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！
データアナリストの面接って、何を聞かれるのか分からなくて不安…
SQLやPythonは勉強してるけど、どう答えればいいのか自信がなくて…。
大丈夫。ちゃんと準備すれば、未経験でも十分戦える。
転職で面接に挑戦しようと思っても、「どんな質問が出るのか分からない」「技術は勉強しているのに、面接でどう話せばいいか分からない」と不安になりますよね。
なので、重要なのは準備です。
正直、どんな質問が出てくるかはその面接官によって変わります。
しかし、前もって「答え方の整理」をすることで面接に自信が持てます。
そこでこの記事では、私が実際に転職活動の面接で質問された内容を10選厳選し、
- 面接官が質問で見ているポイント
- 評価されやすい回答の型（PREP法）
- 未経験者でも使える回答例
- ついやってしまいがちなNG回答
をセットで分かりやすく解説します。
この記事を読み終える頃には、「何を聞かれても、この流れで答えればいい」と自信を持って面接に臨める状態になっているはずです。
- データアナリスト面接でよく聞かれる質問10選
- 未経験でも評価される回答の考え方
- 面接官が本当に見ているポイント
- 面接前に必ず準備すべきこと
面接への不安を「準備できている安心感」に変えていこう！
データアナリストの面接で見られているポイント
データアナリストの面接は「正解を当てる場」ではありません。
面接官が本当に見ているのは、データを使って「どう考え、どう仕事を進められるか」です。
なぜなら、実務の現場では、「この質問の正解はこれです」と用意されていることはほとんどなく、状況に応じて考え、判断し、説明する力が求められるからです。
データアナリストの面接では、主に次の3点が見られています。
- ① 思考プロセスを言語化できるか
→ なぜその結論に至ったのかを、順序立てて説明できるか - ② ビジネス視点で考えられるか
→ 数字を見るだけでなく、「意思決定にどう使うか」まで考えているか - ③ 仕事として再現できそうか
→ 属人的ではなく、他の案件でも活かせそうな考え方か
スキルの細かさより、“考え方が仕事っぽいか”を見られてる感じだね。
だから未経験でも、話し方次第で評価が変わるんだよ！
また、面接ではPREP法で回答するのがおすすめです。
PREP法は「相手の理解度と記憶への定着を高め、説得力が増す」会話手法で、これを意識することで面接官にも伝わりやすい回答になります。
- Point（結論）：まず結論から話す
- Reason（理由）：なぜそう考えたのか
- Example（具体例）：実体験・学習内容・ポートフォリオ
- Point（まとめ）：もう一度結論で締める
この順番で話すだけで、
- 話が脱線しにくい
- 面接官が理解しやすい
- 「考え方が整理されている人」という印象を持たれやすい
というメリットがあります。
特に重要なのは、「Example（具体例）」の部分です。
未経験者の場合でも、
- 学習中に工夫したこと
- ポートフォリオで考えたこと
- 前職で数字や改善に向き合った経験
を入れることで、「仕事として再現できそう」と評価されやすくなります。
データアナリストの面接でよく聞かれる質問10選
当ブログでは、面接でもプレゼンでも「PREP法を意識した会話をすることを常に大切にする」という考え方をしています。
そこで、本記事では面接でよく聞かれる質問を10個にまとめ、どう回答すればよいかを解説していきます。
- まずは自己紹介をお願いします
- なぜデータアナリストになりたいのですか？
- なぜ当社を志望したのですか？
- これまでの経験をどう活かせますか？
- SQLやPythonはどのレベルですか？
- 分析したデータやポートフォリオを説明してください
- 分析結果を非エンジニアにどう伝えますか？
- 失敗経験を教えてください
- 売上が下がった原因をどう分析しますか？
- 最後に何か質問はありますか？
例は参考程度にして、これを自分に置き換えて話せるようにしよう！
質問①：まずは自己紹介をお願いします
自己紹介は「経歴の説明」ではなく、データアナリストとしての再現性を伝える場と考えています。
この質問では、話し方そのものが評価対象になります。
話し方以外に何を見ているの？
面接官は、自己紹介を通して次のポイントを確認しています。
- 要点を簡潔にまとめる力
- 論理的に話せているか
- データアナリストとしての視点を持っているか
自己紹介なのに、意外と“仕事の話し方”を見られてるのか…。
長い経歴を話すことよりも、簡潔に論理的にわかりやすく話せるかが大事だよ。
自己紹介は、以下の3ステップで構成するとブレません。
- これまでの経歴（簡潔に）
- 現在の学習・取り組み
- データアナリストとして活かせる強み
▼自己紹介の3ステップ
| 項目 | ポイント |
|---|---|
| 経歴 | 詳細は不要。要点のみ |
| 学習 | 「なぜ学んでいるか」を入れる |
| 強み | 業務への再現性を意識 |
本日はお時間をいただき、ありがとうございます。
これまで◯◯業界で◯年間、業務改善や数値管理に携わってきました。
その中で、感覚ではなくデータに基づいて意思決定する重要性を感じ、現在はSQLやPower BIを用いたデータ分析を学習しています。
ポートフォリオでは売上データを分析し、課題の特定から改善案の提案までを一通り実施しました。
これまで培ってきた業務理解力を活かし、データを意思決定につなげられるアナリストを目指しています。
ポイントは「学習しました」で終わらず、何を考え、どう使ったかまで伝えることです。
質問②：なぜデータアナリストになりたいのですか？
この質問では、「なぜ今データアナリストなのか」を論理的に説明できるかが評価されます。
単なる憧れや流行ではなく、これまでの経験とどう繋がっているかが重要です。
面接官は、この質問を通して次の点を確認しています。
- 動機に一貫性があるか
- 入社後の成長イメージを持てているか
“データが好きだから”だけだと、ちょっと弱いよね
うん。これまでの経験とつながってるかが大事なんだ。
この質問は、以下の流れで答えると説得力が増します。
- きっかけ：問題意識を持った出来事
- 気づき：データの価値に気づいた理由
- 今後どう活かすか：アナリストとしての方向性
▼回答の型｜「きっかけ→気づき→活かし方」で組み立てる
| ステップ | 意識するポイント |
|---|---|
| きっかけ | 感情ではなく課題から入る |
| 気づき | データで何が変わると思ったか |
| 活かし方 | 入社後の再現性を示す |
前職では、施策の良し悪しが感覚的に判断される場面が多く、改善につながらないことにもどかしさを感じていました。
そこで、データを用いて課題を整理すれば、再現性のある意思決定ができると考えたことが、データアナリストを志したきっかけです。
現在はSQLを用いたデータ抽出や可視化を学び、意思決定を支える分析ができる状態を目指して準備しています。
過去の経験→データへの気づき→将来像が一本の線で繋がっていることが、評価を高めるポイントです。
質問③：なぜ当社を志望したのですか？
この質問では、「どの会社でも通用する志望動機」になっていないかが見られています。
データアナリストとして、その会社で働く必然性を語れるかが評価の分かれ目です。
面接官は、この質問を通して以下の点を確認しています。
- 企業理解が十分にできているか
- 入社後に長く活躍・定着してくれそうか
会社の特徴に触れてない志望動機は、すぐ見抜かれるよね
そう。“ここじゃなきゃダメな理由”があると相手に想いは伝わりやすくなるよ。
志望動機は、次の流れで話すと説得力が高まります。
- 会社の特徴：事業・データ活用・文化など
- 自分の経験：これまでの業務・強み
- 接点：なぜその会社で活かせるのか
▼回答の型｜「会社の特徴→自分の経験→接点」で組み立てる
| 要素 | 意識するポイント |
|---|---|
| 会社の特徴 | 数値・事例・取り組みに触れる |
| 自分の経験 | 抽象化せず具体的に |
| 接点 | 入社後の役割を想像させる |
貴社が◯◯領域において、データを意思決定に活用している点に強い魅力を感じました。
私自身、◯◯業務を通じて現場視点で課題を捉える経験を積んできました。
そのため、分析結果を出すだけでなく、実務に落とし込む役割として貢献できると考えています。
「会社の特徴」と「自分の経験」が自然につながっている志望動機ほど、評価されやすくなります。
質問④：これまでの経験をどう活かせますか？
この質問では、スキルの有無より「考え方がデータアナリスト業務に転用できるか」が見られています。
未経験者の場合、「同じ仕事はしていないが、同じ思考プロセスで動ける」ことを伝えるのがポイントです。
面接官が確認しているのは、主に次の点です。
- 未経験でも業務を再現できそうか
- これまでの経験を、データ分析業務に置き換えて考えられているか
“直接の経験がない＝活かせない”じゃないんだね。
考え方や向き合い方が近いかを見てるんだ！
回答を組み立てる際は、次の流れを意識すると説得力が高まります。
- これまでの業務内容（数字・改善・課題解決など）
- その中で意識していたこと（仮説・比較・改善）
- データアナリスト業務への転用
▼回答の考え方｜「やってきたこと×データ視点」でつなぐ
| 観点 | 置き換え例 |
|---|---|
| 数値管理 | KPI・指標設計 |
| 改善提案 | 仮説検証・施策提案 |
| 報告 | 分析結果の説明 |
前職では、売上や成果指標などの数値をもとに改善案を検討する場面が多くありました。
その際、感覚ではなく「どの数字が変われば成果につながるのか」を考えることを意識していました。
現在は分析スキルを身につけたことで、これまで行ってきた改善活動を、より根拠のある提案として再現できると考えています。
過去の経験を「そのまま活かす」のではなく、“考え方をデータ分析に置き換えて説明できるか”が評価の分かれ目です。
質問⑤：SQLやPythonはどのレベルですか？
この質問では、スキルの高さより「自分の実力を正しく把握し、業務目線で説明できるか」が評価されます。
背伸びしすぎず、かといって控えめすぎない回答が重要です。
面接官が確認しているのは、次のポイントです。
- 自己認識が現実的か
- 業務で何ができて、何ができないかを説明できるか
“できます”より、“何に使ったか”を聞きたいんだよね…。
実務でのイメージが湧くかが大事だね！
この質問では、以下の流れで答えると評価されやすくなります。
- 現時点でできること
- まだできないこと（正直に）
- 実務や学習での具体的な使用例
▼回答の考え方｜「できること・できないこと」をセットで伝える
| 観点 | 回答のポイント |
|---|---|
| SQL | JOIN・集計・条件抽出など用途ベースで説明 |
| Python | 前処理・可視化など目的を明確に |
| レベル感 | 「業務で使える／補助があれば対応可」など |
複雑な処理については現在も学習中ですが、JOINや集計を用いて、目的に応じたデータ抽出は行えます。
実際にポートフォリオでは、実データを使って分析を行い、課題に対してどのデータをどう使うかを意識して取り組みました。
「レベルが高いか」ではなく、“何ができて、何を目的に使ったか”を説明できることが重要です。
質問⑥：分析したデータやポートフォリオを説明してください
この質問では、分析結果そのものより「どのような順序で考え、何を意思決定につなげたか」が重視されます。
データアナリスト面接において、最重要レベルの質問です。
ポートフォリオや分析内容を説明する際は、以下の流れを必ず守るようにしましょう。
- 目的：何を明らかにしたかったのか
- データ：どのデータを使ったのか
- 手法：どのように分析したのか
- 示唆：何が分かったのか
- 次のアクション：どう意思決定につなげるのか
▼面接官が見ているポイント
| 項目 | 面接官が見ているポイント |
|---|---|
| 目的 | 分析のゴールが明確か |
| データ | 目的に合ったデータ選定か |
| 手法 | 思考が整理されているか |
| 示唆 | ビジネス的な意味があるか |
| 次のアクション | 仕事として再現できるか |
結果だけ話す人が多いけど、それだと評価されにくいんだね…。
“だから何？”まで言えるかが大事なんだ！
売上低下の要因を特定することを目的に、月次の売上データを用いて分析しました。
まず、売上を商品別・顧客セグメント別に分解し、どこに変化が起きているかを確認しました。
その結果、特定商品の売上が大きく落ち込んでいることが分かりました。
そこで、在庫状況や価格改定の有無を追加で確認し、次のアクションとして◯◯の見直しを行う施策を提案しました。
データやポートフォリオの説明では「何を分析したか」ではなく、“どんな意思決定につなげたのか”まで語ると、評価は一段上がります。
質問⑦：分析結果を非エンジニアにどう伝えますか？
この質問では、分析スキルそのものより「相手の立場で考え、行動につなげて説明できるか」が評価されます。
データアナリストは、分析して終わりではなく、意思決定を動かす役割だからです。
面接官は、この質問を通して次の点を見ています。
- 専門知識がない相手にも伝えられるか
- 分析結果を行動レベルまで落とし込めるか
難しい言葉を使わないで、説明できるのは重要だね！
相手が“次に何をすればいいか”まで理解させられることができるとGOOD！
非エンジニアに説明する際は、次の流れを意識すると伝わりやすくなります。
- 結論：何が問題なのか
- 影響：このままだと何が起こるのか
- アクション：何をすれば改善するのか
▼説明のポイント
| 要素 | 説明のポイント |
|---|---|
| 結論 | 一文で言い切る |
| 影響 | 数字や変化をシンプルに |
| アクション | 具体的な次の一手 |
専門用語は極力使わず、「何が問題で、その結果どう影響しているのか」を最初に伝えます。
そのうえで、「何をすると、どのように変わるのか」を具体的に説明し、相手が次に取るべき行動がイメージできるよう意識しています。
非エンジニアへの説明では、“分かりやすさ”より“動けるかどうか”を基準に話すことが重要です。
質問⑧：失敗経験を教えてください
この質問では、失敗そのものより「そこから何を学び、次にどう行動を変えたか」が評価されます。
データアナリストにとって重要なのは、仮説を修正し続けられる姿勢です。
面接官は、この質問を通して以下の点を確認しています。
- 失敗を客観的に振り返れるか
- 改善し、次に活かす力があるか
失敗がよくない！っていう考えがそもそもダメなんだね！
失敗しない人より、修正できる人の方が仕事では強いからね！
失敗経験は、次の流れで説明すると評価されやすくなります。
- どんな失敗だったか（簡潔に）
- 何が原因だったか
- どう改善し、次にどう活かしたか
▼意識するポイント
| 観点 | 意識するポイント |
|---|---|
| 失敗内容 | 大きさより学びの質 |
| 原因 | 仮説・前提・目的設定 |
| 改善 | 行動の変化を示す |
初期の分析では、目的が曖昧なまま仮説を立ててしまい、結論を出すことができませんでした。
その原因を振り返った結果、分析の前に「何を判断したいのか」を明確にしていなかったと気づきました。
それ以降は、必ず目的とゴールを言語化してから分析に入るようにしています。
失敗経験は“うまくいかなかった話”ではなく、“成長した証拠”として語ることが重要です。
質問⑨：売上が下がった原因をどう分析しますか？
この質問では、正しい答えを出せるかより「どの順序で考えるか」が評価されます。
データアナリストのケース質問は、思考の型を持っているかどうかを見るためのものです。
売上低下のようなケース質問では、次の流れで考えるとブレません。
- 目的確認：何を明らかにしたいのか
- 分解：要素に分けて考える
- 仮説：原因の当たりをつける
- 検証：データで確かめる
▼面接官が見ているポイント
| ステップ | 面接官が見ているポイント |
|---|---|
| 目的確認 | ゴールを正しく設定できているか |
| 分解 | 論点を整理できているか |
| 仮説 | 考えの筋が通っているか |
| 検証 | データで裏付けようとしているか |
いきなり分析に入らないのがポイントだね！
まず“何を判断したいか”を伝えるだけでも説得力が増すよ！
まず、売上低下の原因を特定することを目的として確認します。
次に、売上を「客数 × 単価」に分解し、どちらに変化が起きているかを把握します。
そのうえで、客数であれば流入やリピート、単価であれば価格や購入点数などに分けて仮説を立て、データを用いて検証を進めます。
ケース質問では、“何をどう分解し、どの順序で考えたか”を言語化できることが、最も重要な評価ポイントです。
質問⑩：最後に何か質問はありますか？
逆質問は「疑問を解消する時間」ではなく、データアナリストとしての視点をアピールする場です。
質問の内容次第で、理解度・本気度・実務適性が一気に伝わります。
面接官は、逆質問を通して次の点を確認しています。
- 業務内容をどこまで理解しているか
- 入社後の働き方を具体的にイメージできているか
ここでの質問が一番“差”になることもあるよね！
準備してる人かどうか、すぐ分かる質問だからね！
逆質問では、「データアナリストとして仕事を理解しようとしている姿勢」が伝わる内容がおすすめです。
- KPIはどのような考え方で定義されていますか？
- 分析結果は、どのようなプロセスで意思決定に使われていますか？
- アナリストはどの段階から施策検討に関わっていますか？
▼質問の狙い
| 観点 | 質問の狙い |
|---|---|
| KPI | 指標設計への関心 |
| 意思決定 | 分析の活用度合い |
| 役割 | 実務イメージ |
次のような質問は、評価を下げてしまう可能性があります。
- 調べれば分かる内容
- 待遇・休暇など条件面のみの質問
- 業務と関係のない質問
逆質問は、“自分がその会社でどう価値を出すか”を示す最後のアピールだと意識しましょう。
まとめ：「質問10選」を覚えて自分の答えを準備しよう
データアナリストの面接は、才能よりも「どれだけ準備できているか」で結果が決まります。
なぜなら、面接で聞かれる質問の多くはパターン化されており、事前に対策できるからです。
本記事では、データアナリストの面接でよく聞かれる質問10選をもとに、
- 面接官が質問を通して見ているポイント
- 回答の考え方（型）
- 未経験者でも使える回答例
を解説してきました。
改めて大切なポイントを整理すると、以下の3つです。
- よく聞かれる質問は、あらかじめ決まっている
- 回答は「型（PREP）＋具体例」で十分に通用する
- 未経験でも、思考プロセスを言語化できれば評価される
本記事を読んで、「何を聞かれるか分からない不安」から一歩抜け出し、自分の言葉で面接に臨む準備ができる状態にしていきましょう。
まずはこの記事で紹介した、質問10選に対して、自身の回答を書き出してみてください。
この一手間が、面接での安心感と通過率を大きく高めてくれます。
準備を入念にしていきましょう！
以上、とめでした！
データアナリストにおすすめの転職エージェントについては、以下の記事で詳しく解説しています。
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