募集要項詳細
基本情報
職種/ポジション
データサイエンティスト・データアナリスト
業務内容
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
この求人の魅力
●ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ●最新のデータ分析技術に触れることができる ●クライアントの声を生で聞くことができる ●金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる ●データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い スキルアップへのサポートも充実 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
応募条件
必須条件
マーケティング領域に興味・関心があり、以下いずれかのご経験がある方 ●メンバーマネジメントのご経験(1年以上) ●SQLによるデータ処理業務のご経験 又は BIツールを活用したデータ分析のご経験(2年以上)
歓迎条件
●マーケティング領域(デジタルマーケティング、リサーチなど)での実務経験 ●データ分析に関する言語やツールの使用経験(SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど) ●業務上でのリーダー経験 ●チームメンバーの育成
求める人物像
●データ分析をマーケティング領域で活用したいと考えている方 ●主体的に考え、提案や行動ができる方 ●早期キャリアアップをしたい方 ●マネジメントスキルを向上させたい方 ●部門・組織運営に参加したい方
試用期間
入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし
待遇
給与
年収: 450～600万円 【年収例】 <事例①>マーケティング部(将コース)(現在30歳) 26歳(1年目):未経験で入社(前職:ドラッグストア) 27歳(2年目):リサーチ現場に常駐し、昇格(若武者 → 侍) 28歳(3年目):後輩指導が評価され昇格(侍 → 侍頭:年収500万超) 30歳(5年目):全社貢献+マネジメント実績で昇格(侍頭 → 部将:年収600万超) <事例②>マーケティング部(剣コース)(現在33歳) 28歳(1年目):Webマーケ経験を活かし入社(前職:Webディレクター) 29歳(2年目):Webマーケ現場に常駐し、昇格(武士 → 剣客:年収400万超) 32歳(5年目):昇格(剣客 → 剣士:年収530万超) 33歳(6年目):異動後に昇格(剣士 → 剣豪:年収650万超) 【内訳】 ①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円～ ②約14万～24万円程度ースキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③実働分支給 平均15時間! ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります 【賞与】 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある
勤務時間
9:00 ~18:00 休憩1時間 勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。
勤務地
基本的に東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など)を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 ※リモートワークについて 現在は在宅率80%ですが、⼀部配属プロジェクトによっては、本社やお客様先で就業いただく場合もございます。詳細な就業場所については、⼊社後に決定致します。 変更の範囲:会社が指定した場所
休日・休暇
・完全週休2日制(土日) ・祝日 ・創立記念日(8月15日) ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 ・慶弔休暇 ・産前/産後休暇 ・育児休暇 ・サポート休暇(有給取得前3日間付与)
福利厚生・諸手当
・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※1分単位で全額支給、⽉平均15時間! ・在宅手当 ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ・有給休暇取得率71.8%(令和5年全国平均:62.1%) ・経産省健康優良法人2020~2025(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク可(リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります) ・社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり ・産休・育休取得率 女性100%/男性:50%(希望者においては100%実績) 社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催
社会保険
各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
選考フロー
1.書類選考 2. 1 ~2回面接 3. 内定 ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。
その他
補足情報
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。
企業情報
社名
株式会社分析屋
設立年月日
2011年8月15日
本社所在地
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル 4階
代表者
溝口 大作
従業員数
315名
資本金
1,000万円
事業内容
データ分析 システムインテグレーション
企業の魅力
● 事業の成長性 ・データ管理・分析に関わる市場規模 (支出額)：2022年実績は約1兆5000億円であったのに対し、2024年には2兆749億円 ・ AI システム市場規模（支出額）：2023年6,858億7,300万円（前年比34.5％増） ● キャリア形成 ・資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 ・業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 ・意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 ・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。 ●働き方／WLB／待遇 ・月平均残業時間15.0時間 ・在宅ワーク実績80%（フルリモートおよび一部リモート）、フル出社は20%
OTHER JOBS AT THIS COMPANY
この企業の別の求人
【データサイエンティスト(ミドルクラス)/PL・TL候補】東京・神奈川
想定年収
450～650万円
勤務地
東京都23区
業務内容
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 <業務内容> ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理 ●課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) ※尚可 変更の範囲:会社が指定した業務 業務例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など)
View More
【データ利活用部】データサイエンティスト/ジュニア
想定年収
350～500万円
勤務地
東京都23区
業務内容
●クライアントの課題ヒアリング&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 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 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
View More
データを元にビジネス課題解決を行っていきたい方
想定年収
450～700万円
勤務地
神奈川県藤沢市
業務内容
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。 ●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)
View More
【AIレコメンド開発チーム/データアナリスト】《人材紹介マッチングアルゴリズム》国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発
想定年収
350～500万円
勤務地
東京都23区
業務内容
案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。 下記に一例を掲載いたします。 ～《人材紹介マッチングアルゴリズム》国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発～ 業務概要 • ターゲットとミッション: 大手人材紹介サービスにおいて、求職者の属性情報や行動履歴を機械学習(LightGBMやW2Vなど)で解析し、最適な紹介先を提示するシステムの予測精度向上と開発をミッションとします。 • 介在価値: 単なるシステム改修や事務的な管理業務に留まりません。 求職者の「内定獲得」という人生の転機を創出すべく、**膨大なデータをどう解析・実装すれば成果が出るのかをエンジニアの視点で追求します。 **技術的な研鑽がビジネスの核心を動かす、データエンジニアリング本来の醍醐味をチームと共にリードしていただきます。 • 育成方針: ビジネス理解・統計学・プログラミングの3要素を兼ね備えた、** 市場価値の高い「データ領域のスペシャリスト」 を目指せます。 単にコードを書くだけ、あるいは調整に終始するのではなく、アジャイル開発の現場で 「技術をどうビジネス成果に昇華させるか」 **という、AI時代に最も必要とされる実力をチームで磨くことができます。 業務内容:一気通貫の5ステップ - 課題抽出: ビジネスサイドからの変更要望に対し、予測精度向上に向けた新特徴量やモデルの組み込み、ABテストの設計案を策定します。 - データ抽出・集計 : AWS RedshiftからSQLを用いて、求職者の行動ログなどの大規模データを抽出・加工します。 - 高度な解析 : Pythonを用い、機械学習アルゴリズム(LightGBM等)の適用や、処理時間の最適化、メモリ使用率の改善を実装します。 - レポート作成 : ABテストの結果や学習パラメータの変更による精度変化を可視化し、ビジネスへの影響を言語化します。 - 報告・コンサルティング : クライアントのプロパーエンジニアと連携し、AIモデルの社会実装に向けた技術的なアドバイザリーを行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます! データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 担当プロジェクトについて 本求人は、弊社が参画している「国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発」をモデルケース(配属想定の一例)として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について 【独学や一人現場では得られない、プロの視点をインストールする1〜2ヶ月】 「現場でいきなり一人で放置される」ことはありません。入社後1～2ヶ月間は、スキルや経験に応じた研修を通じ、データエンジニアとしての基礎を徹底的に固めます。 ★Step 1: データ分析環境の理解 システムエンジニアとして培ったDBの知識を、データ分析特有の「大規模データ基盤(DWH)」へと拡張します。単なるCRUD操作ではなく、分析クエリの最適化や、データレイクからDWHへのパイプライン構造を把握し、データエンジニアとしての技術的土台を再構築します。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 等 習得スキル : 分析用DBのアーキテクチャ理解、パフォーマンスを意識したSQL ★Step 2: コーディングによるデータ加工(エンジニアリングの実装) SQLやPythonを駆使し、生データを分析可能な形に昇華させるETL/ELTプロセスを習得します。**自己流のスクリプトから、チーム開発を前提とした「保守性の高いコード」や「自動化」**へとスキルを引き上げ、エンジニアとしての実装力をデータ領域へ適応させます。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データクレンジング、バッチ処理の最適化、統計ライブラリの活用 ★Step 3: データの可視化・分析(技術の価値検証) TableauやPowerBIを用い、自身の構築したデータ基盤がどうビジネスに貢献するかを検証します。「動くシステムを作る」だけでなく「意思決定に資するデータ」をどう提供するかという視点を養い、技術を成果に結びつける感覚を掴みます。 使用環境・ツール : Tableau / PowerBI / Google Analytics 習得スキル : ダッシュボード設計、データドリブンな課題抽出 ★Step 4: レポーティング・報告提案(専門性の確立) 分析結果を基に、クライアントのプロパーエンジニアや意思決定者と対等に議論できるレベルまで引き上げます。「人材業界の知見×データ工学」という独自の専門性を言語化し、市場価値の高いエンジニアとしてのキャリアを確立します。 習得スキル : 技術コンサルティング、ロジカルシンキング、専門家としての提言力
View More
【データサイエンティスト(ミドルクラス)/PM・PL候補】東京・神奈川
想定年収
500～700万円
勤務地
-
業務内容
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) *<上記以外の主要取引>* SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R ### 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力
View More
株式会社分析屋の求人一覧へ
株式会社分析屋
【ACR部(データアナリスト特化)】データサイエンティスト・データアナリスト/ミドル層
コンサル転職を成功させる
コンサル特化の転職支援で、
理想のキャリアアップを。
業界未経験の方が7割
MyVisionがご支援する求職者様の7割はコンサル業界未経験の方です。わかりやすい業界/個社説明から始まり、最も難しい選考対策まで、コンサル転職を成功させるためのノウハウが蓄積されています。
中立的なキャリア相談
1人1人の経験やご志向/ご事情に添い、「今は転職しない」という選択肢も含めたキャリア提案をしております。中長期での支援を前提としたキャリアの「パートナー」としてご支援いたします。
利用者様による高い評価
丁寧なキャリア相談、適切なコンサルティングファームの紹介、ここでしか受けられない選考対策。そうした質の高いサービスにご満足いただき、MyVisionは多くの求職者様から高い評価を頂いています。
※1 2025年2~4月に内定承諾し、弊社経由で年収アップを実現した方の平均値
※2 厚生労働省職業安定局 人材サービス総合サイトおよび各社決算資料より 2024年10~2025年3月におけるコンサル特化転職エージェントの支援実績数から弊社推計
※3 2025年9月16日時点