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お問い合わせ番号：598778　最終確認日：2025年10月17日

データアナリスト

社名非公開

お問い合わせ番号：598778　最終確認日：2025年10月17日

勤務条件
求人情報
応募の流れ

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
給与	[想定年収] 500 ～ 600 万円 [月給] 34 ～ 41万円
勤務地	[勤務地1] 東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 35時間/月
休日・休暇	年間休日 125日年末年始夏季慶弔特別産休育児年末年始休暇／慶弔休暇／産休・育休／産前・産後休暇／介護休暇／母子健康管理のための休暇／子の看護休暇／特別休暇／生理休暇／リフレッシュ休暇：勤続5年ごとに連続した5営業日
手当・福利厚生	カフェテリアプラン定期健康診断・Schoo利用・オフィスグリコ・引っ越し手当(上限5万円・適用にあたり別途条件有)・結婚　最長連続した3営業日　別途条件有・配偶者の出産　最長3営業日　別途条件有・時短勤務・定期健康診断・慶弔見舞金制度- 結婚祝金- 出産祝金　1名につき10,000円・リファラル制度①リファラル採用謝礼金②採用会食費用補助・書籍購入制度・達成会費・ウェルカムランチ・カフェテリアプラン
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	【サービス】：TECH OFFER／https://biz.techoffer.jp/ 【業務詳細】：①分析・課題仮説の構築・ユーザーログやサービスデータを分析・離脱率・利用頻度・滞在時間・オファー回答率など主要指標から課題仮説を立案・過去の類似施策データと比較し、改善方向を示唆 ②施策仮説の設計・検証・プロダクトマネージャーと連携し、「施策が数値へ与える影響」の仮説を設計・A/Bテストや統計的検定・因果推論で効果を定量評価 ③施策後の振り返り・フィードバック・リリース後のKPI達成度や副次的影響を分析・想定との乖離を把握し、チームやビジネスサイドへ報告 ④指標設計・可視化・監視体制構築・プロダクト全体・特定機能のKGI/KPI/中間指標を設計・ダッシュボードの構築・モニタリング体制整備・異常値検知の仕組み化【サービス】 TECH OFFER／https://biz.techoffer.jp/ 【業務詳細】 ①分析・課題仮説の構築・ユーザーログやサービスデータを分析・離脱率・利用頻度・滞在時間・オファー回答率など主要指標から課題仮説を立案・過去の類似施策データと比較し、改善方向を示唆 ②施策仮説の設計・検証・プロダクトマネージャーと連携し、「施策が数値へ与える影響」の仮説を設計・A/Bテストや統計的検定・因果推論で効果を定量評価 ③施策後の振り返り・フィードバック・リリース後のKPI達成度や副次的影響を分析・想定との乖離を把握し、チームやビジネスサイドへ報告 ④指標設計・可視化・監視体制構築・プロダクト全体・特定機能のKGI/KPI/中間指標を設計・ダッシュボードの構築・モニタリング体制整備・異常値検知の仕組み化変更の範囲：有会社の定める範囲
必要な経験	・統計学の基礎知識をもち、課題に応じて適切な分析手法を選定・活用できる方・SQLやBIツール、Pythonなどを用いたデータ分析可視化の実務経験がある方・データから課題を発見し、仮説検証・改善提案までを行った経験がある方	・統計学の基礎知識をもち、課題に応じて適切な分析手法を選定・活用できる方・SQLやBIツール、Pythonなどを用いたデータ分析可視化の実務経験がある方・データから課題を発見し、仮説検証・改善提案までを行った経験がある方
学歴	大学　大学院

業務内容

【サービス】：TECH OFFER／https://biz.techoffer.jp/
【業務詳細】：①分析・課題仮説の構築
・ユーザーログやサービスデータを分析
・離脱率・利用頻度・滞在時間・オファー回答率など主要指標から課題仮説を立案
・過去の類似施策データと比較し、改善方向を示唆
②施策仮説の設計・検証
・プロダクトマネージャーと連携し、「施策が数値へ与える影響」の仮説を設計
・A/Bテストや統計的検定・因果推論で効果を定量評価
③施策後の振り返り・フィードバック
・リリース後のKPI達成度や副次的影響を分析
・想定との乖離を把握し、チームやビジネスサイドへ報告
④指標設計・可視化・監視体制構築
・プロダクト全体・特定機能のKGI/KPI/中間指標を設計
・ダッシュボードの構築・モニタリング体制整備・異常値検知の仕組み化

【サービス】
TECH OFFER／https://biz.techoffer.jp/
【業務詳細】
①分析・課題仮説の構築
・ユーザーログやサービスデータを分析
・離脱率・利用頻度・滞在時間・オファー回答率など主要指標から課題仮説を立案
・過去の類似施策データと比較し、改善方向を示唆
②施策仮説の設計・検証
・プロダクトマネージャーと連携し、「施策が数値へ与える影響」の仮説を設計
・A/Bテストや統計的検定・因果推論で効果を定量評価
③施策後の振り返り・フィードバック
・リリース後のKPI達成度や副次的影響を分析
・想定との乖離を把握し、チームやビジネスサイドへ報告
④指標設計・可視化・監視体制構築
・プロダクト全体・特定機能のKGI/KPI/中間指標を設計
・ダッシュボードの構築・モニタリング体制整備・異常値検知の仕組み化