## データ分析ではツールを活用しよう

データ分析とは、さまざまなデータを収集・加工し、その結果を分析することを指します。ビジネスの課題を解決する場合や、研究で活用されています。そんなデータ分析は、プログラミング言語を使って専門家がデータを分析することも多いですが、実はツールを使用して分析することもできます。

**本記事では、データ分析の手法や、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。**これからデータ分析をしてみたいという方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

データ分析と一言でいっても、どのような目的で使用するかによって、データ分析の手法も変わってくるかと思います。**ここからは、データ分析の種類をいくつか紹介します。**

データ分析のツールを選ぶ前に、ご自身がどのような集計を行うのか、事前に把握しておきましょう。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

*クロス集計は、アンケートなどを行った際に使われる分析手法です。*1つの質問事項の結果に、他の質問の結果を掛け合わせてグラフなどを作成します。他の集計方法と比較すると簡単な分析方法のため、データ分析をはじめて行う人も取り組みやすい分析手法といえます。

*ABC分析とは、その名の通りAとBとCの3つのグループに分けて評価をする分析手法です。*ABC分析は、さまざまな用途で使われますが、特に経営に活かすことができます。

例えば商品の売上や在庫などを分析し、これからどんな商品を多く取り扱うべきかなどを考える時に、ABC分析は役に立つでしょう。

クラスター分析の名前に使われている「クラスター」は、集団と言う意味を持ちます。*その名前からも分かる通り、ある集団から同じような考えを持つ集団に分けることをクラスター分析といいます。*

*ロジスティック回帰分析は、とある結果になる確率を分析し、結果を予測する多変量解析の1つです。*このロジスティック回帰分析は、マーケティングの分野でも頻繁に使用されている分析手法です。

アソシエーション分析は、顧客のデータからビジネスに活用できるようなデータ分析の手法です。*Aという結果とBという結果の相関性を調べ、Aが起きた際にBが起こりうるかどうかを調べます。*

*因子分析は、とある結果になった要因を探す分析手法で、マーケティング分野などでよく使われる手法です。*この因子分析は、データの関連性を調査し、顧客が今後どのような行動をとるのか予測するような場合に使われます。

因子分析では、アンケート調査や顧客データからデータを収集し、分析を行うことが多いです。

## データ分析を用いるメリットとは

データ分析の手法にも種類があるとお分かりいただけたかと思います。**データ分析は目的に沿った手法を使うことでビジネスの課題解決に繋がるなど、さまざまなメリットがあります。**ここからは、データ分析を用いるメリットについて詳しく解説します。

### データに基づいて意思決定ができる

データ分析することのメリットとして挙げられるのは、データに基づいて客観的な意思決定ができる点です。

なぜならデータ分析では過去のデータや事象から、将来の予測を立てるからです。*データ分析を使えば経営やビジネスの課題を解決する際に、データという根拠に基づいて意思決定ができます。*

データ分析を行うことで、顧客の隠れた需要や、今後大きくなるであろう市場が分かる可能性もあります。*トレンドに沿った商品を開発したい場合や、新しい市場を開拓したい場合は、データ分析から新しい戦略を立てることも可能です。*

これまでマーケティングの調査をする際、アンケートの集計やデータの分析に非常に多くのコストをかけていました。*しかし、これらもデータ分析のツールを活用すれば時間と経費を削減し、ローコストでマーケティングの施策を立てることができます。*

## データ分析におすすめのツール10選

データ分析にはそれぞれ種類があり、使われてる場面もことなるとお分かりいただけたかと思います。

**ここからは、データ分析におすすめのツール10選を紹介します。**BIツールをはじめとして、さまざまな特徴を持つツールを紹介しますので、ご自身にあったツールを探してみましょう。

*Excelはマイクロソフト社の製品として有名ですが、こちらは表計算をする以外に、データ分析もできるソフトです。*

Excelの中にある「分析ツール」を活用すれば、プログラミングをしなくてもデータ分析が可能となります。すでにExcelを所有している方は、すぐにデータ分析を始めることができるでしょう。

【参考】：[Microsoft公式 Microsoft Excel](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/excel)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

*MetabaseはMicrosoft SQLサーバー、オラクルデータベース、MySQLなどのデータベースに接続することが可能で、データを分析後に可視化することができます。*

公式サイトのドキュメントも充実しているため、インストールの手順や使い方なども、ここから学べます。Metabaseは有料プランもありますが、フリートライアルもありますので、気になる方はフリートライアルから試してみましょう。

【参考】：[Metabase 公式](https://www.metabase.com/)

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

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

SAP Analytics Cloudは、BIツールとしての機能も持ちつつ、機械学習や予算の計画などさまざまな機能を持ち合わせたツールです。

*また、トレーニングやチュートリアルなども充実しているため、そちらも利用しながら分析機能を利用できます。*

【参考】：[SAP Analytics Cloud](https://www.sap.com/japan/products/technology-platform/cloud-analytics.html)

Looker Studioは、Googleが提供しているBIツールです。具体的には、スプレッドシートやアナリティクスを始めとするデータを取り込んでレポートを作成してくれます。

*また、他のGoogleのツールと同様に、ユーザとの連携もできるためチームで作業を行いたい場合も簡単にデータを共有することができます。*

普段Googleでデータ集計をしていたり、アナリティクスを活用していたりする方は、より簡単にデータ分析が行えるでしょう。

【参考】：[Google公式 Looker Studio](https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja)

tableauでは、分析プラットフォームや、CRM Analyticsなど、データ分析ツールを豊富に提供しています。*その中でもTableau Desktopは、データのビジュアル化やデータへのアクセスをして分析してくれるツールです。*

このTableau Desktopはビッグデータや、スプレッドシートなど、さまざまなデータを取り込んで分析をしてくれるのが特徴の1つです。また、コードを記述することなくドラッグ＆ドロップで分析が可能です。

【参考】：[tableau 公式](https://www.tableau.com/ja-jp)
【参考】：[tableau Desktop公式](https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop)

*Microsoft Power BIは、マイクロソフト社の提供しているサービスであるため、他のマイクロソフト社のツールと連携することも可能です。*

また、使い方を学ぶためのガイドや、オンラインワークショップ、コミュニティなども提供されているため、使い方を学習しながらデータ分析ができます。すでにMicrosoftの製品を多く使用している方は、こちらのツールを試してみるのもよいでしょう。

【参考】：[Microsoft公式 Power BIの概要](https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/getting-started-with-power-bi/?accordion=getting-started-with-powerbi-accordion&panel=p1&tab=t1)

こちらのツールはAWSが提供するデータ分析ツールです。データベースなどからリアルタイムに分析が行えます。

*Amazon Redshift Serverlessは従課金制ですが、無料トライアルの期間もあります。*無料トライアルについては、対象の期間などが決まっていますので、詳しくは公式サイトをご覧ください。

【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverless](https://aws.amazon.com/jp/redshift/redshift-serverless/)
【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverlessの料金](https://aws.amazon.com/jp/redshift/free-trial/?nc=sn&loc=4&dn=3)

*Prediction Oneは、クリックだけでデータ分析ができるため、プログラミングに自信がない方でもデータ分析が可能です。*またPrediction Oneでは、デスクトップ版とクラウド版の2種類が提供されているため、好みなどにあわせてツールを使えます。

【参考】：[SONY公式 Prediction One](https://predictionone.sony.biz/)

*FineReportはBIツール、データの可視化、帳票やユーザ情報を分析することができるツールです。*データ分析だけでなく帳票の入出力やデータ統合などもできるため、ビジネスツールを一元管理したい方にもおすすめのツールです。

【参考】：[FineReport公式](https://www.finereport.com/jp/)

## データ分析のツールを活用しつつスキルを身に着けよう

本記事では、さまざまなデータ分析の種類や、おすすめのツールを解説しました。*ご自身の行いたい分析や、用途にあわせてツールを選んでみましょう。*

今回紹介したツールの中には、無料トライアルが用意されているツールもありますので、気になるツールがあればそのようなキャンペーンも上手く活用してみてください。データ分析のツールを上手く活用して、ぜひスキルアップを目指しましょう。

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析はビジネスの課題を解決する際に使われています。このデータ分析は、プログラミングの知識などが必要と思われがちですが、現在ではコードを書かなくてもデータ分析できるツールが公開されています。本記事ではデータ分析におすすめのツールを紹介します。

データ分析はマーケティングやビジネスの課題解決に活用されています

データ分析におすすめのツール10選について

データ分析の種類はたくさんあり、ツール選びの前に分析の手法を知る必要があります

データ分析におすすめのツール10選！種類やメリットもあわせて紹介

*データ分析は、将来のビジネスへのデータの利活用を効率的に行う上で重要度が高まっています。*常に変化が求められるビジネスにおいては、なおさらです。ここでは、データ分析の概念を解説するとともに、おすすめ本10選を紹介していきます。

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

*データ分析とは、保有するデータから価値のある情報を見つけ出し、その情報に基づいて導いた結論を意思決定に活用する一連のプロセスを表します。*このプロセスを、「データ分析」あるいは「データ解析」と言います。

*データ分析は、やみくもに保有データを分析すればよいわけではなく、特定の条件にしたがってデータの収集から進める場合がほとんどです。*そのため、概ね次のような工程に分けてデータ分析を行います。

最初のステップは、ビジネス要件を明確にし、求めるデータの要件を決定することです。対象となる物あるいは人を定義し、細分化された属性を設定します。続いて、求めるデータの収集のための準備と蓄積を行います。データ収集の方法は求めるデータにより最適な機器やセンサー、収集方法などを決定します。

取り込んだデータは分析に必要な形式に加工し、重複値や欠損値を補正します。

データ分析が可能な状態になったら、反復的にデータの傾向をとらえる探索的データ解析を行います。その後、モデリングを行い推計する誤差が最小になるようにモデルを決定します。モデルが確定したら、評価を行い意思決定に用いる追加の分析を進めていきます。

最終的にはビジネス課題の解決のために、意思決定支援にデータ分析で得た評価結果を活用します。

### データ分析に携わるエンジニア

*データ分析に携わるエンジニアを、データサイエンティストと言います。*データ分析の専門家として蓄積データの活用を推進します。近年ビッグデータやIoTにより、データの爆発的増加が起きています。従来はデータ分析は学術的意味合いが強かったのですが、今日ではエンジニアの役割が広がっています。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

データ分析で学ぶべき領域はいくつかあります。*数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術などです。*これら全般をデータサイエンスと呼び、データ分析手法を扱う科学的アプローチとして学術研究が進められています。

データ分析で求めるスキルは、3つの視点があります。

*1つ目はサイエンス的な視点です。データサイエンスの数学的分析手法を研究・理解し、利用することです。*そのために、必要とされる数学や統計学の知識を学びます。

*2つ目はエンジニアリング的な視点で、データの分析のための収集や仕組みを作ることです。*コンピュータ技法や、機械学習などの人工知能技術を学びます。

*最後にビジネス的な視点で、分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用することです。*ビジネスのニーズを理解し、求める業界の傾向を理解します。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データ分析の全体工程と必要なスキル

データ分析と言っても、データ分析工程自体は全体の一部であり、ビジネス課題の抽出から解決まで一連の流れをカバーするデータサイエンティストに着目するのが良いでしょう。

*この場合は、「ビジネス課題の抽出」「データ収集の準備・収集」「データ分析」「ビジネス課題の解決」ようなビジネスサイクル全体をカバーします。*

データ分析そのものの専門性が重要ですが、全体のビジネスの課題のヒアリング・解決能力も求められます。ビジネス課題は幅広く、将来の変動予測から事業戦略の策定を行ったり、効果的なマーケティングリサーチに利用したりします。

## データ分析のおすすめ本10選

ここではデータ分析のおすすめ本を紹介します。*勉強本は用途に合わせて選ぶと期待通りの結果が得られやすくなります。*ここではランキング形式とはなりませんが、初心者から中級者向けを中心に解説していきます。 

### （初級）データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則

*本書は、ビジネスパーソン向けにデータ活用の全体像を俯瞰して解説しています。*国内年間3000社超の企業のマーケティング支援で培った、マクロミルの社内スキルに基づいて課題解決のステップを解説しています。

▪著者：マクロミル、渋谷 智之
▪ページ数：316ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/03/09

【参考】：[データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798173467)

### （初級）問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

*本書はExcelの知識があれば、全体が理解できるように内容がまとめられています。*Excelの解説というよりは、企業経営で必要なデータを用いて業務改革に活用する、といったビジネスで使える情報書です。「街のパン屋さんの再生」というストーリー仕立てになっています。

▪著者：野中 美希、市原 義文
▪ページ数：256ページ
▪出版社：青春出版社
▪発売日：2023/1/23

【参考】：[問題解決の最初の一歩 データ分析の教室](https://www.seishun.co.jp/book/23629/)

### （初級）Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型

*Pythonの知識がある人向けのデータ分析入門書です。*データ分析で用いるプログラミングや、データの加工・可視化・モデリングの流れを理解していきます。Pythonで本格的に学ぶ方は、最初に目を通しておくと良いでしょう。

▪著者：中村 智、下山 輝昌、川又 良夫
▪ページ数：240ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/12/9

【参考】：[Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798068510.html)

### （初級）分析者のためのデータ解釈学入門

*理系の方には理解しやすいレベルで、データ分析を仕事とする方にはやさしい内容に仕上がっています。*データのばらつきや偏りなどの基本的な知識を用いて、如何にモデリングを行うかが理解できます。実務上の問題解決方法などもカバーしています。

▪著者：江崎 貴裕
▪ページ数：282ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2020/12/14

【参考】：[分析者のためのデータ解釈学入門](https://www.socym.co.jp/book/1290)

### （初級）統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識

*本書は、日ごろ使用するExcelを用い、「データ活用の５段階」に沿って解説しています。*Excelの集計が分かる人は、紹介する関数を理解すると統計学の道具として活用が可能です。売り上げアップにつなげるためのデータ処理やモデルの活用が理解できます。

▪著者：竪田 洋資（監修）、三好 大悟
▪ページ数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/3/12

【参考】：[統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識](https://book.impress.co.jp/books/1119101131)

### （初級～中級）ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本

*本書は、徹底的にExcelを使い込むためのデータ分析とデータ集計の解説本です。*従来は力技で対応していた集計を、ピボットテーブルを使い集計から視覚化まで対応します。実務者向けの解説本で、Excelを極めたい方向けの本です。

▪著者：森田 貢士
▪ページ数：400ページ
▪出版社： ソシム
▪発売日：2020/9/8

【参考】：[ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本](https://www.socym.co.jp/book/1268)

### （初級～中級）本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

*本書は、データ活用に必要な分析手法全般をカバーします。*そのために、ページ数は若干多めです。初めてデータ分析の本に目を通す方には、範囲が広いので時間を確保する必要があるでしょう。基本を理解しつつ機械学習も含めて知りたい方に、おすすめします。

▪著者：杉山 聡
▪ページ数：468ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2022/7/26

【参考】：[本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門](https://www.socym.co.jp/book/1377)

### （初級～中級）データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

*本書は、統計学を1度は学んでいる人であれば、改めて理解を深めることができます。*数式に抵抗感が低い方は、初めての方でも理解できるレベルで説明されています。統計学で学ぶ基本的役割から、モデルまで多岐にわたり学ぶことができます。

▪著者：阿部 真人
▪ページ数：364ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2021/11/26

【参考】：[データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門](https://www.socym.co.jp/book/1319)

### （初級～中級）【エンジニアのための】データ分析基盤入門

*エンジニアが扱う基盤として、データマートやデータウェアハウスのデータ整備を例に解説しています。*データ分析の基盤や扱うデータの変遷などからエンジニアリングとして抑える基本を整理し、学習することができます。

▪著者：斎藤 友樹
▪ページ数：272ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/2/24

【参考】：[\[エンジニアのための\] データ分析基盤入門](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12724-4)

### （初級～中級）Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

*本書では、Pythonやその環境で使用するPandasをかじったことがある方向けに、売り上げデータの集計や補正・補完などを練習します。*Pythonの得意とする機械学習で、顧客データ管理や行動予測などを学びます。前提となるPythonやPandasは事前に学んでおくと良いでしょう。

▪著者：下山 輝昌、松田 雄馬、三木 孝行
▪ページ数：368ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/6/15

【参考】：[Python 実践データ分析 100本ノック 第2版](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798067278.html)

## データ分析は勉強本を読んだら実務に役立てましょう

データ分析は、スキルと経験の相乗効果で勘所が理解できるようになります。ある程度、勉強本から基礎知識が得られたら実際に端末を操作してデータ分析を実際に行うのが良いでしょう。**学んだことの反復操作で理解度が高まり、おすすめです。**

データを分析して効率的に成果を出すことは非常に重要です。特に先の見えない現代社会では、多くのデータから傾向をとらえて事業に役立てることが求められています。ここでは、データ分析の概要を抑えながら、初心者から中級向けまでをカバーするおすすめ本を紹介していきます。

データ分析は、データの中からその傾向をつかみ、意思決定に活用する一連のプロセスを表します

ビジネス課題に必要なデータ収集と分析を行い、モデル化から課題の解決までの工程があります

勉強本は、概要から個別の工程を理解する詳細情報など多岐にわたり、実務と並行して活用します

データ分析のおすすめ本10選！概要と勉強のポイントを交えて解説

## データ分析の仕事について詳しく知らない方は多い

昨今人工知能の発展やコンピュータの性能向上などに伴い、テータ分析の重要性が高まっています。たとえばSNSに投稿された商品の口コミを収集することで、商品改善の鍵になる情報が見つかる可能性があります。

データ分析に関わる仕事にはさまざまな種類がありますが、具体的にどのような仕事があるのか、仕事内容やどういったスキルが必要なのか、ご存知ない方が多いのではないでしょうか。

*データ分析というワード自体は注目されているものの、具体的に何をやっているのかまでは知らない方が多いでしょう。*

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## データ分析の仕事は大きく2種類に別れる

**データ分析関連の仕事は大きく2種類に分かれます。**

- データの収集・分析を行う仕事
- 分析したデータを使い課題解決を行う仕事

1つ目がデータの収集や分析を行う仕事であり、データサイエンティストやAIエンジニアが該当します。どちらかと言えばエンジニア寄りの仕事です。

2つ目が分析データを課題解決に活かす仕事で、コンサルタントやAIアナリストが該当します。こちらはエンジニアよりも経営側の仕事といえるでしょう。

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ここでは、データ分析の基礎知識についてまとめました。そもそもデータ分析は何なのか、データ分析を行う仕事の年収についても解説します。

データ分析とはデータを収集・加工し、何らかの規則性を見出すことです。規則性を見出した後は、企業の課題解決や商品・サービスの改善に役立てます。

データ分析の手法は昔から多く研究されてきましたが、実用化が注目されたのは最近のことです。*その理由は、SNSやスマホの普及に伴い、ネットに多くの情報が記録されるようになったうえに、コンピュータのスペックが上がり多くの情報を処理できるようになったためです。*

### データ分析を行う仕事の年収

データ分析を行う仕事の中でも代表的なITコンサルタントの年収について解説します。

ITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は512万円（※2023年1月執筆時点）、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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、ITコンサルタント一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データ分析は企業の売上アップにつながる可能性のある仕事です。**成果を出すことができれば昇給が狙える仕事であり、平均年収が高めなのもそれが原因であると推測されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データ分析関連の仕事の種類

データ分析関連の仕事にはどういったものがあるのか詳細を解説します。各職種の仕事内容や必要なスキルについてまとめました。

データアナリストは統計学などの知識を使ってデータ分析を行い、その結果を元にビジネスの意思決定を行う仕事です。*データ分析に関する知識だけでなく、ビジネス知識も要求される仕事です。*ゼネラリスト寄りの仕事といえるでしょう。

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

データサイエンティストは専門的なデータ分析スキルを活かし、新しい分析モデルを構築したり機械学習を使ってデータ動向を予測したりする仕事です。データアナリストよりも専門的な仕事であり、高度なデータ分析スキルや人工知能関連の知識が要求されます。

**データアナリストはゼネラリスト寄りの仕事ですが、データサイエンティストはスペシャリスト寄りといえるでしょう。**

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

*AIエンジニアは人工知能そのものの開発に携わったり、AIを導入したスマホアプリやWebアプリなどの開発を行ったりする仕事です。*高度なデータ分析を行う場合、AIの導入が欠かせないため、AIエンジニアがデータ分析のためのAIを開発する場合もあります。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

コンサルタントは企業課題を顧客からヒアリングし、課題解決方法を提案する仕事です。コンサルタントは顧客の業界に関する知識はもちろんのこと、顧客の売上データなどを分析するためにデータ分析スキルも要求される場合があります。

**顧客課題をシステム開発によって解決する職種はITコンサルタントと呼ばれており、IT業界で多く活躍しています。**ITコンサルタントはプログラマーなどのエンジニア職からも狙える仕事です。

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

新しいデータ分析手法に関する研究を行う仕事もあります。*研究者は、大学や行政などの研究機関や大手企業のラボなどに在籍する場合が多いです。*データ分析関連の仕事の中でも特に専門知識が要求される仕事で、データ分析の最新スキルについても熟知している必要があります。

## データ分析関連の仕事に必要なスキル

最後に、データ分析関連の仕事に必要なスキルをまとめました。これらのスキルは独学でも習得は可能なので、データ分析に興味のある方は勉強してみると良いでしょう

**データ分析を行うには統計学を始め、微分積分や線形代数などの大学レベルの数学知識が必要です。**数学知識は大学で学ぶ人が多いですが、独学で学ぶことも可能です。

### プログラミングなどのIT知識

データ分析を行うためにはプログラミングなどのIT知識も必要です。データ分析に使われるプログラミング言語はPythonとRです。特にPythonは汎用性が高く、初心者でも覚えやすいのでおすすめです。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

プログラミングは学習サイトや参考書を使って独学することができます。*独学が難しい場合は、研修制度が整っている企業への転職を目指し、働きながらプログラミングを学ぶ手もあります。*

未経験からデータ分析関連の仕事を目指すなら、研修制度が整っている理想の企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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**データアナリストなどビジネス寄りの仕事の場合は特に、分析したデータをビジネスで活かすためのビジネス知識が必要です。**市場動向や売上状況なども踏まえて、今後企業がどの方向へ進んでいくのが最適なのか、答えを導き出さなくてはいけません。

## データ分析関連の仕事を目指すならエージェントを活用する

本記事では、データ分析関連の仕事について解説しました。データ分析を行う仕事にはどういったものがあるのか、必要なスキルについても分かりました。

データ分析は昨今注目されている分野であり、ITコンサルタントなどのデータ分析関連の仕事は年収が高い傾向があります。データ分析に興味がある方は、まずは統計学やプログラミングなど必要なスキルを身につけるところから始めましょう。

*しかしながら、データ分析の仕事は年収が高い分、転職難易度も高いと予想されます。*特に未経験から目指す場合、面接で上手く過去の実績や保有スキルをアピールしなくてはいけません。

また、データ分析の仕事は未経験者採用が少ないのが現実です。総合型の転職サイトやエージェントには、未経験者採用の仕事が掲載されていない可能性もあります。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

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。

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データ分析の仕事に就きたいと思っているものの、具体的にどのような仕事があるのかわからない方も多いのではないでしょうか。本記事ではデータ分析関連の仕事について解説し、各仕事に必要なスキルや転職ポイントについてもまとめました。

データ分析関連の仕事は、データの収集・分析を行う仕事とデータをビジネスに活かす仕事に分かれる

データ分析の仕事を行うには、統計学やIT知識、ビジネススキルなどが必要

データ分析関連の仕事を目指すならエージェントの活用がおすすめ

データ分析は、ビジネスなどの目的に必要と考えられる収集したデータを分類・整理・取捨選択し、ビジネスにとって有意義な情報を解釈することです。このデータ分析には、分野や目的、データ分析ツールごとに様々な種類や手法があります。

ITエンジニアとしてデータ分析の仕事に携わるには、まず代表的なデータ分析の手法を知り、的確なデータ分析を行えるスキルが必要です。

**この記事では、データエンジニアへの転職を目指す方に押さえておきたいデータ分析手法と、データ分析に役立つ資格を紹介していきます。**ぜひ記事を参考にしてデータエンジニアとしての転職を成功させてみませんか？

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

## データ分析手法は何に役立つ？

データ分析を行うことで、客観的かつ定量的な評価を得ることができます。**これまで主観的な判断に頼ってきたものが、客観的で定量的な評価によって、より合理的・効率的な判断ができるため、経営計画や事業計画の精度が上がります。**

また、これまで見落としがちだったものが浮き彫りになり、新たなビジネスチャンスに結び付くことがあります。このように、ビジネスの世界ではデータ分析の重要性がさらに高まっています。

### データ分析に関わる仕事の年収

データ分析の記事（1ページ目）