データ駆動型の意思決定が求められる現代ビジネスにおいて、データアナリストは企業の経営判断を支える重要な専門職として注目されています。

この記事では、データアナリストの仕事内容、平均年収700万円という市場価値、必須となる5つのスキル、向いている人の特徴、そして未経験からキャリアを築く具体的な方法まで網羅的に解説します。

データサイエンティストとの違いも明確にしながら、キャリア選択の判断材料として活用してください。

1. データアナリストとは？データを分析し経営判断を支援する職種

データアナリストは、企業が保有するデータを分析してビジネス課題を解決する専門家です。

単なる数字の集計ではなく、データを経営判断に活かせる形に翻訳する役割を担っています。

企業の意思決定を支えるデータの「通訳者」

データアナリストとは、企業が保有する膨大なデータを分析し、ビジネス課題の解決策を提案する専門家です。

英語の「analyst」は「物事を分析する人」を意味する言葉であり、データという数値情報を読み解き、経営層やビジネス部門が理解できる形に翻訳する「通訳者」としての役割を担っています。

単なる集計作業や数字の羅列ではなく、データの背後にある意味を解釈し、具体的なアクションに繋げることがデータアナリストの主要な役割の一つと言えます。

売上が低下した原因の特定、顧客離反の要因分析、マーケティング施策の効果測定など、データを起点としてビジネス価値を生み出すポジションとして位置づけられています。

データアナリストが注目される3つの背景

背景1：ビッグデータ時代の到来

IoT機器の普及、SNSの浸透、Webサービスの多様化により、企業が日々生成・収集するデータ量は爆発的に増加しています。

顧客の購買履歴、Web上の行動ログ、センサーから取得される稼働データなど、データの種類も多様化しており、これらを適切に分析・活用できる人材の需要が高まっています。

背景2：DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の必要性

デジタル技術を活用した業務変革が多くの企業で加速しています。

従来の勘や経験則に基づく意思決定から、データに基づく客観的な判断へと文化が転換しており、データアナリストはこのDX推進における中核的な役割を果たす存在として期待されています。

背景3：競争環境の激化による科学的根拠の重視

市場競争が激化する中、企業には迅速かつ正確な意思決定が求められています。直感や過去の成功体験だけでは通用しない状況において、データという客観的根拠に基づく戦略立案の重要性が増しています。

データアナリストの将来性と市場規模

データアナリストの需要は今後も拡大が予測されています。

厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「job tag」のデータサイエンティスト項目においても、ビッグデータの分析や活用のニーズが高まっており、人材不足が顕著であることが公的データとして記録されています。

DX（デジタルトランスフォーメーション）推進が国家戦略として位置づけられる中、データを活用した経営判断の重要性は増しており、データアナリストは企業の競争力強化に不可欠な人材として評価されています。

今後5〜10年の展望としても、AI・機械学習技術の進化、クラウドコンピューティングの普及、さらなるデータ活用の高度化により、データアナリストの役割はより重要性を増していくと考えられています。

（出典：厚生労働省 job tag ）

2. データアナリストの仕事内容を5つのステップで解説

データアナリストの業務は、単にデータを集計するだけではありません。ビジネス課題の理解から施策提案まで、以下の5つのステップで進められます。

ステップ1：ビジネス課題のヒアリングと分析目的の設定

経営層・事業部門との対話

データ分析プロジェクトは、まず解決すべき課題を明確にすることから始まります。

売上が低下している原因を知りたい、顧客離反の要因を特定したい、新商品の市場性を評価したいなど、経営層や事業部門が抱える具体的な課題をヒアリングします。

この段階では、ステークホルダーの期待値を調整し、分析によって得たい答え（ゴール）を明確に定義することが重要です。曖昧な問いのままでは、どれだけ高度な分析を行っても有益な示唆は得られません。

仮説の立案

課題が明確になったら、初期仮説を構築します。「売上低下は特定の顧客層の購買頻度減少が原因ではないか」「競合製品の価格変更が影響しているのではないか」など、検証すべきポイントを洗い出します。

ステップ2：必要なデータの収集と整備

データソースの特定と収集

仮説を検証するために必要なデータを特定し、収集します。社内データベース、CRM（顧客関係管理）システム、基幹システムからの抽出に加え、市場調査データや公的統計など外部データも活用します。

データクリーニング（前処理）

収集したデータは、そのままでは分析に使えないことがほとんどです。欠損値の補完または削除、異常値の検出と処理、データ形式の統一など、地道なデータ整理作業が必要となります。

この作業は業務全体の約60〜80%を占めると言われており、データアナリストの実務における最も時間のかかる工程です。

ステップ3：データの分析と仮説検証

統計的手法の適用

整備されたデータに対して、記述統計（平均値、中央値、標準偏差）、相関分析、回帰分析といった統計的手法を適用します。

顧客セグメンテーションにはクラスタリング手法を用いるなど、目的に応じた分析手法を選択します。

パターンや傾向の発見

データから読み取れるインサイト（洞察）を抽出し、当初立てた仮説を検証・修正していきます。想定と異なる結果が出た場合は、新たな仮説を立て直すこともあります。

ステップ4：分析結果の可視化とレポート作成

ビジュアライゼーション

分析結果を非技術者にも理解できる形で表現するため、グラフ、チャート、ダッシュボードを作成します。

Excel、Tableau、Power BI、Pythonライブラリ（Matplotlib、Seaborn）など、目的に応じたツールを使い分けます。

レポーティング

分析結果をストーリー化し、重要な発見事項を強調したレポートにまとめます。

経営層向けには要点を絞ったサマリーを用意し、詳細データは別添資料として提供するなど、読み手に応じた構成を工夫します。

ステップ5：施策提案とビジネスへの落とし込み

アクションプランの提示

データに基づく具体的な改善策を提案します。実行可能性と効果予測を示し、優先順位をつけることで、意思決定者が判断しやすい形に整えます。

効果測定とPDCAサイクル

施策実行後はKPI（重要業績評価指標）を追跡し、効果を測定します。結果をフィードバックして次の改善に繋げる、継続的なPDCAサイクルの構築がデータアナリストの重要な役割です。

3. データアナリストの2つのタイプ：コンサル型とエンジニア型

データアナリストには大きく分けて「コンサル型」と「エンジニア型」の2つのタイプが存在します。

自身のバックグラウンドや志向性に合わせて、適切なキャリアパスを選択することが重要です。

コンサル型データアナリストの特徴

業務の重点領域

コンサル型データアナリストは、ビジネス課題の発見と解決策の提案に重点を置きます。

経営戦略やマーケティング戦略の支援を行い、クライアントや事業部門との密なコミュニケーションを通じて、データをビジネス成果に繋げることが主な役割です。

求められるスキル

＜主要スキル＞

• ビジネス理解力とドメイン知識
• 論理的思考力とフレームワーク活用能力（3C分析、SWOT分析等）
• プレゼンテーション・コミュニケーション能力
• 基礎的な統計知識とExcel・BIツール（Tableau、Power BI）の操作

技術的な深さよりも、ビジネスへの理解と対人スキルが重視される傾向があります。

主な活躍フィールド

＜代表的な勤務先＞

• コンサルティングファーム
• 事業会社の経営企画部門、マーケティング部門
• シンクタンク

向いている人

文系出身者やビジネス職からの転向者に適しています。対人コミュニケーションが得意で、課題解決志向が強い人材が活躍しやすいタイプです。

エンジニア型データアナリストの特徴

業務の重点領域

エンジニア型データアナリストは、データ基盤の構築と運用、大規模データの処理と自動化、高度な統計解析や機械学習の実装に重点を置きます。

技術的な実装力を活かして、データ活用の仕組み自体を構築する役割を担います。

求められるスキル

＜主要スキル＞

• プログラミングスキル（Python、R、SQL）
• データベース設計・管理
• ETL（データ抽出・変換・格納）プロセスの構築
• アルゴリズムと統計学の深い理解

コンサル型と比較して、技術的な専門性が強く求められます。

主な活躍フィールド

＜代表的な勤務先＞

• IT企業、Webサービス企業
• メディア企業、ポータルサイト運営会社
• データ分析専門会社

向いている人

理系出身者やエンジニア経験者に適しています。コードを書くことに抵抗がなく、技術的な深掘りを楽しめる人材が活躍しやすいタイプです。

自分に合ったタイプの選び方

判断基準のチェックリスト

以下の基準を参考に、自分に合ったタイプを選択することができます。

＜選択の判断軸＞

• バックグラウンド: 文系・ビジネス職 → コンサル型 / 理系・エンジニア職 → エンジニア型
• 志向性: 対人コミュニケーション重視 → コンサル型 / 技術深化重視 → エンジニア型
• キャリアゴール: 経営・戦略寄り → コンサル型 / 技術スペシャリスト → エンジニア型

両タイプとも市場価値は高く、どちらが優れているということはありません。自分の強みと興味に合わせた選択が、長期的なキャリア成功に繋がります。

4. データアナリストの年収は700万円？経験年数別の相場を公開

データアナリストの平均年収は約700万円と、全職種平均の1.5倍以上の水準です。

経験年数やスキルレベルによって400万円から1,200万円以上まで幅があり、戦略的なキャリア形成が高年収実現の鍵となります。

データアナリストの平均年収と市場価値

平均年収は約700万円

データアナリストの平均年収は約700万円とされており、IT職種の中でも高水準に位置しています。

厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」のデータサイエンティスト項目では、関連職種の統計データが公開されており、専門性の高さが年収に反映されていることが確認できます。

全職種の平均年収が約450万円であることを考えると、データアナリストは1.5倍以上の水準であり、市場価値の高い職種であることが分かります。

（出典：厚生労働省 job tag ）

年収を左右する要因

データアナリストの年収は、以下の要因によって大きく変動します。

＜年収に影響する主な要素＞

• 業界・企業規模: 外資系コンサルティングファームや大手IT企業では高水準（800万円〜1,000万円以上も）
• スキルレベル: Python、SQL、統計学の習熟度が深いほど評価が高い
• 担当範囲: 分析のみを行う場合と、ビジネス提案まで一気通貫で実施する場合で差が出る
• 地域: 東京都心部と地方では100万円以上の差が生じることも

経験年数別の年収モデル

未経験・1〜3年目：400万〜550万円

エントリーレベルのデータアナリストは、先輩アナリストのサポート業務からスタートします。基礎的なSQLやExcelでのデータ集計を担当し、分析スキルを身につけていく段階です。

3〜5年目：600万〜800万円

独力でプロジェクトを推進できるレベルになると、年収は大きく上昇します。Pythonなどを用いた高度な分析を行い、ビジネス提案まで一気通貫で実施できる人材は、企業にとって高い価値を持ちます。

5年以上・マネージャークラス：800万〜1,200万円以上

チームマネジメントを担当し、経営層への直接レポートを行うレベルになると、年収は800万円を超えます。組織全体のデータ戦略立案を担う立場になれば、1,200万円以上も十分に実現可能です。

高年収を実現するためのポイント

スキルの複合化

分析スキルだけでなく、ビジネススキルを併せ持つことが重要です。技術力とコミュニケーション能力の両立が、市場価値を大きく高めます。

専門性の確立

特定業界（金融、製造、小売等）でのドメイン知識や、高度な統計手法・機械学習の習得により、他者との差別化が可能になります。

キャリア戦略

外資系企業やコンサルティングファームへの転職、あるいはフリーランス案件での単価アップ（月額100万円以上も可能）など、戦略的なキャリア形成が高年収に繋がります。

5. データアナリストに必須の5つのスキルと具体的な学習方法

データアナリストとして活躍するには、技術スキルとビジネススキルの両面が求められます。ここでは必須となる5つのスキルと、実践的な学習方法を紹介します。

スキル1：統計学・数学の基礎知識

必要な統計学の範囲

データアナリストには、以下の統計学の知識が必要です。

習得すべき統計学の領域

• 記述統計学: 平均値、中央値、標準偏差、分散
• 推計統計学: 仮説検定、信頼区間、有意差検定
• 回帰分析: 単回帰、重回帰、ロジスティック回帰
• 相関分析: 相関係数、因果関係と相関関係の違い

記述統計学はデータの特徴を要約する手法、推計統計学はサンプルから母集団の性質を推定する手法です。

数学の基礎

機械学習を目指す場合は微分・積分、線形代数（行列演算）、確率論の知識も有用ですが、基本的なデータアナリスト業務では統計学の基礎が最も重要です。

具体的な学習方法

推奨学習リソース

• 資格取得: 統計検定3級 → 2級 → 準1級
• オンライン講座: Coursera「Statistics with Python」、Udemy「統計学入門」
• 書籍: 『統計学が最強の学問である』『完全独習 統計学入門』
• 学習期間目安: 3〜6ヶ月（基礎レベル）

スキル2：プログラミングスキル（SQL, Python, R）

SQL：データ抽出の必須スキル

SQLはデータベースからデータを抽出するための言語であり、データアナリストにとって最も使用頻度が高いスキルです。

SELECT文、WHERE句、JOIN（内部結合・外部結合）、GROUP BY、集計関数（SUM、AVG、COUNT）、サブクエリ、ウィンドウ関数などを習得する必要があります。

学習リソースとしては、Progate「SQL」、paizaラーニングが推奨されます。実践環境としてPostgreSQL、MySQL、BigQueryを使用します。

Python：汎用性の高い分析言語

Pythonは基本文法（変数、条件分岐、ループ、関数）に加え、データ分析ライブラリの習得が重要です。

主要ライブラリ

• pandas: データフレーム操作
• NumPy: 数値計算
• Matplotlib / Seaborn: 可視化
• scikit-learn: 機械学習（基礎）

学習リソースとしては、Progate「Python」、Kaggle「Courses」が推奨されます。Jupyter Notebookでの演習が効果的です。

R：統計解析に特化した言語

Rはdplyr、ggplot2パッケージを用いた統計解析に強みがあり、学術研究でも使用されます。RStudio公式チュートリアルで学習可能です。

学習の優先順位

最優先はSQL（実務で最も使用頻度が高い）、次点はPython（汎用性が高く求人も多い）、Rは任意（統計特化型、学術寄り）です。

学習期間目安は、SQL基礎が1〜2ヶ月、Python基礎+pandasが2〜3ヶ月、実践レベル到達まで6ヶ月〜1年です。

スキル3：データ可視化ツールの操作スキル

Excel：最も基本的なツール

ピボットテーブル、グラフ作成、VLOOKUP、IF関数などの関数活用、データクレンジング機能の習得が必要です。

BIツール：ビジネスインテリジェンス

Tableau（直感的な操作性、豊富なビジュアライゼーション）、Power BI（Microsoft製品との連携、コスト面で有利）、Google Data Studio（無料で使える、Googleサービスとの統合）などがあります。

各ツールの公式チュートリアルやUdemyで学習できます。

Pythonライブラリでの可視化

Matplotlib（基本的なグラフ作成）、Seaborn（統計的可視化）、Plotly（インタラクティブなグラフ）の習得も有用です。学習期間目安は、Excelが復習1ヶ月、BIツール基礎が1〜2ヶ月です。

スキル4：論理的思考力と仮説構築力

ビジネスフレームワークの活用

3C分析（Customer, Competitor, Company）、4P（Product, Price, Place, Promotion）、SWOT分析、ロジックツリー、イシューツリーなどのフレームワークを活用した論理的思考が重要です。

因果関係と相関関係の正確な理解

「相関がある」≠「因果関係がある」という原則を理解し、疑似相関を見抜く力、第三の変数の存在を考慮する思考力が必要です。

MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）

漏れなく、ダブりなく問題を構造化する能力が求められます。

具体的な学習方法

書籍『イシューからはじめよ』『ロジカル・シンキング』、ビジネススクールのケーススタディ、コンサルティングファームの過去問、日常業務での問題解決への適用が効果的です。

学習期間は継続的なトレーニングで、3〜6ヶ月で基礎が定着します。

スキル5：ビジネス理解力とコミュニケーション力

業界知識・ドメイン知識

自分が分析する業界（金融、製造、小売、Web等）の理解、ビジネスモデルの把握、KPIと業界特有の指標の理解が必要です。

ステークホルダーマネジメント

非技術者への分かりやすい説明、経営層への効果的な報告、事業部門との協働が求められます。

プレゼンテーション能力

ストーリーテリング（データから物語を紡ぐ）、スライド作成スキル、質疑応答への対応が重要です。

具体的な学習方法

実務経験（OJTが最も効果的）、業界研究（業界紙、決算資料、IR情報の読み込み）、書籍『データ・ドリブン経営』『データサイエンティスト養成読本』、データ分析勉強会やMeetupへの参加が推奨されます。

取得すると有利な資格3選

統計検定2級・準1級

統計学の体系的な知識を証明する資格です。準1級は実務レベルで、2級の合格率は40%程度です。

OSS-DB Silver / Gold

オープンソースデータベースの技術者認定で、SQLスキルを証明できます。Silverは基礎、Goldは実務レベルです。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Pythonによるデータ分析スキル（pandas、NumPy、Matplotlib等のライブラリ知識）を認定する基礎レベルの資格です。

その他、基本情報技術者試験（IT基礎知識）、Google アナリティクス個人認定資格（Web解析）、Tableau Desktop Specialist（BIツール）なども有用です。

6. データアナリストに向いている人の4つの特徴

データアナリストには技術スキルだけでなく、性格や思考特性も重要です。以下の特徴に当てはまる人は、データアナリストとしての適性が高いと言えます。

特徴1：数字やデータに抵抗がない人

数学的思考への適性

数式やグラフを見て拒否反応が出ず、数字から意味を読み取ることに興味がある人は適性があります。計算や論理的な思考プロセスを楽しめることが重要です。

膨大なデータを扱う忍耐力

大量の数値データを前にしても圧倒されない精神力、細かい数字の変化に気づく観察力、データの異常値を見逃さない注意力が求められます。

特徴2：「なぜ？」を追求する知的好奇心が強い人

背景や原因を探る姿勢

表面的な数字の裏にある「理由」を知りたいという欲求、「この数字はなぜこうなったのか？」という問いを立てられる能力、仮説検証のサイクルを楽しめる姿勢が重要です。

継続的な学習意欲

新しい分析手法や技術への関心、常にスキルアップを続ける姿勢、業界トレンドのキャッチアップを厭わない意欲が必要です。データ分析の世界は技術進化が速く、学び続ける覚悟が求められます。

特徴3：細かい作業を丁寧にこなせる人

データクリーニングへの耐性

地道なデータ整理作業が業務の60〜80%を占める現実を受け入れられることが重要です。欠損値処理、異常値検出などの地味な作業でも、単調な作業でも集中力を保てる能力が必要です。

正確性へのこだわり

誤った分析は経営判断を誤らせるため、ミスが許されません。ダブルチェックを徹底できる慎重さ、細部まで気を配れる几帳面さが求められます。

特徴4：冷静にプレッシャーと向き合える人

分析結果への責任

自分の分析が経営判断に直結する重みを理解し、期待通りの結果が出ない場合のストレスに耐え、ネガティブな結果も冷静に報告する勇気が必要です。

納期へのプレッシャー

限られた時間での成果創出、複数プロジェクトの並行管理、急な依頼への対応力が求められます。

「データアナリストはやめとけ」と言われる3つの理由

ネガティブな側面も正直に伝えることで、キャリア選択の判断材料を提供します。

理由1：地道なデータ整理作業が業務の大半を占める

華やかな分析は全体の2割程度で、データクリーニングの単調さと重要性が期待とのギャップを生むことがあります。

理由2：技術の進化が速く勉強が終わらない

新しいツール、言語、手法が次々と登場し、常にキャッチアップが必要です。学習し続ける覚悟が求められます。

理由3：ビジネス成果へのプレッシャーが大きい

分析だけでは評価されず成果が求められるため、期待に応えられない場合の精神的負担やステークホルダーとの調整の難しさがあります。

それでもデータアナリストを目指すべき人

上記のネガティブ要素を理解した上で、データで価値を生み出すことにやりがいを感じる人、継続的な学習を楽しめる人、ビジネスインパクトを追求したい人は、データアナリストとして充実したキャリアを築くことができます。

7. データアナリストとデータサイエンティストの違いを徹底比較

データアナリストとデータサイエンティストは混同されやすい職種ですが、役割・スキル・キャリアパスには明確な違いがあります。

役割とミッションの違い

データアナリスト：現状分析と課題発見

データアナリストは過去〜現在のデータを分析し、ビジネス課題の発見と解決策の提案を目的とします。

記述統計、可視化、レポーティングといったアプローチを用い、ダッシュボード、分析レポート、改善提案を成果物として提供します。

データサイエンティスト：予測モデル構築と未来予測

データサイエンティストは未来の予測・最適化を時間軸とし、機械学習モデルの構築とアルゴリズム開発を目的とします。

機械学習、深層学習、最適化手法といったアプローチを用い、予測モデル、レコメンドシステム、自動化アルゴリズムを成果物として提供します。

データ解析のプロセスは、クリーニング、変換、モデル化といった段階を経て行われます。

必要なスキルセットの違い

データアナリストに求められるスキル

主要スキル

• 統計学: 基礎〜中級レベル（記述統計、推計統計、回帰分析）
• プログラミング: SQL（必須）、Python or R（基礎〜中級）
• ツール: Excel、Tableau、Power BI
• ビジネススキル: 重要度が高い（コミュニケーション、プレゼンテーション）

データサイエンティストに求められるスキル

主要スキル

• 統計学: 高度な知識（ベイズ統計、時系列解析等）
• プログラミング: Python or R（上級）、アルゴリズム設計
• 機械学習: 教師あり学習、教師なし学習、深層学習
• 数学: 線形代数、微積分、最適化理論
• ビジネススキル: アナリストほど重視されないが必要

キャリアパスと年収の違い

データアナリスト

平均年収は約700万円です。キャリアパスとしては、シニアアナリストからデータサイエンティストへの移行、データ部門マネージャー、プロダクトマネージャー、ビジネスコンサルタントなどがあります。

データサイエンティスト

平均年収は約800万〜1,000万円と、アナリストより高水準です。厚生労働省 job tagではデータサイエンティストの統計データが公開されており、専門性の高さが確認できます。

キャリアパスとしては、リードデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、AI研究者、CTO（最高技術責任者）などがあります。

（出典：厚生労働省 job tag ）

どちらを目指すべきか？選択のポイント

データアナリストを目指すべき人

適性のある属性

• バックグラウンド: 文系、ビジネス職、エンジニア初心者
• 志向性: ビジネス課題解決に関心が高い
• スキル: コミュニケーション能力を活かしたい
• 学習の負荷: 比較的短期間（6ヶ月〜1年）で実務レベルに到達可能

データサイエンティストを目指すべき人

適性のある属性

• バックグラウンド: 理系、エンジニア経験者、研究者
• 志向性: 技術深化、アルゴリズム開発に関心が高い
• スキル: 高度な数学・プログラミングスキル
• 学習の負荷: 習得に時間がかかる（1年以上）

両者の関係性

データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアアップは一般的です。

まずアナリストとして実務経験を積み、その後サイエンティストへ移行するルートが現実的と言えます。

8. 未経験からデータアナリストになる3つのステップと具体的な方法

未経験からでもデータアナリストへのキャリアチェンジは可能です。以下の3つのステップを踏むことで、着実にスキルを習得し、転職を成功させることができます。

ステップ1：基礎スキルの習得（学習期間：3〜6ヶ月）

優先度1：SQLの基礎を固める

学習内容はSELECT、JOIN、GROUP BY、集計関数です。学習リソースとしては、Progate「SQL」（初心者向け、月額1,078円）、Udemy「はじめてのSQL」、paizaラーニング「SQL入門」（無料）が推奨されます。

実践環境としてPostgreSQL、MySQL、SQLiteをローカル環境で構築し、基本的なデータ抽出・集計ができるレベルを目標とします。

優先度2：Pythonの基礎とpandas

学習内容

• Python基本文法（変数、条件分岐、ループ、関数）
• pandas（データフレーム操作、読み込み、集計、結合）
• NumPy（配列操作の基礎）

学習リソースとしては、Progate「Python」、Udemy「現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3」、Kaggle「Python」（無料）が推奨されます。pandasで基本的なデータ加工ができるレベルを目標とします。

優先度3：統計学の基礎理論

記述統計（平均、中央値、標準偏差）、相関分析、回帰分析の概念、仮説検定の基礎を学習します。

統計検定3級の参考書、Coursera「Statistics with Python Specialization」、書籍『統計学が最強の学問である』が推奨されます。統計検定3級レベルの知識を目標とします。

優先度4：Excelでのデータ分析

ピボットテーブル、グラフ作成、VLOOKUP、SUMIFS等の関数、データクレンジングの基礎を習得します。

ステップ2：実践経験の積み上げ（期間：6ヶ月〜1年）

方法1：Kaggleでのコンペティション参加

Kaggleは世界最大のデータ分析コンペティションプラットフォームです。

初心者向けチュートリアル「Titanic」から開始し、他の参加者のNotebook（コード）を学習し、ディスカッションフォーラムで質問・交流します。実データでの分析経験とポートフォリオ作成が可能です。

方法2：ポートフォリオ作成

テーマ例

• 公的オープンデータの分析（e-Stat、気象庁等）
• 自分の興味のある分野（スポーツ、映画、株価等）
• 仮想ビジネス課題の設定と分析

成果物としては、Jupyter Notebookでの分析プロセス、Tableauでのダッシュボード、GitHub公開（コードの可視化）を用意します。単なる分析ではなく、「ビジネス課題 → 分析 → 提案」の流れを意識することがポイントです。

方法3：副業・インターンでの実務経験

副業プラットフォーム（クラウドワークス、ランサーズのデータ分析案件）やインターン（Wantedly、OfferBoxのスタートアップのデータ分析インターン）を活用し、実際のビジネスデータに触れ、実務フローを体験します。

方法4：資格取得でスキル証明

統計検定2級、Python 3 エンジニア認定データ分析試験、OSS-DB Silver（SQLスキル証明）の取得が推奨されます。

ステップ3：転職活動とキャリア構築（期間：3ヶ月〜6ヶ月）

未経験可の求人を探す

「未経験OK」「第二新卒歓迎」の記載、データアナリスト「候補」「アシスタント」などのポジション、スタートアップ企業（教育体制は要確認）を探します。

主な募集企業は、IT企業（事業会社の分析部門）、コンサルティングファーム（ジュニアアナリスト）、マーケティング会社です。

データアナリスト専門の転職エージェント活用

専門エージェント

• レバテックキャリア（IT特化）
• ギークリー（IT・Web・ゲーム業界特化）
• マイナビIT AGENT

非公開求人の紹介、職務経歴書の添削、面接対策（技術面接、ケース面接）のメリットがあります。

面接でのポートフォリオ提示

GitHub（コードの公開）、分析レポート（PDF形式でまとめる）、ダッシュボード（Tableau Public等で公開）を準備します。

問題設定 → 分析 → 示唆出しの一連のプロセス、使用した技術スタック（SQL、Python、Tableau等）、ビジネスへの落とし込み意識をアピールします。

面接での典型的な質問と対策

「なぜデータアナリストになりたいのか？」「これまでにどのような分析をしたか？」（ポートフォリオベース）、「SQLでのJOINについて説明してください」（技術質問）、「相関と因果の違いは？」（統計知識）、ケース面接（例：「売上が下がった原因を分析してください」）などが想定されます。

データアナリストのキャリアパス3パターン

パターン1：スペシャリスト志向

ジュニアアナリスト → シニアアナリスト → リードアナリスト、データサイエンティストへの移行、機械学習エンジニアといったキャリア例があります。

技術スキルを深化し、専門性を確立することが特徴で、年収推移は500万円 → 700万円 → 1,000万円以上です。

パターン2：マネジメント志向

アナリスト → チームリーダー → データ部門マネージャー → CDO（最高データ責任者）といったキャリア例があります。

組織のデータ戦略立案、チームビルディングが特徴で、年収推移は500万円 → 800万円 → 1,200万円以上です。

パターン3：事業・ビジネス寄り

アナリスト → プロダクトマネージャー → 事業責任者、ビジネスコンサルタントといったキャリア例があります。

データ分析力をビジネス戦略に活用することが特徴で、年収推移は500万円 → 800万円 → 1,000万円以上です。

継続的なスキルアップの方法

コミュニティ・勉強会への参加

データ分析Meetup、connpass（イベントプラットフォーム）、PyData Tokyo、Japan.R（コミュニティ）への参加が推奨されます。

最新技術のキャッチアップ

Qiita、Medium（技術記事）、Coursera、Udacity（最新講座）、カンファレンス参加（Data Science Conference等）が有効です。

副業・業務委託での経験拡大

本業以外の業界データに触れることで、単価アップとスキル証明が可能になります。

9データアナリストは年収700万円とキャリアの可能性を兼ね備えた専門職

データアナリストは、企業のデータを分析し経営判断を支える専門職として、平均年収700万円という高い市場価値を持ちます。

SQL・Python・統計学という必須スキルを習得すれば、未経験からでも6ヶ月〜1年でキャリアチェンジが可能です。

地道なデータ整理作業や継続的な学習が求められる一方、ビジネスインパクトを生み出すやりがいと、スペシャリスト・マネジメント・事業寄りという多様なキャリアパスが魅力です。

データ駆動型経営の重要性が高まる現代において、データアナリストは今後も需要が拡大する将来性の高い職種と言えます。