はじめまして。広告・顧客・売上データの分析設計、SQL集計、レポート化、自動化を支援しているデータアナリストです。
大学ではデータサイエンス系研究室に所属し、社会学領域で因果推論を活用した研究に取り組み表彰されております。
現在は総合広告代理店のデータサイエンス職として、広告主や広告運用担当者の課題に応じた分析設計・実装・レポート化を担当しています。Google、Meta、Amazonなどの広告関連データを扱い、広告施策の評価、配信改善、顧客理解につながる分析を行っています。
また、広告配信データに顧客データ、購買データ、調査データを統合し、広告接触から来店・購買までのフルファネルでの効果検証にも従事しています。データクリーンルーム（Ads data hub、Amazon Marketing Cloudを活用した購買分析、広告接触による顧客態度変容の可視化、クライアントの顧客データを用いた離脱予測モデルの運用など、広告領域に限らないデータ活用の経験があります。
「データはあるが、何を見ればよいかわからない」「集計やレポート作成に時間がかかっている」「広告や売上の改善ポイントを整理したい」「SQLやPythonでデータを加工できる人が必要」「離脱/継続/購買可能性を分析したい」といった課題に対し、実務で使える形のアウトプットを重視して支援します。
## 得意領域
- 広告効果検証
- 顧客データ分析
- 売上/購買データ分析
- SQL集計
- BigQuery/MySQLでのデータ抽出
- Pythonによる集計・可視化
- Excel/PowerPointレポート作成
- Looker/Looker Studioでの可視化
- KPI設計
- 月次レポート自動化
- 退塾/離脱/継続可能性の予測モデル運用
- 予測モデル/機械学習の簡易検証
## できること
- データ分析の目的整理
- 必要なKPIの設計
- SQLクエリ作成
- BigQuery/MySQLでの集計
- CSV/Excelデータの加工
- Pythonでの集計・グラフ作成
- 広告/売上/顧客データのレポート化
- 改善示唆の整理
- 月次レポート作成の効率化
- 既存レポートの改善
- 予測モデル活用に向けたデータ整理
- 離脱/継続/購買可能性の簡易分析
## 対応ツール
- SQL: BigQuery, MySQL
- Python: pandas, NumPy, BeautifulSoup, Selenium
- 統計: Stata, 回帰分析, 統計モデリング
- レポート: Excel, PowerPoint,
- 可視化: Looker, Looker Studio
- その他: VBA
## 稼働時間
平日夜間・土日祝を中心に、週20〜35時間程度対応可能です。事前に要件と納期をすり合わせたうえで、短納期の集計・レポート作成にも対応します。
