BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。 また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 ●業務概要 BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。 また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 ●業務詳細 BIツール(Tableau、Power BIなど)を使用したデータの可視化と分析 基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用 データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成 クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案 定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出 A/Bテストの設計と結果分析 データ品質の検証とデータクレンジング 他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義 簡単なデータパイプラインの構築と管理 ●開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、 データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など ●案件例 小売業:顧客セグメンテーション分析とターゲットマーケティング戦略の提案(チーム:3名、期間:3ヶ月) Eコマース:ウェブサイトのユーザー行動分析とコンバージョン率改善(チーム:2名、期間:4ヶ月) 製造業:生産ラインの効率性分析と改善策の提案(チーム:3名、期間:5ヶ月) 金融サービス:顧客の離反予測モデル構築と防止策の立案(チーム:4名、期間:6ヶ月) 医療機関:患者の満足度調査分析と改善施策の提案(チーム:2名、期間:3ヶ月)

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。 ●業務概要 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 ●業務詳細 　* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 　* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング 　* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 　* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 　* A/Bテストの設計と効果検証分析 　* リコメンデーションエンジンの開発と最適化 　* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 　* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 　* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング 　* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 ●開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、 データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など ●案件例 　* 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案(チーム:5名、期間:8ヶ月) 　* 金融業:リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化(チーム:4名、期間:10ヶ月) 　* 製造業:生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発(チーム:6名、期間:1年) 　* 医療分野:患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築(チーム:7名、期間:1年3ヶ月) 　* 物流業:配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装(チーム:3名、期間:6ヶ月)

配属部署 ACR部 ~ 視える化し、意思決定を支援する ~ 各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。民間のお客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っております。 エンジニア領域 ●目的のヒアリング&抽出データの設計 ●データ抽出/加工/集計 ●データ分析/結果考察/改善方針提案 経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。 将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義~分析実施~提案」の一連の業務をお任せします。 変更の範囲:会社が指定した業務 <マーケティング領域例> ●デジタルマーケティング ●地方自治体向け支援・調査・分析 ●リサーチ ●POSデータ分析 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど マネジメント領域 現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。 数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。 具体的な業務は以下のとおりです。 1. メンバーのサポート・育成 ●日常業務におけるアドバイスやフォロー ●個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援 2. 現場業務の遂行 ●データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供 ●チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行 3.チームマネジメント ●1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援 ●チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築 マーケティング領域案件事例 ①外資系自動車メーカーでのCRM業務 全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援 顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当 CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 ②自治体サービス支援:市立病院での改善施策具体化支援 前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案 具体的なサービス改善のアクションプランの提供 ③飲食業における顧客分析 マーケティング戦略立案に対する支援 ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析 知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 <2019年入社Tさん> 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 <2019年入社Aさん> 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 <2019年入社Iさん> 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修 スキルアップの流れ Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 研修制度・スキルアップサポート SQL・Python・BIツールなど、入社後1~3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 部内での勉強会・研修を月数回実施(個人に合わせた研修プランも組み立てます) 有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催 社内チャットルーム等による質問フォロー ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます(例:観光協会向け提案資料作成&発表など) 不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています