募集内容

業務内容	データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。【業務詳細】・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築【魅力点】　◆研修制度：入社後1か月間の研修だけでなく、OJTによる教育環境など、未経験からでも安心して就業が可能（下記に詳細を記載） ◆評価制度：定量的（クライアントからの評価・単価）だけでなく、定性的な評価（社内貢献・自己/上司評価・プロセス評価）を用意 ◆キャリア：身に着けたいスキルによって、案件を選択することが可能（全体の95％がデータ分析系の案件） L 大手事業会社・大手コンサルティングファームへの転職実績もございます。【開発環境】AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなどデータアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。【業務詳細】・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築【魅力点】 ◆研修制度：入社後1か月間の研修だけでなく、OJTによる教育環境など、未経験からでも安心して就業が可能（下記に詳細を記載） ◆評価制度：定量的（クライアントからの評価・単価）だけでなく、定性的な評価（社内貢献・自己/上司評価・プロセス評価）を用意 ◆キャリア：身に着けたいスキルによって、案件を選択することが可能（全体の95％がデータ分析系の案件） L 大手事業会社・大手コンサルティングファームへの転職実績もございます。【開発環境】 AWS/ GCP/ Azure/ Tableau/ SAS/ SPSS/ Oracle Database/ SQL ServerMySQL/ PostgreSQL/ Google AnalyticsSQL/ Python/ Rなど変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと・IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問）・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験・SQL、またはPythonを用いた実務経験（いずれか一方で可。実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験 ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。	＜必須要件＞ ※以下、いずれか一つを満たすこと・IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問）・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験・SQL、またはPythonを用いた実務経験（いずれか一方で可。実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験 ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ仕事の魅力 1. 【事業会社との違い】多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。 2. 【一気通貫】仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。 3. 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。入社者の声・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） 1. 【事業会社との違い】多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。 2. 【一気通貫】仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。 3. 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。入社者の声・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）入社後の流れ最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１データ分析環境の理解まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２コーディングデータ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３データの可視化・分析データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４レポーティング・報告提案データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１データ分析環境の理解まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール： SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２コーディングデータ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール： SQL / Python / SAS / Rなど Step３データの可視化・分析データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４レポーティング・報告提案データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月備考：試用期間中の勤務条件：変更無し
勤務地	勤務地1 東京都東京都23区プロジェクト先 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 350 ～ 600 万円月給 24 ～ 39万円給与形態固定給制(月給制) 年収例 ※若手からミドル層まで幅広く採用しており、ご本人様のスキル経験によって決定いたします。
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] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1回
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月備考：試用期間中の勤務条件：変更無し
勤務地	勤務地1 東京都東京都23区プロジェクト先 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 350 ～ 600 万円月給 24 ～ 39万円給与形態固定給制(月給制) 年収例 ※若手からミドル層まで幅広く採用しており、ご本人様のスキル経験によって決定いたします。
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] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1回
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社分析屋
企業HP	http://analytics-jp.com/
本社所在地	〒2510052 神奈川県藤沢市藤沢 484-1 藤沢アンバービル4階
事業内容	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験、臨床研究、製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援　　WEB広告出稿支援と効果測定　サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など）　SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験・臨床研究・製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援 WEB広告出稿支援と効果測定サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など） SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発
設立年月日	2011年 8月15日
代表者	溝口　大作
資本金	1000万円
従業員数	248名（平均年齢：32歳）