最終確認日：2024年09月19日
フルカイテン株式会社データアナリスト

募集内容

業務内容: ◆同社のPoCプロジェクトにおいて、課題の原因分析や実行した内容の効果検証を担当していただきます。
主にビジネス課題をデータ分析を通じて明確化し、PoC開始時の仮説設定や実施後の効果測定を行います。
データを用いた意思決定のサポートを行い、事業の方向性に大きく貢献するポジションです。

▽データアナリストで重要視している活動
・課題の原因分析
顧客の課題に対してデータを用いた原因分析を行い、PoCの成功に繋がる仮説を構築します。
・効果検証とフィードバック
PoCで実施された施策の効果を検証し、KPIに基づいて結果を測定・評価します。その後の改善提案も行います。
・顧客視点のデータ活用
データ分析に基づいた意思決定をサポートし、顧客に価値を提供するための指標設定や効果測定を行います。

【担当範囲】課題の原因分析　／　実施施策の効果検証　／　仮説設定と検証結果の報告
【業務詳細】PoCにおけるデータ分析を通じた課題の原因特定　／　実行された施策の効果検証、KPI設定と測定　／　仮説の構築と結果レポート作成

変更の範囲：有
会社の定める業務

必要な経験: ・統計検定準1級程度の統計知識
・データアナリストとして、課題の原因分析やデータに基づいた効果検証の経験がある方
・定量的なKPIの設定・測定の経験

【使用技術】
・開発言語: Python、SQLなど
・DB: Redshift, PostgreSQL
・ツール: GitHub、Slack、Tableau、Jupyter Notebook

【チーム体制】
・データアナリスト0名（今回の募集ポジション）
・PoCプロジェクトマネージャー2名
※PoCプロジェクトマネージャーと連携しながら業務を進めていただきます。

事業内容: ・同社は小売業の在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化する在庫分析 SaaS「FULL KAITEN」を開発・提供しています。　
　https://full-kaiten.com/

「FULL KAITEN」
　機械学習と独自技術により、在庫問題を解決できるソフトウェアの開発に成功しSaaSとして提供を開始しました。
　現在の技術では、将来の需要を100%予測させることは不可能というのが現実です。
　これに対し、予測が外れた場合でも在庫問題を解決する方策をお客さま企業に示すことができるのが「FULL KAITEN」の面白いところです。
　積した膨大なデータから、商品ごとに売り切れるまでの期間を試算します。
　担当者がこれまでの経験をもとに予想するよりも早く正確に商品を見分けることが可能になりました。