SOLUTION

ソリューション

Service


データ分析サービス

業務詳細

- 各種データの集計、集計結果の可視化作業(pythonやRを使った可視化)

- 選定されたデータの取り込み作業

- データベースへのテーブル化

- アノテーション作業(SQLによるデータ加工)

- 予測や判別・分類モデルの構築(※)

- 評価指標の作成やデータの可視化によるモデル評価支援(※)

- AIシステムのモデルインプットデータに関するデータ仕様の整理

- AIのインプットデータ作成に関するSQLバッチプログラム開発

- 運用後のモニタリングにおけるSQLでの各種集計、グラフ等可視化作業

- その他、PPTやEXCELを使ったレポーティングにおける表やグラフ等の作成支援業務


※ 担当可能な業務範囲については当社人材に対する研修内容「Education」を参照願います。

Education


社員教育内容

Basic Program
データ分析基礎研修

データ分析業務の概要

・レポーティング、提案のための検索・集計

・お客様データ活用支援のためのクエリ作成

・現状把握のためのデータ分析・グルーピング

・施策効果検証のためのデータ集計と統計検定

・予測や判別のためのモデル構築

・統計モデルとは

・機械学習と統計分析の違い


データ分析業務のアプローチ

・データで解決したい問題の理解

・利用できるデータの確認

・解決のために使用する分析手法の検討

・分析結果の理解と判断


統計学基礎

・量的データと質的データ

・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度

・離散変数、連続変数

・統計量(平均、最頻値、四分位、分散、標準偏差)

・正規化と標準化、偏差値

・仮説検定(z検定、t検定、分散分析、カイ二乗検定)

・相関分析

・統計モデリング(重回帰、ロジスティック回帰)




機械学習基礎

・機械学習と人工知能(AI)

・機械学習の基本構造

・機械学習の手法分類

・教師あり学習の代表的手法

・教師なし学習の代表的手法

・機械学習の評価方法

・ディープラーニングの基礎

分析のための技術

・データ操作に特化したSQL

・解析言語としてのPython、R

・SQLとPython、Rの使い分けに関する考え方

・機械学習ライブラリの使い方

Data Analytics Training
実務研修

SQL実践研修

・選択、挿入、更新、削除

・結合、マージ

・行関数

・集合関数

・分析関数

・DML - INSERT

・DML - UPDATE

・DML - DELETE

・テーブル作成・削除

・検索結果からのテーブル作成

分析前処理実践(Python、R)

・サンプリング

・統計量の算出

・順位の算出

・データ分割(学習用とテスト用)

・不均衡データ対応

・縦持ち・横持ち変換

・数値⇔文字列型の変換

・正規化、標準化

・外れ値の確認と対応(除去、CAP、FLOOR)

・欠損値の対応(除去、定数補完、平均値補完)

・カテゴリ値のダミー変数化

・日付データの表示形式変換


分析実践演習

・判別モデル構築の実践

・回帰モデル構築の実践

・複雑なデータ構造に対する前処理とモデル構築の実践

担当PRJに必要な個別技術

担当するクライアント様利用技術に応じ、必要となる技術を研修します(以下実例)

・Google Analytics

・Tableau

・Power BI