仕事内容
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。
＜業務概要＞
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。
＜業務詳細＞
* 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）
＜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。
| 求人案件名 | ◢◤データサイエンスチーム◢◤データアナリスト（BI、統計）＜ジュニア・ミドル＞ |
|---|---|
| 職種 | ITエンジニア |
| 職業 | データサイエンティスト, その他 |
| 求人企業名 | 株式会社分析屋 |
| コーポレートサイトURL | https://analytics-jp.com/ |
| 企業概要 | サマリー:データ分析 システムインテグレーション |
| 設立年月日 | 2011年8月1日 |
| 資本金 | 1,000万円 |
| 従業員数 | 301〜500名 |
| 配属部署 | |
| 配属部署詳細 | |
| 募集背景 | 【募集枠：1名】 |
| 仕事内容 | 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。 ＜業務概要＞ 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。 ＜業務詳細＞ * 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） ＜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。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 試用期間（ヶ月） | 6ヶ月 試用期間の補足 期間中条件の変動なし |
| 勤務時間 | 始業時間:9:00～終業時間:18:00 (休憩時間:60分) |
| 時間外労働 | 有り |
| 年収 | 450万円 ～ 700万円 |
| 賃金制度 | |
| 月給 | 円 ～ 円 |
| 裁量労働制・固定残業代制 | |
| 待遇条件・昇給賞与 | 想定年収 4,500,000 円 - 7,000,000円 【内訳】 ①基本給＋②稼働手当＋③残業代 ①24万円～ ②約9万～28万円 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③平均30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 【年収例】 1)SQLでのデータ抽出実務経験2年 月給（①24万円＋②2.4万円＋③6.2万円）×12か月＝391万円 2)SQLでのデータ抽出経験1年、 かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験 月給（①24万円＋②15.6万円＋③9.3万円）×12か月＝586万円 【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 ・昇給：年2回 ・昇格：年2回 ・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ・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 |
| 福利厚生 | ・各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金） ・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 ＜その他 労働環境＞ ・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 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 |
| 喫煙環境 | その他 本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り |
| 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：入社6ヶ月後より10日付与 ・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） |
| 勤務地 (都道府県) | 神奈川県 |
| 勤務地住所 | （本社勤務） 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 |
| 転勤の有無 | 無し |
| 必須要件 | ※1年以上の関連経験目安 * BIツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験 * SQLを用いたデータ抽出・操作の経験 * 基本的な統計知識と分析手法の理解 * Excelを用いたデータ分析の経験 * 分析結果を分かりやすく説明するコミュニケーション能力 * ビジネス課題を理解し、データ分析で解決する思考力 |
| 歓迎/尚可 | * Python、Rなどのプログラミング言語の基本的な理解 * 機械学習の基礎知識と簡単なモデル構築経験 * マーケティング分析の経験（顧客セグメンテーション、LTVなど） * データ分析関連の資格（統計検定、データサイエンス検定など） * プロジェクトマネジメントの経験 |
| 選考プロセス | 1.書類選考 2.一次面接 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。 |
