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【Python(データ分析系)】新規商品管理ルール策定に向けたデータ解析業務

120万円/月額想定年収:1440万円

140~180時間

20日

業務委託(準委任)

本郷三丁目

職務内容

■概要
大手小売業の新規商品(発売1年未満)管理ルール策定に向けた、新規商品(発売1年未満)と継続商品(発売1年以上)の合計5千万SKUに関する、販売動向のデータ解析業務をお任せいたします。
■ Project概要
・クライアント: 国内に700店舗を有する小売業者
・プロジェクトテーマ: 在庫管理
・プロジェクトの課題: クライアントは新規商品(発売1年未満)の管理ルールが未成熟で、過少発注・過大在庫保有の双方問題が発生
■ Projectの取組概要
・発売1年未満の新規商品に対しては、過去データを基にしたアルゴリズム構築での解決は難しい(類似商品紐づけ等の効力は薄い想定)
・解決の方針は、新規商品に対する一定の管理ルールの策定する方針
・管理ルール策定に向けて、過去の新規商品の販売データを分析する予定
■ 具体的な作業内容
・管理ルールの仮説
(A) 全体像: 新規商品の発売開始一定期間は保有在庫量を固定し、需要を見極めた上で、一定期間開始後はアルゴリズムによる管理へ移行
(B) 後継商品である場合: 前継商品の販売データ紐づけによる、事実上の継続商品扱い(継続商品向けにはアルゴリズム構築中)
・分析手法
(A) 全体像: 新規商品に関して、セグメント別(約30)に過去3年分販売データ動向を分析し、セグメント間の販売動向やその内訳を店舗別×商品別の粒度でを把握。加えて、継続商品との比較や季節性商品に対する詳細分析等も実施
(B) 後継商品である場合: 商品ポートフォリオ全体において継続商品の占める割合分析と、過去データ紐づけ管理のFeasiblity判断(手管理紐づけになる想定の為、あまりに大量な場合は難しい)
※ 今回、所謂「前処理」とされる欠損値保管やデータの表記揺れ補正等は発生しない見込

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必須スキル

■サーバーサイドエンジニアとしてBigData解析業務に従事したご経験
・データ分析基盤構築等のETLや物理構築ではなく、データ解析のご経験)
・今回ハンドルして頂くデータ(=5千万SKU×週次販売データ3年分)を、少なくとも上回る量のデータ解析経験
・BigDataに対して、構造化され柔軟性の高い解析Codeを記述し、Back & Forthのiterationを実施したご経験
<②コーディングスキル等: 必須>
■ SQL
・現状確認段階:
クライアント基盤システムが数万行のSQLで構築されている為、長文のSQLをクイックに読み解き、クライアントとデータ定義(含む処理手順)のディスカッションを実施できること
※ 今回、SQLでアルゴリズムを構築することは行わない為、SQLによる構築ではなく、現状確認段階として長文SQLを読み解くことができることが重要
・解析段階:
SQLのクエリ羅列では無く、テーブル自体の構造化を行って、構造的な解析クエリをくみ上げるられるスキル
・シミュレーション段階
過去データに対して一定の条件を付与し、保有在庫のシミュレーションを行えること
※ 但し、大量のハイパーパラメーターのfittingすることは想定しておらず、在庫回転期間・欠品率・発注回数をKPIとしたシンプルな販売&保有在庫シミュレーションを想定
■GCP等のクラウド解析ツール
・BigData解析に関して適切なLibrary選択に知見をお持ちであり、解析スピードの担保が出来ること
※ 扱うデー量が多いくローカルでは対応が難しい為、クラウドツールの使用が必須
■Python
・Pythonによる基本的なデータ解析のCoding
※ 基本的にはGCP等のクラウド基盤上でSQLを組む予定だが、一部データを切り出してローカルでクイックに解析することも発生する可能性がある為(但し、Pythonで機械学習モデル構築を行うことは想定ししておらず、一部データを先にローカルに切り出して分析し仮説構築をすることを想定)

尚可スキル

<①実務経験>
■ 新規商品管理の改善に向けたデータ解析業務経験
<②コーディングスキル等>
■ 基礎的な統計知識(統計検定2級程度で可)

案件の特徴

・フルリモート
・週4稼働

商談回数

1回(弊社同席)

情報提供元: Midworks(ミッドワークス)

7ヶ月前