統計解析・機械学習などのデータサイエンスを用いて、ご依頼者様の課題解決に向けて強力に支援いたします。

サービス

データセット作成


「データセット作成」サービスは、紙媒体またはExcel、CSVなどの入力済みデータをお預かりし、ご要望に沿った形でデータセットを作成してご提供いたします。
データセットは、ExcelまたはCSV、RDBMS（MySQL、MariaDB、PostgreSQLなど）、NoSQL（MongoSBなど）などの形でご提供いたします。

受託データ分析


「受託データ分析」サービスは、ExcelまたはCSVなどの入力済みデータをお預かりし、ご要望に沿った統計解析または機械学習の提案および分析、結果報告書を提供いたします。

データ分析の相談


「データ分析の相談」サービスは、データの前処理またはデータ分析手法、結果の解釈および考察などのお悩みに対して、情報を提供いたします。

実績

売上・原価管理および経営支援

背景と目的

  • 売上および原価に関するデータがバラバラな状態で、グルーピングによる把握などが困難でした。そこで、経営判断に必要かつ十分な情報を誰にでも扱えるExcelにまとめるとともに、月次レポートの作成や競合商品分析を行いました。

支援内容

  • 売上および原価に関する月次管理、レポート作成
  • 自社および他社商品の商品比較分析(スクレイピング、集計、自然言語処理など)
  • 自社商品のデータ分析(売上予測, 関連性分析など)

お客様の声

  • 現状把握および先々の商品予定の立案に役に立っています

データ分析のためのデータベースの構築

背景と目的

  • 様々なデータ形式が混在し統合されたデータ分析を行うことが困難でした。そこで、統合されたデータ分析を行うために様々なデータを一元管理するデータベースを構築しました。

設計と構築

  • データベース管理システム: MySQL
  • インデックス: クエリの高速化のために適切なインデックスを設置
  • ビュー: 分析者が容易に統合データを取得するために作成

データの取り込みと整形

  • 様々なデータ形式(CSV、EXCEL、XMLなど)から取り込み
  • データの整形と正規化を実施

お客様の声

  • データを効率的に扱えるようになったと同時に、ファイル管理の仕方などが学べたのが良かった

企業向けのRパッケージ開発

背景と目的

  • データ分析の基礎となる可視化を素早く行うためのツールを提供することを目指しました。また、点群データのデータ分析を行うにあたり、有用なアルゴリズムを開発し提供することを目指しました。

機能と特徴

  • インタラクティブなプロットのサポート
  • インタラクティブなデータ抽出機能の提供
  • データ取得のための簡潔な関数群の提供
  • 点群データから特徴量を算出するための関数を提供

ユーザーの利点

  • データ可視化およびデータ抽出の効率向上
  • ユーザーフレンドリーなインターフェース
  • データ分析の効率向上

お客様の声

  • データ分析を行うための必須パッケージです

新商品開発に関する統計解析

背景と目的

  • 計測データおよびアンケートデータの複合データはあるが何をどのように分析したらよいか分からない、という状態でした。そこで、担当者と一緒に課題設定から統計解析結果の解釈までを複数回繰り返すことで、ビジネス的価値のある関連性の創出を目指しました。

分析手法とツール

  • Rを用いて基本的な統計解析(度数分布表、ヒストグラム、散布図など)の実施
  • Rを用いて応用的な統計解析(回帰分析、主成分分析など)の実施
  • Rを用いて機械学習の実施（クラスタリング、ベイジアンネットワークなど）

お客様の声

  • 新商品開発に寄与し、売上増加につながった

社員向けデータサイエンス教育

背景と目的

  • これまで、Excelや専門ツールでデータ分析を行っていたが、生産性が低く分析手法が固定化されることが多かった。そこで、オンラインでRの実装を通してデータサイエンスの基礎知識の獲得を目指しました。

実施した教育プログラム

  • Rのインストールから基本的な文法およびtidyverseパッケージを用いた書き方の習得
  • 統計解析の基本的な考え方から結果解釈の仕方までの習得
  • 機械学習の基本的な考え方からtidymodelsパッケージを用いた実装の習得
  • データベースの基礎知識の習得

教育方法

  • 少人数で行うことにより、疑問点をその場で解消
  • 座学は最小限とし、実務に直結する内容に比重を置く
  • 生徒が実務で用いるデータを生徒自身の手によりコーディングを行う

お客様の声

  • 書籍に記載されている無味乾燥なデータではなく、実務での生きたデータを使った講義なので、積極的に活動できた
  • 前処理がExcelと比較して圧倒的に短時間で終わるようになった
  • データサイエンスの手法を習得することで発想が広がり、データ活用の幅が広がった