400万人が利用する会社訪問アプリ
同志社大学 / 商学部/Liberal Arts
シンガポールと日本のハーフで、シンガポールのグローバル環境で育ち、英語、日本語、中国語に話すことができます。過去2年間、徴兵のため、私はシンガポール空軍で航空機の修理を担当するエンジニアとして奉仕しました。この仕事では技術力だけでなく、リーダーシップとコミュニケーション能力も求められました。修理作業中、私は異なる文化のメンバーからなるチームを率いることがよくありました。欠陥の特定や適切な修理方法の
多様性の強さを理解し、その強みを活かす企業に貢献し、共に成長したいと考えています。
私の学業は主に日本のビジネスと国際経済に焦点を当てていますが、データ分析や国際コミュニケーションなど、他のスキルにも詳細に取り組んでいます。
私の研究の焦点はファイナンスと経済であり、日本の不動産市場に関するプロジェクトをしました。このプロジェクトでは、2005年から2021年までの日本全国の土地、マンション、および住宅用地の価格に関するデータを収集しました。この膨大なデータベースを効果的に分析するためにプログラミング言語Stataを使い、情報を整理し、カテゴライズしました。 整理されたデータをもとに、リノベーションの有無、建設年などの多くの要因を組み合わせて、不動産価格を予測するアルゴリズムを開発しました。しかし、古いデータでは駅からの距離のデータがなかったりしました。駅からの距離は不動産の価格に大きな影響を与えると他のデータが示しました。そのため、私はデータベースから同じ地域の類似する不動産の情報の平均を取り、足りないデータの代わりに使いました。その結果、アルゴリズムは予測率80％を達成し、実際の市場価格との誤差を5-10％以内に収めることができました。
• 多様な学生チームの管理と指導を担当しました。 • 革新を重視したコンセプトの設計に従事しました。 • プロトタイプの制作を行い、プレゼンテーションにおいて企業を代表しました
同志社大学 / 商学部/Liberal Arts
私の研究の焦点はファイナンスと経済であり、日本の不動産市場に関するプロジェクトをしました。このプロジェクトでは、2005年から2021年までの日本全国の土地、マンション、および住宅用地の価格に関するデータを収集しました。この膨大なデータベースを効果的に分析するためにプログラミング言語Stataを使い、情報を整理し、カテゴライズしました。 整理されたデータをもとに、リノベーションの有無、建設年などの多くの要因を組み合わせて、不動産価格を予測するアルゴリズムを開発しました。しかし、古いデータでは駅からの距離のデータがなかったりしました。駅からの距離は不動産の価格に大きな影響を与えると他のデータが示しました。そのため、私はデータベースから同じ地域の類似する不動産の情報の平均を取り、足りないデータの代わりに使いました。その結果、アルゴリズムは予測率80％を達成し、実際の市場価格との誤差を5-10％以内に収めることができました。
