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データアナリスト｜SQLでのデータ抽出・KPI設計・施策効果分析・改善提案【スタキャリテック】

SQL
その他

概要

社内外の膨大なデータを収集・加工・分析し、ビジネス上の意思決定や事業改善を支援する役割を担います。主な業務は、課題特定、データに基づく洞察（インサイト）の抽出、KPI設定、可視化（レポート作成）、予測モデルの構築、データ基盤の構築などになります。

業務内容

自社PFや掲載タイトルの分析・可視化、事業課題の特定。
施策のKPI設計、効果検証、レポート作成。意思決定者への分析結果の説明　など。
主な業務内容
- 課題のヒアリング・定義
  - ビジネス上の目的（売上向上、顧客離れ防止など）を明確にし、分析要件を定義する。
- データ収集・分析
  - SQLを用いてデータベースから必要なデータを抽出して、分析を行う。
- 可視化・レポーティング
  - 傾向や相関関係をグラフなどで分かりやすく可視化をしてレポートを作成を行う。
- プレゼンテーション
  - 事業責任者へのレポートの説明を行う。分析結果から「なぜこうなったか」の要因を特定し、改善策の実施を促す。

成人向けコンテンツ

あり（業務で一部触れる）　以下のような形でアダルト情報に触れます。　
- 例）データ分析や集計において、アダルトコンテンツのセグメント分析が行われる　
- キーワードが会話内で飛び交う等

求人情報

必須要件

施策のデータ分析の実務経験3年以上
toC向けのWebサービスのグロース施策の分析経験
事業課題や施策課題に対し、分析目的の整理・要件定義・仮説設計を行った経験
SQLを用いた複雑なデータ抽出、集計、分析の実務経験
KPI設計、施策効果検証、改善示唆の提案経験
分析結果をレポートにまとめ、事業責任者や意思決定者へ説明・合意形成した経験
自走して課題を整理し、分析から示唆出しまで一気通貫で推進した経験

尚可要件

BIツール(Tableau, Looker, Power BI)のダッシュボード作成・運用経験。
DWH設計／データマート設計経験
Pythonを用いた分析実務経験（統計解析、A/Bテスト、回帰分析、クラスタリング等を用いた仮説検証・要因分析・傾向分析の経験）

勤務時間・曜日

平日

勤務地

東京都港区

単価 / 月

スキル見合い

出勤形態

ハイブリッド出社

応募後の流れ

1.Webでかんたん応募

2.電話にてヒアリング（スキップする場合もあります）

3.ご面談にてご希望等詳細お伺い

4.案件ご紹介

担当者コメント

自社プラットフォームや掲載タイトルのデータ分析を通じて、事業課題の特定や施策改善を支援するデータアナリスト案件です。
SQLを用いたデータ抽出・集計・分析をはじめ、KPI設計や施策の効果検証、分析結果の可視化・レポート作成、事業責任者への説明まで一貫してご担当いただきます。
単にデータを集計するだけでなく、ビジネス上の課題や目的を整理し、分析から改善施策の提案まで主体的に携われる点が特徴です。
分析結果を事業の意思決定につなげ、サービスや事業の成長に直接貢献したい方におすすめのポジションです。
toC向けWebサービスにおけるグロース施策の分析経験や、SQLを用いた複雑なデータ抽出・分析の実務経験を活かしていただけます。
また、分析目的の整理や仮説設計、KPI設計・効果検証に加え、レポートを通じて意思決定者へ分析結果を説明し、合意形成を進めてきた経験も発揮できる環境です。
これまで培ってきたデータ分析の経験を活かし、課題のヒアリングから分析要件の定義、インサイトの抽出、改善提案まで一気通貫で推進し、データに基づく事業成長を支えていきたい方にぜひご検討いただきたい案件です。