現役科学者が論文やレポートを作成するための統計解析を承ります
業務内容
社会人や研究者の方々のために、データ整理や統計解析、図表の作成などを行います。
<こんな方へおすすめ>
仕事のデータを図や表にきれいにまとめて、報告書を作成したい社会人の方
研究論文を執筆するために、適切な統計解析を模索している研究者の方
<ご提供内容>
ご依頼にもとづき、最適なデータ分析をサポートします。たとえば、
- 棒グラフ・円グラフ・折線グラフ・散布図などのグラフ作成
- 2群間の比較
- 分散分析(ANOVA)
- 多重比較
- 回帰分析
- 主成分分析
- 分析結果をまとめる表の作成
などを行ったり、その方法について解説したりします。
言語は日本語と英語に対応しておりますので、英語で研究論文や報告書をまとめるケースにも対応できます。
<ご購入後の流れ>
- ご依頼内容の最終確認
- 作業を開始
- 納期までに一次納品し、ご質問や修正依頼などを承ります。
- 修正内容を反映させた後、最終納品します。
<講師について>
担当する講師は、2008年に博士号(環境学)を東京大学大学院で取得した後、国内外の大学で研究と教育に約15年間携わってきた現役の科学者です。これまでに30報以上の研究論文を筆頭著者として発表してきたため、適切な統計解析を行ったり、見やすい図表を作成したりすることを得意としております。
様々な課題をデータ分析や行動経済学の見識などをもちいて解決します
業務内容
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
お持ちのデータを統計的に解析して解釈を生み出します
業務内容
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。
【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。
現場で即戦力になるPythonデータ分析をレッスンします
業務内容
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。