データアナリストに向いている人の特徴は？ 未経験から目指せるのか解説

あなたは当てはまる？データアナリストに向いている人の7つの特徴

データアナリストは、専門的なスキルが求められる職種ですが、スキル以前に適性も重要です。

ここでは、データアナリストに向いている人の特徴を7つ紹介します。

自分に当てはまるかチェックしてみましょう。

数学やデータが好きで探究心がある

データアナリストの業務は、膨大なデータと向き合う作業から始まります。

そのため、数字やデータを見る作業自体に喜びを感じ、苦にならないのが基本的な適性として挙げられます。

また業務では、統計学や線形代数、微分積分などの数学の知識を駆使するため、数学的な素養も欠かせません。

さらに、ただデータを眺めるだけでなく、「なぜこの数値になるのか」「データ間の相関関係は何か」などの疑問を持ち、背景を深く掘り下げようとする探究心も重要です。

表面的な結果に満足せず、データの裏側にある真実を突き止めたいという情熱が、優れた分析へとつながります。

論理的思考力（ロジカルシンキング）が得意

データ分析は、客観的な事実（データ）に基づいて結論を導き出すプロセスです。

そのため、物事を筋道立てて考え、矛盾なく結論を導き出す論理的思考力（ロジカルシンキング）が不可欠です。

たとえば、「売上が伸びた」事象に対して、「どの施策が」「どの顧客層に」「どのように影響したのか」をデータから多角的に分析し、仮説を立てて検証する能力が求められます。

自身の思い込みや直感を排し、データという根拠に基づいて思考できる人は、データアナリストに向いているでしょう。

細かい作業を粘り強く続けられる

データ分析の仕事は、華やかなプレゼンテーションだけではありません。

むしろ、その前段階にある膨大なデータの整理や加工（データクレンジング）など、地道で細かい作業に多くの時間を費やします。

データの欠損値を補ったり、表記の揺れを統一したりする作業は、分析の精度を左右する非常に重要な工程です。

上記のような単調に見える作業でも、集中力を切らさず、粘り強く丁寧に取り組める几帳面さや忍耐力は、データアナリストにとって必須の資質です。

知的好奇心が旺盛で学習意欲が高い

データ分析の世界は、技術やトレンドの進化が速い分野です。

新しい分析手法やAI技術、便利なツールが次々と登場します。

また、分析対象となる業界のビジネスモデルや市場動向に関する深い理解（ドメイン知識）も必要になります。

そのため、常に新しい知識やスキルの習得に貪欲で、自らをアップデートし続ける高い学習意欲が求められます。

IT技術からビジネスまで、幅広い分野にアンテナを張れる知的好奇心が旺盛な人は、データアナリストとして成長し続けられる可能性が高いでしょう。

客観的な視点で物事をとらえられる

データは嘘をつきませんが、分析する人間にバイアス（偏見や思い込み）があると、解釈を誤る危険性があります。

たとえば、「この施策は成功したはずだ」という希望的観測が成功を示すデータばかりに注目させ、失敗を示すデータを見過ごさせてしまうかもしれません。

優れたデータアナリストは、自身の主観や感情を切り離し、データが示す事実をありのままに受け入れる客観性を持っています。

たとえ自分にとって不都合な分析結果が出たとしても、それを冷静に報告し、次のアクションにつなげられる誠実さが重要です。

ビジネス課題への関心が高い

データ分析は、分析する作業自体が目的ではありません。

最終的なゴールは、分析結果を活かして「売上を向上させる」「コストを削減する」など、ビジネス上の課題を解決することです。

そのため、単にデータを分析するだけでなく、「この分析がビジネスにどう貢献できるのか」「解決すべき課題は何か」を常に意識できる視点が不可欠です。

企業の目標や事業戦略への関心が高く、データ分析を通じてビジネスの成長に貢献したいという意欲がある人は、データアナリストとして大きな価値を発揮できます。

分析結果を分かりやすく伝える力がある

どれだけ高度な分析を行っても、その内容や価値が関係者に伝わらなければ意味がありません。

データアナリストは、分析結果を経営層や他部署の担当者など、必ずしもデータに詳しくない人々に説明する機会が多くあります。

そのため、専門用語を避け、グラフや図表を用いて視覚的に分かりやすく表現するスキル（データビジュアライゼーション）や、分析の要点を簡潔にまとめて伝えるプレゼンテーション能力が極めて重要です。

複雑な分析結果を、誰もが理解できる「物語」として伝えられるコミュニケーション能力は、強力な武器となります。

データアナリストを目指せるおすすめスクール4選

ここではデータアナリストを目指せる、データサイエンススクールを紹介します。
データ分析でフリーランスも目指すことも将来的には可能です。

データサイエンススクールで学べることや費用相場を知りたい方は、下記記事もご覧ください。

データサイエンススクールおすすめ講座まとめ比較【最新版】

Aidemy Premium（アイデミープレミアム）

データアナリストとして活躍できるスキルを、できるだけスピーディーに獲得したいなら、Aidemy Premium（アイデミープレミアム）がおすすめです。

未経験から3ヶ月でデータ分析を学べます。

短期間でデータ活用できるようになるのは、初心者でも取り組みやすいPython特化型のスクールであるためです。

マーケティング・営業・販売管理など、仕事をする上でデータ分析のスキルを活用し、成果アップを目指せます。

学習はオンライン教材で自由な時間に行い、不明点についてチャットやオンラインカウンセリングで相談するスタイルです。

データラーニングスクール

データラーニングスクールはオンライン完結で、データアナリストに必要な知識やスキルを身につけられるスクールです。

現役データサイエンティストの個別メンタリングを受けられるため、未経験でも安心して学習に取り組めます。

加えてオンラインコミュニティで横のつながりも構築可能。一緒に学ぶ仲間の存在が、学習を続けるモチベーションになります。

さらに学んだ知識やスキルを活用した転職サポートも充実。自己分析や履歴書・職務経歴書の添削などを通し、転職成功までサポートを受けられます。

DMM WEBCAMP学習コース

DMM WEBCAMP学習コースは、未経験から速戦力を目指すプログラミングスクールです。

多様なコースが用意されており、その中から自身の目指すキャリアに合ったスキルを選択できます。

なお、料金形態は学習期間に準じており、最短4週間のプランを選択した場合は169,800円（税込）で学習を開始できます。

経済産業省「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」の認定講座でもあるため、条件に該当すれば実質61,746円（税込）で受講できる、リーズナブルな価格も魅力と言えるでしょう。

データアナリストになるためには、様々な知識の習得が求められます。しかしDMM WEBCAMP学習コースであれば、メンタリング機会も設けられています。

現役エンジニア講師がトータルで学習をサポートしてくれるため、挫折することなく最後まで知識とスキルを学び深めていくことができるでしょう。

キカガク

転職してデータアナリストになりたいと考えているなら、キカガクの長期コースが向いています。

データ活用に関する専門的な知識を、担任のサポートを受けながら進められるスクールです。

効率的に必要なスキルを身につけられるのは、1,000社を超える企業へ研修を提供していることと関係しています。

現場で役立つ学習内容を提供することに長けているスクールのため、ゴールへ向け着実な成長を目指せます。

dodaの転職支援を受けられるのも特徴。受講期間中はもちろん卒業後も、IT業界をよく知るエージェントのサポートを受けながら、転職活動に取り組めます。

逆にデータアナリストに向いていない人の特徴

データアナリストに適性がある人の特徴を見てきましたが、一方で、どのような人が向いていないのでしょうか。

自身の性格や特性と照らし合わせ、ミスマッチを防ぐための参考にしてください。

以下の特徴に当てはまる場合、データアナリストの仕事は苦痛に感じてしまう可能性があります。

数字やデータを見るのがそもそも苦手

データアナリストの業務は、膨大な量の数値データと向き合う作業から始まります。

そのため、数字の羅列を見るだけで気分が悪くなる、計算に対して強い苦手意識があるという方には、残念ながらデータアナリストの仕事は向いていません。

データの収集、整理、分析という一連のプロセスは、常に数字やデータが中心にあります。

上記の基本的な作業自体が苦痛に感じてしまうと、質の高い分析を行うのが難しく、キャリアの継続も困難になる可能性があるでしょう。

直感や主観で物事を判断しがち

データ分析の目的は、客観的なデータに基づいて、誰もが納得できる根拠を示すことです。

したがって、分析の過程で「なんとなくこうだろう」といった直感や、「自分の経験ではこうだった」などと主観を優先してしまう傾向がある人は、データアナリストには向いていません。

分析に個人の思い込みやバイアスが入ると、データが示す真実を見誤り、ビジネス上の判断を誤らせる原因となります。

そのため、事実をフラットにとらえ、論理を積み上げて結論を導き出す姿勢が不可欠です。

地道な作業や継続的な学習が嫌い

データ分析と聞くと、グラフを作成して華麗なプレゼンテーションを行う姿を想像するかもしれません。

しかし、その裏側では、分析可能な状態にデータを整える「データクレンジング」という地道で時間のかかる作業が大部分を占めています。

そのため、単調な作業を粘り強く続けられない方は、適性があるとは言えません。

また、分析技術やツールは日進月歩で進化しており、常に新しい知識を学び続ける姿勢も求められます。

継続的な学習を面倒だと感じてしまう場合、第一線で活躍し続けるのは難しくなる可能性があるでしょう。

データアナリストになるために必須のスキル・知識

データアナリストは、データを扱う専門的な技術力だけでなく、ビジネスへの深い理解も求められる職種です。

データから価値ある情報を引き出し、企業の意思決定を支援するために、以下のような多岐にわたるスキルや知識が必要不可欠となります。

• 統計学・数学の知識
• データベースを扱うスキル
• プログラミングスキル
• ビジネススキルと課題解決能力

統計学・数学の知識

データ分析の根幹を成すのが統計学と数学の知識です。

データアナリストは、集めたデータが持つ意味を正しく解釈し、客観的な根拠に基づいた分析を行うために、これらの学問的知識を駆使します。

特に、確率統計、微分積分、線形代数などは基礎として押さえておくべき分野です。

近年では、AI技術の発展にともない、機械学習や深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムを理解し、適切に活用する能力も重要視されています。

仮説検定や回帰分析、ベイズ統計などの高度な分析手法を理解し、ビジネス課題に応じて使い分ける力が、分析の精度を大きく左右します。

統計検定で知識レベルを証明する

統計学の知識レベルを客観的に証明するためには、「統計検定」の取得が有効です。

統計検定は、日本統計学会が公式に認定する全国統一試験で、統計に関する知識や活用力を評価します。

データアナリストを目指すのであれば、大学基礎レベルに相当する「統計検定2級」以上の取得が一つの目安となるでしょう。

自身のスキルを可視化し、就職や転職活動でアピールする材料として活用できます。

参考：統計検定とは｜統計検定

データベースを扱うスキル

企業が収集する膨大なデータは、データベースと呼ばれるシステムに格納・管理されています。

データアナリストは、このデータベースから分析に必要なデータを効率的かつ正確に抽出するスキルが求められます。

データベースの構造を理解し、目的に応じてデータを操作する能力は、分析業務の入り口として非常に重要です。

SQLの習得は不可欠

データベースを操作するために広く使われている言語が「SQL」です。

SQLを使いこなせれば、膨大なデータの中から必要な情報だけを抽出したり、複数のテーブルを結合して新しいデータセットを作成したりできます。

データ分析の第一歩は分析対象となるデータの準備であり、そのためにはSQLのスキル習得が必須です。

プログラミングスキル

データの前処理や加工、統計モデリング、可視化といった一連の分析作業を効率的に行うために、プログラミングスキルが役立ちます。

特に、データ分析に特化したライブラリやフレームワークが豊富なプログラミング言語を習得することで、手作業では困難な複雑な分析も可能です。

PythonやR言語が主流

データ分析の現場では、「Python」と「R言語」が主に利用されています。



どちらの言語もデータ分析に強みを持ち、多くの企業で採用されています。

それぞれの特徴を理解し、少なくともどちらか一つは習得しておくのが望ましいでしょう。

ビジネススキルと課題解決能力

データアナリストに求められるのは、単にデータを分析する技術力だけではありません。

最も重要なのは、分析を通じてビジネス上の課題を特定し、解決策を導き出す能力です。

分析の目的は、企業の売上向上やコスト削減、顧客満足度の向上などの具体的なビジネスゴールに貢献する点にあります。

ビジネスゴールに貢献するためには、担当する業界の動向や自社の事業内容に関する深い理解（ドメイン知識）が不可欠です。

また、関係者から課題をヒアリングするコミュニケーション能力や、分析結果を経営層や他部署のメンバーに分かりやすく伝え、次のアクションを促すプレゼンテーション能力も、データアナリストの価値を決定づける重要なスキルです。

未経験からデータアナリストを目指すには？

データアナリストは高い専門性が求められる職種ですが、未経験から目指すのも十分に可能です。

デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が各業界で急がれる中、データを活用できる人材の需要は年々高まっています。

正しい手順で学習を進め、必要なスキルを身につけることで、将来性の高いキャリアを築けます。

本章では、未経験者がデータアナリストになるための具体的なロードマップや、文系出身者が抱える不安について解説します。

文系出身でもデータアナリストになれる？

「データ分析は理系の仕事」というイメージが強く、数学やプログラミングに苦手意識を持つ文系出身者の方は、不安に感じるかもしれません。

しかし、結論から言うと、文系出身者でもデータアナリストになるのは十分に可能です。

たしかに、業務には統計学の知識やプログラミングスキルが不可欠です。

しかし、上記のスキルは、未経験からでも計画的に学習すれば習得できます。

データ分析の最終目的は「ビジネスの課題を解決し、意思決定を支援する」点にあります。

そのため、文系出身者が持つ「ビジネス課題への深い理解力」や「分析結果を誰にでも分かりやすく伝える論理的な説明能力・コミュニケーション能力」は、現場で強力な武器となります。

理系的なスキルを学びつつ文系ならではの強みを活かせれば、優れたデータアナリストとして活躍できるでしょう。

未経験からの学習ステップ

未経験からデータアナリストを目指す場合、やみくもに学習を始めるのではなく、体系的なスキル習得が重要です。

以下に、おすすめの学習ステップを4段階で紹介します。

独学で挑戦する際のロードマップとしてご活用ください。

適性を確かめるならスクールの無料カウンセリングがおすすめ

独学での学習は費用を抑えられるメリットがありますが、「何から手をつければよいか分からない」「エラーが解決できず挫折しそう」といった壁にぶつかりやすいのも事実です。

効率的かつ着実にスキルを身につけたいのであれば、データサイエンススクールの活用が有効な選択肢となります。

多くのスクールでは、入学を検討している人向けに無料のカウンセリングや体験授業を提供しています。



上記の機会を活用すれば、カリキュラムの詳細や学習の進め方について理解を深められるだけでなく、自身のキャリアプランについてプロのコンサルタントに相談可能です。

自分にデータアナリストの適性があるか、あるいは学習を継続できそうかなどの不安を、金銭的なリスクなく判断できる絶好の機会でしょう。

少しでもデータアナリストの仕事に興味がある方は、まずは気軽に無料カウンセリングに参加してみるのがおすすめです。

そもそもデータアナリストとは？仕事の基本情報を確認

データアナリストという職業に興味を持っても、具体的な仕事内容や役割が分からなければ、適性を判断するのは難しいでしょう。

まずは、データアナリストという仕事の基本情報を確認し、どのような職種なのかを理解しましょう。

データアナリストの仕事内容と役割

データアナリストとは、企業が保有する売上データや顧客データ、Webサイトのアクセスログなどの膨大なデータの中から、ビジネスに役立つ知見を見つけ出すデータ分析の専門家です。

データの収集・加工・分析を行い、その結果を基に事業課題の解決や意思決定の支援を行うのが主な役割です。

具体的には、以下のような業務を担当します。


データアナリストは、単にデータを分析するだけでなく、分析結果からビジネス上の課題や機会を発見し、企業の成長に貢献するという重要な役割を担っています。

データサイエンティストとの違い

データアナリストとよく比較される職種に、「データサイエンティスト」があります。

どちらもデータを扱う専門家ですが、その役割や求められるスキルセットには違いがあります。

データアナリストが既存のデータを分析してビジネス課題の解決策を提示することに重点を置くのに対し、データサイエンティストは機械学習モデルの開発やアルゴリズムの構築など、より高度な技術を用いて未知の課題解決や新たな価値創造を目指します。

一般的に、データサイエンティストの方がより広範で専門的なスキルが求められる傾向にあります。
関連記事：データサイエンティストはやめとけ？向いている人の特徴も徹底解説

両者の違いを以下の表にまとめました。

データアナリストの平均年収と将来性

データアナリストの年収は、経験やスキル、所属する企業の規模によって異なります。

大手求人情報サイト「求人ボックス」の2025年4月時点のデータによると、正社員のデータアナリストの平均年収は約695万円です。

日本の平均年収と比較して高い水準にあり、専門性の高さが給与に反映されていると分かります。
引用：データアナリストの仕事の年収・時給・給料｜求人ボックス 給料ナビ

また、データアナリストの将来性は高いと考えられます。

なぜならば、多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、データに基づいた意思決定の重要性が増しているためです。

AI技術が発展しても、ビジネスの文脈を理解し、データから意味のある洞察を導き出す人間の能力は不可欠であり、データアナリストの需要は今後も高まり続けると予測されています。

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情報で溢れる現代社会にあって、膨大なデータを分析するデータアナリストの存在感は高まっています。
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