頂いたデータをもとに、機械学習・統計的手法を用いた予測・分類タスク等をお手伝いいたします。
「とにかく分析・予測してほしい！」「背景のデータ構造を理解したい」そんなニーズにお応えします。
分析の流れ（一例）
**EDA（探索的データ解析）**により、データの分布や傾向を可視化
└ 例：カテゴリの偏り、欠損値・外れ値、時系列なら定常性の確認など
・特徴量エンジニアリングや前処理で、モデルの性能を引き出します
・機械学習モデルを構築・チューニングし精度向上
・統計的検定を用いた特徴量の有意性評価も対応可能
・最終的なモデルで予測・納品いたします。
こんな方におすすめ！
・社内データや業務データを整理・可視化したい/予測してほしい
・データをもとに分類や数値予測を行いたい
・機械学習・AIについて何から始めたらいいか分からない
【過去の入賞実績など】
・大手企業が扱うシャンプーの販売予測に関するコンサルタント
・引っ越し企業の今後１年間の引っ越し件数予測
・金融時系列予測におけるtarget値の予測
・AIによる日本酒銘柄画像検索
・旅行商品の成約の予測
・ご依頼時にご記載いただきたい内容
～以下の情報をご提供いただけると、よりスムーズかつ的確な対応が可能です～
背景（概要程度でどういうデータを扱っているか等）
目的・課題（例：売上予測／カテゴリ分類／異常検知（閾値外データ検出など）
データ形式（CSV／Excel／JSON など）
使用したいモデルや手法の希望（あれば）
※データ背景があるとより円滑に分析が行えますので、こちらからデータ内容に関する問い合わせをさせていただく場合もありますことをご了承ください。
