HRteamに新卒入社。 キャリアアドバイザーの経験を経てマーケティング事業へ異動。 アドバイザー時代にサービス立ち上げや人材開発、人事の業務に携わり、現在では「Digmedia」のメディア運営責任者を担っている。
はじめに
近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まるにつれて、データを分析し、企業の意思決定を支援するデータアナリストという職種への注目が集まっています。
しかし、具体的にどのようなスキルや特性が求められ、どのような人がこの仕事に向いているのか、詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。
本記事では、データアナリストの具体的な仕事内容から、この職種に向いている人の特徴、必要なスキル、そしてキャリアを築くための対策方法までを徹底的に解説します。
データアナリストへの就職・転職を検討されている方にとって、ご自身の適性を把握し、具体的な行動に移すための羅針盤となる情報を提供いたします。
ぜひ最後までご覧ください。
【データアナリスト 向いてる人】データアナリストとは
データアナリストとは、企業が保有する様々なデータを収集・分析し、そこから得られた洞察や知見に基づいて、企業の抱える課題解決や意思決定をサポートする専門職です。
ビッグデータと呼ばれる膨大な情報の中から、ビジネスにとって価値あるパターンやトレンドを見つけ出し、具体的な戦略や施策として提言する役割を担います。
単にデータを分析するだけでなく、その分析結果を非専門家にも分かりやすい形で伝え、経営層や現場のメンバーを動かすコミュニケーション能力も重要となります。
データは現代ビジネスにおける「石油」とも例えられ、その価値を最大限に引き出すデータアナリストは、企業の成長に不可欠な存在です。
【データアナリスト 向いてる人】仕事内容
データアナリストの仕事は多岐にわたりますが、主に以下の5つのプロセスに分けられます。
データをビジネス成果に結びつけるため、それぞれの段階で専門的なスキルと洞察力が求められます。
分析目的の設定と必要なデータの抽出・収集
データ分析を始めるにあたり、まず最も重要となるのが「何のために分析を行うのか」という目的の明確化です。
企業の経営層や事業部門が抱える具体的な課題や、達成したい目標（例：売上向上、顧客離れ防止など）を深く理解し、それらを解決するために必要な分析テーマを設定します。
目的が定まったら、次にその分析に必要なデータがどこに、どのような形式で存在しているのかを特定し、データベース（例：DWH、データレイクなど）からSQLなどの言語を用いて正確に抽出・収集します。
この段階で、分析の方向性と結果の質が大きく左右されるため、ビジネス理解と技術的なスキルが不可欠です。
データのクレンジング（加工・整形）と統合
収集した生データは、欠損値、表記ゆれの不統一、誤入力といったノイズや不備を多く含んでいます。
そのままでは正確な分析ができないため、これらの不備を取り除き、分析に適した形に加工・整形（クレンジング）する作業が必要です。
具体的には、データの標準化、外れ値の処理、複数のデータソースからの情報を結合・統合するなどの工程が含まれます。
データクレンジングは分析業務全体の約7～8割の時間を占めるとも言われるほど、地道でありながらも分析の精度を保証する上で極めて重要なステップです。
この作業の質が、後の分析結果の信頼性に直結します。
統計手法や機械学習を用いたデータ分析
クレンジングされ、統合された高品質なデータに対して、いよいよ本格的な分析を実行します。
データの種類や分析の目的に応じて、統計的手法（回帰分析、因子分析、A/Bテストなど）や、機械学習アルゴリズム（クラスタリング、ディープラーニングなど）を適切に選択し、適用します。
分析を通じて、データに隠されたパターン、相関関係、因果関係などを探索し、ビジネス上の示唆（インサイト）を発見することが目標です。
このフェーズでは、データサイエンスに関する深い知識と、PythonやRといったプログラミング言語のスキルが特に求められ、分析結果の解釈力も重要になります。
需要予測や顧客行動予測モデルの構築
データアナリストは、過去の分析結果を基に、将来の需要予測や顧客の行動予測を行うための統計モデルや機械学習モデルを構築します。
例えば、特定のプロモーションを実施した場合の売上予測、特定の顧客グループが離脱する可能性の予測、在庫の最適化に必要な需要変動の予測などです。
これらの予測モデルは、企業の在庫管理、マーケティング戦略、商品開発などの意思決定プロセスに直接活用されます。
モデルの精度を高めるためには、継続的なデータ収集、モデルの評価、そして改善（チューニング）の繰り返しが必要となり、高度な技術と実践的な経験が要求されます。
分析結果に基づくビジネス戦略の提言とレポート作成
分析によって得られたインサイトや構築した予測モデルは、ただの技術的な成果で終わらせてはいけません。
データアナリストの最も重要な役割の一つは、その結果を経営層や事業部門の担当者に分かりやすく伝え、具体的なビジネス戦略や施策として提言することです。
分析結果をグラフや図表を多用したレポートやプレゼンテーション資料にまとめ、非専門家でも理解できるように、平易な言葉で本質を伝えます。
データに基づいた論理的な提言が、企業の行動変容と成果の最大化に繋がるため、コミュニケーション能力とプレゼンテーション能力が非常に重要となります。
【データアナリスト 向いてる人】主な職種
データ分析に関連する職種は多岐にわたりますが、データアナリストに特に関連の深い主要な職種を3つご紹介します。
データ分析担当
主に企業内において、特定の事業部門やマーケティング部門などに所属し、その部門が抱える具体的な課題解決に特化したデータ分析を行う職種です。
自社の持つ顧客データ、売上データ、ウェブサイトのアクセスログなどを日常的に分析し、PDCAサイクルを回すための施策立案や効果検証を担います。
ビジネスサイドとの距離が近く、分析結果が即座に現場の意思決定に活かされるため、ビジネス理解とスピード感が特に重要になります。
統計的な分析スキルはもちろんのこと、事業を成長させるための提案力が求められます。
BIエンジニア
BIとは「ビジネスインテリジェンス」の略称です。
BIエンジニアは、企業が迅速かつ効果的に意思決定を行うために、データ収集、加工、そして可視化の仕組みを構築・運用する役割を担います。
具体的には、TableauやPower BIといったBIツールを活用し、経営層や現場が必要とする指標（KPI）をリアルタイムで把握できるダッシュボードの設計・開発を行います。
データアナリストが分析を行うための「環境」を提供する、技術インフラの専門家としての側面が強い職種と言えます。
データ構造への理解や、データベースに関する知識が不可欠です。
マーケティングアナリスト
マーケティング領域のデータ分析に特化した職種です。
顧客の購買行動データ、広告効果測定データ、ウェブサイトのトラフィックデータなどを詳細に分析し、マーケティング戦略の最適化を図ります。
どの顧客層に、どのようなメッセージで、どのチャネルを通じてアプローチするのが最も効果的かをデータに基づいて判断し、改善策を提案します。
A/Bテストの設計・実施・評価も重要な業務の一つです。
データ分析スキルに加え、マーケティングに関する深い知識と、市場のトレンドを読む洞察力が求められます。
【データアナリスト 向いてる人】向いてる人の特徴9つ
データアナリストとして活躍するために、特に重要となる9つの特徴を解説します。
ご自身がこれらの特徴に当てはまるかチェックしてみてください。
論理的思考力が高い
データ分析は、「なぜその結果になったのか」「次に何をすべきか」をデータに基づいて筋道立てて考える作業の連続です。
複雑に絡み合ったデータを整理し、明確な論理構造をもって課題を定義し、分析手法を選定し、結果を解釈し、結論を導き出すためには、高い論理的思考力が不可欠です。
特に、分析結果をビジネスの意思決定に活かすための提言を行う際には、その提言がデータによって裏付けられていることを示す論理性が重要になります。
数値が好き
データアナリストの仕事は、数字、統計、そしてそれらが織りなすパターンを日常的に扱うことが中心となります。
数字そのものに興味を持ち、数字を通じて現実世界の事象を理解しようとする姿勢が重要です。
単純な計算能力だけでなく、数字の裏に隠された意味を深く洞察しようとする意欲や、数字の羅列から面白さを見出せる人は、データアナリストの仕事に高い適性があると言えるでしょう。
仮説思考がある
データ分析は、闇雲にデータをいじる作業ではありません。
分析を始める前に「おそらく〇〇だろう」という仮説を立て、その仮説が正しいか、あるいは間違っているかをデータを用いて検証していくプロセスが非常に重要です。
常に「もし〇〇だったら？」と問いを立て、効率的に分析を進められる仮説思考は、分析のスピードと質を大きく向上させます。
地道な作業が得意
データ分析のプロセスのうち、データのクレンジングや加工といった部分は、地道で細かな作業が多くを占めます。
時には数日間にわたってエラーの特定やデータの整合性チェックを行う必要があり、集中力を保ちながら粘り強くこれらの作業に取り組める忍耐力と地道さが必要です。
華やかな分析結果の裏側には、こうした手間のかかる作業があることを理解し、楽しめる人が向いています。
分析にワクワクする
データを分析し、そこから誰も気づかなかった新しい発見やインサイトを見つけ出すプロセスに、心から楽しさや喜びを感じられることが大切です。
分析は、企業が抱える課題の「なぜ」を解明し、未来を予測する探求の旅のようなものです。
未知のデータに立ち向かい、隠された真実を明らかにする過程にワクワクする好奇心と情熱を持っている人は、この仕事で大きなやりがいを感じることができます。
IT・ツールに強い
データ分析を行う上で、SQL、Python、Rといったプログラミング言語や、BIツール、各種クラウドサービスなどのITツールを使いこなす能力は必須です。
新しい技術やツールに対する抵抗感がなく、積極的に学び、業務に取り入れようとする姿勢が求められます。
技術の進化が速い分野でもあるため、常に最新のツールや手法に関心を持ち、自己学習を続けられる人が適しています。
コミュニケーションができる
データアナリストは、分析結果を出すだけでなく、その結果を事業部門や経営層に理解してもらい、行動に移してもらうことが最終的な目的です。
専門的な内容を非専門家にも分かりやすく伝え、相手のニーズを正確に把握し、分析の目的を共有するための高いコミュニケーション能力が求められます。
分析者の独りよがりではなく、チームや企業の成果に貢献するために、他者と協働できる能力が重要です。
正確性が高い
分析の基となるデータが誤っていたり、分析結果の解釈に誤りがあったりすると、企業の意思決定に重大な悪影響を及ぼす可能性があります。
そのため、一つ一つのデータや計算、解釈に対して高い正確性を保ち、慎重に作業を進める姿勢が非常に重要です。
細部にこだわり、徹底的に検証を行う几帳面さや責任感が、信頼性の高い分析を実現します。
好奇心が強い
データアナリストは、常に新しい課題やデータに直面します。
既存の知識や手法に頼るだけでなく、「なぜそうなるのだろう？」という純粋な好奇心をもって、様々な角度からデータを深掘りできる探究心が成功の鍵となります。
新しい分析手法や技術を学ぶ意欲はもちろん、企業が属する業界やビジネスそのものに対する知的好奇心も、より価値の高いインサイトを見つけ出す上で役立ちます。
【データアナリスト 向いてる人】必要なスキル
データアナリストとして活躍するためには、特定の専門スキルが不可欠です。
ここでは、特に重要となる3つのスキルについて解説します。
統計学
データアナリストの業務は、データに潜むパターンや傾向を統計学的な手法を用いて客観的に解釈することに他なりません。
回帰分析、仮説検定、時系列分析、多変量解析といった基本的な統計手法を理解し、ビジネスの課題に応じて適切に適用できる能力が求められます。
単に計算できるだけでなく、分析結果の「意味」を正しく理解し、統計的な限界や信頼区間を考慮しながら解釈できる深い知識が必要です。
このスキルは、分析結果の客観性と説得力を担保する上で最も基盤となる能力と言えます。
データ分析ツール（SQL・Python）
実務において、膨大なデータを操作・分析するためには、特定のツールやプログラミング言語の習熟が必須です。
特に、データベースから必要なデータを抽出・操作するためのSQL（Structured Query Language）のスキルと、統計解析や機械学習モデルの構築に多用されるPythonまたはRといったプログラミング言語のスキルは、データアナリストにとって不可欠です。
これらのツールを駆使して、効率的かつ正確にデータ処理や分析を実行できる技術的な実行力が求められます。
ライブラリやフレームワークの知識も重要です。
資料作成・報告スキル
いくら優れた分析結果が得られても、それを企業の意思決定に結びつけられなければ意味がありません。
データアナリストは、複雑な分析結果を経営層や事業部門の非専門家に対して、簡潔かつ説得力のある形で伝えるための資料作成能力（PowerPointなど）と報告スキル（プレゼンテーション能力）が必要です。
データに基づいたストーリーテリングを通じて、聞き手が分析結果の重要性を理解し、具体的なアクションを起こす気にさせる能力が、分析の成果を最大化します。
【データアナリスト 向いてる人】どんな企業が向いてる？
データアナリストの活躍の場は広がりを見せていますが、特に多くの機会がある企業分野を3つご紹介します。
IT企業
Webサービス、アプリ開発、Eコマースなどを手掛けるIT企業は、顧客の行動ログ、サービス利用データなど、膨大かつリアルタイムなデータを日々生み出しています。
これらのデータを活用して、ユーザー体験の改善、新機能の開発、サービスのマネタイズ戦略などをデータ主導で推進するため、データアナリストは事業の中核を担います。
技術的な環境が整っており、最新の分析手法やツールを実践する機会が豊富にあるのが特徴です。
コンサル企業
経営課題を解決するための戦略策定や業務改善を支援するコンサルティング企業においても、データアナリストの需要は高まっています。
クライアント企業の様々なデータを分析し、客観的な事実に基づいた戦略提言を行う役割を担います。
多様な業界のデータに触れる機会があり、高度な問題解決能力とプレゼンテーション能力が磨かれます。
分析スキルだけでなく、ビジネスの全体像を捉えるマクロな視点も要求されます。
メーカーの分析部署
製造業や小売業などのメーカーも、製品の品質データ、サプライチェーンのデータ、販売データ、顧客データなど、多種多様なデータを活用しています。
データアナリストは、製品の需要予測、生産計画の最適化、品質管理、あるいはマーケティング施策の効果測定など、ビジネスの根幹に関わる課題をデータで解決します。
現場の深い知識と、データを結びつけて具体的な改善策を導き出す能力が重要視されます。
【データアナリスト 向いてる人】向いていない人
データアナリストの仕事はやりがいがありますが、すべての人に適しているわけではありません。
適性が低い可能性がある人の特徴を解説します。
数字が嫌い
データアナリストの仕事は、統計や数学に基づいた分析、そして数字を読み解くことが中心です。
数字やデータに触れることに強い苦手意識があったり、統計的な思考を避けたがったりする人は、業務に困難を感じる可能性が高いです。
数字そのものに関心を持ち、データを通じて現象を理解しようとする意欲がなければ、仕事のモチベーションを維持することが難しいでしょう。
地道な分析が苦手
データのクレンジングやエラーチェックなど、分析業務には地味で単調な作業が必ず伴います。
派手な分析結果を出すことだけに関心があり、データの前処理や細部の確認といった地道な作業を面倒に感じる人は、業務の大部分でストレスを感じてしまうかもしれません。
粘り強さと高い集中力をもって、細かい作業にも丁寧に取り組めることが求められます。
論理的に考えられない
データアナリストは、客観的なデータに基づいた論理的な意思決定を支援する役割を担います。
感情や直感に頼りがちで、物事を構造的に、筋道立てて考えるのが苦手な人は、データ分析の結果を正確に解釈したり、それを説得力のある提言にまとめたりすることが難しくなります。
分析の過程においても、明確な仮説と検証ロジックを構築できないと、効率的な成果を出すことが困難です。
【データアナリスト 向いてる人】対策方法
データアナリストを目指すために、具体的にどのような準備をすべきか、効果的な対策方法を3つご紹介します。
統計の勉強
データ分析の基盤となる統計学の知識を体系的に学ぶことが最優先です。
大学の講義を履修するほか、統計検定などの資格試験の勉強を通じて、基礎的な確率、記述統計、推測統計（特に回帰分析や検定）を習得することが有効です。
単に公式を覚えるだけでなく、それぞれの統計手法がどのようなビジネス上の課題に適用できるのかという「実践的な意味」を理解することが重要です。
SQLやPythonの学習
実務で必須となるSQLとPython（またはR）のプログラミングスキルを習得する必要があります。
SQLはデータベースからデータを抽出・操作するために、Pythonはデータ処理、統計分析、機械学習モデルの構築に欠かせません。
オンライン学習プラットフォームやプログラミングスクールを活用して、実際に手を動かしながら基本的な文法からデータ分析に必要なライブラリ（PythonであればPandas、Scikit-learnなど）の使い方までを習得することが重要です。
データ分析コンペ
学習した知識とスキルを試す絶好の機会が、データ分析コンペティション（例：Kaggleなど）への参加です。
実際のビジネス課題に近いデータセットを用いて、予測モデルの精度を競い合う経験は、座学では得られない実践的な問題解決能力を養います。
コンペを通じて、データの前処理の工夫、様々な分析手法の適用、そして結果の解釈といった一連のデータ分析プロセスを体験できます。
ポートフォリオとしても活用できるため、積極的に挑戦することが推奨されます。
【データアナリスト 向いてる人】大手企業
データアナリストが活躍する、代表的な大手企業を3社ご紹介します。
これらの企業では、大規模なデータと最先端の分析技術に触れる機会があります。
楽天
Eコマース、フィンテック、モバイルなど多岐にわたる事業を展開しており、巨大な顧客データを有しています。
データアナリストは、これらのクロスドメインデータを活用し、グループ全体の最適化、マーケティング施策の高度化、新規事業の創出などをデータ主導で推進しています。
多様なサービス間でデータ分析の知見を活かせるのが特徴です。
サイバーエージェント
インターネット広告事業を主軸に、メディア事業やゲーム事業も展開しており、Web行動ログや広告効果データの分析が非常に活発です。
データアナリストは、広告の最適化アルゴリズム開発、ユーザーの行動予測、メディアコンテンツの企画立案など、事業成長に直結する重要な役割を担っています。
最先端のAI技術を活用した分析環境が整っています。
リクルート
人材、住宅、飲食など幅広い分野で情報サービスを提供しており、利用者と企業に関する膨大なマッチングデータを持っています。
データアナリストは、ユーザーの検索・行動傾向を分析し、より精度の高いレコメンド機能の開発や、サービスの利用率向上、事業戦略の立案などに貢献しています。
データ活用による社会へのインパクトが大きい企業です。
【データアナリスト 向いてる人】やりがい
データアナリストの仕事がもたらす、特に大きなやりがいを2点解説します。
データで意思決定を支える
企業の意思決定は、経験や勘に頼るだけでなく、客観的なデータに基づいた根拠を持つことで、その成功確率が飛躍的に高まります。
データアナリストは、分析を通じて「なぜ」を解明し、「どうすべきか」を明確に提示することで、経営層や事業部門が自信を持って次の一手を打てるよう支えます。
自身の分析結果が、企業の進むべき道を照らす羅針盤となる点に、大きな使命感とやりがいを感じることができます。
提案が企業成果に直結する
データアナリストの提案は、具体的な施策や戦略として実行され、その結果が売上向上、コスト削減、顧客満足度向上といった企業の成果にダイレクトに結びつきます。
分析結果が企業のビジネス成長に貢献し、その効果を数字として確認できることは、この仕事の大きな醍醐味です。
自身の専門知識が企業の成長を後押しするという実感は、日々の業務へのモチベーションを高めます。
【データアナリスト 向いてる人】よくある質問
データアナリストを目指す上でよく聞かれる質問にお答えします。
文系でもなれる？
文系出身者でもデータアナリストになることは十分に可能です。
確かに統計学やプログラミングの知識は必要ですが、これらは後からでも習得できます。
むしろ、データ分析の結果をビジネス課題に落とし込み、非専門家に分かりやすく伝える「コミュニケーション能力」や「ビジネス理解力」は、文系出身者が持つ強みとなることが多いです。
必要な専門スキルを意欲的に学習し、それらをビジネスの文脈で活かせる論理的な思考力があれば、文系理系は関係なく活躍できます。
未経験でも応募できる？
未経験からでも応募できる求人は存在しますが、即戦力となる理系出身者や専門職経験者と比較すると、難易度は上がります。
未経験から目指す場合は、独学で統計学やSQL・Pythonなどの基礎スキルを習得し、データ分析コンペティションへの参加やポートフォリオの作成を通じて、実務に近い経験と熱意を示すことが重要です。
また、データサイエンティストやデータエンジニアを目指すのではなく、まずはマーケティングアナリストなど特定の業務領域に特化した分析担当としてキャリアをスタートさせることも一つの有効な戦略です。
まとめ
データアナリストは、現代ビジネスにおいてますます重要性が高まる、企業の成長をデータで牽引するやりがいのある専門職です。
この仕事に向いている人は、論理的思考力が高く、数字が好きで、地道な作業にも粘り強く取り組める人です。
また、統計学、SQLやPythonなどの分析ツール、そしてコミュニケーション能力といった専門スキルを身につけることが成功への鍵となります。
