義

収集したいWebサイトのURLと必要なデータ項目を明確に記述してください。(例: https://example.com から、求人タイトル、給与、勤務地を抽出)
必要なデータ量、抽出頻度、予算などを具体的に提示してください。

ステップ2: システム開発・納品

ご提示いただいた要件に基づき、最適なデータ抽出システムを開発します。
プロキシ設定、データ整形・クレンジング、レポート作成を行います。
テストデータによる動作確認後、ptyhonブログラムや希望に応じて納品いたします。

ステップ3: 運用・サポート

必要に応じて、システムの運用サポートを提供します。(オプション)
データ収集サービスの料金最適化に関するコンサルティングも可能です。

ステップ1：要件定義

• 収集したいWebサイトのURLとデータ項目を明確にしましょう。(例: 特定アカウントのツイート、Amazonの商品名と価格など)
• 必要なデータ量、収集頻度、予算などを具体的に提示してください。
• 利用規約遵守と合法的なデータ収集を徹底します。

ステップ2：データ収集・加工

• ご要望に基づき、最適なデータ収集システムを開発・設定します。
• 高速・安定したデータ収集を実現するため、プロキシ設定やAPI連携などを活用します。
• 収集したデータは整形・クレンジングを行い、分析しやすい状態に加工します。

ステップ3：納品・サポート

• 抽出データと分析レポートをお届けします。
• 必要に応じて、システム運用サポートや追加分析など、柔軟に対応いたします。

・こんな方にお勧め
　売上データ、Webサイトのログデータ、広告実施後の結果、顧客データの分析などの業務をかかえているが、何をしていいかわからない。
・いままでのやり方以外に、どんなやり方をすると、さらに何がわかるのかわからない。
・データ分析をやってみたが、結果をどう解釈して、次の手を打ったらいいか、わからない。

というような方にお勧めです。

・ご提供するもの
　①ご相談によるアドバイス　30‐60分程度
　②ご相談＋アドバイスとサンプル例を資料をプラスご提供
　③ご相談から、分析代行、レポートまでフルサポート

・当方の強み
　一流企業の調査、売上分析、顧客分析の設計・分析、戦略提案まで多数の実績
　データ分析のセミナー講師実績もあり、親切ていねいに、アドバイスいたします。
　最新のデータ解析技術にも精通し、これまでにない発見をもたらします。

ぜひ一度お試しください

調査会社や、社内担当から、調査レポートなどが、上がってくるが、問題解決につながらなくて、困っていませんか？　今あるデータをどうすれば、問題解決につながるエビデンスやインサイトが引き出せるのか？
お悩みの方、ぜひご相談ください。

手持ちのデータから、機械学習による予測モデルを構築し、KPIに影響する要因を定量化することで
課題解決の戦略を構築します。
また分析だけでなく、長年のマーケティングコンサルタントの経験実績にもとづく戦略方針、施策提案なども
ご対応可能です。

＜納品物＞
・分析レポート
・戦略プラン提案書

▼こんな方へおすすめ

• サイトの売上を劇的に伸ばしたい経営者・マーケター様
• Google Analyticsのデータを活用し切れていないと感じている方
• ユーザーの行動を深く考え、改善策を考えたい方
• コンバージョン率の向上に悩んでいるECサイト運営者様
• 競争に負けない、データ駆動型のウェブ戦略を構築したい方

▼ 提供コンテンツ

1. 専門家によるGoogle Analytics分析 • ユーザー行動の詳細な把握と動線最適化 • コンバージョン率向上のための精密な分析 • 慎重ソースの効果測定と改善策の提案 • デバイス別のユーザー体験最適化
2. サイトパフォーマンス向上のための具体的な改善案 • UI/UXの最新トレンドを取り入れた改善案 • サイトスピード最適化によるユーザー満足度向上 • SEO戦略の構想と実現のアドバイス
3. データに基づいた実践的なアクションプラン • 優先順位をつけて改善の提案 • ROIを最大化するための具体的なステップ

▼ご購入後の流れ

1. キックオフミーティング：目標設定と現状把握
2. Google Analytics権限の共有
3. 専門家による詳細分析（3-10営業日）
4. 分析結果報告
5. フォロー支援アップ（プランに応じて1～3回）

▼制作可能なジャンル

• ECサイト
• コーポレートサイト
• ランディングページ（LP）
• ブログ・メディアサイト
• SaaSプロダクトサイト

▼ 料金プランやオプション
【ベーシックプラン】30,000円基本的な分析と改善提案、1回のフォローアップ
【スタンダードプラン】50,000円 詳細な分析とUI/UX改善案、SEO提案、2回のフォローアップ
【プレミアムプラン】70,000円 全プラン含む分析と高度な改善提案、3回のフォローアップ
オプション：

• 追加フォローアップセッション：20,000円/回
• A/Bテスト設計支援：30,000円

▼暫定納期：契約後14営業日急ぎの場合は、別途ご相談ください（追加料金が発生する場合があります）
✨選ばれる3つの理由✨

1. 数百件の分析実績を持つプロフェッショナルが担当
2. 単純分析だけでなく、具体的な改善まで提案
3. フォローアップ付きで、確実な成果を追求

お客様の声：「分析後暫定実行で、3ヶ月で売上が150%アップしました！」

ご不明な点やカスタマイズのご要望がございましたら、お気軽にご相談ください。
あなたのビジネスの成功のために、データの力を最大限に活用いたします！

ご覧いただき、誠にありがとうございます。
このサービスでは、統計解析ソフトのRを使って
【集計/分析、グラフの作成】の代行を行います。

以下のようなお悩みありませんか？
▶︎ 2つのデータに差はあるのか？
▶︎ アンケートの結果から何が読み取れるのか？
▶︎ 売上が減少している原因は何なのか？

これらのお悩みを
統計解析ツールRを使って解決します。

↓具体的には以下のようなことを行います↓

◼️データの前処理
・欠損値の補完
・標準化
・データの並べ替え
・データのフィルタリング

◼️データの分析
・t検定
・重回帰分析
・クラスター分析(階層/非階層)
・決定木分析
・因子分析
・主成分分析
・時系列分析
・分散分析
・パス解析/構造方程式モデリング

◼️図/グラフの作成
・折れ線グラフ、棒グラフ他
・パスダイアグラム等

その他も内容に応じて、対応可能か判断いたしますので、
まずはお気軽にご相談ください。

売上データの活用にお悩みではありませんか？

出品情報をご確認いただきありがとうございます。
このプランでは、POSデータや売上実績データを活用した売上分析と改善提案を、下記のような方を対象に行います。

▼こんな課題をお持ちの方におすすめ

• POSデータを活用して売上を伸ばしたいが、データ分析の専門知識がない
• 具体的なアクションに落とし込める提案を求めている
• 売上分析や商品配置の改善を通じて店舗運営を効率化したい
  具体的には、下記のようなテーマでデータ活用を実現します。

▪️購買行動分析

• 買い合わせ分析: 顧客が同時に購入する商品のパターンを把握し、クロスセリングやプロモーション戦略に活用。
• 曜日・時間帯分析: 購買データを曜日や時間帯でセグメントし、ピーク時間帯やオフピークの売上向上施策を策定。

▪️顧客セグメンテーション

• RFM分析: 購入頻度、金額、最終購入日を基に顧客を分類し、ロイヤルカスタマーの特定と施策立案。
• 顧客ターゲティング: POSデータを基に顧客の将来的な価値を予測し、優先的にアプローチすべきターゲットを選定。

▪️新規顧客の定着化

• F2転換分析: 初回購入顧客を2回目の購入につなげるための施策を検討。
• 初回購入商品分析: 初回購入商品ごとに定着率を比較し、リテンション施策を策定。

▪️プロモーション効果分析

• キャンペーン効果測定: クーポンやセールの効果を購買データから評価し、ROIを分析。
• 価格弾力性の測定: 価格変動が販売量に与える影響を測定し、最適価格設定に役立てる。

どれかひとつでもご興味あるかたは、まずは簡単なご相談からお受けできます。
何が貴社にマッチしているか検討したい方は、お気軽にご相談ください。

★ 既存サービスや他の出品者との違い
これまで数十社以上のコンサルティングを経験してきました。そこで培った業界あるあるの課題とその解決のためのエッセンスを、貴社のビジネスにも活かしたいと思います。

また単純に結果の数値を共有するだけではなく、 アクションにつながること・企業自身が持続できること を大事にしています。そのため専門的な用語はなるべく減らして考え方を理解し、納得してアクションに繋げられる状態を目指します。

★ ご注意事項
分析の難易度によって納品期間とご料金は変動します。料金表の金額はあくまで参考値として見ていただくようお願いいたします。

- こんな方へおすすめ
　・データは持っているけどどう分析すればよいかよくわからない
　・やってみたい分析があるけど実行の仕方がわからない
　・分析結果について妥当な解釈ができているのか相談しながら分析を進めたい

- 業務内容
　お手持ちのデータに対して統計的仮説検定を行います。すでに「○○分析を行いたい」とご要望がある場　　
　合にはご希望の分析を提供いたしますし、妥当な分析の方法について相談しながら進めたいとのご要望
　の場合にはそのような形でのご相談も承ります。
　研究で取得したデータの分析や、なんらかの効果検証データの分析にお困りの方に対して、妥当性の高　
　い統計的仮説検定をご提供いたします。

- 出品者について
　出品者は企業研究職として神経科学・認知心理学・マーケティングなどの分野のデータに対する統計的
　仮説検定を実施しています。また、国立大学にて「心理学統計法」「心理学研究法」の講義を担当して
　おり、該当分野についての高い専門性を有しています。医療分野との連携において、論文にて分析を担
　当した経験もあり、幅広い分野について経験を有しています。

▼こんな方へオススメ
顧客データ、売上データを管理したいが、やり方が分からない方。
上記データを分析し、更なる売上向上を達成したい方。
効果的な資源投入で利益率を向上させたい方。

▼ご提供内容
現在のビジネスでの不明点や、進めたい方向をベースにご相談させていただきながらデータ分析を行います。
適宜相談しながら、必要なデータの整理、分析、ネクストアクションをご提供します。

▼料金プランと納期
どのプランでも提供させていただくサービスは同じです。
納期によって価格が変動します。

以下の業務において、人手が必要な際、ぜひご依頼ください。
迅速なレスポンスと、柔軟な対応を行います。
基本的には、以下におけるどのようなこともお受けできればと思いますので、
お気軽にお問い合わせください。

・データ処理
・データ分析
・レポーティング
*フルリモートでのご対応になります。

どうぞよろしくお願い申し上げます。

ビッグデータ分析やAIの活用などにご興味をお持ちの方を対象に、専門的なデータ分析による意思決定のサポートを致します。
データ分析って何？というご相談から、オリジナルAIの開発までデータ分析に関する様々なケースに対応いたします。

Google検索やTwitterなどのSNSを対象としたデータ収集も承ります。

【経歴】
大阪大学産業科学研究所　産業科学AIセンター特任助教
大阪大学発ベンチャー企業にて、AI開発担当取締役

データ分析と制度が高いAIモデル（Deeplearning, Machine learning）を作成できます。良いPOCを作成します。それに、クラウドスキルがあって、本番環境にデプロイとメンテナンスができます。データ エンジニアリングもできます.

私はkaggle エキスパートとオープンソースの貢献者です。
Kaggle: https://www.kaggle.com/astrung
オープンソースの貢献: https://github.com/RUCAIBox/RecBole/pull/1229

▼こんな方へおススメ
次のようなニーズがあるけれども方法がわからない方。
在庫予測、最適化
売上予測、最適仕入方法ご提案、売上最大化　等

▼ご提供内容
在庫予測と在庫が最小となるような仕入方法のご提案
売上の予測と売上が最大になるような仕入方法のご提案　等

▼ご購入後の流れ
まず貴社のビジネス、ごニーズ、取得可能なデータのヒアリングから始めさせて頂きます。その後速やかにデータ取得から、AI等を用いた分析と、ごニーズを満たす戦略のご提案をさせて頂きます。

解析したいデータ等がありましたら代わりに解析いたします。
t検定や多重比較といった統計検定から、
回帰分析、ロジスティック回帰、主成分分析、クラスター解析、判別分析等
データを解析してビジネス判断の一助となる解釈を生み出せると思います。

検定以外にも機械学習、ディープラーニングといった解析にも対応しておりますのでまずはご相談ください。

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。

分析をしても、左辺と右辺のデータに相関がない場合は、エラーになることがありますので、事前にエラーにならないかのチェックをします。
そのために、次のような作業を進めます。

1. ミーティングで方程式の左辺と右辺を決めます。
2. 日々のデータを提出いただきます。
3. 当方で分析をします。
4. エラーとなった場合は、報酬は発生しません。
5. エラーがない場合は、発注手続きをしていただきます。
6. レポートを作成、提出いたします。
7. プレミアムの場合、上記プランのデータについて、ご担当者様に分析方法をオンラインで指導いたします。

業務内容
データ分析のプロが、複雑な要因が絡み合うビジネス課題を解決するための分析サービスを提供します。数値データに対しては重回帰分析、カテゴリカルデータに対してはロジスティック回帰分析を活用し、データの影響要因を明らかにします。

さらに、データの要約・分類を行う主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析などの多様な手法も取り扱っております。お客様との相談を重ね、最適な解析手法をご提案いたします。

Pythonを使用し、解析結果は見やすく整理されたExcelファイルで提出します。

驚くべき洞察力でビジネス課題を解決し、集客力アップに貢献するデータ分析サービスをぜひお試しください。

基本的な統計的なデータ分析を行います。
最初に、お客様の「得たい成果」をお伺いし、実際のデータを見ながら分析アプローチを決定いたします。
（分析成果を出すことが難しくお受けできないと判断した場合はキャンセルとさせて頂きます）

●共通の成果物
・基本統計量（平均値、中央値、±3σでの外れ値）
・基本的な統計的分析（相関分析、重回帰分析、T検定、一元配置分散分析など

・説明変数の量が多い場合
　→説明変数が50以上と多い場合は、重回帰分析をしても有意な結果を得にくい場合が多いため
　　因子負荷量を確認しクロンバックのαなどから、因子を削減するなどの処理を実施いたします。

※サンプルサイズ（サンプル数）が100未満では、相関分析で有意な相関係数を
　導き出すことが困難なことが想定されるため、原則お受けしておりません。

主な分析方法は以下の通りです。

・基本的な分析 (度数分布、クロス集計、 正規分布、 非正規分布、平均値、 標準偏差、 サンプルサイズの計算、 相関など)、図表 (散布図、ヒストグラム､箱ひげ図など)

・ベイズ統計
・t検定、F検定、 U検定、クラスカルウォリスの検定、 フリードマン検定 カイ二乗検定/A/Bテスト
・多変量解析
・線形モデル
・尺度作成 (アンケート作成代行、 質問紙作成、 アンケート内容の相談､ 項目の信頼性の評価､ アンケートの分析)
・回帰分析(単回帰分析、重回帰分析、 パス図)
・主成分分析/因子分析/クラスター分析
・分散分散 (ANOVA)
・決定木
・予測モデル作成
・テキストマイニング
・SWOT分析/財務分析/RFM分析

使用ソフトは主にR、 Rstudio となります。 ※Rコードのお渡しも可能です。

概要

お手持ちのデータを下記の流れで分析します。

1. ご依頼者さまからデータのご提供

2. 案件毎に適したデータ分析を実施

3. 図表を含むオリジナルレポートにて結果をご報告

しっかりと連絡を取り、認識違いのないように進めてまいります。

分析について

分析手法や分析項目についてご希望がありましたらご指定ください。
特になければなるべく良い方法をこちらで検討します。

納品物

分析レポート（PDFファイル）

標準納期

基本はメニュー通りですが、ご依頼内容によって変動することがあります。

Python, R, Tableauなどを利用してデータ分析を行い、オンラインショップやビジネスの売上拡大をお手伝いします。

顧客分析、売れ筋商品分析、ABC分析、T検定、ABテストによるマーケティングなどを行います。また、可能な限りわかりやすく図などにしてご説明することを心がけています。

◯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。

強みや経験

データサイエンティストとして5年ほどの実務経験があり、AIモデルの開発やデータ分析を行ってきました。主にビジネスデータ及びビッグデータを活用した解析により、プロジェクトの成果を最大化してきました。また、BIツール開発に関する複数のプロジェクトを手掛け、その成果を企業戦略に活かしてきました。

具体的には、Python、R、および機械学習フレームワークを使用して、以下のような解析やモデル構築を行います。

• 基本的な統計検定全般
• データ分析
• データ可視化
• BIダッシュボードの作成
• 機械学習モデルの開発（ランダムフォレスト、決定木、ニューラルネットワークなど）
  モデルの構築とバリデーション

ターゲットとするクライアント

• 目的達成のために必要なデータの収集方法がわからない方。
• 手元にデータはあるが、その解析方法や結果のまとめ方がわからない方。

対応可能な課題

まずは一度お話ししましょう！

納品物

解析結果や考察を含むレポートを提出します。レポート形式はWORDファイルを基本としますが、クライアントの要望に応じて柔軟に対応します。

業務の進め方

リモートでのメールやオンラインミーティングを通じて、プロジェクトの目的やクライアントが最終的に知りたいことを把握します。提供されたデータをもとにデータセットの整理から統計解析、AIモデルの開発までを行い、解析結果と考察をレポートにまとめて提出いたします。

お手持ちのデータに対して、データ可視化・分析・予測モデルの構築をを実施します。

・データは収集しているけれど、有効に使えていない。
・データをグラフなどで可視化してみたものの、何をくみ取ってよいかわからない。
・実際にデータを使ってどれほど予測できるかを試したい。
といった、お悩みに答えます。

ビジネスや私生活に生かしたい方など、まずはお気軽にご相談ください。

データ分析関連での過去実績
【査読付論文】
2報
【学会発表】
国内外多数

商品説明:

FX52年分データは、長期間にわたる外国為替市場のデータを網羅した貴重な情報です。
このデータセットには、過去52年間の為替レート、市場トレンドなどの詳細な情報が含まれています。
商品項目は、日時、始値、高値、安値、終値、出来高の構成になります。

取扱銘柄て:
AUD/CAD AUD/JPY AUD/NZD AUD/USD
EUR/CAD EUR/CHF EUR/GBP EUR/JPY EUR/USD EUR/AUD GBP/USD GBP/CHF GBP/JPY NZD/USD USD/CAD USD/CHF USD/JPY USD/MXN USD/TRY CAD/JPY CHF/JPI

主な特徴:

52年間の為替市場データ: 過去の市場動向を理解するために、52年分のデータを収集して来ました。

多様な通貨ペア: 主要通貨ペアからエキゾチックな通貨ペアまで、幅広い通貨ペアのデータが含まれています。

技術分析やデータ研究に最適: データ解析、バックテスト、市場トレンドの研究など、さまざまな用途に活用できます。

この商品は、金融機関、投資家、アナリスト、研究者、そしてトレーダーにとって貴重なリソースとなることでしょう。
過去の市場の動向を研究し、将来のトレンドを予測する際に役立つこと間違いありません。

年数について
銘柄により年数が少ない物もございます。
1972年1月4日〜2023年8月4日11時32分までのデータになります。

相談次第で最新の情報を取得する事も可能（一部の銘柄は不可）

金額について

基本料金はシステム利用料として全ての銘柄で必要になります。

料金はレコード量×0.1円とさせて頂きます。
日足以上は固定¥14.500円
最新情報（2023年8月4日11時32分〜）はレコード量×1〜5円で計算致します。
こちらに基本料金を足した金額になります。
※金額交渉可、将来再度購入や大量購入など将来性のあるお客様には値引きさせて頂きます。
※購入は部分的データは対応しておりません。

納品方法
納品方法はCSV「Excel version」にて納品になります。
※Excelでそのまま使用やCSVメモとして他サービスにインポートできます。

その為
こちらの商品は、個人使用のみとなります。
※法人の場合要相談

データ分析などを用いて課題を解決します。
まずは一緒に課題を明確にするところから始めます。
次に分析設計を行い分析に必要なデータ（定量・定性問わず）を確定し収集します。
そして集めたデータを分析し課題を解決する施策を企画します。
その後は実行支援、実行した施策の検証までを行います。
ご希望があればその後も上記のサイクルを回し続けていきます。
また一連のサイクルを自走できるようになるための支援も別途行います。
※過去ご依頼例（ランサーズ以外含む）
・事業推進支援
・マーケティング支援
・データ分析支援

1. マーケター向けの分析ツールです
2. ABテストによる効果の検定を行うエクセルツールです
3. 例えば、施策実施前・後と閲覧数・コンバージョン数をコピペします
4. すると、施策が効果を表す確率を計算できます
5. この確率から施策の効果を判断します
6. 効果が確認できなければ、その施策は破棄。施策の最適化を推進します
7. また、PDCAのチェックが数秒でできますので、PDCAが高速で回せます

・データクリーニング
いただいたデータを掃除し、データ分析に適切な形に直します
・データ編集
クリーニングしたデータをデータ分析に適切な形に直します
・データ分析
PythonやSQLを使用し、データ分析を行います
・ビジュアリゼーション
解析したデータをグラフに出力します
・レポート/スライド作成
出力したグラフを使用し、好みの形でアウトプットします。