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お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。
■データクレンジング
データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。
■データ基盤の構築・運用
分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。
■ビックデータの分析
データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。
■分析結果の可視化
Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。
■データサイエンス養成講座の運用
企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。
【プロジェクト例】
工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。
【小売業界某企業】
■導入目的
商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。
■導入効果
・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。
・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。
■分析の流れ
・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。
・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。
【IT業界某企業】
■導入目的
多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。
■導入効果
購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。
■分析の流れ
・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。
・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。
【環境】
・開発言語：Python、R、SQL、他
・使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfi re、Azure、AWS、GCP他
※上記は、業務に入られてから十分学んでいくことができます。