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データアナリストの仕事内容と年収は？求められるスキルも紹介！

データアナリストの仕事内容と年収は？求められるスキルも紹介！

2023.10.14

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

「データアナリストの仕事内容はデータを分析するだけ？」

結論からいうとデータアナリストには3つの分野で幅広いスキルが求められます。

この記事では、データアナリストの仕事内容・年収・求められるスキル・転職方法を詳しく解説します。

データアナリストの仕事イメージが鮮明になり、転職への道筋が立てられるでしょう！

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事を端的に言うと、「現状を可視化してビジネスの成長に役立てる」ことです。

データから現状の分析を行い、分析結果に基づいて業務の改善を実施します。

その際に求められる力は、集計分析だけでなくそこから示唆を得て業務改善や打ち手にアウトプットする力です。

データを操って分析する力に加えて、データを可視化してまとめるスキルや提案力も求められます。

仕事は以下の順序で進みます。

①分析の企画化
②データの収集と処理
③データを可視化してビジネスに有益なものへ昇華
④情報をまとめて提案

わかりやすい例で説明していきましょう。

毎年、広告を出しているのに商品の売上が下がった一方、広告を打ち切るべきか判断がつかない場合があるとします。

そこでまず「①分析の企画化」において、広告の有効性を測るためにどんなデータが必要か決めます。

次に「②データの収集と処理」で実際にそのデータを収集し、「③データを可視化してビジネスに有益なものへ昇華」で広告と商品の売上結果の関係をわかりやすく可視化するのです。

最後に「④情報をまとめて提案」で、広告は商品の売上に貢献しているのか、広告費を上回る効果を出しているのかを経営陣に報告します。

このような流れでデータアナリストの仕事は進みます。

では具体的にどのようなスキルが必要なのでしょうか？

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必要なスキルは大きく3つに分けられます。

①エンジニアリングスキル
②データスキル
③ビジネススキル

どんなスキルか順番に説明します。

①エンジニアリングスキル

データアナリストに必要なスキルの1つ目は、エンジニアリングスキルです。

データスキルとはおもに「膨大なデータを変幻自在に処理する」スキルのことです。

データスキルには以下の3つがあります。

SQL：データを自在に操るスキル
RやPythonなどのプログラミングスキル
機械学習：AIを扱うスキル

それぞれの内容を具体的に解説していきます。

SQL：データを自在に操るスキル

Structured Query Language（SQL）は、データベースとのやり取りに使用される言語です。

ほとんどの企業はデータをデータベースに構造的に保管しています。

SQLを読み書きできると、データベースに格納されているデータの更新・整理ができるだけでなく、データ構造を変更することもできます。

データアナリストは、SQLを使用して企業のデータベースのデータにアクセスする必要があるため、データアナリストになるならば最初に学ぶべき重要なスキルです。

特に今後は、ビッグデータと言われる膨大なデータを用いることがアナリストとして必須になるため、SQLはますます重要なスキルとなります。

RやPythonなどのプログラミングスキル

RやPythonなどのプログラミング言語を使用すると、Excel ではできない高度な分析を実行できます。

これらの言語でプログラムを作成できると、大規模なデータをより効率的に分析し、視覚化できるようになります。

どの言語がデータ分析に適しているかについては状況次第ですが、この 2つの言語の中ではPythonのほうが人気で、初学者にとっては学習しやすい言語です。

さらに、Pythonは人工知能（AI）を扱う際に有用となります。

PythonはAI開発に適しているとされており、さらにAIソフトウェア市場は今後飛躍的に成長するといわれています。

AIはIT業界でも特に注目されているため、Pythonを理解することで将来的にデータアナリストとしての活躍の場が広がるでしょう。

機械学習：AIを扱うスキル

人工知能（AI）の一分野である機械学習は、データアナリストとして重要なスキルの一つです。

機械学習スキルは、学習パターンを見つけることで時間の経過とともにAIの精度を向上させるアルゴリズムを構築させるスキルです。

学習パターンとして取り込んだデータが増えるほど、人工知能は賢くなり、より正確な予測が可能になります。

データアナリストのスキルとして、機械学習は必ずしも必要とされないこともあります。

だからこそ機械学習のスキルを持っていると、他のデータアナリストよりもスキル面で優位に立てるため、将来のキャリア構築において役立つでしょう。

現在、人工知能と予測分析が重要な投資先分野を占めています。

すべてのアナリストが機械学習に関するプロジェクトに携わるわけではありませんが、機械学習のツールや概念を理解していれば、就職活動で有利になる可能性があります。

②データスキル

データアナリストに必要なスキルの2つ目は、データスキルです。

データスキルとは主に「持ってきたデータを分析して有用な情報にする」スキルのことです。

データスキルには以下の4つがあります。

統計学
データ管理
データを可視化するスキル
マイクロソフトエクセル

それぞれの内容を具体的に解説していきます。

統計学のスキル

統計とは、データの収集・分析・解釈に関係する数学と科学の分野を指します。

データアナリストに必要なスキルをイメージした際、最初に出てきた方も多いのではないでしょうか？

統計学の知識があれば以下の内容が実現できます。

データのパターンと傾向を特定する
分析結果から偏見を省けいて客観的なデータを作れる
正確で信頼できるデータを作れる

また、AIに役立てるという面で考えると、統計学には線形代数と微積分という2つの分野がおもにあります。

線形代数はAIの機械学習や深層学習に応用でき、微積分はAIのアルゴリズムが目的を理解するのを助けます。

たとえ業務で数学を用いなかったとしても、統計学の勉強はAIのアルゴリズムがどのように機能するかを具体的にイメージするのに役立つでしょう。

データ管理のスキル

データ管理とは、効率的・高いセキュリティでデータを収集・整理・保存するための方法を意味します。

会社によってはデータアーキテクチャ・エンジニア・データベース管理者・情報セキュリティアナリストなど、データ管理に特化した役割を担っている場合もありますが、データアナリストも何らかの形でデータを管理することが多いです。

会社が異なれば、使用するデータ管理システムも異なります。

たとえば、物理環境なのか、クラウド環境なのか。

データ管理手法の知識があると、物理環境とクラウド環境の両方でデータベースがどのように機能するかを理解するのに役立ちます。

データを視覚化するスキル

データから情報を収集することは、データ分析における工程の一部にすぎません。

データアナリストとしてのデータ分析における重要な役割は、より適切なビジネス上の意思決定を支援するために、これらの情報をもとに具体的な経営方針を導き出すことです。

そこでデータの視覚化が登場します。

データアナリストは、チャート・グラフ・地図・その他のデータを視覚的に表し、調査結果をわかりやすい方法で提示できる必要があります。

データ視覚化スキルを向上させるには、データを視覚化するアプリを使いこなす必要があります。

高度なExcelスキル

Excelには多くの分析機能があります。

たしかに、RやPython などのプログラミング言語も大規模データの処理に適しています。

しかし、データアナリストが扱うのはいつも膨大なスキルとは限りません。

マクロの記述やVBAルックアップなどの高度なExcelスキルは、小規模なデータを迅速に分析するために依然として広く使用されています。

企業によっては、業務の大半をExcelを使用した作業が占めている場合も多いです。

長年にわたり、Excelはあらゆる業界の企業にとって主力であり続けているため、高度なExcelスキルを習得することはデータアナリストとして・ビジネスマンとして必須です。

③ビジネススキル

データアナリストに必要なスキルの3つ目は、ビジネススキルです。

ビジネススキルとはおもに「データを有用な情報に変換して相手に伝える」スキルを指します。

ビジネススキルには以下の3つがあります。

論理的思考力スキル
コミュニケーションスキル
プレゼンテーションスキル

データアナリストの最終目的は、「データから得られた有用な情報を経営に役立てる」ことです。

データからの情報を役立てるためには、上記の3つのスキルはどれも欠かせないものとなります。

論理的思考力スキル

単にデータを見てまとめるだけでは意味がありません。

得られたデータを理解し、数字だけを超えてそのデータから得られる情報を推察できる必要があります。

データについて分析的に考え、パターンを特定し、データ情報からビジネスに役立つ洞察や情報を作り上げなければなりません。

ただデータを処理するのではなく、自分の頭で考えて情報化する力が求められます。

論理的思考力はどのようにして伸ばすのか理解しづらいかもしれません。
人によっては才能が必要という方もいるでしょう。

しかし、論理的思考力は磨くことができます。

目に見えるデータの背後にある意味は何か？データは暗に何を示しているのか?

一朝一夕で身につくものではないため、日々の業務や生活で論理的な考え方を癖づけるよう心がけてください。

コミュニケーションスキル

データから得られた情報は、社内で説明してビジネスに活用する必要があります。

データをいくら分析して有用な情報が得られても、相手に伝わらなければ意味がありません。

技術的な専門知識を持たない人に対し、データから得られた情報の有用性・価値を伝えることができなければ、データ分析力がどれだけ優れていたとしても意味がありません。

プレゼンテーションスキル

そこでデータからの情報を経営陣に伝えるために、データの視覚化に加えてプレゼンテーションのスキルも重要となります。

しかし、プレゼンテーションは勉強してすぐ得意になるものではありません。

ベテランのプレゼンターでも、失敗を重ねて今のプレゼンテーションスキルを身に着けています。

プレゼンテーションなどのコミュニケーションスキルの向上は、練習と実践を繰り返すことで上達していきます。

プレゼンテーションで最も重要なコツは、自分自身ではなく聴衆に焦点を当てることです。

”自分が何を話したいかではなく、どうすれば聴衆が傾聴して納得してくれるか？”

プレゼンテーションが上手な人は、必ず上記の考えを持っています。

データアナリストには、幅広いスキルが求められることを理解いただけたでしょうか。

では、世の中のデータアナリストが、どれくらいの給与を得ているのか見ていきましょう。

データアナリストの年代別平均年収

データアナリストの40代における、性別ごとの平均年収・月額の給与は以下の通りとなっています。

日本の平均年収である、男性567万円・女性280万円と比較するとかなり高めです。

性別	平均年収	月収
男性の平均年収	760万円	47万円
女性の平均年収	544万円	34万円

出典：【平均年収.jp】データサイエンティストの年収と給料

こちらは年代ごとの平均年収・月額の給与です。

50歳～59歳でピークを迎えているのは、リーダークラスの人材が多いためと推察されます。

年齢	年収	月収
20~24歳	373万円	23万円
25～29歳	415～465万円	29万円
30～34歳	411～511万円	32万円
35～39歳	479～583万円	36万円
40～44歳	534～655万円	41万円
45～49歳	612～734万円	46万円
50～54歳	676～786万円	49万円
55～59歳	669～779万円	49万円
60～65歳	431～779万円	33万円

出典：【平均年収.jp】データサイエンティストの年収と給料

いかがでしたでしょうか。

データアナリスト・データサイエンティストの給料は、他業種と比較するとかなり高いことがわかりました。

では、そんなデータアナリストに未経験から転職するのは難しいのでしょうか？

データアナリストへの転職は難しい？

データアナリストへの転職はそれほど難しくありません。

ほとんどの方が未経験からデータアナリストになっています。

さらに、データアナリストが生まれたのは、ここ10年程度での話です。

新しい分野のためポストはまだまだ空いています。

実際、データアナリスト業界で先頭を走っているのは30歳ぐらいの方です。

35歳以上のデータアナリストとなると5年10年で独立したり、上位のポストについたりするため、転職市場になかなか出てきません。

もし未経験からデータアナリストになりたい場合は、小さい会社で未経験アナリストとして始める、もしくはSierでいろんなデータを触る仕事にまずは携わるのがおすすめです。

上記のキャリアパスであれば、大きな事業会社でアナリストにつくのも比較的簡単です。

しかし、難易度がそこまで高くないとはいえ、未経験からデータアナリストに転職するには正しいキャリアパスを知る必要があります。

そのためには転職のプロに相談するのが一番です。

転職エージェントに登録してアドバイスを受けよう｜エイジレスにご相談を

以下のいずれかに当てはまる場合、まずはプロに相談してキャリアプランを考えることから始めましょう。

未経験からデータアナリストになりたい
データアナリストになるために必要なことを知りたい
データアナリストになった後のキャリアを知りたい。

未経験者だと、ネットや公開情報だけではデータアナリストの実情はわかりません。

また、人によって現状で身についているスキルが違うため、その人に適した個別のアドバイスをもらう必要があります。

身の回りにデータアナリストが少ない場合や、未経験からデータアナリストへ転職する方法がわからない場合は、転職エージェントに相談しましょう。

データアナリストへの転職を考えている場合は、弊社の「エイジレスエージェント」がおすすめです。

弊社エイジレスの「エイジレスエージェント」であれば、IT業界に詳しいエージェントがあなたの転職活動をしっかりとサポートいたします。

ぜひお気軽にご相談ください！

まとめ｜データアナリストはデータ分析をビジネスに活用する仕事

この記事を通して、以下のことがわかりました。

データアナリストは経営方針を左右する重要な仕事
データアナリストにはエンジニアリング・データ・ビジネスの３つのスキルが必要
データアナリストは高給だが未経験から転職しやすい

データアナリストは今後も需要の高い職業です。

もし仕事内容に魅力を感じたならば、ぜひ目指してみてはいかがでしょうか。

また、データアナリストとしての転職やキャリアパスでお悩みの際は、ぜひ弊社のエイジレスエージェントをご活用ください。

執筆者

神戸ゆうき

地方国立大学の理系を卒業後、大手ベンダーへSEとして入社。入社後はWeb系自社パッケージ製品の部門へ配属される。配属後、プログラミングやテストを経験したのち、現在は要件定義や設計などの上流工程を主に担当。BtoCの小売り企業をメイン顧客とし、ユーザビリティの高いシステムを提供できるよう日々注力している。

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