統計解析 - 東京都渋谷区 の求人・仕事・採用

仕事内容リモート可 | データアナリスト｜自社AIプロダクトがコンビニ約7,000店舗導入中「何を分析すべきか」自ら設定し社内外のステークホルダーを動かす 仕事内容 顧客の現場データと自社プロダクトのログを横断的に分析し、「レイチェルが導入企業にどんな価値をもたらしているか」を定量的に示すインサイトを生み出すことがミッションです。 分析の目的は事業課題の解決と顧客への価値証明です。「何を分析すべきか」という問いを自ら設定し、その答えを数字で示し、社内外のステークホルダーを動かすところまでを担います。 【具体的な業務内容】 ・顧客・プロダクトチームへのヒアリングを通じて、抽象度の高い課題を構造的に

仕事内容株式会社東京総合研究所 【東京／恵比寿】事務及びウェブ制作担当◆土日祝休み／創立30年以上の歴史とノウハウを誇る企業◆ 【仕事内容】 【東京／恵比寿】事務及びウェブ制作担当◆土日祝休み／創立30年以上の歴史とノウハウを誇る企業◆ 【具体的な仕事内容】 【恵比寿勤務／土日祝休み／残業20時間程度／創立30年以上の歴史とノウハウを誇る超安定企業／社長とも距離が近いフラットな社風が魅力】 ■職務内容： 事務及びウェブ制作担当として代表直下で広報・マーケティング業務を担当いただきます。 ■具体的には： ・一般事務業務（書類作成、データ管理、スケジュール調整など） ・社内資料・レポート作成（M

仕事内容【応募資格】 [必須] 【最終学歴】 大卒以上 【必須経験（MUST）】 ・社外企業とのコミュニケーション経験 └ 電話やメール、コミュニケーションツールを使用した顧客対応の経験 ・Microsoft Office（ワード、エクセル、パワポ）の実務での使用経験 └ 顧客（社外）向け提案資料の作成経験 ・その他PCの基本操作 [歓迎] 【歓迎（WANT）】 ・データ分析を元にしたソリューション提案経験もしくはコンサルティング経験 （弊社内部にデータサイエンス部が存在しているため、熟達していなくても問題ございません） ・CRMに関しての知見、興味、関心 ・統計解析、分析の経験、興味、関心 ・無形商

仕事内容【職種名】 PM/Vue.js/フルリモート/残業少なめ 【給与】 月給:38 ~ 60万円 【アクセス】 東京メトロ半蔵門線 渋谷駅 徒歩7分 【雇用形態】 業務委託 【勤務地】 東京都渋谷区 【仕事内容】 個人事業主向けの業務委託契約を前提とした求人となります。 正社員採用の求人ではないため、予めご承知おきください。 1人月での業務対応となるため、副業など短時間業務の募集ではございません。 20代～40代まで活躍中 【開発環境】 Vue.js/Laravel/JavaScript/PHP 【仕事内容】 【お任せしたい仕事内容例】 国の案件ですが、かっちり決まった仕様がある

仕事内容顧客のビジネス課題を明確にし、データ加工・分析・BI・AI・機械学習などを活用した提案及び支援をお任せいたします。 【業務詳細】 ▼データ活用支援・BI活用支援・AI・機械学習サービスの導入支援 └データの加工集計 └可視化の実施や分析手法の提案、分析の実施 └利活用支援 └効果検証とそのシュミレーションの実施 ▼研修講師 └プロジェクトをいくつか経験された後に、データサイエンティスト養成講座の講師を担当していただきます。 【ポジションの魅力】 事業会社・教育関係など幅広い業界・業種のクライアントに対して支援をするポジションです。各社の事業課題や経営課題に直結しうるデータを扱い、今後の戦略

仕事内容株式会社ｔｒｕｅｓｔａｒ 【未経験・自己学習歓迎】Python・SQLを活用したデータアナリスト◆短期間でキャリアアップ可 【仕事内容】 【未経験・自己学習歓迎】Python・SQLを活用したデータアナリスト◆短期間でキャリアアップ可 【具体的な仕事内容】 ■業務概要： データ分析だけでなく、可視化や分析基盤構築といったソリューション、さらにはコンサルテーションを通して本質的なデータ活用施策や改善の提案等を行います。BIツールやローコード・ノーコードツールを積極的に利用することで、クライアントが活用しやすいアウトプットを提供します。 ■業務詳細： 入社から1～2か月は基本知識をキャッチ

仕事内容募集背景 日本の製造業は、グローバル競争の激化、少子高齢化による労働力不足、サプライチェーンの複雑化など、かつてない変革期にあります。 当社は製造業への深い知見とITソリューションを融合し、「デジタル工場経営」の実現を支援しています。 本ポジションは、生産管理・品質管理を中心に、DX構想の具体化からシステム導入、運用定着までを一気通貫で推進する実行リーダーとして、顧客の変革を前進させていただきます。 業務内容 製造業は、構造的な人手不足とグローバル競争の激化の中で、現場最適の積み上げだけでは限界を迎えています。経営と現場をつなぎ、全体最適で意思決定できる「デジタル工場経営」の実装が急務です。

勤務時間・平日 週3日〜 、1日4時間以上（フルタイム大歓迎！） ・8:00-18:00の間にて、シフト制 ※勤務時間帯・勤務曜日は相談に応じます ・基本残業なし ・1年以上勤務が可能 ※なるべく長期、かつ、多くの日数働ける方を優先します

仕事内容ポジションの魅力 「健康をあたりまえにするWell-Beingサービス」を目指し、ウェブサイト、SaaSなどの行動データ、サプライチェーンデータ、そしてお客様の声を活用し、サービス全体の改善をデータ分析の側面から促進する仕事をお任せします。 安全・安定的にお客さまに商品を届ける上で、上流から川下までデータ分析や基盤構築を通して全社的な改善・価値創出する業務をご担当いただきます。 公式採用サイトは こちら 参考記事 Base of Bases｜マーケティング｜VP｜安原祐貴 業務内容 全社方針/事業戦略のための分析 全社方針への提言をするための横断的な分析 事業シミュレーション、指標・目

仕事内容SAS事業で蓄積したノウハウを活かし、R、Python等を活用した開発業務全般に従事していただきます。 SASをはじめとする開発言語やソフトウェアに関するスキルはもちろん、統計学やデータ分析システムを活用する様々な業界の知識・スキルを持つエンジニアへとステップアップ可能な環境です。 ※ご希望や経験に応じて部署をまたいで案件に携われるため、幅広くエンジニアとしてのキャリアアップが可能です！ ■業務詳細 ・SAS AIプラットフォームを用いた統計解析、機械学習、コンテンツ開発 ・R、Pythonを用いた業務システムの開発、分析業務 ・インフラ構築、SASインストール ・プロジェクトのマネジメン

仕事内容株式会社ｔｒｕｅｓｔａｒ 【未経験歓迎/週３在宅可】データコンサル◇データ抽出・分析から提案まで一貫して顧客に伴走！ 【仕事内容】 【未経験歓迎/週３在宅可】データコンサル◇データ抽出・分析から提案まで一貫して顧客に伴走！ 【具体的な仕事内容】 ■業務概要： データ分析だけでなく、可視化や分析基盤構築といったソリューション、さらにはコンサルテーションを通して本質的なデータ活用施策や改善の提案等を行います。BIツールやローコード・ノーコードツールを積極的に利用することで、クライアントが活用しやすいアウトプットを提供します。プロジェクトはチームで行い、立ち上げから納品に至るまでの一連のプロセ

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下のいずれか ・法人向け金融サービス企画経験3年以上 ・金融業界, fintech業界での実務経験5年以上 ・新規事業開発または立ち上げ経験3年以上 ・市場調査・分析、ビジネスプラン策定経験3年以上 [歓迎] ・金融関連法規に関する知識 ・金融機関での法人営業経験 ・金融機関での運用・システム開発経験 ・コンサルティング会社での実務経験 ・データ分析・統計解析ツール活用経験 ■求める人物像 新たな金融サービスの提供を通じて社会に貢献したい方を求めています。 課題に対して粘り強く、論理的思考力と分析力に基づき、解決策を導き出せる方を歓迎します。 また、常に最新の動向を

仕事内容金融や通信、運輸といった幅広い業界の顧客に対し、データ分析を通じたビジネス課題の解決を支援する仕事です。データサイエンティストのプロとして、顧客に新たな価値を提供する重要な役割を担います。 ＜おすすめポイント＞ ●多様な業界の課題解決に携われる ●上流工程から価値提供を追求できる ●プロとして成長できる研修・サポート ■具体的な仕事内容 ＜提案先＞ 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育など、社会インフラを支える大手企業が中心です。 ＜仕事の流れ＞ ▼ 顧客のビジネス課題のヒアリング・設定 ▼ データの加工・集計・可視化 ▼ 最適な分析手法の提案 ▼ Python、SQL、SASなどを

仕事内容【募集背景】 前中期経営計画にて、クラウド事業の売上を約3倍（516億円）へと急成長させた当社。2026年4月からの新3か年計画では、さらなる高収益体制への転換と持続的成長を目指し、「Rule of 50」の実現というチャレンジングな目標を掲げています。業界トップクラスの規模でありながら、過去最大の成長に挑むこの局面は、決して既存の延長では達成できません。組織に新しい風を吹き込み、自ら変化を創り出せる方を求めています。 【組織ミッション】 データマネジメント課は、「楽楽クラウド」事業の成長を支えるデータドリブンな意思決定のインフラとして、経営と現場、組織と組織をつなぎ、スピーディで確信度の高

仕事内容募集背景 日本の製造業は、グローバル競争の激化、少子高齢化による労働力不足、サプライチェーンの複雑化など、かつてない変革期にあります。 当社は製造業への深い知見とITソリューションを融合し、「デジタル工場経営」の実現を支援しています。 本ポジションは、生産管理・品質管理を中心に、DX構想の具体化からシステム導入、運用定着までを一気通貫で推進する実行リーダーとして、顧客の変革を前進させていただきます。 業務内容  製造現場の課題解決にコンサルタントとして従事し、お客様の経営意思決定の迅速化に寄与するとともに、企業の競争力強化を推進していただく役割です。 製造業のお客様に対し、生産性向上、品質改善

仕事内容■事業/組織概要 (LeanDataX) LeanDataX事業部は、「AIプロフェッショナル経済圏を構築し、AIやデータが世の中に提供する価値を誠実に増幅させる」をテーマとして、 DX/AI戦略やデジタル事業構想策定などのコンサルティング領域、データ分析やAIモデルなどのデータサイエンス領域、 データ基盤構築などのデータエンジニアリング領域など、AI・データを中心とした広範囲の領域においてクライアントの成功を実現する事業です。 EYストラテジー・アンド・コンサルティングにてAI＆Data組織を立ち上げたディレクターを始めとして、 SIerやコンサルティングファーム出身の開発/データ/AI知

仕事内容データアナリストとしてビックデータ解析システムの設計構築並びに解析業務を担っていただきます。 ※派遣先はご本人の希望、経験・スキルを考慮し、地域限定も含め検討いたします。 ■業務フェーズ 企画設計、データ解析、要求分析、仕様検討 ◆使用スキル・技術 Linux、VB、C＃、Python、その他統計解析ツール 数値解析システムの企画設計、アルゴリズム開発、データ解析の経験 ◆求人の魅力 ・データサイエンティストとして、プロジェクトをリーダー、マネジメントレベルから携わることが可能です。 ・「生涯エンジニア」として活躍できる環境を整えることに注力している同社は、定年後（60歳）も 一定の条件

仕事内容業務内容 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

仕事内容市場営業部門にて以下業務をお任せします。 【業務内容】 ・データ分析による投資アイデアの企画、立案 ・データ分析による社内ビジネス課題対応 ・データの収集、加工、分析、視覚化など ※具体例 ・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成 ・銀行内外のデータを用いたALM分析 等 【キャリアパス】 主として市場部門において業務に従事頂きます。本人希望と適性を踏まえ、行内での関連業務に従事頂く等のキャリアパスも展望できます。 ■将来的に従事する可能性のある仕事内容 同社業務全般 ■所属部署の年齢・性別構成 市場営業部門内各部

仕事内容業務内容 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、今ままでのご経験や知識に応じて業務をお任せします。 定期的なチーム会の開催、業務に必要な技術レクチャーなど、 チーム交流やフォローも行われているので、 データサイエンス領域のご経験がない方も安心です！ ■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

仕事内容クレコンメディカルアセスメント株式会社 【医療経済×データ解析】分析コンサルタント◇医療経済評価のリーディングカンパニー◇ 【仕事内容】 【医療経済×データ解析】分析コンサルタント◇医療経済評価のリーディングカンパニー◇ 【具体的な仕事内容】 【HTA（医療技術評価）の専門家集団/薬価設定時に必要となる費用対効果分析を行う企業/コンサル出身者活躍中/データ解析経験者・レセプトデータ解析の経験者歓迎】 【仕事内容】 医療技術（医薬品）の費用対効果を数学モデルを使ったシミュレーションにより推計します。データは医学論文などの様々な文献情報や医師からのデータ、レセプトデータ解析などを利用して設