データアナリストとは？仕事内容・必要な資格やスキルを解説
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データアナリストの仕事内容
データアナリストという職業の具体的な仕事内容について触れていきましょう。データアナリストには大きく分類すると2つの種類があります。コンサル型データアナリスト
コンサル型データアナリストは、文字通りコンサルティング要素の強いデータアナリストのことを指していいます。クライアントからのヒアリングをもとに検証。検証結果から課題を炙り出して具体的な対策を施すのがコンサル型データアナリストの仕事です。
コンサル型データアナリストには、一般的なアナリスト同様の 論理的思考力が必要です。また、検証課題を見立てるための仮説思考も重要となります。
コンサルティングスキルはもちろん、マーケティングに対する知識や業界知識などが求められるケースもあります。
エンジニア型データアナリスト
システムを構築するエンジニア側から課題解決にアプローチするデータアナリストです。課題解決のためにシステムを構築や改善を行います。コンサル型データアナリストと同様、ビックデータの解析を行い、BIツールによる解析、分析モデルによる統計分析を実施。機械学習を用いながら高度な解析を行うこともあります。
上位職データサイエンティスト
データサイエンティストは、データサイエンスとデータエンジニアリングの力によってデータから価値を創造したり、ビジネス課題を解決したりするプロです。データサイエンティストもデータアナリストもビックデータを解析しますが、データサイエンティストはコンサル型とエンジニア型のどちらの業務も行える上位職といえます。
参考：データサイエンティストの年収はいくら？仕事内容も解説
データアナリストの平均年収
求人ボックス 給料ナビによると、正社員データアナリストの平均年収は約696万円です。日本の正社員平均年収と比較すると、非常に高い部類に属する職種と言えるでしょう。なお初任給は、25万円程度が相場のようです。
全体の給与幅は417〜1,178万円と比較的広めですが、一番収入が低い層でも400万円台であることから安定した生活が保障されている様子が伺えます。またトップクラスの収入になると1200万円台となり、外資系企業で勤めたりマネージャー層になると高い収入を期待できるでしょう。
引用：求人ボックス 給料ナビ
データアナリストの就労先
データアナリストは、クライアントワークかインハウスにて働くことになります。クライアントワーク
クライアントの課題解決を行う企業で働くことをクライアントワークと言います。マーケティング会社やWeb制作会社、アドテクノロジー会社などで働くことが多いです。クライアントとなるのは自社でデータ解析などが行えない企業で、依頼を受けてデータの解析、問題解決にあたります。業界を問わず、事業者も多様です。
インハウス
クライアントワークとは打って変わり、データ解析を自社で行なっている企業で業務を行うことをインハウスと言います。データ解析にあたる技術やノウハウを持っている企業に参画するイメージです。すでに他のデータアナリストが活躍していることも少なくありません。
業界は金融、製造、医療、大学など、専門性のある業界が多いです。専門性を深めたい、一つの企業や業界で経験を積みたいデータアナリストは、インハウスで働くケースが少なくありません。
データアナリストに必要なスキル
では、データアナリストになるためにはどんなスキルを身につければいいのでしょうか。統計学についての基礎知識
データ分析に欠かせない統計学の基礎知識は、データアナリストには必須の知識です。UX改善、KPI設計、広告配信の最適化、顧客の分類など、データ分析はありとあらゆる場面で必要になります。アソシエーション分析、クラスター分析、回帰分析などの分析モデル、確率、統計、微分積分、線形代数などの知識も必須です。
プログラミング言語
プログラマーのような業務は行いませんが、機械学習、ディープラーニングなどで使用されるプログラミング言語は身につけておく必要があります。機械学習やディープラーニングでは主にPythonやRなどが用いられることが多いです。
参考：Pythonとは？プログラミング言語の概要や用途をわかりやすく徹底解説
データベースを扱うスキル
データアナリストはデータベースを扱います。データを抽出するための知識、複製の方法などはもちろん、データベースを扱うための言語SQLは必ず習得しておく必要があります。参考：SQL勉強方法
分析ツールを使いこなすスキル
データ分析を抽出し、可視化することも必要なスキルです。分析したデータはグラフやチャートなどにして視覚的に表します。Webスクレイピングツールはデータを抽出するツールで、BIツールはデータを可視化するツールのことです。
ロジカルシンキング（論理的思考力）
データを分析するときには、ロジカルシンキング（論理的思考）が欠かせません。ロジカルに理論立てていくことで更なる検証対象が見つかったり、課題解決方法が見つかったりします。データアナリストの資質として欠かせない要素と言ってもいいかもしれません。
データアナリストを目指すのがおすすめな理由
データアナリストを目指すことをおすすめする理由として、データアナリストは将来性が高い職種である旨が挙げられます。国の政策としてDX化が推進される中、多くの企業も国に倣いDX化に取り組んでいます。
そんなDX化の根幹をなす要素の1つとしてデータの活用は不可欠です。そのため経営判断にまでデータを用いることができるよう分析していくデータアナリストは、今後もより一層需要が高まる職種になると考えられるでしょう。
また先述の通り、データアナリストは収入面でも他の職種より突出しており、高収入を目指せる職種でもあります。
さらにコンサルタントやマーケターなどに転身したりフリーランスとして独立したりと、自分の理想の働き方を追い求めやすい点もおすすめする理由の1つです。
参考：データアナリストはやめとけ？
データアナリストに向いている人の特徴
ここでは、データアナリストに向いている人の特徴を紹介します。データに抵抗なく触れられる人
データアナリストは、業務中データや数字と向き合うことに多くの時間を費やします。そのためデータアナリストは、数字やデータに対して抵抗を感じるようでは務まりません。
普段からデータを眺めたり、数字に着目する気質のある人はデータアナリストに向いていると言えるでしょう。
分析することが好きな人
ただデータや数字を眺めるだけではなく、「なぜこのようなデータになったのか」「どのようにしてこの数字が導き出されたのか」など、目の前のデータや数字に対して疑問を感じ、自ら分析に取り組むような人もデータアナリストに向いているでしょう。反対にただデータや数字を見ただけで直観的に行動する人は、データアナリストには向いていません。
もちろん経験則や肌感覚といった直観は大切です。しかし直観に頼り過ぎるばかりに、数字やデータから導き出される本質を無視してしまうようでは、データアナリストとしての役割を果たすことはできません。
実数からの分析を通じて確かな結果を導き出せる人は、データアナリストとして大成できるでしょう。
継続して勉強できる人
データアナリストは、数学・統計学・ITスキルなど、多様な知識を習得・蓄積していかなければなりません。また分析するデータに関する分野の知識も求められるでしょう。
そのため、データアナリストは常に新しい知識習得に努めていく貪欲さ・勤勉さが求められます。
継続して勉強に取り組み、自身の知識やスキルをアップデートし続けられる人は、多くの現場で重宝されるでしょう。
参考：AIの勉強
データアナリストになるためには？
続いて、データアナリストになるための方法を紹介します。未経験から採用してもらえる企業へ転職する
データアナリストになる手段の1つに、未経験から採用してもらえる企業へ転職する方法があります。データアナリストの需要が高まり経験者の採用が困難になりつつある今、未経験者を採用し自社で育成に取り組む企業も増えてきました。
特に第二新卒などは、採用の間口が広く拓けています。
若いうちからデータアナリストとして活躍したいと考える人は、転職を視野に入れてみるのも良いでしょう。
参考：転職に強いプログラミングスクール
マーケティングなどの経験を積んだのちに挑戦する
データアナリストは、マーケティングなどの経験を積んだ後にチャレンジする人も多くいます。マーケティングなどでデータ・数字と向き合う経験を積み重ねておけば、データアナリストになった際もマーケティングで培った経験が活きてくるでしょう。
ただし別職種からデータアナリストへの転身を考えている人は、将来的にどのような方法でデータアナリストに転身するのか調べておく必要があるでしょう。
この記事では、おすすめのWebマーケティングスクールの講座内容・料金を分かりやすく一覧で比較しています。未経験からの挑戦、在宅勤務（リモートワーク）、フリーランス独立など、自由な働き方を実現。教育訓練給付金や関連する資格など、Webマーケティングスクールに関する知識をまとめました。
2025/04/23 16:20
専門的なスクールに通う
データアナリストを目指せる専門的なスクールに通うのも1つです。中には、卒業後データアナリスト転職に向けた支援を提供しているスクールもあり、スキル習得から転職まで一貫したサポートを受けられます。
データアナリストは必要とされる知識やスキルは幅広で高度ですが、スクールに通えば無駄なく体系的に業務に必要なスキルを習得していくことができるでしょう。
参考：データサイエンススクールのおすすめ
データアナリストを目指せるおすすめスクール
集めた情報を分析し課題解決を行うデータアナリストを目指すには、データサイエンススクールで学ぶと効率的です。必要な知識やスキルを体系的に学べます。データラーニングスクール
加えて転職サポートが充実しているのも特徴です。各種自己分析や転職プランの作成支援・求人情報リサーチ支援など、転職成功までサポートを受けられます。
また受講者はデータ分析のオンラインコミュニティへの参加も可能です。コミュニティで行われている交流や輪読会などは、実践的なスキルを習得する機会にもなります。
- 20代 男性
- メーカー/製造業
- 在籍生
多くの人におすすめしたい、分析で新たな気づきを教えてもらえる！
★★★★★
4.0
私自身未経験でも、半年で社内のプロジェクトで成果物だす事ができたので、興味を持って取り組める人であれば、おすすめしたい。詳細をみる
- 30代 女性
- サービス業
- 在籍生
キャリアチェンジや転職を考えられている方におすすめです
★★★★★
5.0
分からないことがあればメッセージでの質問にも対応してくださったので未経験でも学習を進めやすかったです。詳細をみる
Aidemy PREMIUM
挫折することなく最後まで学べるよう、分からないことはいつでも講師へチャットで質問できますし、書いたコードへのレビューも受けられます。より質の高いコードを書く力を身につけられる内容です。
- 20代 女性
- メーカー/製造業
- 在籍生
未経験から、株式会社アイデミーのデータ分析講座を受講しました
★★★★★
5.0
学習が、小単元事に別れていて、学んだ後にすぐ確認テストがありました。 それが自分には合っていて、インプットだけでなくアウトプットしながら学習でき、定着も早かったかなと思います。詳細をみる
- 30代 男性
- 不動産
- 卒業生
【初学者からのススメ】プログラミング初学者は可能な限りオンラインを活用せよ
★★★★★
5.0
完全にオンラインで完結する、夕方から夜の時間帯に講師の方々に質問が出来る、スラックであればいつでも質問できる、など、学習意欲さえあればいくらでも学習できる環境が整っていました。詳細をみる
- 30代 女性
- 薬剤師
- 卒業生
先生方が素晴らしい！自分のペースで進められて育児中の母でも2コース修了できました
★★★★★
5.0
先生の質が高い。 完全オンラインのためモチベーションの維持が大変でしたが、先生のお陰で最後まで続けることができました。 転職活動中も励ましていただいたお陰で、アルバイトですがフルリモートで就職することができました。 講座が始まったばかりのころ、未経験でAIエンジニア、しかもフルリモートで働くのは厳しいと他の所で言われて凹んでいたのですが、Aidemyの先生がとてもポジティブに励ましてくださいました。 具体的にどのように転職活動すべきかアドバイスもくださり、その通り実践したところ内定をもらうことができました。 その後も、モチベーションが下がると先生方とカウンセリングして元気をもらい、当初予定していたデータ分析講座だけでなく、E資格講座も受講を終えることができました。詳細をみる
キカガク
dodaとの連携で転職支援が充実しているのもポイントといえます。IT専門のキャリアアドバイザーによる支援の下データアナリストへの転職を目指せます。希望のタイミングで支援を受けられるのも特徴です。納得いくまで学習にとりくみ、自分に適したタイミングでキャリアを選びましょう。
- 40代 男性
- メーカー/製造業
- 卒業生
「AI人材育成長期コース」はプログラミング経験がほとんどない方にオススメ！
★★★★★
5.0
プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対１で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。詳細をみる
- 20代 男性
- アルバイト・接客業
- 卒業生
AI人材育成長期コースを楽しめたと感じた一例と学習スタンス
★★★★★
5.0
能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わるかと思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。 講座の内容は３カ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習期間として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間に当てるくらいがちょうど良かったです。詳細をみる
インターネット・アカデミー
学び方の自由度の高さも特徴です。インストラクターから直接指導を受けられるライブ授業、オンラインで講師から1対1で学べるマンツーマン授業、自由な時間や場所で視聴できるオンデマンド授業があり、学びやすい組み合わせで学習を進められます。
- 30代 女性
- サービス業
- 卒業生
初めての転職で不安だったけど、インターネット•アカデミーへ通ってよかった
★★★★★
5.0
来校で対面で質問もできて、オンラインも可能なため、勉強しやすい環境であること。講師もかなり教育されており、非常にわかりやすく、デザインであればデザイナーが教えくれますし、プログラミングの部分の質問であれば、プログラマーが教えてくれたり、その都度専門性の高い方がかなりわかりやすく教えてくれるため。初心者はもちろんおすすめですし、ちょっと知識ある人でも、レベル感に応じて対応してくれる。何よりも、親身になって教えくれるのが良いため。詳細をみる
- 40代 男性
- サービス業
- 卒業生
インターネット・アカデミーでWeb制作会社に中途入社できました。
★★★★★
4.0
スクールに入会する前に各クラス詳しい説明があり、将来就きたい職種の希望に合わせてコースを選ぶことができる。詳細をみる
データアナリストにとってあると役立つ資格
ここからはあると役立つ資格についてご紹介していきます。参考：データサイエンス資格
統計検定
これから統計学を学ぶ方には、ぜひ、検討していただきたい検定です。統計に関わる基礎知識力や活用する力を試すことのできる全国統一の試験で、4級〜1級まであります。データアナリストとして活躍したいなら、まずは2級（大学基礎課程レベル）の取得を目指し、さらに専門的な1級の取得を目指しましょう。
OSS–DB技術者認定資格
オープンソースデータベース（OSS-DB）技術者認定資格は、オープンソースデータベースの知識と技能に関する資格です。非営利活動法人エルピーアイジャパンという民間団体が運用しています。以前はデータベースにオラクルなどの有償データベースを利用するケースが多くありましたが、現在は無償で利用できるオープンソースの導入が増えています。
実際の試験では、PostageSQLを基準のRDMBS（リレーショナルデータベース管理システム）とし、オープンソースデータベースの基礎知識、運用管理、性能監視、チューニング、障害対応などに関して出題されます。
情報処理技術者試験／データベーススペシャリスト
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が主催する国家試験です。エンジニアなら必要な試験ですが、データアナリストはさらに高度なデータベーススペシャリストの資格を取るといいでしょう。企画、要件定義・開発、運用・保守などの知識と実践的な力が問われます。
ORACLE-MASTER
オラクル社が運用する資格です。オラクル社は有償のデータベースですが、まだまだ業界のシェア率が高く、多くの企業が利用しています。この資格は、同製品を扱えることを示せるもので、全世界共通の資格です。
データアナリストまとめ
いかがでしたか？ データアナリストとは、データ解析をもとに現状を炙り出し、課題解決や新たな価値を創造します。コンサル型、エンジニア型などありますが、実際の業務は幅広く、クライアントワークやインハウスなどの働き方によって、細部の仕事内容は変わってきます。これからデータアナリストを目指すなら、統計検定などを活用してデータアナリストに必要な基礎知識を身につけるといいでしょう。WRITERこの記事を書いた人
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