未経験から転職したい人必見！データアナリストの職種を解説

こんにちは、とめです！

データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！

社員くん

データアナリストって、データを分析するだけの仕事だよね？

とめ

ううん、それだけじゃないんだよ！
分析はもちろん大事だけど、“決める材料を作り、決めてもらう”までが仕事なんだ。

データアナリストを目指そうとネットで調べてみても、情報が多すぎて結局どんな仕事なのか迷ってしまいますよね？

未経験の方でよくある悩みは、

「データアナリストって分析だけすればいいの？」
「必要なスキルやツールが多すぎて、何から学べばいいかわからない」

というものです。

データアナリストというの、は分析で終わらず、意思決定を支援する役割です。

SQLや統計、可視化ツールを使いながら課題を整理し、行動につながる示唆を提示します。

私自身、未経験から独学で学び、データアナリストとして5年の実務経験を積んできました。

その経験から、学ぶ順番やツールの選び方さえ間違えなければ、誰でもキャリアを築けることを実感しています。

この記事では、データアナリストの職種の全体像（定義・業務範囲・必要スキル・代表ツール）について詳しく解説します。

データアナリストの仕事と価値
データアナリストの業務範囲と成果物
データアナリストに必要なスキルと到達目安
データアナリストが使う代表ツールと選び方
まとめ：データアナリストを理解して、最初の一歩を踏み出そう

データアナリストの仕事と価値

社員くん

データアナリストって、分析だけすればOKだよね？

とめ

分析ももちろん大事だけど、“決める材料を作り、決めてもらう”までが仕事だよ！

社員くん

えっ！？分析以外にもやることがあるの！！？

データアナリストは、ビジネス課題をデータで解決し、意思決定を前進させる役割です。

工程としては、以下のようになります。

データアナリストの主な工程

課題定義
データ抽出（SQL）
前処理
分析（探索/検定/AB）
可視化（ダッシュボード）
示唆提示
意思決定支援

とめ

「分析で終わらず、行動につなげる」ことが評価の中心です。

意思決定の質は、

①妥当な指標設計
②正しいデータ処理
③伝わる可視化
④合意形成

の速さで決まります。

データアナリストはこの4点を統合し、再現性のある意思決定を設計します。

分析“結果”ではなく“決定”に責任を持つのが職種の本質です。

▼データアナリストと他職種の違い（比較表）

職種	主ミッション	主な成果物	主要ツール	時間軸
データアナリスト	課題定義〜示唆提示〜意思決定支援	KPI体系、ダッシュボード、1枚サマリー、実験レポート	SQL, BI（Power BI/Tableau/Looker）	週次〜月次
データサイエンティスト	予測/最適化モデルの企画・評価・運用	予測モデル、評価指標、実験設計書	Python/R、ML基盤	月次〜四半期
データエンジニア	データ収集・加工・供給の基盤構築	DWH/データマート、ETL/ELTパイプライン	BigQuery/Spark/dbt/Airflow	継続運用

実務では境界が重なることがありますが、データアナリストの職種は意思決定の現場に最も近い位置で価値を出します。

データアナリストの業務範囲と成果物

データアナリストの代表的な業務範囲は以下のとおりです。

主な業務範囲

KPI設計・指標定義（問いを言語化し、計測の枠組みを設計）
データ抽出・前処理（主にSQLでの集計・加工）
探索的分析・仮説検証（A/Bテストの設計や効果検証を含む）
可視化・ダッシュボード運用（Tableau / Power BI / Looker Studio など）
インサイト提示→意思決定支援（1枚サマリー・プレゼン・定例会での報告）

これらを通じて、データアナリストは「施策の意思決定がスムーズになる環境づくり」に貢献します。

社員くん

分析以外にもやることがたくさんあるっ！
因みに成果物ってどういうものが必要なの？

データアナリストの基本的な成果物は、以下になります。

主な成果物

① ダッシュボード（KPIの定点観測用）
② 1枚まとめ（次のアクションを明確化する提案用）

この2つをセットで提示することで、関係者は「何をやるべきか」まで即断できる状態になります。

社員くん

分析結果を見せるだけじゃダメなの？

とめ

ダメだよ！
“行動に直結させる”ところまでがデータアナリストの職種の役割だよ！
そのための成果物であって、成果物がゴールではないよ！

データアナリストに必要なスキルと到達目安

データアナリストには、以下2つのスキルが求められます。

データアナリストに必要なスキル

ハードスキル：データ処理や統計などの分析力
ソフトスキル：仮説思考や合意形成などの思考力

とめ

特に未経験者は、SQLと可視化スキルを最優先で習得するのが近道です。

ハードスキル

データアナリストに必須とされるハードスキルは以下の通りです。

データアナリストに必要なハードスキル

SQL：データ抽出の“公用語”。ほぼすべてのRDBで活用可能
統計学：推定・検定・分布・回帰などの基礎は必須。目安は統計検定2級の範囲
可視化：目的に応じて適切なグラフを選定し、ダッシュボードを設計・運用
Python：探索的データ分析（EDA）、前処理、軽い自動化に有効

とめ

まずはSQLと可視化。
ここができれば“現場で役立つデータアナリストの職種”に最短で近づけるよ！

社員くん

なるほど！最初からPythonに飛びつかなくてもいいんだね。

ソフトスキル

ハードスキルと同じくらい重要なのが、以下のソフトスキルです。

データアナリストに必要なハードスキル

ビジネス理解・仮説思考
要件定義・合意形成・説明力（相手の言葉に翻訳する力）
再現性の担保（ロジック・定義・集計手順をドキュメント化する姿勢

これらは「データをどう解釈し、どう伝えるか」の部分を支える力です。

スキル到達の目安

以下は、自己チェック表として使えるスキル到達の目安です。

▼スキル到達目安

区分	到達目安（例）
初級	SQL: `SELECT/JOIN/GROUP BY`／基本統計（平均・分散・相関）／折れ線・棒・散布図を目的に合わせて使える
中級	SQL: ウィンドウ関数／AB検定設計／ダッシュボード設計（権限・運用まで考慮）
上級	指標体系・KPI設計／実験デザイン／組織横断の意思決定支援

また、”分かりやすさ”もスキルの一つです。

凡例・軸・単位を統一
色は意味に一貫性を持たせる
誤差・サンプル数を明示
過剰な3Dや二軸グラフは避ける

社員くん

グラフを作るときって、デザインセンスも必要？

とめ

デザインセンスよりも正確性が必要だよ！
“正しく伝える工夫”こそが、データアナリストの職種に求められるスキルなんだ。

データアナリストは、SQLと統計で裏付け、可視化で伝え、ソフトスキルで合意形成するのが成功パターン。

スキル習得は「初級→中級→上級」と段階的に進め、常に「意思決定を前に進めるための技術」と意識しましょう。

データアナリストが使う代表ツールと選び方

データアナリストで利用するツールは多岐にわたりますが、重要なのは「用途×組織の環境」で選ぶことです。

BIツール、DWH、計測系ツールの3カテゴリを押さえれば、未経験でも現場で必要な基盤を理解できます。

▼例）用途別：代表ツールの比較

用途	ツール	特徴（要点）
BI（可視化）	Tableau	表現力・インタラクションに強み。コミュニティが活発で情報も豊富。
	Power BI	Excel/Officeとの親和性が高く、コストパフォーマンス良好。DAX言語で柔軟な分析が可能。
	Looker Studio	無料で導入容易。GoogleアナリティクスやBigQueryとの連携がスムーズ。
DWH（データ基盤）	BigQuery	スケーラブルなサーバレス分析基盤。SQLやPythonでの操作に対応。
計測	GA4	イベントベースでWeb/アプリ横断の行動を計測可能。ユーザー行動を詳細にトラッキングできる。