という疑問をお持ちではありませんか？
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を

の順番に解説していきます。
データアナリストに関心がある人には役立つ記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

そもそもデータアナリストとは、その名の通りデータを分析する役割を担っています。
具体的には、必要な情報を収集して、分析を行います。
その後、分析した情報をもとに仮説を立てて、クライアントの課題やニーズに対しての提案をします。
さまざまな情報を多様な分析方法で価値あるものにしていく職種なので、データ分析の技術や高度なスキルが求められる職業です。

データアナリストは、分析結果の活用やコミュニケーションに重きをおいており、ビジネスへの活用業務が多くあります。
データアナリストの場合は、まず、課題に対してビジネスサイドとの議論を重ねて分析案件を企画することから始めます。
分析目的や利用データ、メンバーの役割などを決めて、プロジェクトのマネジメントも担当します。
データの抽出や可視化などのシンプルな分析については、データアナリストも行います。
一方、データサイエンティストは、統計学や機械学習などの高い専門性を活かしたデータの分析に注力しています。
データサイエンティストは、データクレンジングや分析アルゴリズムの選定、精度向上のためのチューニングなどが主な仕事内容となっています。

クライアントや自社の課題解決のために、データ分析で得られた結果を基にコンサルティングを行っていきます。
必要となるデータは何かという仮説を立てて、データを分析し、解決案を提案、施策実施後の検証までを一貫して担います。
主な就業先としては、コンサルティングファームやマーケティング会社などの専任者として受け入れ体制が整っている企業が挙げられます。
他にも、大手事業会社などでは、専門のデータ分析チームがある場合も多く、そのような企業に就業するケースもあります。

一方、エンジニア型のデータアナリストは、分析結果からサービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を行っていきます。
具体的には、分析したデータや機械学習の結果が何を表しているのか、消費者動向に規則性がないかなどを探し出し、具体的な構築や改善を担当しています。
主な就業先は、コンサル型と変わりませんが、自社メディアやWebポータルサイトを運営している企業も挙げられます。

DXが社会全体で推進される中で、企業でのAI技術やビッグデータの活用が増えているため、高度な分析が可能であるデータアナリストの将来性は高まっているといえるでしょう。
この背景には、生活のさまざま物事がデータとして扱われるようになっていること、それらがより容易かつ低コストで収集可能になったこと、最先端技術の活用ができるようになったことがあります。
また、ビッグデータを活用した分析を行うことができる人材は、人手不足が問題視されています。
そのため、データ分析における高度な技術やスキルを保持しているデータアナリストは、将来性が高いといえます。

次に、データアナリストの年収について紹介します。
データアナリストの2023年7月時点の平均年収は、求人ボックスの調査によると、正社員で694万円です。
また、ボリュームゾーンは、608万円〜706万円です。
一方、派遣社員では、平均時給が2,195円となっており、働く時間によって年収が変わってきます。
しかし、これらはあくまで平均であるため、今までの経験や所持しているスキル、扱うことができる分析技術によって大きく異なってくるため注意が必要です。

データ分析する際に用いられる分析モデルは、例えば、アソシエーション分析・回帰分析といった統計の手法であるため、数学・統計学が得意でないと基本の分析手法の理解に苦労するといえます。
その上、確率・統計・微分積分といった基本的な知識に加えて、データ集計や可視化、検定手法に関する知識も必要です。
データアナリストは、それらの分析モデルを使用して、顧客の分類・ターゲティング、KPI設計を行うため、数学・統計学が得意な人が適性のある職種と言えるでしょう。

データ分析は、客観的な視点をもつことが重要です。
なぜなら、主観が混じってしまうと、根拠のない情報やデータを用いてしまい実際とは異なる不適切な結果を生み出しかねないためです。
そのため、常に客観的かつ論理的な視点でデータを分析し、クライアントの課題解決、利益に貢献しなければなりません。以上のことから、論理的思考力がある人はデータアナリストに向いているといえます。

データ分析の基本的なフレームワークは長期的に使えるものですが、データ分析に使うツールやプログラミング言語などは常にアップデートされていきます。
特に近年では、DXの動きが活発化していることから、データ分析の分野においても、常に情報がアップデートされ、日々最新の情報や技術は更新を続けています。
それらの知識を積極的に学び、自ら最新の情報を収集できる、知的好奇心が高い人がデータアナリストに向いているといえます。

データアナリストの主な就業先は、事業会社、もしくは、コンサルティング会社などの受託会社です。

インハウスのデータアナリストは、ある組織や企業内で所持しているデータを用いて分析を行い、自社の商品やサービスに関する課題解決のために働きます。
企業のデータは、秘匿性が高く、資産になるため、社外に流出させないためにも、自社内でデータアナリストを雇いたいと考える企業は多くあります。
例えば、金融・医療業界などでは、その傾向が顕著に見られます。
そういった企業においては、組織内のデータアナリストがその企業が保有しているデータを用いて、独自の解析を行うことが多いです。
その企業の業界や商材が好きな人や、1つの企業に勤めて、組織内のプロジェクトを担当することになるため、物事にじっくり取り組みたい人に向いている職種といえます。

一方、クライアントの課題解決を行う業務を担うのが、クライアントワークのデータアナリストです。
インハウスで働くデータアナリストは、組織内のデータを用いて、組織の商品やサービスに活用しますが、クライアントのデータを分析するデータアナリストは外部の企業に対して分析や提案を行います。
例えば、Webマーケティング会社、コンサルティングファームなどが多く該当します。
データ解析を行う人材やノウハウを持っていない企業から依頼を受けて、分析を行い課題解決にあたります。
多くのクライアントからの多様なプロジェクトに関わることができるため、データアナリストとしての経験を積むことができ、多くの案件を通じて経験を積みたい人には特におすすめです。

データアナリストとは、必要な情報を収集して、それらを用いて適切な分析モデルを使用し解析を行う職業を指します。
クライアントや自社の課題解決を目的としており、ビジネスシーンでの活躍が多くあります。
近年、ビッグデータの活用が増えていることから、将来性は高く、日本の平均年収と比較すると年収は高い傾向にあります。
キャリアパスとしても、インハウスで働く場合とクライアント企業に対して働く場合と、大きく2つがあり、自分に合った働き方を選択することもできます。
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