職種別ガイド需要: 安定的に高い成長率 +10%
データアナリスト
Data Analyst
データを集計・可視化し、ビジネスの意思決定を支援する職種。SQL・BIツールを駆使してレポーティングを行い、データドリブンな組織文化を推進する。
年収レンジ
350〜800万円
平均年収
550万円
市場成長率
+10%
必須・推奨スキル一覧
| スキル | レベル | 概要 |
|---|---|---|
| SQL | 必須 | データ抽出・集計の基本 |
| Excel / スプレッドシート | 必須 | 基本的な分析・レポーティング |
| BIツール (Tableau/Power BI) | 必須 | ダッシュボード作成・データ可視化 |
| Python / R | 推奨 | 高度な分析・自動化 |
| 統計基礎 | 推奨 | 仮説検定・回帰分析の基礎 |
| ビジネス理解 | 推奨 | KPI設計・施策提案力 |
キャリアパス・タイムライン
1
1-2年目
350〜450万円ジュニアアナリスト
定型レポート作成、データ集計
2
3-5年目
450〜650万円データアナリスト
分析設計、ダッシュボード構築、施策提案
3
5-8年目
600〜800万円シニアアナリスト
分析チームリード、全社的なデータ戦略
4
キャリアチェンジ
600〜1,000万円→ データサイエンティスト
ML知識を追加してDSへキャリアアップ
1日のスケジュール
09:30
出社・ダッシュボードの数値確認
10:00
マーケティングチームとの定例MTG
10:30
施策効果のA/Bテスト結果分析
12:00
昼食
13:00
SQLでアドホック分析・データ抽出
14:30
Tableauダッシュボードの更新
15:30
経営会議用レポートの作成
17:00
分析依頼の整理・優先順位付け
18:00
退社
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よくある質問
Q.データアナリストは未経験でもなれる？+
A.SQL・Excelの基礎があれば未経験からでも十分に目指せる職種です。マイナビITエージェントやJAICが未経験からの転職支援に強いです。まずはSQLの学習から始めましょう。
Q.データアナリストからデータサイエンティストになれる？+
A.王道のキャリアパスです。アナリストとしてデータの扱いに慣れた後、Python/機械学習のスキルを追加すればDSへのステップアップは自然な流れです。
Q.AIの発展でデータアナリストの仕事はなくなる？+
A.定型的なレポーティングはAIに代替される可能性がありますが、ビジネス課題の定義・分析設計・施策提案といった上流工程の需要はむしろ増加しています。
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