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データサイエンティスト育成講座|2023年4月期卒業発表会

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データサイエンティスト育成講座|2023年4月期卒業発表会

2023年4月期「データサイエンティスト育成講座」「気象データアナリスト養成講座」「HRナリスト養成講座」の卒業生たちによる卒業発表会が東京で開催され、その様子はライブ配信もされました。

卒業発表会は受講生一人ひとりが自ら研究テーマを決め、約7ヶ月にわたり学んだ成果を発表する場です。

今回も卒業生の所属先企業のビジネス課題や日本が抱える社会問題、そして日々の暮らしや趣味・関心ごとなど、多種多様なテーマでの発表が行われるのですが、その中でも特に優秀と評価された6名が選出され、発表していただきました。

1. 違反会員予測モデル 小売業ドラックストア勤務

ドラックストアで、年間1億円の利益改善を達成するために未来の来店者、非来店者の予測をする。離反判定について、実際の過去データを考察して離反する顧客は、そうじゃない顧客と比較して客単価が3000〜4000円ほど違うか、来店頻度が1.5〜2回ほど違う等のデータ分析を行い、来店頻度が低い顧客へのアプローチ案も施策として考えられていて、1ヶ月で890万の売り上げ改善が実施できるという結果になり、利益貢献までのストーリーもしっかりと語られていた発表でした。

2. サウナでの適正な整い体験

ご自身が好きなサウナ。でもサウナに行くうえで、サウナ室って何分入るのが一番良い?水風呂って何秒入れば良い?等インターネット上では情報が分散されていてどれが正しいかわからない。そこでご自身の体を使って自分自身に最も合った整い方、年齢別の整い方をデータ分析から明らかにした発表!どの発表者よりもテーマに対する熱量が高く、DAGを作って分析、そしてそれを更新してと分析もとても面白く何よりもとても楽しそうだったのがすごく印象に残りました。発表後に、講師陣から「世界初のサウナアナリストとして頑張ってほしい、何か将来につながる新しいビジネスが作れそう」といったコメントも出ておりました。

3. 業務で使える規定検索ツール及び条文類似度判定ツールの開発

日本貿易保険、日本政府100%出資の政府系金融機関にお勤め。現在の部署では、法律(貿易保険法)に沿って各種保険約款類(9つの保健種)を策定し、顧客ニーズ等に応じて約款を改正する業務を担当している方です。約款類は1つの保険種でも複数の規定があり、合計100規定ほど存在するとのこと。そこで、条文検索に要する現在の時間を10分の1程度まで削減することを目的とし、職員が使える検索ツールおよび類似度判定ツールを作成されました。実際に、ご自身の作ったツールで業務は従来の10分の1に削減された。社内に導入し、職員からのアンケート調査なども実施済みで、DXという観点で素晴らしいツールが出来上がったと思います。コストがかからない・リスクが低い・かつ業務に有効的であるという条件が非常に大切。それが叶えられていた内容でした。

4、ファッショントレンドの分析モデルとトレンドを抑えたコーディネートのレコメンド

学生時代4年間アパレルに勤めていた。マネキンのコーディネート選定がスタッフの技量に依存し最適に行えていない、また、選定時間を確保できない繁忙期は売り場の鮮度管理が行えていないという課題があったそうです。日常的にも、着たいトップスは決まっているが、パンツは何を合わせたらいいのか分からない、と悩む時間もないということで、これらのトレンド認知不足やコーディネートを組むスキル不足や考案時間の確保が難しいことが課題の要因だとし、多くの人がファッションをより楽しめる世の中にしたい、という思いで、ファッショントレンドの分析を行いました。店舗仕入れの最適化につながるような提案にまとまっていてとても良かったです。

5. なぜ人事施策は機能しないのか

自社のミッションを実現するためには、専門人材の確保が何よりも重要。そのため、数多くの施策を行っているものの、近年離職者が増加しており、社員の流出を抑制していきたいというビジネス課題の元、人事施策が機能しないメカニズムを解明し、人事施策を機能させるための方法を改めて検討するということを分析し、発表されました。週休3日制は採用面で見たらプラス要因だけど、既存社員にとってはマイナス要因だった事が判明したり、SPIで全ての領域で無難な回答をしている人が辞めやすいという結果が非常に興味深かったです。

6. えらべる!じぶんの洗濯日和!!

気象データアナリスト養成講座の卒業発表は、皆様同じテーマで行っております。全国にスマートランドリー事業を展開している会社の生データをいただき、気象データアナリストとしてデータ分析を行うという内容になっております。昨今、コインランドリーの待ち時間で、お一人様時間を満喫できるところが増えてきおります。コインランドリーの使用割合は乾燥機が大半を占めていた事が分析から明らかになり、コインランドリーのアプリと連携し位置情報を利用することで混雑を避けられたり、メダルが獲得できてリピーターに繋がるなど、受講生自身の様々な工夫が詰め込まれた発表でした。

みなさん、7ヶ月間の学びの成果を存分に発揮いただいた発表でした。
本当にお疲れ様でした。

皆様のご活躍をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。

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