データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

データアナリストは昨今注目されている仕事の1つ

データアナリストという職種が気になる方も多いのではないでしょうか。データアナリストは昨今注目されている仕事の1つと言えます。インターネットの普及やコンピューターの処理速度の向上などにより、昔よりもデータ分析をしやすくなりました。

データアナリストへの転職を検討している中、具体的な仕事内容や、データをどのように扱っているのかご存知ない方も多いのではないでしょうか。そこで、本記事ではデータアナリストとはどのような職種なのかについて詳しく解説します。

データアナリストとはデータ分析によって企業課題を解決する仕事

データアナリストとは、データ分析によって企業課題を解決する職種のことです。たとえば商品の売上に関する情報を収集し、どのような商品が売れやすいのか、どの宣伝方法が効果的なのかなどを分析します。その後、分析結果を元に企業の今後の方針について提案します。

このようなデータ分析を行うデータアナリストは、今後の企業の方向性に関わる重要なポジションと言えます。

データアナリストの基礎知識

ここではデータアナリストの基礎知識についてまとめました。データアナリストとデータサイエンティストの違いや平均年収についてみていきます。

データアナリストとデータサイエンティストは、データを収集・分析して企業の方針について提案を行うという点は共通しています。

ただ、データアナリストはどちらかといえばビジネス寄りの職種であり、データサイエンティストはエンジニア寄りの職種であると言えます。データサイエンティストは高度な統計学や人工知能分野の専門知識を備えていることが多く、データ分析の精度を上げることを重視することが多いです。

また、データサイエンティストの方が業務範囲は広い傾向があり、データ分析だけでなく、データ分析に必要な環境構築も担当することが多いです。

とはいえ、職種の定義に関しては企業によって異なることも多いため、転職する際はその企業の職種について詳しく調べたり、面接担当者に質問したりすることが重要でしょう。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

データアナリストの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「営業・マーケティング」を参考にすると、平均年収682万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、データアナリストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データアナリストは統計学やプログラミングなど幅広いスキルを要求される仕事であり、目指すのは容易ではないため、平均年収も高めになっていると想定されます。また、データアナリストとして企業にとってプラスになる情報を多く提供できれば、年収も上がりやすくなるでしょう。

【参考】：マイナビエージェント職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方

【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）

【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

データアナリストに求められるスキル

データアナリストに求められるスキルにまとめました。これらのスキルを獲得し面接で的確にアピールすることで、データアナリストに転職できる可能性が広がります。

データアナリストを目指す場合、統計学をはじめ微分積分や線形代数などの大学レベルの数学知識を持っていると強みになります。数学はデータ分析の基礎と呼べるもので、数学知識があるとデータ可視化の技術などの理解をする上で助けになります。

データ分析に使うデータは基本的にはデータベースに蓄積するため、データアナリストはデータベースの知識が求められます。MySQLを使っての更新・削除・追加などの基本操作はもちろん、データベースのパフォーマンスを向上させるための知識もあると強みになります。

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

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Pythonはデータ分析・加工に多く使われるプログラミング言語のため、データアナリストを目指すなら数あるプログラミング言語の中でもPythonの習得をおすすめします。Pythonはライブラリが豊富であり、データ分析や人工知能開発に適していると言われています。そのほか幅広い開発に使える言語でもあります。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

データアナリストは分析ツールを扱えるスキルも必要です。たとえば、TableauやQuickSightといったデータを可視化するためのツールなどです。分析ツールを扱えることで、統計学などの知識を使いこなせることに繋がります。

【参考】：Tableau

【参考】：QuickSight

データアナリストに向いている人の特徴

続いて、データアナリストに向いている人の特徴を解説します。以下の項目に該当する方は、データアナリストとして活躍できる可能性が高いと言えます。

データアナリストは何度も問題がないかチェックを重ねるなど、細かい作業が得意な人の方が向いている傾向があります。万が一統計結果を間違えて報告すると、企業が間違ったマーケティングを行うことになってしまい、大きな損失につながる可能性があるためです。

上記で解説した通りデータアナリストには幅広い知識が求められるため、勉強熱心な方が向いていると言えるでしょう。また、データ分析手法やデータ分析ツールは最新のものが次から次へと出てきますので、データアナリストは常に知識をアップデートしなくてはいけません。データアナリストに転職してからもコツコツと勉強を続けられる方が成功しやすいです。

データアナリストになるには？

本記事を読み、データアナリストに転職したいと感じた方もいるでしょう。最後に、データアナリストになるにはどうすれば良いかについて解説します。

データアナリストにはPythonやSQLの知識が求められるため、プログラマーやシステムエンジニア経験者は経験は強みになるでしょう。また、プログラミングで鍛えた論理的思考力も、データ分析を行う際に役立ちます。

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

マーケッターは商品・サービスの売上向上を図るために戦略を考える仕事であり、データアナリストと親和性の高い仕事と言えます。マーケッターとして売上アップに大きく貢献した実績があるなら、データアナリストの面接でのアピールポイントになります。

未経験からデータアナリストを目指すなら

本記事では、データアナリストとは何かについて解説しました。データアナリストに必要なスキルや転職方法などがお分かりいただけたかと思います。データアナリストは企業の方向性を左右する重要なポジションであり、市場価値も高いと言えるでしょう。

しかし、重要なポジションである分転職に苦戦する方も多いかもしれません。また、未経験の場合、選考の場で何を話せば良いか分からないという方もいるでしょう。

そこで利用を推奨するのがマイナビIT エージェントです。

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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。