データ分析・解析(クラスター分析)の依頼・外注

論文を書いていて、こんなお悩みありませんか？

「どんな統計解析をしたらいいのかよく分からない」
「忙しくて統計学を勉強する時間がない」
「解析結果をすぐに知りたい」
「統計解析について専門家に相談したい」

そんな研究者の方々をサポートするため、アカデミックラウンジでは次のような統計解析サービスをご提供しています。

サービス① 統計解析を代行
エクセル表のデータをお預かりして、グループ間の比較、相関関係、多変量解析など、目的に合った統計解析を行います。

・データの分布（正規性の検定、データ変換など）
・グループ間の比較（t検定、分散分析、多重比較など）
・相関関係（直線回帰、重回帰分析、曲線のあてはめなど）
・多変量解析（主成分分析、判別分析、因子分析など）

サービス② 統計解析のご相談
「どんな解析をしたらいいのか分からない」「まずは自分が持っているデータについて詳しく説明したい」という方は、オンラインでご相談いただけます。

サービス③ 解析方法の記述
実施した統計解析の方法を説明する詳細なレポートを、日本語または英語で作成します。論文の「研究方法」を記述することを想定したレポートですので、論文執筆にそのままご利用いただけます。

＼このサービスを選ぶメリット／

メリット① 最短24時間で納品
ご購入完了後、最短で24時間以内に結果を受け取ることができます。「研究結果を早くまとめたい」「締め切りが迫っている」というときでも、すぐに解析結果が分かります。

メリット② 博士研究者に相談できる
これまで30本以上の論文を筆頭著者として執筆してきた博士研究者に直接相談できるので、論文が受理されやすい解析に仕上がります。

グラフの作成をご希望の方は、こちらのサービスをご利用ください。
「グラフ作成サービス」
https://www.lancers.jp/menu/detail/1276130

さまざまなご依頼に臨機応変に対応することを心掛けていますので、まずはお気軽にご相談ください。

「データの傾向を統計学的に解析したいけど、良い方法が分からない」
「忙しくて統計学を勉強する時間なんてない」
「解析結果をすぐに知りたい」
「統計解析について専門家に相談したい」

そんなデータ解析にお困りの方々をサポートするため、アカデミックラウンジでは次のような統計解析サービスをご提供しています。

サービス① 統計解析を代行
エクセル表のデータをお預かりして、グループ間の比較、相関関係、多変量解析など、目的に合った統計解析を行います。

・データの分布（正規性の検定、データ変換など）
・グループ間の比較（t検定、分散分析、多重比較など）
・相関関係（直線回帰、重回帰分析、曲線のあてはめなど）
・多変量解析（主成分分析、判別分析、因子分析など）

サービス② 解析方法のご相談
「どんな解析をしたらいいのか分からない」「まずは自分が持っているデータについて詳しく説明したい」という方は、オンラインでご相談いただけます。

＼このサービスを選ぶメリット／

メリット① 最短24時間で納品
ご購入完了後、最短で24時間以内に結果を受け取ることができます。「結果を早くまとめたい」「締め切りが迫っている」というときでも、すぐに解析結果が分かります。

メリット② 博士研究者に相談できる
これまで30本以上の論文を筆頭著者として執筆してきた博士研究者が対応するので、説得力のある解析結果が得られます。

サービス③ レポート作成
ご希望の方には、解析結果を分かりやすく解説するレポートを、WordまたはPowerPointで作成します。

なお、本サービスには、回帰分析や分散分析などの統計解析は含まれておりません。統計解析をご希望の方は、下記のサービスをご利用いただきますようお願い申し上げます（お問い合わせいただければ、合わせてお見積りいたします）。

「統計解析サービス」
https://www.lancers.jp/menu/detail/1276131

医療系大学で教員をしています。解析手法の引き出しはたくさん持っています。ざっくりとした考えをお持ちのクライアント様からご依頼をいただけると嬉しいです。

研究の専門分野は、統計解析、ビッグデータの解析、及び予測モデルの構築であり、10年以上にわたり、主に医療関連データなどの統計解析を行ってきました。

医療従事者として医療現場での実務経験もあります。実験データ、臨床データ及びビッグデータを使った解析により、学会発表や論文執筆（英文・和文）の経験を持っています。

2022年12月から2024年1月にかけて、アンケート調査会社の依頼にて、医療に関連するアンケート調査の統計解析計画書の作成ならびにデータ分析の経験があります

具体的には、以下のことを行えます。

1. データ解析:
   PythonやRを用いて、統計解析およびデータマイニングを実施することができます。特に、データの前処理、解析、モデル構築、結果の解釈において力を発揮できると考えています。具体的には、PythonやRを使って次のような統計解析や機械学習モデルを構築することができます。

・群間の有意差検定全般
・クラスター解析
・主成分分析
・重回帰分析
・多変量ロジスティック回帰分析
・生存時間分析（カプランマイヤ―曲線の作成、ログランク検定、Cox比例ハザードモデル）
・時系列分析（トレンドや周期性の分析、未来予測、異常検知など）
・各種機械学習モデル（決定木分析、ランダムフォレスト回帰・分類、サポートベクターマシーン、ニューラルネットワークモデル）の構築とバリデーション（ブーストラップ、k分割クロスバリデーション）

2.オミクス解析
・大規模な遺伝子発現データセットからエンリッチメント解析やパスウェイ解析による洞察
・副作用報告データベースからデータ抽出し、統計解析(多変量ロジスティック回帰分析による報告オッズ比算出)

3.SQLによるデータベース構築と解析
・日本の医薬品副作用報告データベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。
・MIMIC-IVデータベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。

• 具体的な納品物
  解析結果や結果の考察をレポートにまとめ、提出します。
  レポートはWORDファイルなどを想定していますが、可能な限りクライアント様のご希望に応じます。

• ご依頼いただいてからの業務の進め方
  メールなどで打合せを行わせていただき、その際に目的などをご教示いただきたいと思っています。
  データセットを提出していただき、こちらでデータセットの整理や統計解析を行い、考察を含めてレポートとして提出いたします。

【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。

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

アンケートなどの調査データ（ローデータも可）をご提供いただければ、集計・グラフ作成・レポート作成まで一貫して対応 いたします。

■ こんな課題はありませんか？
✔ アンケートを実施したものの、集計や分析の方法がわからない
✔ 結果をスピーディーに分析し、知見を得たい
✔ アンケート結果を「見える化」したい
✔ データから事実を導くだけでなく、仮説やアイデアを抽出したい
✔ エンドクライアントへの報告会でうまく説明できるか不安なので代行してほしい

■ 業務の流れ
① 基礎要件の確認
調査名・目的
調査方法（例：インターネットリサーチ）
回答者数（サンプルサイズ）
設問数
作成するレポートのイメージ（形式やページ数など）

② お見積り・発注条件の確認
実施内容、金額、納品スケジュールを調整
※必要に応じてヒアリングを実施いたします

③ 集計・レポート作成
ご依頼内容に基づき、データ集計とレポート作成

④ 納品
期日までに成果物をご納品
■ 納品形式
ご希望のフォーマットで納品可能です（例：Excel、PowerPoint、PDF など）

■ アウトプット例（パワーポイント 20～25ページ程度の場合）
📊 設問ごとのグラフ・表のまとめ（コメント付き） → 約15ページ
📝 フリーコメントの言語分析（共起ネットワーク分析） → 約2ページ
🔍 仮説検証（クロス集計＋深掘り分析） → 約4～5ページ
📌 全体のまとめ → 1ページ

■ 実績例（類似案件）
某大手金融会社の商品アンケート分析・レポート作成
ストリーミングデバイスの需要調査・分析・レポート作成

■ お見積り・ご相談について
ご要望の内容に基づき、お見積りを提示いたします。
まずはお気軽にご相談ください！

• こんな方へおすすめ
  　・持っているデータの分析方法がわからない
  　・分析する時間がない
  　・どうやって分析したら良いかわからない

• 業務内容
  まずは分析をした結果どんなことがわかるようになると嬉しいかを教えてください
  どの方法が良いかわからなくても一緒に分析方法を決めることもできますのでご安心ください。
  また、この分析方法がいいなどの指定がある場合は対応しますので教えていただければとおもいます
  ご希望があればデータの見方やコードの解説までさせていただきます！

• 出品者について
  フリーランスとして独立する前は、企業と提携しながらアプリ利用者の顧客分析を行い、ユーザー行動のデータ解析など行っていました。
  また、統計ソフトRを用いた心理調査や統計分析の経験もあり、データに基づいた意思決定をサポートするスキルを持っています。
  データについて何もわからないところからサポートいたしますので、お気軽にお声がけください！
  対応できる分析も幅広い方だと思いますので、これもできる？など聞いてくださると嬉しいです！

**毎日毎日、膨大な量のExcelの入力に時間をとられて残業続き・・・**
**手作業による入力ミスや集計ミス…**
ファイルの肥大化によるパフォーマンス低下

「Excel業務のストレスを解消しませんか？」

反復作業の自動化：​日々の煩雑な手作業を自動化。これにより、作業時間を短縮し、ミスを防ぎます。​

データ分析と視覚化：​大量のデータを迅速かつ正確に分析し、見やすいグラフやダッシュボードで可視化。意思決定の質とスピードを向上させます。​

カスタムテンプレート作成：​貴社の業務内容に合わせたExcelテンプレートを作成し、作業の効率化と標準化を実現します。

​Excelの自動化を導入することで、企業に以下のような効果があります。​

作業時間の大幅削減：​繰り返しのデータ入力や集計作業を自動化することで、従業員の作業時間を短縮し、生産性を向上させます。​

入力ミスの減少：​手作業による入力ミスや計算ミスが減少し、データの正確性が向上します。​

作業負荷の軽減：​自動化により従業員の作業負荷が軽減され、より重要な業務に集中できる環境を提供します。 ​

業務プロセスの標準化：​自動化により業務プロセスが標準化され、品質の均一化と効率化が図れます。​

コスト削減：​効率化により、人件費やその他の経営コストの削減が期待できます。

活用例

債権債務管理の効率化
グラフ・ピボットテーブル作成自動化
アンケートの集計や資料作成
生産実績・損益管理をサポート
等々、Excelを活用した業務自動化が多岐にわたる分野で使うことができます。

データはあるけど解析できない方におすすめ

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。

1. こんな方にオススメ
   ・画像データを活用して業務効率化を図りたい方
   ・論文執筆や研究において、画像解析が必要な研究者の方
   ・商品画像や診断データなどの分類・認識モデルを作成したい方
   ・AIを活用した画像解析の新しい活用法を模索している企業・個人

2. ご提供内容
   ・画像認識: 対象物の検出や分類（例: 人物、物体、シーン）
   ・画像予測: AIモデルを用いた将来の傾向予測（例: 病理学的画像解析）
   ・データ前処理: 画像データの加工、ノイズ除去、フォーマット変換
   ・レポート作成: 解析結果を分かりやすく可視化・説明

3. 製作可能なジャンル
   ・医療・生物学（例: CT画像、顕微鏡画像の解析）
   ・製造業（例: 製品の異常検知、品質管理）
   ・教育・研究（例: 学習教材の画像解析、データ可視化）
   その他ご相談に応じて対応可能

▼こんな方におすすめ
・大学院生や若手研究者で、研究計画書作成や論文執筆の経験が浅く不安な方
・看護・医療系分野を中心に、自然科学・社会科学・工学・人文系など幅広い分野で研究を進める方
・英語論文への投稿や国際学術誌の査読対応を円滑に行いたい方
・研究進行管理や時間確保に悩み、効率的に成果を出したい方
・学会発表やポスター制作など、研究成果の効果的な発信方法を探している方

▼ご提供内容
・研究計画立案サポート：アイデアの整理、研究目的・仮説設定、倫理申請書類へのアドバイス
・データ解析・統計コンサルティング：最適な解析手法の選定、ソフトウェア活用法、結果の解釈支援
・質的研究支援：インタビューガイド作成、逐語録整理、カテゴリー化・テーマ抽出サポート
・英文論文執筆・校正：論理的構成、文法・表現ブラッシュアップ、ジャーナル規定準拠の確認
・査読対応サポート：査読コメントの整理、的確な修正方針立案、レスポンスレター作成補助
・進行管理・スケジュール調整：タスク管理、優先度付け、目標達成までの継続的なフィードバック
・学会発表・ポスター作成支援：スライド改善、発表練習、質疑応答対策
・研究テーマ探索・キャリア相談：興味領域の探索、分野横断的情報提供、助成金・キャリア戦略アドバイス

▼ご購入後の流れ
ご相談内容のヒアリング（チャットやビデオ会議等で現状・ご要望を確認）
サポート範囲・目標の明確化及びお見積り提示
契約成立後、研究計画案や論文草稿等の資料共有
作業進行（解析方法の提案、英文校正、発表資料改善など）
定期的なフィードバック、疑問点への対応
成果物（論文、発表資料など）の完成・納品

▼制作可能なジャンル
・看護・医療学を中心に、医学、保健学、理学療法、作業療法、栄養学、薬学などの医療関連分野
・社会科学、人文科学、自然科学、工学分野など、学際的な研究テーマにも対応可能
・質的・量的研究、混合研究法、ケーススタディ、レビュー論文など、多様な研究手法に対応

▼料金プランやオプション
・基本プラン：研究計画ブラッシュアップ、簡易的な英語校正など、限定的なサポート
・拡張プラン：データ解析、統計相談、質的分析サポート、英文校正強化、査読対応サポートなど
・オプション：学会発表準備、ポスター制作支援、キャリア相談、研究進行管理コーチング
※ご要望に合わせて個別見積もりやカスタムプランも対応可能

▼納期
・ご依頼内容や分量・難易度によって変動します
・短期的なアドバイス（数日～1週間程度）から、中長期的な伴走支援（数週間～数ヶ月）まで柔軟に対応
・納期に関するご希望は、事前のご相談で調整可能

以上を通じて、研究計画段階から論文掲載・学会発表まで、現役大学教員が一貫したサポートを提供し、研究者の皆様が着実に成果を出せるようお手伝いいたします。

本パッケージをご覧いただきありがとうございます。
猫好きの研究者CodeCatStatsと申します。
皆様がお持ちのデータについて、R言語経験10年以上の博士研究者が
データ分析、データサイエンス、データアナリストとして、皆様のデータの解析をお手伝いします。
またRでの図化には自信がありますので、得られた結果を論文、学会発表用にきれいに美しく仕上げます。

・群間の有意差検定・分散分析
・多変量解析
・ランダムフォレスト回帰分析・分類
・生存時間分析
・モデルの構築とバリデーション
ビッグデータの解析もお任せください。

まずはメッセージでご相談ください。
使用ソフトは主にRstudio,VSCode となります。 スクリプトの提供も可能です。
Pythonでの解析も可能です。
得られたデータの解説や、PowerPointなどでまとめる（オプション）こともできます。

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

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。

業務内容

大量のデータの扱いに困ってはいませんか？
膨大で複雑なデータを集計・解析・分析し、分かりやすく見やすい表とグラフにいたします

＜納品までの流れ＞

1. ご相談

まずは、次の項目を教えてください。
・データの概要
　全体を見せていただくことが望ましいですが、代表的な部分を一部でもお見せください。ご相談のみの場合でも、秘密は厳守いたします。
・データから知りたいこと
　どのような分析を行ってほしいか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。
・納品のイメージ
　どのようなグラフがほしいか、報告がほしいのか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。

2. 無料調査

このパッケージで対応可能かどうか、対応可能な場合の費用はいくらになるか、無料で調査し、ご報告いたします。（納期外のなりますので、状況により多少のお時間をいただきます。）

3. お見積り

このパッケージで可能な場合は、必要な作業量から、工数と料金を算出いたします。
お見積りの段階では、必要となる時間数と単価をお示します。基本単価は3,000円／時間です。
＜例＞
データクレンジング　　3時間
解析プログラミング　　3時間
グラフ作成　　　　　　2時間
　　　計　　　　　　　8時間　×　3,000円/時間　＝　24,000円（税抜き）
※ 途中、想定を超えた作業量が発生する場合は事前にご説明・ご相談の上、工数の修正をお願いいたします。

4. 発注

お見積り内容・条件を承諾・発注していただいた後、作業を実施します。

5. 成果品

解析・分析後の集計表・グラフをエクセル・Google Spreadsheetなどの形式でお納めします。
再利用しやすいようにGoogle Colaboratoryでの納品も可能です。

6.納品完了

成果品の内容をご確認していただき、最終納品完了となります。

注目するデータが、どのような要因の影響を受けているかを分析することができます。
注目するデータが数値の場合は重回帰分析、有無などの場合はロジスティック回帰分析を用います。
要約・分類の手法である主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析にも対応できます。
解析手法については、相談いただいた上で適切な手法を提案します。
解析結果はRマークダウンを用いて、Wordにて提出します。解析報告書のサンプルは、上画像内の右上のアイコンから閲覧できます。

取得された大切なデータを有効に活用するため、あるいはRへの理解を深めるためのお手伝いができればと思います。
ーデータを取ったものの、忙しくて解析や可視化に手が回らない。
ー論文投稿や学会を控え、解析や可視化を手伝ってほしい。
ーデータ解析や可視化が、Rで出来ない。
ーこのデータから何が言えそうか、見当がつかない。。

データの大まかな内容とアウトプットのイメージを頂ければ、Rでの統計解析や図の作成を検討させていただきます。
解析結果に対しコメントさせて頂きます。
Rのコードの納品（コード説明）もできます。

※例
・ヒストグラム
・時系列の折れ線グラフ
・散布図
・主成分分析
・相関行列
・対応のある2群t検定
・対応のない2群検定
・3群検定
・相関係数(Pearsonの積率相関、Spearmanの順位相関)
・コレスポンデンス分析
・共分散構造解析
・重回帰分析
など。
他の統計解析をご希望の場合も、お気軽にお問い合わせください。

※納品物例
・解析結果（Word, Excelなど）
・作図データ（.jpg, .png, .tiffなど ）
・ご希望の方にはコード(.R, .Rmd, .txtなど)※コードの説明記入も可

追加料金が発生する場合
・コード作成が高度
・解析作業の前のデータ整理が必要
・考察などまとめ資料が別途必要
・解析・作図数が多くなった
など。

ご提供内容

・数多くの臨床試験・観察研究や疫学研究に携わりつつ、様々な職種の方に教育セミナーを実施してきた生物統計家が専属となりサービスを提供します。

・学術論文誌に掲載されている数多くの論文と同様の解析を行うことはもちろん、新たな視点を与えるために最先端の統計手法まで幅広く対応致します。

ご購入後の流れ

1. ご依頼内容に関する打ち合わせ（E-mail、電話、オンライン会議、直接面談）
   まずはじめに、ご依頼の内容を確認させて頂き、サービス提供までの具体的なスケジュールや成果物のイメージについて共有します。

2. データの受け渡し
   電子ファイル等を通じてデータの受け渡しをさせて頂きます。この際に、プロジェクト単位での秘密保持契約の締結も対応致します。

3. 解析作業開始
   ご依頼に応じて解析サービスを実施致します。途中の経過報告や計画の修正に関しても検討致します。
   ＊定期的な面談も対応いたします。

4. 納品・フィードバック
   成果物がある場合には納品を行い、ご依頼者様にレビューをして頂きます。

料金プランやオプション

表示されている料金プランについては一例です。研究費などの予算に応じたディスカウントも検討させて頂きますので、お気軽にご相談ください。

納期

可能な限りご要望に応じて納期を設定させて頂きます。お急ぎの場合には事前にご連絡頂けますと幸いです。

Excelなどで用意して頂いたテーブル形式の生データを分析します（アンケートの集計もOK）

基本統計・記述統計のほか、群間の差の検定、多変量解析、データマイニング、生存時間分析、などが可能です。

解析の難易度のほか、データクレンジング(ゴミデータや欠損値の処理)が必要かどうか、作図が必要かどうか、レポートの形式(簡易・正式)、データ量などによって料金は変化します。

● こんな方へおススメ

• 電気代が高い、1円でも安くしたい
• 自分の電気の使い方に合わせた節電方法を知りたい
• CO2削減のために行動したいけど何をしたらいいか分からない
  ● ご提供内容
• 家庭・事務所の電力データを取り込んでグラフ化し、どこに削減余地があるのか、どれだけ削減できるのかを提案します。
• ご要望ございましたらCO2削減量も提示します。
• 入手可能な電力データによって提案できることが異なります。入手可能なデータについてご相談させていただきます。
• Switchbotのスマートプラグ等を用いて電力データを計測することも可能です。購入に踏み切れない方も、レンタルで計測対応も可能です。
  ● ご購入後の流れ
• ご要望を理解するため、可能であれば簡単なWeb打ち合わせをさせてください。
• 難しい場合はメールでのやり取りでも結構です。
• その後、データ提供いただき分析結果を提示いたします。

こんな方へおすすめ
•データ解析がよくわからない方

納品物
•csvファイル、jpgファイル、パワーポイント

納期
•基本的に7日ですが、解析により変動します

ご覧いただき、ありがとうございます。

「手軽に・誰でも・安価に」をモットーに、資料作成・調査、データ分析、ツール・マクロ作成、見える化（ダッシュボード作成）から本格的なコンサルティング（現場改善活動等）まで、幅広く支援しております。

下記、これまでの実績・略歴となります。

＜実績＞
・品質管理に関する数値のダッシュボード化（2021年7月　ユーザー：東証一部上場B2Bメーカー様）
　…年間削減工数1500H超
・生産管理に関する数値・ビックデータのダッシュボード化（2021年12月　ユーザー：東証一部上場B2Bメーカー様）
　…年間削減工数1000H超

＜略歴＞
・国立大学　大学院工学系専攻 卒業
・B2B電機メーカー（ファブレス）にて、品質管理部門・生産管理部門に所属。
　ベンチャー・中小企業様向けにツール開発、システム設計、データ分析、現場のコンサルティングを行う。

＜稼働時間＞
平日夜および休日に在宅ワークをお受けしております。

いただいたご要件に関しましても、改善できそうな点など様々にご提案させていただき、「真のニーズ」にマッチした成果物を納品させていただきます。

ぜひお気軽にご連絡ください。

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

▼こんな人におすすめ
新しく製品を作りたい or 設計中の製品がある

▼対象とする課題
構造によって製品の性能が大きく変化する。どのような構造が最適なのか知りたい。

▼提供価値
既存データがある場合、分析によって最適パラメータを算出します。
既存データがない場合、どのような条件で試作・テストを行えば効率よく最適化できるかを提案します。

▼適用可能な条件
対象とする製品の形状がある程度固まっている必要があります。
（データ分析では、寸法などをパラメータとして扱います）

つまり、全く作りたいものの形状が見えていないけど、とりあえずなんかいいものを提案してくれ
のような依頼にはお答えできかねます。

・こんな方にお勧め
大学や大学院に在籍の方で、論文作成の補助を求めておられる方

・専門分野
教育、国際比較、定量的分析、定性的分析

まずはご相談いただけると幸いです

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

まずはご相談下さい。（一旦商品のみ投稿させていただきます。）

こんな方にオススメ

• 市場の動向や競合の戦略が不明確で、需要の見積もりが難しい
• コロナ禍の影響で、販売チャネルや顧客のニーズが変化している
• 過去のデータやトレンド分析だけでは、将来の売上を正確に予測できない
• 売上予測の方法やツールが統一されておらず、各部署や担当者によってバラつきがある　など
  以上の様な課題をお持ちの方

ご提供内容

• 統計解析のプロによる数理・統計学・AI等を用いた予測精度の高い予測モデルの構築

ご購入後の流れ

• 事前準備：お客様よりヒアリングを行い、最適な分析手法と分析に必要なデータの選定を行います
• データ準備：分析手法に即したデータの収集（調査が必要な場合は別途、調査費用が発生します）
• モデル構築：統計解析のプロがテーマに即したデータ加工と分析を行い予測モデルを構築します
• レポート作成：予測結果のまとめ、報告書の作成を行います

対象ジャンル

• 消費財、耐久消費財、流通・小売

料金プラン

• 既存品１カテゴリー70万円(税抜)から　※分析手法・ボリューム等によって異なります

納期

• データを頂いてから14日から２カ月間　※分析手法・ボリューム等によって異なります

▼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。

東大出身。専攻は社会心理学。再受験をし、現在医師免許を目指し勉強中の傍ら、統計検定準1級を最優秀成績賞で取得。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。

これらの経験を活かし研究や分析初心者の方向けに、RならびにPythonを用いた統計解析のお手伝いをいたします。

特に医療、人事、アンケート調査などの社会調査データの解析には強みがございます。

解析のほか、その解釈を元にしたプレゼン資料作成もオプションでご対応させていただきます。

業務経験のある業界・分野:
医学研究、自動車部品、人事領域、物理(フーリエ解析)、統計学講師

経験手法例:
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、クラスター分析

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。

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。

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。

ヒアリング
プログラミング
納品

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。

SQLのエラー修正～作成まで幅広く行います。
必ずヒアリングの時間を設けますので、ご連絡ください。

当サービスをご覧いただきありがとうございます！

当サービスがオススメの方
こんな方にオススメです！
「データ分析を行いたいけれど、何から始めればいいのか分からない。。」
「教師あり学習を聞いたことがあるから、データを活かしたい。」
「データはあるのに、何も意思決定に利用できていない。。」
「統計的な分析を依頼してみたい！」
などなど、お気軽にまずはご相談ください！

サービス内容
Pythonを用いて教師あり機械学習により、データを分析いたします！
納品形式は、データ分析結果をレポートとしてお渡しいたします。
データは企業や個人の成長において非常に貴重な資産ですが、その価値を最大限に引き出すお手伝いを致します。

分析手法の例
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・決定木モデル
・k-NN法
・SVM

お取引の流れ
①お見積りのご相談
お気軽にご相談ください！
「データ分析で何をやりたいか決まっていない」、「データが適切に集まっているか不安」などお気軽にご相談ください。

②データ分析に必要なデータの受け取り
事前にご相談し、必要なデータを送っていただく形になります。データがまとまっていない場合でもお気軽にご相談ください。
基本CSV形式を想定しております。

③データ分析開始
分析目的、仮説を明確化しデータの前処理と分析を行います。

④データ分析結果のまとめ
レポート形式にておまとめします。
pdfファイルもしくはpptx形式になります。

⑤結果の確認後、納品
結果のご確認になります。疑問点等ありましたらお気軽にお聞きください。
修正は基本的に1回のみになります。

まずは、お気軽にご相談ください！

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。

あらゆるデータから特徴を見つけ現状の利益とリスクを洗い出し、利益に結び付けます。　
解析手法については、相談いただいた上で適切な手法を提案します。

例）製品の製造ラインの評価データの解析、プロセスウィンドウの同定、評価結果の効果検定、不具合の要因分析、寿命評価、将来の予測、多変量解析によるデータの相関、金融データから優位性の探索等

解析結果は、Microsoft Power Pointにて提出します。表形式の数値については、Excelに出力することもできます。

▪️どんな人に
・意思決定の根拠が見つからない方
・データドリブンな意思決定を行いたい方

▪️何をするか
・データを用いた示唆だし
・示唆を出すためのデータ収集
(顧客インタビュー含む)

▪️成果物
・エクセル(csv)データ
・パワーポイント

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。

現役大学教員が様々な質的調査の分析アドバイザリーサポート、解析ソフトの操作方法レクチャー、スーパーバイズ、分析代行にご対応いたします。

以下、具体的な対応範囲です。

1. テキストマイニング
2. キーワード抽出（出現頻度）
3. グラウンディド・セオリー
4. 研究・分析デザイン
5. M-GTA（修正版グラウンデッド･セオリー･アプローチ）
6. KJ法
7. エビデンスに基づいた質的研究の支援
8. エスノグラフィー　など

分析ソフトは以下が対応可能です。
・KHコーダー
・NVivo
・MAQQDA

※この他にも部分的なご依頼（コーディングのみなど）も承っております。
※分析のご依頼については基本的に質的分析専門のソフトを用いて実施します。

部分依頼についての具体的なものを以下に記載いたします。
・グループ・カテゴリ編成提案
・コーディング
・データのスクリーニング（欠損値の除去など）
・政府統計等からのデータ収集作業

【Lancers Rising Star獲得！】

活用されずに眠っている大量のデータ…
それらを活用して売上UPまたはコスト削減できたら！と思いませんか？

エクセル、Python、Rを用いた様々なデータ分析を承ります！

ちょっとしたデータから、ログ等のビックデータまで、何でもok。

お気軽にご相談ください。

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。

▼おすすめしたい事業者様
・データを持っているが、活用できていない方
・データを活用したビジネス上の課題解決をご検討されている方
・今後も定期的に同様のデータ分析結果を出力するプログラムを作成したい方

▼ご提供内容
お持ちのデータを分析し、分析結果レポートにまとめてPDFでご納品します。分析結果には、データを集計したグラフと、分析結果の要約コメントや結果に対する当方の見解を記載します。
スタンダードまたはプレミアムの場合は、統計学や機械学習を活用した分析モデル (分析に用いたPythonコード) を納品します。今後も同様のデータを収集する場合に、ご自身で同様の分析結果をPythonというプログラミング言語にて出力できるプログラムとなります。

▼流れ

1. 依頼内容の確認、納期・予算の相談
2. ご依頼者さまからデータのご提供（データの内容がわかる資料を含む）
3. データ分析を実施
4. 分析結果レポートのご納品
5. (スタンダードまたはプレミアムの場合) 使用した分析手法をご自身で再現できる分析モデル(Pythonコード)のご納品
6. (プレミアムの場合) メッセージ機能を通じ、お手持ちのパソコンにPythonプログラムを実行する環境を構築するサポート実施

▼対応可能な分析手法
・単純集計
・クロス集計
・回帰分析 (単回帰分析、重回帰分析)
・決定木分析
・クラスタリング
・相関分析
※分析手法はご指定がなければ、当方で最適な方法を選択いたしますのでご安心ください

▼納期
基本的にはメニューの通りですが、ご依頼内容によって変動することがあります。

▼その他
見積もり相談は無料でさせていただいています。
データ量や集計・分析内容に応じて、納期や金額は変動する可能性があります。
まずはお持ちのデータ、解決したいビジネス課題、希望する分析内容をお伝え下さい。
どういった分析を行うのが良いかわからない場合は、ヒヤリング内容を基にご提案いたします。

◯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。

客観的な第三者意見を聞きたい方

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。

なんとなく保存しているけど全く活用できていないデータありませんか？
それらのデータを統計的手法で分析すれば今まで見えていなかった様々な傾向、特徴、長所短所そして問題点等々が見えてくるはずです。
研究機関にてビックデータ分析の専門家として勤務した経験を活かし、単純な平均、分散、相関関係等からクラスター分析、時系列分析等高度な手法まで対応し、それらの結果の丁寧・詳細な解説まで対応します。

<お試し>
30項目、1000データ長まで。納期最長3日。
システムの都合上10000円と表記されていますが、内容によって値引きいたします。
各項目の平均値、分散、各項目間の相関係数。時系列データの場合は周期分析。
上記からわかることと、より詳細な分析を行った場合にわかりうることをA4両面1,2枚程度の文量にまとめて報告します。
簡易的な報告書、大学のレポート課題等にどうぞ。

<本格的>
100項目、10000データ長まで。納期最長2週間程度。
クラスター分析、ロジスティック回帰分析、ウェーブレット解析等高度な統計手法を用いたデータ分析とそれらからわかることを丁寧・詳細に報告します。
業務データの分析にどうぞ。

<プロフェッショナル>
データ量無制限。納期1ヶ月程度。
クライアント様と緊密にやり取りしながら高度かつ詳細なデータ分析業務を行います。
業務内容、コミュニケーションツール等は応相談です。

基本的には、主にディープラーニングを用いたシステムを想定しております。

提供させていただくことが、考えられる例といたしましては、

①不動産価格の適正価格算出ツール
国土交通省の『不動産取引価格情報取得API』などからデータを取得したり、大手不動産をサイトの情報をスクレイピングすることにより、適正価格の設定や、利益の最大化、営業戦略の立案などに寄与するオリジナルシステムの設計に協力させて頂くことが可能です。

②賃貸不動産価格の適正価格算出ツール
大手不動産をサイトの情報をスクレイピングすることにより、適正価格の設定や、利益の最大化、営業戦略の立案などに寄与するオリジナルシステムの設計に協力させて頂くことが可能です。
また、エンドユーザー様の声を収集し、形態素解析、感情分析などの技術により、顧客価値の最大化を目指すためのオリジナルシステムの設計に協力させて頂くことも可能です。

等、考えております。

ご不明な点など、お気軽にお問い合わせ下さい。

時系列データの処理・分析業務

提供させていただくことが、可能な例といたしましては、

①商品販売における需要予測ツール

②ディープラーニングの画像解析による商品販売における商品カテゴリ分類ツール

③ディープラーニングの言語解析による商品販売におけるトレンド予測ツール

等、多岐にわたりますので、お気軽にお問い合わせ下さい。

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

Pythonを使った機械学習の学習において、教本やウェブサイトでは「アヤメの分類をしてみよう！」といった例題がよく目にされるかと思います。しかし、実際のビジネス現場では、「アヤメの花の分類」といった課題を抱える人はほとんどいません。私も最初は機械学習の学習を始めたとき、教本と現場のギャップに悩まされました…

実際の現場では、よく「必要なデータが別の部署で管理され、フォーマットがバラバラ」といった状況や「データが汚くてすぐに分析できない」といった問題に直面します。

そこで、このレッスンでは実際の現場で扱われるような「リアルなデータ」を教材にし、単なる知識だけでなく、実際の現場で役立つPythonデータ分析のスキルを身につけることを目指します！

このレッスンを受講することで、以下の内容を実践形式で学ぶことができます：
✅ 実際の現場で扱われるデータの種類
✅ そうしたデータを扱う際に生じる問題
✅ それらの問題にどのように対処すれば良いか

また、レッスンで使用するGoogle Colaboratoryのコードも提供しますので、復習も自分で行うことができます。

このレッスンは以下のような方々に向けています：
✅ 実際の現場で役立つPythonデータ分析のスキルを身につけたい方
✅ 独学で勉強しているが、教材が仕事内容と一致せずモチベーションが上がらない方
✅ 完全な初心者から、ある程度Pythonプログラミングの知識がある方まで

データ分析では「前処理8割」を言われているほど分析は準備が重要です。
このレッスンでは基礎編として、小売店のリアルな購買データを使用した以下の内容をカバーします：
・分析環境の用意（Google Colaboratory）
・データの読み込みと書き出し
・データの結合（ユニオン、ジョイン）
・データのグループ化と集約
・月別の統計的な購買集計（平均、中央値、最大値、最小値など）
・商品別売上推移の可視化（ヒストグラム、折れ線グラフなど）

このレッスンでは、実際の現場で遭遇するであろうデータの課題と、それらに対処するための手法を実際のデータを用いて学ぶことができます。Google Colaboratoryを使用することで、実際のコードを実行しながら学ぶことができます。

データ分析のスキルは、ビジネスにおいて意思決定や戦略立案において重要な要素となっています。このレッスンを通じて、実践的なデータ分析のスキルを習得し、ビジネスの現場での価値を高めましょう。