現役データサイエンティストが統計解析をします

専門用語の多用はしません。日本語でわかりやすくご説明します。

■概要 ・調査データや実験データの統計解析をします。R, Python, Stanなど、複数言語に対応します。 ・クライアント様が「何を明らかにしたいのか」わからない状態でも大丈夫です。まずデータを見せて頂ければ、「できること／できないこと／わかること／わからないこと」をご案内します。 ・実際に解析することになった場合、基本的には5日以内に分析結果をお送りします。短時間で結果が必要な方は別途ご相談ください。 ・解析対象ファイルとして、基本的には「整った」表形式のcsv／Excelなどのファイルをご用意頂いておりますが、データクリーニング（解析対象ファイルの前処理）からの実施も可能です。 ※整った表形式ファイルの詳細は、下記「よくある質問」にて。 ■解析手法 下記のような解析が可能です。クライアント様がどの手法を使ったらよいか判断がつかない場合も、日本語でやり取りしつつ、適した手法を理由とともに提案させて頂きます。 (1) 検定（t検定、カイ二乗検定、分散分析、その他ノンパラメトリック検定など） 要素間に統計な差があるかを判定します。 (2) 多変量解析（回帰／因子／主成分／クラスター分析など） 複数の要素の背後にある関係を数理的に解析し、要因の推測やデータの予測などをします。 (3) 因果推論（回帰、パス解析、SEMなど） データから要素間の因果関係を推定します。手法自体は(2)とも関連します。 (4) 予測（回帰、ベイズ予測、その他機械学習手法など） 現在のデータを使って、次に取得するデータを予測します。手法自体は(2)とも関連します。 (5) データクリーニング（数値変換、欠測値補完、変数合成など） ■できることの例 ・商品Aの満足度と商品Bの顧客満足度に差があるといえそうかを判定する ・商品Aの顧客満足度に関連している他の要素を探索する ・各顧客層に適した営業施策を行うために、顧客層を統計的に分類する ・既存社員のデータを使って、新入社員候補の勤続年数を予測する。 ■料金体系 ・基本料金は5,000円とし、検定の場合5検定まで、多変量解析の場合5通り（数式5つ分）までを基本料金内とします。 ・複数種類の解析、またデータサイズが大きいとこちらで判断した場合は、事前ご相談にて追加金額のご提案をさせて頂きます。