データアナリストに向いている人はどんな人？
異業種から転職する時にどんなスキルが役立つの？
近年のAIブームで、データアナリストのニーズは高まっており、これからデータアナリストを目指したい人もいるのではないでしょうか。
この記事では、データアナリストに向いている人の特徴や、適性を判断するための3つのコツを紹介します。また、異業種出身の未経験者がデータアナリストとして成功するための有効なスキルと学習方法についても解説しています。
これからデータ分析の分野に挑戦したい人、またはキャリアチェンジを考えている人は、ぜひ参考にしてください。
データアナリストに向いている人の特徴7つ
さっそく、データアナリストに向いている人の特徴を、7つにまとめて紹介します。
数学や統計学が好きな人
数学や統計学に強い関心を持っている人はデータアナリストに向いています。データから意味ある情報を引き出すためには、数理的手法や統計手法を駆使することが必須です。
数学や統計学を楽しむことができる人は、複雑なデータセットからパターンを見つけ出す能力があります。そのため、より正確で信頼性の高い分析結果を導き出せるでしょう。
このようなスキルは、データに基づいて意志決定を下す現代の企業にとって価値が高いものです。数学や統計学への情熱を持つ人は、データアナリストとして成功しやすいでしょう。
細かい作業が苦にならない人
データアナリストとして成功するうえで、細かい作業を忍耐強くこなせる能力が不可欠です。この仕事は、膨大な量のデータを扱い、それを分析して意味のある情報を引き出すことが求められます。
例えば、顧客データと売上のデータを精査し、特定のパターンや傾向を見つけ出す作業などが挙げられます。こうした地道な作業をコツコツと続けることで、初めてビジネスに役立つ洞察が得られるのです。
細部にわたってデータを分析し、小さな違いを見逃さない注意力は、有益な情報を発見する上で重要な役割を果たします。データサイエンティストは、細かい作業を楽しめる人に向いた職業です。
論理的思考力のある人
データアナリストには論理的思考力が求められます。論理的な思考力を持つ人は、情報を整理し、因果関係を見極め、合理的な結論を導くデータアナリストに向いているでしょう。
データアナリストは、複雑なデータセットから重要なパターンやトレンドを識別し、それらを基に企業戦略を策定します。論理的に考える力は、データに隠された意味を解き明かす鍵になります。
データ間の関連性を理解し、その結果を予測することは、ビジネス上の重大な意思決定を支える基盤です。論理的思考力を持つ人は、データから得られる知見をビジネスの成長につなげられるため、データアナリストとして高いパフォーマンスを発揮できます。
このように、論理的に物事を考えられる能力は、データアナリストにとって価値のあるスキルです。
客観的に事実を整理できる人
データアナリストに必要な資質の一つに客観的に事実を整理できる能力があります。データを扱う際には、多様な情報源から集めた膨大な量のデータを分析することが求められます。
そのプロセスで、客観的な視点を保ちながら事実を整理し、分析結果に基づいて合理的な推論を行うことが不可欠です。客観性を持って事実を扱える人は、データアナリストとして高い評価を受けられます。
知的好奇心のある人
知的好奇心が旺盛な人はデータアナリストに向いています。
このような特性を持つ人は、データに隠されたパターンを見つけるために必要な思考を持っています。知的好奇心のあるデータアナリストは、大量のデータから必要な知識を見つけ出す才能があるため、企業にとって価値のある人材になるでしょう。
経営について興味がある人
データアナリストに向いている人は、経営に興味を持つ傾向があります。経営に関する理解を深めることは、データ分析の成果をより効果的に企業戦略に結びつけるのに役立ちます。
データから得た洞察がどのようにビジネスの意思決定に影響を与えるかを理解しているため、分析作業にも具体的な目的を持てるのです。
経営に関心があるデータアナリストは、データを通じて企業の成長や効率化に直接貢献する方法を探します。市場動向の分析や顧客データの評価を行うことで、企業の競争力を高める重要な情報を提供することが可能です。
単にデータを解析するだけでなく、その結果を経営戦略にどう活かすかを常に考えるため、データ分析のスキルと同様に、ビジネスの洞察力も求められるのです。
根気強く仮説検証を繰り返せる人
データアナリストに向いている人は、仮説検証のプロセスを根気強く繰り返すことができます。データアナリストには、データを分析し立てた仮説を検証し、結果に基づいてさらに深掘りするという一連のプロセスを忍耐強く実行することが求められます。
この作業を通じて、より精度の高いデータ分析が可能になり、企業の意思決定に貢献できるのです。根気強さは、複雑なデータセットの中で重要なパターンやトレンドを見つけ出すために不可欠です。
仮説検証を繰り返すことで、データアナリストはビジネスに対する深い理解を築き上げます。このプロセスは、企業が直面する課題に対する実用的な解決策を提案するために、極めて重要なステップです。
データアナリストへの適性を判断する3つのコツ
ここではデータアナリストへの適性を判断するためのコツを、3つにまとめて紹介します。
コツ1：適性診断サイトを活用する
データアナリストになるためには、特定のスキルや資質が求められます。自身がデータアナリストに向いているかどうかを自己診断する一つの方法として、適性診断サイトが役立つでしょう。
例えば、適性診断テストでは、あなたの適性をチェックできます。まず最初に挙げる資質として、数理的思考力が重要です。データを解析し、複雑な問題を解決するには、数学や統計学の知識が必要になります。
次に、論理的思考能力もチェックすることが大切です。データから意味ある結論を導き出すには、論理的に考え、情報を整理するスキルが求められます。
最後に、コミュニケーション能力も見逃せません。分析結果を他人に伝え、説得するためには、このスキルが不可欠です。
このように、適性診断サイトを利用することで、自分がデータアナリストとしての資質を持っているかどうかを把握できます。
コツ2：試しにデータ分析を学んでみる
データアナリストとしての適性を判断するためには、実際にデータ分析を体験することが有効です。
まず、分析に必要な基礎知識を身につけましょう。これには、統計学やデータの扱い方を学ぶことも含まれます。データを解析し、それに基づいて意味のある結論を導き出す過程を体験することは、自身の論理的思考力を試す良い機会になるでしょう。
また、簡単なデータセットを用いた分析から始めることで、数理的思考力も鍛えられます。さらに、分析結果を他人に説明する練習をすることで、コミュニケーション能力の向上にもつながります。
この過程を通じて、自身がデータアナリストに向いているかどうかをチェックできるでしょう。実際にデータ分析を行ってみることは、自分自身のスキルと適性を理解する上で非常に役立ちます。
コツ3：データアナリストとして働いている人から話を聞く
データアナリストへの適性を判断するうえでは、現場で働く人々の話も聞いてみましょう。実際にデータアナリストとして働いている人から話を聞くことで、仕事の日常や必要なスキルセットに関するリアルな情報を得られます。
例えば職場訪問やインタビューなどは、実際の業務内容やチームでの作業の様子を知る絶好の機会です。また、SNSやブログでデータアナリストの投稿内容をチェックすることも役立ちます。
彼らの経験談から、業務内容や必要なスキルをより具体的に知ることができるでしょう。こうした実体験ベースの情報は、自分がこの職に向いているかどうかを考える上での重要な手がかりになります。
実際の経験者の話を聞くことで、データアナリストとしてのキャリアを目指すべきかどうかの判断材料が得られるのです。
異業種からデータアナリストに活かせる5つのスキル
異業種からデータアナリストへのキャリアチェンジの際、特定の既存スキルが非常に役立つことがあります。ここでは、データアナリストとして活躍するために活かせるスキルを5つにまとめて解説します。
コミュニケーションスキル
コミュニケーションスキルは、データアナリストにも不可欠です。データを理解し、それを他の人に説明する際、明瞭で簡潔な説明は、分析の洞察をチームやクライアントに早く正確に伝えるのに役立ちます。
コミュニケーションスキルは、異なる背景を持つ人々との協力を促進し、データに基づいた意思決定をサポートします。このスキルを持つことで、データアナリストはより効果的に役割を果たすことができるでしょう。
プログラミングスキル
プログラミングスキルは、データアナリストの仕事において中心的な役割を果たします。データを効率的に処理し、分析するためには、プログラミング言語の知識が必要です。
データ収集・整理・分析の各段階でプログラミングを活用することで、大量のデータから有益な情報を抽出し、ビジネス上の重要な意思決定を支援できます。
プログラミングスキルは、データアナリストにとって不可欠であり、その能力を高めることで、より複雑なデータ分析タスクの解決につながるのです。
プレゼンスキル
プレゼンスキルは、データアナリストにとって重要です。分析結果を効果的に伝え、理解を促すためには、このスキルが必要です。
データ分析の成果を明確に示し、それを顧客が理解できる形で伝えることが求められます。これは、データに基づく意思決定プロセスをサポートし、ビジネス戦略の方向性を示す上で役立ちます。
プレゼンテーションでは、顧客の注意を引き、メッセージを鮮明に伝えることが重要です。データアナリストとしてのプレゼンスキルを磨くことで、分析結果の価値を最大限に発揮できます。
問題解決スキル
問題解決スキルは、データアナリストとして成功するために欠かせません。データから洞察し、ビジネスの課題に対する解決策を提案することが主な仕事です。
データを深く分析し、そこから意味のあるパターンやトレンドを見つけ出すことは、問題解決プロセスの中心です。この能力は、ビジネスの改善点を特定し、効果的な戦略を立案する上で欠かせません。
また、さまざまなデータソースから情報を統合し、複雑な問題をシンプルに分解することで、実行可能な解決策を導き出せます。これは企業がより良い意思決定をするためのサポートになるでしょう。
資料作成スキル
データの分析結果をわかりやすく伝えるための資料作成スキルもデータアナリストにとって重要なスキルです。
グラフやチャートなどでデータを視覚化することで、情報を直感的に理解できるようになり、重要なポイントを強調するのに役立ちます。
また、資料は分析の流れや結論を明確に伝えるためのストーリーテリングのツールとしても機能します。このスキルにより、データの洞察を効果的に共有し、ビジネス上の意思決定をサポートすることができます。
未経験からデータアナリストになる4つの方法
未経験からデータアナリストになるためには、確実な知識を得られる学習と実践の機会を見つけることが重要です。
ここでは、未経験者がデータアナリストになるための方法を4つにまとめて紹介します。
Youtubeや書籍を活用して独学する
未経験からデータアナリストを目指して独学で知識を身につけるうえで、Youtubeと書籍はおすすめのツールです。
Youtubeでは、データ分析の基礎から応用まで、幅広いトピックを無料で学ぶことができます。ビジュアルが豊富で、理解しやすいのが特徴です。
一方の書籍は、体系的に知識を深めるのに最適です。基本的な概念から複雑な分析技術まで、詳細に解説されているため、しっかりとした理解を得ることができます。
この2つのリソースを組み合わせることで、より効率的に学習を進められるでしょう。Youtubeで概要を掴み、書籍で深く理解を深める流れがおすすめです。
データアナリストの資格を取得してみる
資格を取得することは、データアナリストとしての技能を証明する良い方法です。資格は、専門知識を持っていることを客観的に示し、就職やキャリアアップに役立ちます。
市場には多くのデータ分析関連の資格が存在します。これらの資格を取得することで、データ分析の理論だけでなく、実践的なスキルも磨かれるのです。
資格取得の過程では、実際のデータを使った分析や、問題解決の練習を積むことができるため、実務経験がない人でも知識を実践で応用する力を身につけることが可能です。また、資格は学んだ知識を評価し、自分自身のモチベーションの向上にも繋がります。
資格取得を目標に学習を進めることで、より具体的な目標を持って効率的に学習することができるでしょう。
大学や専門学校に通う
大学や専門学校で学ぶのは、データアナリストとしての知識とスキルを体系的に習得する効果的な方法です。学校には、データ分析の基本から応用まで、幅広いカリキュラムが用意されています。
授業を通じて、統計学やプログラミング、データベース管理など、データアナリストに必要な専門知識を網羅的に学べます。また、実際のデータを用いたプロジェクトやケーススタディを経験することで、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることが可能です。
さらに、教員や同級生との交流を通じて、新しい視点を得たり、問題解決のための協力を学んだりすることもできます。このような環境は、データアナリストとしてのキャリアを積むための強固な基盤を築くのに役立つでしょう。
オンラインスクールを利用する
オンラインスクールでは、最新のデータ分析技術を時間や場所に縛られずに学習できるため、多忙な人にも最適です。
多種多様なコースが用意されており、基礎から応用まで自分のレベルやニーズに合わせて選べます。対話的な学習ツールやリアルタイムのサポートも充実しているため、未経験者でも安心してスキルアップを目指せます。
「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」では、受講生一人ひとりの目的にあわせたカリキュラムや挫折しづらいサポート体制が充実しており、未経験からの学習を徹底サポートします。
データアナリストに関するよくある質問
データアナリストに関するよくある質問を3つにまとめて紹介します。
データアナリストの平均年収は？
データアナリストの平均年収は約696万円とされており、日本の平均年収約458万円と比較して、かなり高水準です。このことからも多くの企業がデータ分析の価値を認識し、データアナリストの需要が高まっていることがうかがえるでしょう。
さらに、専門知識を要するデータアナリストは、経験やスキルに応じて年収が上昇する傾向にあり、スキルと経験を持っていれば、より高い報酬を得られます。
参考「令和４年分民間給与実態統計調査結果について」：国税庁
参考「データアナリストの仕事の年収・時給・給料」：求人ボックス
データサイエンティストとの違いは？
データアナリストとデータサイエンティストの主な違いは、業務内容とスキルセットにあります。データアナリストは、主にデータを解析し、ビジネスの意思決定に役立つ情報を提供する職業です。
一方、データサイエンティストはより高度な分析を行い、予測モデリングや機械学習などを駆使して新たな洞察を生み出します。データアナリストはデータの傾向を把握することに焦点を当てていますが、データサイエンティストはそのデータから未来の予測を立てることが求められるのです。
下記の記事ではデータアナリストとデータサイエンティストの違いについて更に詳しく解説していますので、参考にしてみてください。
データアナリストの将来性はある？
データアナリストの需要は今後も増加が期待されています。ビッグデータの活用が進む中、企業はデータから価値ある情報を引き出すためにアナリストを必要としているからです。
データを解析し、意思決定を支援する役割は、多くの業界でますます重要視されます。技術の進歩に伴い、データアナリストの仕事は進化し続けるでしょう。
下記の記事ではデータアナリストの将来性について更に詳しく解説していますので、参考にしてみてください。
挫折なくデータアナリストを目指すなら
データアナリストは未経験からでも目指せます。未経験者がデータアナリストを目指すためには、短い期間で必要なスキルを身に付けられるプログラミングスクールの受講がおすすめです。
「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」では、受講生一人ひとりの目的にあわせたカリキュラムや挫折しづらいサポート体制が充実しており、未経験からの学習を徹底サポートします。
だからこそ、データアナリストを目指すなら、プログラミングスクールで学ぶことを考えてみてください。その一歩が、未来の大きなチャンスにつながるはずです。
まとめ
データアナリストに必要なスキルを効率的に学ぶためには、プログラミングスクールが最適です。統計学や数理的思考を体系的に学べるため、市場分析などのデータ分析に活かせます。
そして、数あるプログラミングスクールからおすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。マンツーマンレッスン、Q&Aサービス、学習コーチといった挫折しづらい学習環境が充実しています。
実践的なスキルを身につけ、企業で活躍できるデータアナリストを目指しましょう。
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
