（未経験可）データアナリスト

私たちが思う日本に対する危機感とは

日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。

例えば、「人手不足」という課題。

2023年時点の日本の人口は1億2000万人です。2050年には9500万人になります。今から27年後に3300万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか？これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。

他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。

これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。

まさに前例のない不確実なビジネス環境です。

しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。

ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとデータミックスは考えています。

そして、 未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」 であると考えています。

データサイエンスとは 

一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、データミックスでは、データサイエンスを以下のように定義しています。

データサイエンスとは

• データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること
• 多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと
• 統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること

という、課題発見から解決までの総合的な営み であると考えています。

さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。

営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。

つまり、 データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地 です。

データミックスとは

データミックスは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。

先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、 データミックスは、データミックスで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォーム を構築しています。

そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。

日本に対する危機感やデータミックスのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。

業務詳細

データアナリストとしてクライアント先に常駐（案件によりリモートもあり）して、データミックスのビジネストランスレーター（コンサルタント）と連携しながらデータ分析業務を行います。クライアント企業の事業を深く理解し、クライアント企業の意思決定を支援します。

【主なプロジェクト例】
1. クライアント企業の財務モデリング
クライアント企業に常駐しながら、経営の見える化を推進していただきます。
現在は、基幹システムからデータをダウンロードしエクセルを用いた可視化を行なっていますが、プロジェクトに参画し、ダッシュボードの作成・経営課題を見つけるための分析を行なっていただきます。

2. クライアント企業のマーケティング支援
小売店のIDーPOSデータの分析を行いマーケティングの企画立案を行うプロジェクトに参画いただきます。担当の業務としては、小売店のIDーPOSデータをSQLとBIツールを用いて可視化を行います。そのデータ分析の結果をもとに、プロジェクト参加者でマーケティングの企画立案を行います。

3. 倉庫の需要予測プロジェクト
倉庫コスト削減プロジェクトに参画いただきます。
倉庫のコスト削減を目標に、倉庫から出荷する物量を予測するモデルの作成をお任せいたします。
Pythonを用いて、出荷量の予測を行っていただきます。

求めるスキル・経験

【必須条件】

• ビジネスにおけるデータ活用に関する強い興味
• PythonもしくはRを用いたデータ分析の経験（実務、学生時代の研究、プライベートでのプロジェクト問わず）
• 統計学や機械学習の理論に関する理解

※データ分析の実務経験は問いません

【歓迎条件】

• SQLやBIツールを用いたデータ加工・可視化の経験
• ワード、エクセル、パワーポイントを用いた資料作成スキル
• 分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務の経験