データアナリストに向いてる人、向いていない人の特徴とは？

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データアナリストの案件

データアナリストの2つのタイプとは？

データアナリストは、大量のデータを収集・整理・解析して有益な情報を抽出し、組織やビジネスの意思決定をサポートする役割を果たします。データアナリストは2つのタイプに分けることができ、1つは「コンサル型データアナリスト」、そしてもう1つが「エンジニア型データアナリスト」です。

この記事では、コンサル型・エンジニア型それぞれのデータアナリストの特徴と求められるスキル、向いている方などについて紹介します。

コンサル型データアナリスト

コンサル型データアナリストは収集・分析したデータをもとに、意思決定や戦略策定のサポートを行う職種です。

例えば飲食チェーンが新メニューを導入する際、店側は顧客の過去の注文データを分析して、人気の高い料理の傾向をつかみます。そしてデータアナリストは特定の料理やセットメニューの組み合わせを提案し、売上向上のための戦略を提供します。

また、オンラインショッピングサイトでは、購買履歴や閲覧履歴を分析して、顧客の嗜好や購買パターンを予測します。そしてデータアナリストは個別のおすすめ商品やセールのタイミングを最適化するアドバイスを提供し、顧客満足度と売上を向上させます。

つまり、コンサル型データアナリストは、データを通じてビジネス成功に貢献する役割を果たしています。

エンジニア型データアナリスト

エンジニア型データアナリストは、データ収集や処理、分析において技術的スキルを駆使してデータを活用する職種です。

例えばウェブサイトのアクセスログを解析し、ユーザーの行動パターンを理解することでページの読み込み速度を最適化したり、ユーザーエクスペリエンスを向上させたりする手法を開発します。

また、センサーデータを利用して製造プロセスの効率性を評価し、故障予測モデルを構築することもあります。エンジニア型データアナリストは、データパイプラインの構築・データベースの設計など、データ処理の技術的な側面にも精通する必要があります。

データサイエンティストとの違いは？

データサイエンティストとデータアナリストの違いは、主に専門領域やアプローチ方法です。

データアナリストはデータを収集・整理・分析し、今後の動向を予測します。一般的には既存のデータをもとに、データアナリストが問題解決と意思決定をサポートしています。一方、データサイエンティストはデータ収集からモデル開発、予測モデルの構築、機械学習アルゴリズムの開発に至るまで関与し、複雑な予測モデルの構築をします。

次に必要なスキルですが、データアナリストは統計学、データベース操作、データ可視化などのスキルが中心です。それに加えてデータサイエンティストは、PythonやRなどプログラミング言語を扱える技術や、機械学習・ディープラーニング、ビッグデータの活用など幅広い技術スキルが必要です。

なお、どちらもデータを活用して意思決定を支援し、ビジネス価値を向上させる点や、データ分析に関する専門知識や技術的なスキルを持ち、ビジネス上の課題を解決するためにデータを活用する目的では共通しています。

データアナリストに求められるスキルとは

機械学習・ディープラーニングの知識

データアナリストにとって機械学習・ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あると有利です。

データアナリストの主要な役割は、ビジネスの課題解決と意思決定のサポートですが、機械学習やディープラーニングの知識があるとデータサイエンティストと共通する業務まで担当できるため、プロジェクトの幅が広がります。

pythonやR言語などのプログラミングスキル

データアナリストにPythonやR言語などのプログラミングスキルがあると、業務効率化につながります。 主に大規模なデータセットを効率的に処理し、データのクリーニングや変換をする際にプログラミング言語を使用することで効率化が可能です。 PythonやRは統計分析やデータ可視化に優れたツールであるため、データのパターンやトレンドを発見し、洞察を得るのに役立ちます。

また、データアナリストは異なるデータソースからデータを統合する必要があるため、プログラミングスキルはそのプロセスを簡素化します。

つまり、プログラミングスキルがあるとデータアナリストがデータを有効に活用し、組織に価値を提供するために便利です。

統計学・データマイニングに関する知識

データアナリストには統計学とデータマイニングに関する知識が必要です。統計学はデータのパターンや傾向を理解し、信頼性のある結論を導くための知識であるため、データアナリストであれば取得しておきましょう。また、データマイニングは大規模なデータセットから有用な情報や隠れたパターンを抽出するためのスキルを指し、統計学と同様にデータアナリストの業務には必須です。

つまり、統計学とデータマイニングはデータアナリストがデータを有効に活用し、意思決定をサポートするための基本的なツールであり、不可欠なスキルです。

データベースに関する知識やスキル

データアナリストにはデータベースに関する知識やスキルが重要です。データアナリストはデータベースからデータを取得し、SQLなどのクエリ言語を使用してデータを適切に保存する必要があります。また、複数のデータソースからデータを結合したり、変換したりする場合にも、データベーススキルが役立ちます。

データベーススキルはデータアナリストの業務において重要であり、データの取得と処理に欠かせません。

データ分析ソフトウェアの知識・スキル

データアナリストはソフトウェアを使ってデータをクリーニング、統計分析、可視化する必要があります。例えばExcelやR、PythonにおいてはPandasやNumPyなどのツールの知識や使用経験がある方が効率的な分析が可能です。

なお、TableauやPower BIなど、データをグラフやチャートに変換し、洞察を得るために可視化ツールを使う場合もあります。その他にもHadoopやSparkなどビッグデータ処理ツールに関する基本的な知識も役立ちます。

これらのスキルがあると、例えばExcelで売上データを集計、傾向を分析し、Tableauで可視化して結果を報告するか、Pythonを使用して機械学習モデルを構築し、顧客のセグメンテーションなど一連の作業をスピーディにできます。データ分析ソフトウェアのスキルは、データアナリストがデータを効果的に扱い、洞察を得るために不可欠です。

ビジネススキル

データアナリストはデータをもとに顧客の悩みを解決する仕事であるため、基本的なビジネススキルはもちろん重要です。

コミュニケーションスキル

分析結果をメンバーやクライアントに説明する際、かみ砕いて分かりやすく説明するスキルがあるデータアナリストは重宝されます。そしてビジネスニーズを理解するためにクライアントに対してヒアリングする際にも、コミュニケーションが不可欠です。

問題解決能力

データアナリストはデータを分析し、ビジネス上の課題を特定し、戦略を立てる役割を担っています。そこで問題解決能力は、データの洞察をもとに意思決定をサポートし、組織に価値を提供するために必要です。

例えば、売上低下の原因を特定し、改善策を見つけ、市場トレンドに対応するための戦略を開発するために問題解決スキルが活かされます。つまり、データアナリストはデータを通じて問題を理解し、解決策を提示する役割を果たすため、問題解決能力は不可欠です。

データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストに向いている人の特徴や傾向を紹介します。データアナリストを目指す方の指針として活用ください。

数字やデータ、数学に抵抗がない

データアナリストに向いている人には数字やデータ、数学への抵抗がないことが必要です。なぜなら、データアナリストは日常的にデータを扱い、数学的な概念や統計的な手法を用いてデータを分析するからです。

数学的な思考を得意とする方は複雑な問題を解決し、予測モデルを構築するのに役立ちます。したがって、データアナリストには数字やデータに対する抵抗がないことが、成功するための基本条件です。

細かい作業が得意

データアナリストには、細かい作業が得意で、自身を几帳面であると認識している方が向いています。なぜなら、データクリーニングやデータ変換、データエントリーなど、データ処理には精密さが必要であり、誤差の少ない作業が求められるからです。また、複雑なデータセットを慎重に分析し、パターンや傾向を発見するためにも細部への注意が必要です。

細かい作業が得意な人は、データの品質を向上させ、正確な分析結果を提供し、ビジネス上の意思決定をサポートするのに適しています。

データ分析をした先にある「活用」まで自分でやりたい人

データ分析を行った後にその結果を「活用」する意欲がある方には、データアナリストが適任です。なぜなら、データ分析だけでなく、分析結果をビジネスの意思決定や戦略に結びつけ、実際の問題解決に貢献することがデータアナリストの役割だからです。

データアナリストはデータから得た知識をビジネスの成功に結びつけ、継続的に成果を生み出す必要があります。分析結果を具体的な行動に変え、組織やプロジェクトに価値を提供するためのスキルや意欲があることが重要です。

知的好奇心が強く学び続けられる

データアナリストに向いている人には知的好奇心が強く、学び続けられることが必要です。

データの世界は常に変化しており、新たなツールやテクニックも続々と誕生しています。そこで、データアナリストは新しいデータソースや分析手法に適応し、問題解決のための最新の知識を習得する必要があります。知的好奇心があれば、データの奥深さを探求し、クリエイティブな解決策を見つけ出すことができます。データアナリストは絶えず学び続け、変化に適応する柔軟性が求められます。

データ分析だけでなく、ビジネススキルを身につけたい人

データアナリストに向いている人にはデータ分析能力だけでなく、ビジネススキルを身につける意欲が必要です。

データ分析結果をビジネスの課題解決や意思決定するためのツールとして使用し、戦略的な影響を持たせることがデータアナリストの主要な役割です。ビジネススキルを磨くことで、分析結果を分かりやすく説明でき、戦略的な提案を行う能力が向上します。データアナリストがビジネスの目標やニーズを理解し、データを活用して価値を提供できるため、ビジネススキルの習得は不可欠です。

試行錯誤できる忍耐力がある人

データ分析は複雑で、時に問題解決に時間がかかることがあります。データのクリーニングやモデリング段階で課題が発生し、何度も試行錯誤が必要です。しかし忍耐力がある方は問題に柔軟かつ長期的に向き合い、最適な解決策を見つけるために努力ができます。

データアナリストは問題に立ち向かい、課題を克服するために忍耐強く取り組むことが重要です。

データアナリストに向いていない人の特徴

データアナリストに向いていない方の特徴についても説明します。以下の特徴に当てはまる方は、データアナリストとして仕事をする中で不満が溜まりやすい傾向にあります。

コミュニケーション能力がない・コミュニケーションを取りたくない人

データアナリストに向いていない人として、第一にコミュニケーション能力がない、またはコミュニケーションを取りたくない人が当てはまります。

データアナリストは分析結果を他のチームメンバーやクライアントと共有する必要がありますが、コミュニケーションが苦手な場合、分析結果の有効な伝達や他者との協力が難しく、データアナリストの役割を遂行できなくなります。

コミュニケーション能力は、データアナリストの成功に不可欠なスキルの一つです。

難解な統計理論などを活用したいと考えている人

難解な統計理論などを活用したいと考えている人は、データアナリストに向いていません。

データアナリストの主要な役割は、データをビジネス上の洞察に変えることであり、統計理論はその手段の一つに過ぎません。統計理論に過度に焦点を当てることは、本来なら問題解決に貢献できるスキルを犠牲にする可能性があります。

データアナリストは、統計理論を活用しながらも、ビジネス目標を達成するための実用的なアプローチを追求することが求められます。

データや事実から示唆を得るよりも直感で行動する

データアナリストの役割はデータを基にした意思決定であり、客観的な分析が重要です。直感主義の人は、感覚や経験に依存し、データに基づいた分析を行うことが難しい場合があります。

データアナリストはデータを通じて客観的な洞察を得て、最適な戦略を策定する必要があるため、直感よりもデータに頼る姿勢が求められます。

技術力を高めることに比重をおいている人

データアナリストが技術スキルを持つことは重要ですが、それだけでは役割を遂行するのに不十分です。データアナリストはビジネスの問題を理解し、データから洞察を導き出し、それを組織に価値を提供する形に変える能力が不可欠です。

単に技術力に焦点を当てると、ビジネス理解やコミュニケーションスキルが不足し、データアナリストの役割を遂行するのが難しくなります。

データアナリストは取得しておきたいオススメな3つの資格

データアナリストを目指す方がスキルの証明として取得しておきたいのが「統計検定」「データスペシャリスト試験」「G検定・E資格」です。

ここでは、それぞれの資格の概要について説明します。

統計検定

統計検定は統計学の知識やスキルを評価する試験です。データ解析や統計モデリングに関する基本的な概念や手法をテストし、統計学の実務や研究に役立つ資格です。一般的な統計検定には級や段階があり、初級から上級まで幅広いレベルが提供されています。

統計学を学び、データ分析のスキルを向上させたい人や、統計に関連する職業に就きたい人におすすめです。資格を取得することで、信頼性のあるデータ分析者としてのキャリアを構築できます。

データスペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベース管理や設計に関する専門知識を評価する試験です。この試験では、データベースの設計、運用、最適化、セキュリティに関するスキルがテストされます。

試験は通常、SQLやNoSQLなどデータベースシステムの種類に応じて異なるバージョンやレベルが提供されており、合格することでデータベース管理者やデータエンジニアとしての能力を証明できます。データベース関連の職業に進むために役立つ資格であり、業界で高い需要があります。

G検定・E資格

ディープラーニングについて、G検定（for General）は基礎知識、E資格（for Engineer）は理論を問われます。G検定ではディープラーニングをはじめとする、 AIに関する技術的な方法から、ビジネスに活⽤できるほどの基礎知識を有しているかが問われる試験です。またE資格は、ディープラーニングの理論に焦点を当てており、適切な手法を選択して実装するスキルがある方が認定されます。

まとめ

今回はデータアナリストに向いている人・向いていない人の特徴について紹介してきました。データアナリストとして活躍するには、データを活用するための基礎知識やツール活用スキルはもちろん、分析結果をどのように活かすのか考えるための問題解決能力、メンバーやクライアントと正確な情報を共有するためのコミュニケーション能力など、幅広いスキルが必要です。そしてデータから有益な情報を見つけるためには、時には忍耐力が必要になる場合もあります。

自身にデータアナリストとしての適性があるか見極め、興味があれば資格取得のための勉強から始めてみましょう。

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