データアナリストになるには？向いている人やおすすめの資格などを紹介！

データアナリストとは、データベースに蓄積されたデータを扱い、分析する専門家のことです。

仮説に基づいてデータを分析して解決策を見出したり、大量のデータから消費者の行動予測を行ったりします。

機械学習やビッグデータへの注目度が増す中でデータアナリストの需要は高まっています。

ここでは、データアナリストの仕事内容やデータサイエンティストとの違い、必要なスキルやおすすめの資格などを紹介します。データアナリストとして活躍したい人は必見です。

わかりやすく解説！データアナリストとは？

データアナリストとは、企業などが持つ大量のデータを収集し、分析してビジネスの課題解決や意思決定に役立つ情報を導き出す専門家です。

データアナリストは、企業のビジネス課題を解決し、意思決定を支援するためにデータの分析を行います。

中でも、統計学やプログラミングの知識を使ってデータを処理し、解析し、その結果をわかりやすく伝える役割を担います。

具体的には、企業のビジネス課題を把握し、必要なデータや分析計画を立て、社内外のさまざまなデータソースから必要なデータを集め、分析に適した形に整えます。

その後、用意したデータを統計学や機械学習の手法を使い、データ分析やモデル構築を行い、データ分析の結果をまとめ、企業の経営層などに伝え、課題解決の提案をします。

データアナリストの仕事内容

データアナリストは大きく次の2つのタイプに分類されます。

	役割	必要なスキル	活躍の場
コンサル型	企業の課題をデータ分析で解決する	データを扱う知識、ビジネス・マーケティング知識	コンサルティングファーム・マーケティング会社
エンジニア型	ビッグデータの分析によりサービスやシステムを改善する	高いエンジニアリング技術	システム開発会社など

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、企業の抱える課題を、データ分析を用いて解決していきます。

何らかの課題に対して仮説を立て、仮説を検証するために必要なデータを収集、分析することが、主な仕事です。

検証結果をレポーティングし、具体的な解決策をクライアントや経営層に提案することもあります。

例えば、ある商品の売上が悪いという課題があるとします。

通常の販売時とセールやキャンペーンの際の売上を分析し比較することで、効果の低い施策は行わないという提案を導き出します。

また、抱き合わせで購入されている商品のデータなどを分析して、結果をもとに陳列の仕方を変更するという解決策を提案することもあるでしょう。

データを扱うスキルはもちろんですが、ビジネスやマーケティングの知識、コミュニケーションスキルなども必要です。

コンサルティングファームやマーケティング会社などで活躍しているケースが多いです。

エンジニア型

エンジニア型データアナリストは、蓄積されたビッグデータを分析の上、一定の規則性を発見しサービスやシステムの改善に貢献します。

例えば、検索エンジンのサジェスト機能などは、膨大なデータをあらかじめ辞書のような形式に変換してプログラムに組み込みます。

エンジニア型データアナリストはこうしたデータの辞書を作るような職種です。

自らが直接データベース設計や実装に携わることもあるでしょう。コンサル型データアナリストに比べて、よりエンジニアリング技術が求められます。

PythonやR言語などのプログラミングスキルやデータベース管理システムの知識が重視されます。

最近注目が集まっている機械学習の知識もあると重宝されるでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストの業務	データ解析が業務の中心
データサイエンティストの業務	・データクレンジング ・データ解析 ・データ解析を通じた業務改善の提案

データアナリストとよく混同される職種としてデータサイエンティストがあります。

両者の違いはどういった点にあるのでしょうか。

データサイエンティストの仕事内容は、データの収集、加工、解析とデータを活用して企業の利益に貢献することです。

データサイエンティストはデータクレンジングを行う

データは収集した情報をそのまま使用できるわけではありません。収集したデータはフォーマットが統一されていなかったり、データの重複があったりします。破損したデータや関係のないデータを除去することも必要です。

このように収集したデータは解析ができる形に加工する必要があります。こうした作業をデータクレンジングといいます。

データ分析はデータクレンジングを行いデータの質を上げることで精度が上がります。

データサイエンティストの重要な仕事の一つといえるでしょう。

データサイエンティストはデータを加工した後に解析を行う

データを加工した後は、データの解析を行います。解析結果からビジネス上の課題を洗い出したり、課題に優先順位をつけたりします。

課題を解決するための仮説を立て、経営戦略として経営層に提言します。

また、仮説が正しいかどうかの検証も行います。一般的にデータアナリストよりもデータサイエンティストの方が、担当領域が広く、コンサル型とエンジニア型のデータアナリストの両方の職域を担っているといえます。

しかし、データアナリストとデータサイエンティストの線引きがあいまいなこともあります。

しかし、多くの場合では、データアナリストの上位職をデータサイエンティストと解釈しています。

関連記事：データアナリスト・データサイエンティストの違いや資格、キャリアパスを紹介

 

データアナリストの将来性

日本ではITエンジニア自体の人材不足が深刻化しています。

中でもデータ分析などを行う人材の需要は増えていくと予想されています。

情報処理推進機構が公表した「IT人材白書2020」では、IT部門やその他事業部門で必要となるIT業務として「データ分析などの高度化による情報活用」が上位に入っています。

このことからデータアナリストの将来性は高いことがわかります。

今後、データ分析が行える職種の需要はますます増えるでしょう。

※参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 「IT人材白書2020」

データの分析結果をもとに提案できる人材が求められる

特にビジネス上の意思決定のために必要な情報を提供するデータアナリストは、その存在感を増していくと考えられます。

データアナリストといっても担当する範囲は幅広く、単にデータを収集、分析するだけのデータアナリストではその需要は限られてくる可能性があります。

求められるのは収集、分析した結果をもとに提案を行ったり、サービスの向上につなげたりできる知識やスキルを持った人材です。

現状に満足せず自己研鑽を続ける努力が必要でしょう。

成果として目に見えやすい業種、業態を選ぶことも重要となる

また、成果を判断しやすい業種業態を選ぶこともおすすめです。

データを分析して提案を行った結果、業務効率が良くなるということも重要ですが、売上や利益に直結することの方が、成果としては目に見えやすくインパクトも強いです。

仕事を選ぶ際はこうした視点も踏まえると良いでしょう。

データアナリストのままでも将来性は十分高いですが、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えてみるのも一つの方法です。

データアナリストに向いている人とは？データアナリストに必要なスキルを紹介！

高いビジネススキル

データアナリストにはロジカルな思考能力やコミュニケーション能力などのビジネススキルに長けた人が向いているといえます。

課題解決の提案を行う際、多角的な視点での現状分析やロジックを立て提案の根拠を示すこと、解決策について相手から理解を得るために必要となる能力であるからです。

ビジネススキルの他にもデータアナリストには、データ成形を行うための技術的なスキルなども必要です。

ここでは、データアナリストとして身に付けるべき知識やスキルを紹介します。

数学の知識

データアナリストには確率・統計、微積分、線形代数などの数学の知識が必要とされます。

データ分析を行うためのツールやプログラミング手法は存在しますが、数学を理解した上で使用しているかどうかで説得力が変わってきます。

課題に応じて最適な分析手法を選択するために、数学の知識は大きな武器になります。

最低でも大学基礎レベルの数学の知識は習得しておくとよいでしょう。

データベースの知識

OracleやMySQL、PostgreSQLなどのデータベース管理システムやSQLといったデータベースを操作するための言語の知識も必要です。

データベースの知識があることで、冗長化を行ってデータを安全に保管したり、チューニングを行ってデータ操作のパフォーマンスをあげたりすることができます。

プログラミングスキル

特にエンジニア型のデータアナリストはPythonやR言語を使って、データを収集したり、分析したりするプログラムを作ることもあるでしょう。

PythonやR言語には統計やグラフ化などのデータを扱うために便利なプログラム群が用意されています。

習得することでデータアナリストとして重宝されるでしょう。

関連記事：データアナリストに向いている人とは？案件獲得に必要なスキルは？

 

データアナリストの年収相場

データアナリストはビッグデータ活用の拡大やAI・機械学習の需要の高まりにより、高収入が期待できる職種です。

転職サービス「doda」の2025年7月現在の求人情報では、データアナリストの年収のボリュームゾーンは550万円から1,000万円程度です。

求人の中には、顧客データ分析によるマーケティング支援などの業務で、経験2年で750万円、経験5年で年収1,100万円のモデル年収を提示されているものがあります。

その他にも、チケットの抽選システムの管理やアルゴリズムの検討などを業務とし、入社時の想定年収は350万～500万、役職者では年収600万円～年収720万円程度の年収が提示されている求人もあります。

※出典：転職サービス「doda」データアナリスト・データサイエンティスト の転職・求人検索結果（2025年7月時点）

データアナリストになりたい人へおすすめの資格

データアナリストになるのに必須の資格はありません。

しかし、保有している知識やスキルを証明するために資格取得は効果的です。

データアナリストにおすすめの資格を紹介します。（2021年8月時点情報）

統計検定(R)

統計検定(R)は統計質保証推進協会が主催する全国統一試験です。

データに基づいた客観的な判断や科学的な問題解決の能力が求められる中で、統計検定(R)では統計の知識とスキルを体系的に習得していることを示すことができます。

統計検定(R)には4級、3級、2級、準1級、1級の五つのレベルが設けられています。

また、コンピューターを用いたAI・デジタル社会の共通スキルを認定するために、データサイエンス部門の試験区分もあります。

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

※参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定(R)ページ

ORACLE MASTER

オラクル社の提供するデータベース管理システムOracleに関する認定試験です。

IT関連の試験の中でも知名度の高い資格の1つです。

データベースの基礎から運用管理、SQLの知識全般、データのバックアップやリカバリについてなど、データベースに関わる知識を問われます。

基礎レベルのBronzeからSilver、Gold、Platinumとレベル分けされています。

特にGoldやPlatinumの上位レベルを取得していると、データベース技術者としての高度なスキルを保有している証明になります。

※参考：日本オラクル株式会社　ORACLE MASTERページ

データアナリストに関するよくある質問

ここからは、データアナリストに関するよくある質問に回答します。

未経験からでもデータアナリストになれる？

未経験からデータアナリストを目指すことは可能でしょう。

しかし、実際にデータアナリストとしてはたらくためには、データ分析のスキルを持っている必要があります。

独学でデータ分析について学び、学んだことを活かしてデータ分析の課題に挑戦してポートフォリオを作成しておくと、未経験での就職が有利になるでしょう。

また、データアナリストの需要増加の流れを受け、自社でデータアナリストを養成する研修や教育体制が整っている企業もあります。

未経験者を歓迎している企業を選んで就職する道もあります。

あるいは、データ入力やマーケティングなど、データアナリストと関わりのある職種で経験を積んでデータアナリストを目指す方法もあるでしょう。

データアナリストを目指すには大学のどの学部で学べば良い？

データアナリストを目指す方には以下のような、学部、学科がおすすめです。

情報系（情報科学、情報工学）学部では、プログラミングやアルゴリズム、データベース設計など、データ分析の基礎となる知識を習得できます。

また、数学や統計学の学部では、データの傾向を読み取るための数学的思考や、回帰分析などの実践的な統計手法を学べます。

さらに、経済学や経営学では、ビジネスでよく使われる分析方法やデータの捉え方、経済データの取り扱いに強くなれます。また、ケーススタディや調査統計も多く実施されます。

近年、データサイエンス学部の新設が増えており、データ解析の基礎からAI、機械学習など実践的なカリキュラムが充実しています。

文系学部出身者でも、統計学やプログラミング、データ分析ツールの学習を積極的に行えばデータアナリストを目指すことは可能でしょう。

実際に経営やマーケティングの現場知識が活かされる場面も多くあります。

データアナリストになるためのおすすめの勉強法は？

データアナリストになるためには、統計の知識、プログラミングの知識など広範囲なスキルを積み上げる必要があります。

まずは、統計学やデータの扱い方について学びましょう。

平均、分散、相関係数、回帰分析などの基礎を学び、統計に関する資格の教材や動画の講座を活用することで、効果的に学習を進められる可能性があります。

次に、プログラミング・SQLに関する学習をします。

PythonやRはデータ分析に広く用いられます。オンラインの実践形式のプログラミング講座で覚えましょう。

SQLも、オンラインで学べます。

TableauやPower BIといったツールを使って、グラフやダッシュボードを作成するスキルも学べると良いでしょう。

データ分析に必要なスキルを学んだら、ポートフォリオを作成しましょう。

実際のデータセットや企業の公開データを使い、課題解決までの手順をまとめたものを作成しておくと、応募時や面接時のアピールに活用できるでしょう。

データアナリストはやめとけと言われる理由は？

データアナリストという仕事に対し、「やめとけ」という意見を聞いたことがある方もいるかもしれません。

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由としては、求められる技術的なスキル、業務内容、技術以外で求められるスキルなどが背景として考えられます。

まず、データアナリストは、スキルの取得やキャッチアップに一定の時間を要します。

統計学、プログラミング、ツール操作、ビジネス理解と多様なスキルが必要なうえ、AIやデータ技術は日々進化しており、継続的な勉強が不可欠です。

さらに、単に分析ができるだけでなく、社内の非エンジニアに分かりやすく説明したり、現場の課題をヒアリングしたりして最適解を提案するコミュニケーション能力も求められます。

また、業務内容も向き不向きがあるのも事実です。

データアナリストは業務課題の解決など最終的な成果が見えやすい一方で、データの前処理や集計作業などの地道な仕事の割合も多いです。

華やかなイメージを持って仕事についたものの、やりがいを感じられなくなることも起こり得ます。

しかし、データアナリストは高い専門性を持ち需要も高まっている仕事です。自身の適性をよく検討して挑戦すれば、キャリアを深められるでしょう。

フリーランスのデータアナリストとして活躍するためには？

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍するためには、一人でも幅広い業務をこなせる知識とスキル、経験が必要です。

与えられたデータをただ分析するだけでなく、データの収集から分析結果をもとにした提案まで一貫して行える能力は必須といえます。

また、消費者行動や消費者心理、経済動向を把握できるなど、統計学やデータ分析以外にもマーケティングのスキルを合わせて持っておくと案件が獲得しやすいでしょう。

分析した結果や課題解決策をクライアントへ提案するためには、プレゼンテーションの能力も必要です。

はたらき方としては、1つのクライアントへ長期間深く入り込む形や短期間コンサルティングとしてはたらく方法など多岐にわたります。

フリーランスとしてはたらくメリットの1つには、自由にはたらき方を選べるところにあるといえるでしょう。

まとめ

データアナリストは膨大なデータを分析することで、ビジネスの意思決定やサービス品質の向上などに貢献します。

IT人材不足の中でも特に将来性の高い職種といえるでしょう。

データアナリストのようなデータ分析を行いビジネスのシーンで活用ができる人材の需要は、年々高まっています。

人材不足が顕著な領域でもあるため、スキルフルなデータアナリストであれば、フリーランスとして活躍できる可能性は十分にあり、収入アップを見込むこともできます。

一方で、フリーランスとしてはたらくことで、収入が不安定になると不安を感じる人もいるかもしれません。

そのような場合は、フリーランス専門のエージェントを利用することで継続的に案件を獲得し、収入の安定に繋げることもひとつの手段です。

IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」では、データアナリストの案件も多数扱っています。

経営層直下で動きクライアントのビジネスの根幹に関わることができる案件や、スタートアップ企業で新たなサービスをスケールさせるための案件などに参画することが可能です。

このような案件に参画することで、スキルの幅を広げることやキャリアアップにつなげることもできます。

フリーランスのデータアナリストとして活躍したい方は、ぜひ登録してみてください。