データサイエンス(コンサルティング)の依頼・外注

■概要
統計学の支援歴約10年の研究型データサイエンティストが、統計解析・機械学習に関わる下記の支援をします
　✔解析実行（R，Python，Stan，EZR，JMPなど）
　✔コンサルティング
　✔研究・学習の支援
　✔各種開発（アプリケーション、BIツール、ダッシュボードなど）

■強み
・応用統計学の修士号を有しており、統計学的背景をわかりやすく説明可能です
・特に、統計学を「使っていただけ」ではなく、「統計学自体を研究していた」点が当出品者の強みです
・統計関連学会で優秀賞受賞経験あり
・査読付き国際論文の実績多数
・ビジネス領域だけでなく学術論文の支援実績も多数

■支援内容
(1) 統計解析・機械学習・データ分析
・モデル構築・推定・予測・検定をします
・高品質な分析レポートの提供も可能

(2) コンサルティング
・解析方針や解析結果に関する助言・提言
・統計学やプログラミングの個人指導

(3) 研究・学習支援（統計に関わる部分）
・執筆支援（卒論・修論・博論・投稿論文・査読コメント返答文・発表資料・レポート・授業課題）
・発表支援（オーディエンスや指導教員に安心して発表できるように支援します。統計的想定質問も対策可）

(4) 各種開発
・クライアント様がお手元で簡単に解析を実行できるような専門ツールを開発します（アプリケーション、BIツール、ダッシュボードなど）

■料金体系・納期・成果物
・ご要望に応じてご提案します
・最短24時間以内に納品可能

■手法の例
統計学の概念的には重複しているものもありますが、あくまで例としてご参考ください

回帰モデル、一般線形モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、Cox回帰、生存時間解析、回帰分析、重回帰分析、Lasso、決定木回帰、相関係数、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト
因子分析、主成分分析、クラスター分析、k-means法
時系列分析、ARIMA、状態空間モデル
統計的因果推論、準実験、回帰不連続デザイン、傾向スコア、IPW法、操作変数法
ベイズ統計、ベイズ推定、階層ベイズモデル
各種検定

■対象分野の例
ビジネスデータ分析、予測モデル構築、観察研究、医学研究、看護研究、薬学研究、臨床研究、疫学研究、心理研究、社会研究、教育学研究、医療統計、生物統計

お取引後の流れ

1. 無料相談
2. 要件定義
3. ローデータ確認
4. 成果物納品
5. 問い合わせ対応

成果物（例）

• モデルソースコード
• ダッシュボード
• 報告書

キーワード

• 回帰問題
• 分類問題
• レコメンド
• 画像認識
• 音響解析
• 効果検証

いただいたデータをもとに、データ分析・統計解析のお手伝いをします。

解析ツールは内容によって、Excel、R、Python を使い分けます。

csv か Excel でいただいたデータを解析し、簡単な結果と、必要な場合は図表も作成します。

また、R や Python の使い方を教えてほしい、といった要望にもお答えします。

農学部卒なので、もっとも得意なのは農学系です。

【オプションについて】

前処理やデータクレンジングの必要な場合、オプションをご提案する場合があります。どのようなデータが前処理やデータクレンジングが必要かどうかは、あらかじめご質問ください。

【経歴】

国立大農学部卒。。データ解析を駆使し、収穫量予測モデルに基づいて営農判断するなど、データを利用したスマート農業の研究・開発に従事。

また、農作物を物体検知する人工知能を共同開発、iPhone アプリでリリースの実績あり。
購入にあたってのお願い
内容によってはお引き受けできない場合があるので、「どのようなデータの」「どのような解析をしたいか」を明記ください。また、納期は応相談ですが、約 1 週間程度を目安にお願いいたします。

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。

このような方にオススメ
・現状のビジネスにてDXを行いたい
・社内の課題を把握したい
・データ分析をしたい
・データ分析に必要なデータ収集・前処理を行ってほしい

提供できるもの
・社内データを活用した新商品開発・マーケティング・新規事業提案
・社外データ（SNS・WEBなど）を活用したマーケティング
・DX人材の研修
・AIシステムの開発

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

すでにあるデータに何となく適当な分析手法を適用して出てきた最もらしい分析結果に適当な解釈をしても、いくらAIが発達しようとも高度なデータ分析を行うことができません。
効果的なデータ分析を行うためには、何が知りたいのか目的をはっきりさせ、そのためには
どのようなデータが必要なのか、そして現実的に得られたデータをどのように加工すれば
高度なデータ分析が可能になるかをまずはコンサルティングします。そのうえで各種データマイニング手法、多変量解析手法を適用し、高度な分析結果を提供いたします。

▼こんな方におすすめ
・シングルセルのデータを持っている、もしくは公共のデータベースに解析したいデータがあるが、どう解析すればいいのかわからない方

▼提供できること
・データをUMAPプロット等で可視化したfig
・各クラスターで発現が高い遺伝子のリスト