さまざまな業界の実践的な需要予測モデルの設計・改善・運用について話せます

エキスパート

氏名:開示前


■背景
複数の業界において、在庫管理や発注業務の最適化を目的とした需要予測プロジェクトを多数経験しています。
具体的に携わった業界は以下のとおりです。
・流通業:小売/飲食業、卸売業
・サービス業:ヘルスケア業、不動産業、空輸業
扱ってきたSKU数は数十から数千レベルと幅広く、現場運用まで見据えたモデル構築・チューニング・評価の実務に携わってきました。また、新商品、季節商品なども扱っています。

■話せること
・時系列モデルと回帰モデルの適切な使い分け
・需要予測精度の改善手法(特徴量の設計、評価指標の選定、データ加工の工夫)
・在庫過多・欠品を防ぐための、実務で機能するモデル設計のポイント
ご状況や課題に応じて、アルゴリズム選定の観点から運用定着まで幅広くご相談いただけます。

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氏名:開示前

■ これまでの経験
事業会社(通信販売)、分析ツールベンダー2社、コンサルティング会社にて、累計15年以上にわたりデータ活用業務に従事してきました。
事業会社においては分析業務の内製化推進、ベンダーにおいては顧客の課題探索からPoC設計・技術/運用支援の経験があります。

特にここ5年ほどは小売/卸/飲食/不動産業界を中心に、マーケティング施策の設計・評価、需要予測モデルの構築と改善、分析ツールの導入支援、顧客データの活用支援を多数経験しています。
企業でのデータサイエンティスト育成プログラムも複数支援しており、大学や学会での講義経験も多数あります。

■ これまで使用した技術
Python、BigQuery、DataRobotなどを用いた機械学習プロジェクトの経験が豊富です。

業界知見と実行支援の両面から、実践的なアドバイスが可能です。


職歴

職歴:開示前


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