データ分析・解析(回帰テスト)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

＜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。

▼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！

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。

こんな方にオススメです！

✅ データをグラフ化して、わかりやすいレポートが欲しい方へ！」
✅ 「ビジネスの意思決定に役立つデータを分析したい方」
✅ 「売上や市場データを分析して、次の戦略を考えたい方」
✅ 「データはあるけど、どう活用すればいいかわからない方」

提供内容（プラン別）

ベーシックプラン（10,000円）

基本的なデータ可視化（3～5種類のグラフ作成）
簡単な統計分析（平均・中央値・分布など）
PNG / PDF形式のレポート納品

スタンダードプラン（20,000円）

記述分析＋統計分析（データの傾向分析＆詳細レポート）
相関分析・要因分析（売上の増減要因を特定など）
グラフ・可視化のカスタマイズ（Matplotlib / Seaborn）
Pythonコード（Jupyter Notebook形式）納品可能

プレミアムプラン（50,000円）

診断解析＋予測分析（「なぜそうなったか」「今後どうなるか？」を分析）
機械学習を活用したデータ予測（売上・市場トレンド予測など）
高度なデータ処理・レポート作成
Pythonコード＋詳細ドキュメントの納品

購入後の流れ（取引の流れ）

① ご依頼内容のヒアリング（データ形式・分析の目的を確認）
② データをご提供いただく（CSV, Excel, JSON など対応可能）
③ データの前処理＆分析（プランに応じた分析を実施）
④ グラフ・レポート作成（納品形式に応じて作成）
⑤ 納品＆フィードバック対応（納品後1回まで修正対応）

対応可能なジャンル（業種）

✅ IT・テクノロジー（データ活用・業務最適化）
✅ マーケティング・広告（広告効果分析・ターゲット分析）
✅ Eコマース・小売（売上データ分析・在庫管理）
✅ 金融・保険（リスク分析・投資データ分析）
✅ 教育・リサーチ（アンケート・統計データ分析）

注意事項

⚠ データは必ずご提供ください（データがない場合は対応できません）
⚠ 個人情報が含まれるデータはお受けできません
⚠ AI・機械学習を使った高度なモデル開発はプレミアムプランのみ対応
⚠
納品後の修正は1回まで無料、それ以上は追加料金が発生します

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。

▼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。

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

クライアントが指定する希望条件に基づいて、不動産ポータルサイト上の物件を検索し、リスト化します。リスト化した物件に対して築年数やその他の条件に応じた市場相場を分析し、クライアントに対して詳細なレポートを提供します。

基本的な作業内容としては、まず希望条件に合致する物件をピックアップし、最新の市場データを収集します。その後、築年数ごとの相場分析を行い、過去の成約事例なども参考にして市場動向を評価します。これらのデータを基に、クライアントが意思決定を行うために必要な情報を提供します。

さらに、より高度なサービスを希望するクライアントには、複数の希望条件に基づいた詳細な市場推定、価格動向の分析、さらにはマンション価値に関わる深掘りした情報も提供します。特に中長期的な不動産購入や投資を検討しているクライアントに対しては、1か月間の相場推移や、購入後の価格変動リスクなどについてのコンサルティングも行います。

これらの業務を通じて、クライアントが最適な物件を適切な価格で購入できるようサポートし、不動産取引におけるリスクを最小限に抑えることを目指します。

・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

▼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。

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。

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。

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

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。

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。

最短クリック1回でロジスティック回帰分析ができるExcelファイルを作成致しました。

【使用方法】
①元データを入力シートに貼り付けます。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除します。（多重共線性の問題）
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③「ロジスティック回帰分析 実行」ボタンをクリックします。
④目的変数への寄与が最も小さく削除して良いと判断される説明変数が表示されます。
　├ 削除する場合は上記②と同様にクリック1回で削除できます。
　└ 削除して良い説明変数がない or 削除しない場合はこれで操作は終わりです。

【カスタム可能な点】
・使用方法②の多重共線性を判断する基準値
・使用方法④の削除して良いと説明変数を判断する基準値
・結果を見るときに便利な今回見たかった割合の呼び名（例. 合格率、CVRなど）

【結果】
・ロジスティック回帰式の確認
・精度の評価（サンプルの的中率）
・サンプル数の評価
　└ 目的変数の発生 or 非発生の少ない方のサンプル数が、最終的な説明変数の10倍必要と言われていますが、諸説ありもっと少なくても良いという学説もあります。
・お試し計算
　└ 各説明変数を試しに入力して、その条件の目的変数（合格率など）を算出するセルを用意しています。
・各変数解釈
　└ 偏回帰係数やオッズ比を載せています。またオッズ比とは簡単に言うと「各説明変数が１増加したときに影響度合い」なのですが、10増加した場合はオッズ比は10倍ではなく10乗なので「〇増加したときのオッズ比（〇乗）」を計算するセルも準備しております。
　※ややこしいと思いますが、説明文も載せておりますのでご安心ください。

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。

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。

普段の業務で扱うデータの整理から、その傾向分析をし、最後には説明資料も作成します。
ご指定のソフトウェア、ご指定がない場合は無料のソフトウェア（python, excelなど）を使用して業務を行います。

また料金については内容を伺ったのちに決めたいと思います。もちろん依頼してくださった方が納得のいく料金にします。

相見積もりもお受けしますので、お気軽にどうぞ！

▪️こんな方におすすめ！
社内の困りごとについて統計的に分析してみたいと思うが、そういった人がなかなか社内にはいないために困っている方に是非おすすめです。Excel関係の作成もお手伝いできたらと思います。

▪️ご提供内容
統計的な各種データ分析（Excel、Python、R）
データの可視化、グラフ作成。（Excel、Python）
統計分析結果についてのパワポ資料提供。
Excelの作成。

▪️納期
3日〜1ヶ月（難易度が高い業務については少し時間がかかることがあります。）

▪️備考
最近登録したばかりなので、分からないことばかりですが、ご要望にお応えできるように全力を尽くします。現職でも化学系のメーカーで統計を生かした仕事を少ししています。数学を生かした問題解決力には自信がありますので、よろしくお願い致します。

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。

◯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。

▼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。

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。

客観的な第三者意見を聞きたい方

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

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。

【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。

時系列データの処理・分析業務

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。

ご指定があれば、ご依頼の言語、環境にて分析致します。

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

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。

こんな方に
　・自社商品の需要予測を行い、意思決定の参考にしたい

　・在庫管理や生産調整を行いたい

　・リスク管理を行いたい

詳細は添付のPDFファイルをご覧下さい。

番外編１
　・データを渡したくないので自社で分析してみたい

　・ソースコードをクラウド上やシステムに組み入れて運用、販売したい

番外編2
このパッケージで分析に使用する時系列モデルはARIMAというモデルです。昨今「データ分析」や「データサイエンス」という言葉は巷にあふれてますが、このモデルは最近できたモデルではなく以前から金融市場を分析する非常に強力なツールとして使われています。そこで、

　・ARIMAで株価や為替の分析を行いたい

という方も想定しています。是非ご相談下さい。

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。