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【案件概要】
<スポーツベッティング×海外>をテーマとした事業展開を行っています。
スポーツベッティングとは、近年急速に世界中で盛り上がりを見せており、各種競技の結果やプレーに対して賭けて楽しむものです。
新たな価値提供や盛り上がりを見出せる可能性があり、
スポーツ領域の中でもまだまだ可能性を秘めているスポーツベッティングについては、ビジネス側面でもさらに伸びていくと感じています。
【業務詳細】
・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析
・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施
・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する
・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等)
■ 分析基盤整備
・ダッシュボードの作成(KPIツリー、目的別ボード)
・ユーザー行動の可視化(推移、利用特性)
・分析基盤整備の推進(データ取得の推進、課題点洗い出し)
■ 分析
・データを用いた仮説検証(機能、UI改善、施策)
・ユーザー行動(数値化、可視化、セグメント分類)
・効果検証(広告、キャンペーン、メールマガジン等)
・得られたデータを元にしたインサイトの提供
【使用ツール】
開発言語:Go
インフラ環境
・Google Cloud
・Cloud Spanner
・Cloud Function
・Cloud Run
・BigQuery
CI/CD: CircleCI, Cloud Build
監視・モニタリング: Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring
インシデント管理: PagerDuty
・SQLを用いたデータ分析やデータ集計の経験
・PythonやRなどを利用したデータ分析業務の経験
・他部署との円滑なコミュニケーション、柔軟性
・データ分析経験3年以上
・Google Analytics, BIツール、エクセル等を利用した、サービスの分析および示唆出しの経験
・BIツール(Looker、Tableau、Redash等)でのダッシュボード経験
自動車データからドライバーの運転行動を分析、現状の使われ方を把握して
可視化を行います。
【担当作業】
・分析設計
・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工・集計・クエリの最適化
・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業
・Powerpointでの分析レポート作成作業
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明
・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション
・社内ミーティングへの参加
・Python(pandas, numpy, matplotlib, その他のライブラリ)を用いたデータの
集計・分析・可視化経験(pandas, numpy)
・SQLを用いたデータの抽出・集計・加工経験
・ ビジネス要件とその影響を理解し、関係者のコラボレーションを図り、それをビジネスニーズに変換し、
技術チームのメンバーに伝達
・ ユーザーストーリーを作成、管理、明確化し、複雑な要件に対応するユースケースを作成
・ 問現解決や新しい変更のための現行ビジネスプロセスの解析、システムの解析、データの収集、分析
・ドキュメント、マニュアル、議事録、ステータスレポート等、適宜作成
・日英バイリンガル(ビジネスレベル)
・データアナリストとしての実務経験
・マネジメント、ビジネスユーザー、IT分野の各ステークホルダーとのコミュニケーションや
ファシリテーションの経験
・BI および分析ツール (Power BI、Tableau、Qlik など1つ以上) に関する知識と実務経験
・ビジネス要件を非技術的な平易な用語に翻訳する能力
健康サービスアプリのデータ分析領域におけるデータサイエンティスト支援となります。
主な業務として、以下を行なっていただく予定です。
・利用ユーザーに関わる分析
顧客属性/商品情報/利用履歴
・事業貢献に関わる分析
上記分析に加え、当該ユーザーのXB、解約に関わる分析
・パーソナライズに関わる分析
機械学習を用いた高度化
・健康サービスアプリ以外の施策に関わる分析
開発環境
・分析ツール:GA4/Athena(SQL)
・Bigquery
・分析設計、データ収集、加工/分析、示唆検討、報告の経験がある方
・GA4、Athena(SQL)の利用経験がある方(GA4の設定等を行なうわけではありません)
・Bigqueryの経験がある方
大手メディア業界でのデータ分析における機械学習モデルの構築と効果検証分析をお願いします。
【概要】
在庫予測と施策の効果検証業務を実施いただきます。
【業務内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明
・Pythonを用いたデータクレンジング/集計/分析(機械学習・効果検証)/可視化作業
・PowerPointでの分析レポート作成作業
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートご説明の経験
・時系列データを利用した機械学習モデルの実装経験
・効果検証分析の実施経験
【依頼内容】
①[データの料理をしてユーザーに提供する]
クライアント/コンサルタントの要望に沿って、適切にデータを料理をして、最適な企業リスト(ターゲットリスト)を提供する
※打合せ(Web)の同席の可能性もあり
②[データの新しい料理方法を見つける]
現状の中小製造業データベース(約10万社)を用いて、メーカー(ユーザー)が売りたい製品にマッチする企業を抽出する新しい手法を見つける
それを標準化(レシピ化)する方法を見つける
③[食材(データ)の拡充検討]
より良いリストをユーザーに提供できるように必要なデータ拡充戦略検討と実際のデータ取得を実施する
③の実際のデータベース拡充を、具体企画化&拡充実施
【その他】
責任領域としてはあくまでデータ分析・データベース拡充。顧客ニーズ/シーズを基にした戦略立案・仮説設計などは責任外
現業のエンジニアが構築したデータベースのマニュアル化にも期待
ミッション(日本のものづくり復活)に共感いただける方だと嬉しい。
・データ分析・統計解析の経験・実績がある方
・顧客の要望に合わせて柔軟にデータを活用したり、データベースの改善提案ができる方
・製造業への知見、業務経験
・現状はTableauPrepでデータベースにアクセスして各種データ抽出を実施。ただし方法は問わない。
・クイックな検証活動のサポート(DBからのデータ抽出試行など)が出来る方
【業務内容】
・お客様向けの企画・分析提案
・データ分析環境の構築
・データ準備、加工、分析作業
・報告資料の作成と報告
・データ集計と可視化作業
・データクレンジングの仕組み化
・その他付随する業務
募集背景
データアナリティクス事業部はまだ若いチームですが、有難いことにクライアントからは多くのデータ分析案件をいただきます。
しかし、社内にリソースがないため対応できない事態が発生してしまいます。
さらに顧客貢献をしていくためにも、新しい仲間を募集しています!
配属部署
【データアナリティクス事業部に配属となります】
事業部のメンバーは13名。多くのメンバーはデータ分析業務は未経験ながら、
研修、OJTを経て、1人前のデータアナリストに成長しています。
・SQLの業務経験2年以上
・チームでの開発経験(Gitの知識など)