AIキャリア 101

データアナリストとは？給与、責任、スキル、キャリアパス

公開日 2023年1月27日

更新日 2026年5月23日

著者

Haziqa Sajid

Unite.AI を Google の優先ソースに追加

世界経済フォーラムの未来の仕事報告2020では、データアナリストが2番目に急成長している仕事として挙げられている。Glassdoorの推定によると、アメリカでのデータアナリストの平均年収は71,228ドルである。データは新しい石油である。アメリカの統計学者兼著者であるW・エドワーズ・デミングは、「神は我々を信頼している。他のすべてのものはデータをもたらさなければならない」と述べている。

データには、ビジネス成長と意思決定に利用できる巨大な潜在力がある。データ分析とは、データを操作して有効な洞察を抽出することを指す。データが指数関数的に増加するにつれて、データを分析する人の必要性も高まる。

データアナリストとは？

データアナリストは、データの中でパターンと傾向を観察し、説明する。彼らは、組織が機会を特定し、データ駆動型の意思決定を行うのを支援する。データアナリストは、特定のイベントの原因を推測し、それを行うために報告書、ダッシュボード、データ視覚化、プレゼンテーションを作成する。ヘルスケアでは、医療データを分析して病院と患者ケアのビジネス面を改善する。金融部門では、金融データに基づいて投資計画とビジネス戦略を提案する。

データアナリストの職務内容

データアナリストには、データの収集から結果の伝達まで、多くの責任がある。詳細なデータアナリストの職務内容は以下の通りである。

データ収集： データの収集は、アナリティクスライフサイクルの最初のステップである。規模の大きい業界では、データエンジニアからデータを受け取ることが多い。そうでない場合は、内部データベースまたは外部ソースからデータを取得する。

データクリーニング： 多くの場合、データはクリーンではない。欠損値、重複レコード、フォーマットの不一致が含まれている。分析前に、データを適切な形式に整理する必要がある。

データ分析： このステップでは、データアナリストは、有益な洞察を求めてデータを研究する。彼らは、統計テストを実行し、単一の変数と複数の変数間の関係の分布を視覚化する。彼らは、さまざまな統計、視覚化、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとチャートを使用して、より深い洞察を得るために、データをさまざまな視点から見る。

データ解釈： データ解釈とは、ビジネス問題の文脈で結果を文書化することを指す。このステップでは、データアナリストは重要な質問に答え、関連する結論に到達する。

洞察の伝達： 最後に、データアナリストは、チーム、管理者、利害関係者に重要な発見を共有する。結果に基づいて、データアナリストは、新しい機会の特定、運用の効率化、市場キャンペーンの改善など、戦略を提案する。洞察は、報告書、プレゼンテーション、ダッシュボード、視覚化を介して共有される。

データアナリストになる方法

プログラミングスキル： プログラミングは、データアナリストにとって最も重要な技術スキルである。データアナリストは、関係データベース内のデータを挿入、抽出、更新するために、SQL（シーケンスクエリ言語）を十分に理解している必要がある。候補者は、PythonまたはRに精通している必要がある。

統計： 統計は、データを研究、分析、視覚化、解釈して、十分な情報に基づいた決定を下すために必要である。多くのデータ視覚化技術は、統計の堅実な理解を必要とする。たとえば、散布図の作成には、回帰と相関の理解が必要であり、ボックスプロットには、中心傾向と分散の尺度の理解が必要である。

データ視覚化スキル： データアナリストは、情報をチームと非技術的な利害関係者に提示するために視覚化を使用する。彼らは、ツール such as PowerBI、Tableau、Excel、Pythonライブラリ such as Matplotlib and Seabornを使用して視覚化を作成する。さまざまなチャートがあるが、メッセージを伝えるために適切なスタイルを選択する必要がある。

ソフトスキル： コミュニケーションは、データアナリストにとって最も重要なソフトスキルである。技術チームと利害関係者に重要な洞察を効果的に伝えることで、ビジネスは戦略を変更することができる。データアナリストは、プレゼンテーションと細部への注意を持ち、ポイントを伝える必要がある。彼らは、データを多角的に見るために、批判的思考と創造性を持ち、問題解決とプロジェクト管理のスキルを持ち、質問に効果的に答え、プロジェクトを完了する必要がある。

多くのEdTechプラットフォームでは、データアナリストになるために必要なスキルを教えている。適切な認定を受けることで、スキルを学び、専門家としての信頼性を高めることができる。実際のデータセットに取得したスキルを適用することで、さらに専門性を高めることができる。これらのプロジェクトの有効なプレゼンテーションと文書化によって、最初のデータアナリティクスジョブを取得することができる。