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日頃マーケティング職として、主に分析全般（統計、機械学習）、販促施策企画、顧客調査、AI導入の設計（再現性の高い組織作り）に従事。 目的から提案・企画に落とし込むことを得意とし、手段として科学的に統計や確率を用いて分析・見解を得ることを得意領域としています。 目的に対し効果が読み解けないデータなどありましたらお力になりたく思いますのでご依頼ください。 --参考情報-- ビジネスで活きる解析設計、解析を行い結果を出してきました 最近では顧客のInfo情報を機械学習で分析し、有意な特徴量を抽出。自動振り分けにまで落とし込み、販促拡大に向けた歩留まり改善と同時にリソースの効率化にも効果が現れた。（35以上リソースの効率化） 解析は、クロス集計はエクセル、 本格的な統計解析、多多量解析は主にR言語を使用。 （解析によってはpythonを使用） 多変量解析においては、主に ・ロジスティック回帰分析、 ・重回帰分析 ・決定木、 ・クラスター分析 を使用。 └経営戦略の判断において、効果量のブラックボックス化を避けるため ※前職では自分自身で市場分析の元、仮説・商圏分析モデルの設計、実装・検証・販促強化に成功。
