データアナリストの年収は低い？未経験転職で後悔しない求人選び

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！

「データアナリストに興味はあるけど、年収は低いのかな…」
「未経験から転職したら、今より年収が下がるんじゃないかな…」

このように悩んでいませんか？

データアナリストは、データを使って企業の課題解決をサポートする仕事です。

近年は、データ活用に力を入れる企業も増えており、将来性のある職種として注目されています。

しかし、未経験からデータアナリストを目指す場合、

• 平均年収はどれくらいなのか
• 未経験転職で年収は下がるのか
• 年収が高い求人を選べばよいのか
• どんな求人なら将来的に年収を上げやすいのか

と不安になる人は多いです。

結論から言うと、データアナリストは低年収の職種とは言い切れません。
ただし、未経験から転職する場合は、最初から高年収を狙えるとは限らないのも現実です。

大切なのは、初年度の年収だけで判断するのではなく、「将来的に年収を上げられる経験が積める求人かどうか」を見極めることです。

年収が少し高くても、実際の業務がレポート作成や単純集計ばかりだと、スキルが伸びにくい可能性があります。

一方で、最初の年収が少し低くても、SQLやBIツールを使い、分析結果を改善提案につなげられる環境なら、将来的に市場価値を高めやすくなります。

私自身も未経験からデータアナリストを目指す中で、

• 「年収は下がっても挑戦すべきなのか？」
• 「どんな求人を選べば実務経験につながるのか？」
• 「求人票のどこを見ればいいのか？」

と悩みながら転職準備を進めてきました。

その経験から感じるのは、未経験転職では年収の金額だけでなく、仕事内容の中身を見ることが重要だということです。

そこで本記事では、未経験からデータアナリストを目指す方向けに、データアナリストの年収の現実と、後悔しない求人選びの考え方を解説します。

「データアナリストに興味はあるけど、年収面が不安…」という方は、年収だけで判断して後悔しないためにも、ぜひ最後まで読んでみてください。

データアナリストの年収は低い？

データアナリストの年収は、低いとは言い切れません。
ただし、未経験から転職する場合は、最初から高年収を期待しすぎるとギャップを感じる可能性があります。

なぜなら、データアナリストの年収は、

• 経験年数
• 業界
• 業務範囲
• 使えるスキル
• 企業のデータ活用レベル

によって大きく変わるからです。

つまり、データアナリストの年収を見るときは、平均年収だけで判断するのではなく、「自分がどの段階で、どんな経験を積めるのか」まで考える必要があります。

データアナリストは、データを使って企業の意思決定をサポートする仕事です。
そのため、データ活用に力を入れている企業では、重要なポジションとして評価されることもあります。

特に、

• SQLでデータを抽出できる
• Power BIなどでダッシュボードを作れる
• 分析結果から改善提案ができる
• 事業やマーケティングの数字を理解できる

といったスキルがある人は、年収を伸ばしやすくなります。

一方で、データアナリストという名前でも、実際の業務がレポート作成や定型集計に近い場合もあります。
その場合、分析スキルや提案力が身につきにくく、長期的に年収が伸びにくい可能性があります。

ここが、未経験者が注意すべきポイントです。

「データアナリスト」と書かれている求人でも、仕事内容は企業によって大きく違います。

年収が少し高くても、毎月決まった数字を更新するだけの仕事なら、市場価値は上がりにくいかもしれません。

逆に、最初の年収が少し低くても、

• SQLを実務で使える
• BIツールで可視化できる
• 分析結果をもとに改善提案まで関われる
• 分析経験者から学べる環境がある

という求人なら、将来的に年収アップを狙いやすくなります。

未経験からデータアナリストを目指す場合、初年度の年収だけを見て判断するのは危険です。

もちろん、年収は大切です。
生活に直結するので、無視してよいものではありません。

しかし、未経験転職では、最初の年収よりも「数年後に年収を上げられる経験が積めるか」を考えることが重要です。

たとえば、転職直後の年収が少し下がったとしても、実務でSQLやBIツールを使い、データ分析の経験を積めれば、次の転職や社内評価で年収アップを狙いやすくなります。

一方で、最初の年収だけを優先して、スキルが伸びにくい環境を選んでしまうと、数年後にキャリアの伸び悩みを感じる可能性があります。

「データアナリスト 年収」と検索すると、平均年収の情報がたくさん出てきます。
もちろん、平均年収を知ることは大切です。

しかし、平均年収だけで、

「高そうだから目指そう」
「思ったより低そうだからやめよう」

と判断するのはおすすめしません。

平均年収には、未経験者も経験者も含まれている場合があります。

また、企業規模や業界、求められるスキルによっても年収は大きく変わります。

未経験から目指す人にとって大切なのは、平均年収そのものよりも、自分がどんな求人を選べば、将来的に年収を伸ばしやすいのかを理解することです。

データアナリストの年収は、低いか高いかだけで判断するよりも、年収が変わる理由を知ることが重要です。

データアナリストの年収に差が出る理由

データアナリストの年収に差が出る理由は、仕事内容が企業によって大きく違うからです。
同じ「データアナリスト」という職種名でも、実際の業務内容はかなり幅があります。

つまり、データアナリストの年収は、職種名だけでは判断できません。
どこまで業務に関われるかによって、評価されるポイントが変わります。

年収に差が出る大きな要因の一つは、業界の違いです。
データアナリストは、さまざまな業界で活躍できます。

同じデータ分析の仕事でも、利益率が高い業界や、データ活用が事業成長に直結している企業では、年収が高くなりやすい傾向があります。

一方で、データ活用がまだ進んでいない企業では、データアナリストの役割が限定的になり、年収が伸びにくいこともあります。

ここで大切なのは、業界名だけで判断しないことです。
IT業界だから必ず高年収というわけではありません。

逆に、事業会社でもデータ活用に力を入れている企業であれば、データアナリストとして良い経験を積める可能性があります。

年収差を見るときは、業界だけでなく、その企業がどれだけデータを意思決定に活用しているかを見ることが大切です。

また、業務範囲によっても年収は変わります。
データアナリストの仕事は、単純な集計作業だけではありません。

本来は、データをもとに課題を見つけ、原因を考え、改善提案につなげる仕事です。

しかし実際には、企業によって任される範囲が違います。

というように、関われる範囲に差があります。

年収を上げやすいのは、ただ数字を出すだけの人ではなく、データを使って意思決定を支援できる人です。

たとえば、「売上が下がっています」と報告するだけではなく、「売上低下の原因はリピート率の低下にありそうです。まずは既存顧客向けの再購入施策を検討すべきです」と提案できる人の方が、評価されやすくなります。

つまり、年収差はスキルの有無だけではなく、どこまで考えて仕事ができるかにも関係しています。

さらに、使えるスキルによっても年収は変わります。

データアナリストとして評価されやすいスキルには、以下のようなものがあります。

▼評価されやすいスキル

スキル	年収に影響しやすい理由
SQL	自分でデータを抽出できるため、分析の幅が広がる
BIツール	分析結果をダッシュボードで分かりやすく共有できる
統計の基礎	数字を正しく読み取れる
Python	大量データの処理や自動化、応用分析に使える
ビジネス理解	分析結果を事業改善につなげやすい
説明力	分析結果を上司や現場に伝えられる

ただし、未経験者が最初からすべてを完璧に学ぶ必要はありません。

最初は、SQLやBIツールなど、実務で使いやすいスキルから身につけるのがおすすめです。
特にSQLは、データアナリストとして働くうえで重要度が高いスキルです。

SQLで自分でデータを取り出せるようになると、求人の選択肢も広がりやすくなります。
Power BIなどのBIツールを使えるようになると、分析結果を見やすくまとめる力もアピールできます。

このように、年収は「知っているスキルの数」だけで決まるわけではありません。

実務で使えるスキルを持っているかが重要です。

最後に、実務経験の有無も年収に大きく関わります。
未経験者と経験者では、どうしても提示される年収に差が出やすいです。

これは、企業側が入社後にどれくらい早く活躍できるかを見ているからです。

経験者であれば、

• SQLを使った実務経験
• ダッシュボード作成経験
• 分析レポート作成経験
• 改善提案の経験
• 施策の効果検証経験

などを具体的に伝えられます。

一方、未経験者は実務経験がないため、最初は評価されにくい部分があります。
だからこそ、未経験者はポートフォリオや職務経歴書で、できることを伝える必要があります。

実務経験がないからといって、何もアピールできないわけではありません。

学習した内容をもとに分析テーマを決め、SQLやBIツールを使って成果物を作れば、採用担当者に実務イメージを持ってもらいやすくなります。

データアナリストの年収に差が出る理由を整理すると、以下の通りです。

▼年収に差が出る理由

年収に差が出る理由	見るべきポイント
業界	データ活用が進んでいる業界・企業か
業務範囲	集計だけでなく改善提案まで関われるか
スキル	SQLやBIツールを実務で使えるか
経験	分析経験を積める環境があるか
伝える力	分析結果を分かりやすく説明できるか

データアナリストとして年収を上げたいなら、単に「年収が高い求人」を探すだけでは不十分です。

大切なのは、年収が上がる経験を積める環境を選ぶことです。

未経験からデータアナリストになると年収は下がる？

未経験からデータアナリストへ転職する場合、一時的に年収が下がる可能性はあります。

ここは、きれいごと抜きで知っておいた方がいいです。

なぜなら、未経験転職では企業側も「入社後に育成する前提」で採用することが多いからです。
特に、前職である程度の年収をもらっていた人ほど、データアナリスト転職直後の提示年収にギャップを感じる可能性があります。

たとえば、

• 営業職でインセンティブが大きかった人
• エンジニアとして実務経験がある人
• 管理職やリーダー経験がある人
• 専門職として高めの年収を得ていた人

などは、未経験でデータアナリストに転職すると、最初は年収が下がるケースも考えられます。

一方で、事務職や販売職などから転職する場合は、年収が大きく下がらない可能性もあります。
つまり、未経験からデータアナリストに転職したときに年収が下がるかどうかは、前職の年収や経験によって変わります。

未経験転職では、前職の経験をどれだけデータアナリストに活かせる形で伝えられるかも重要です。

完全に別職種からの転職でも、これまでの仕事の中に活かせる経験がある場合があります。

たとえば、

• 売上データを見ていた
• Excelで集計していた
• 顧客対応から課題を見つけていた
• 業務改善に取り組んでいた
• レポートや資料を作成していた

といった経験です。

これらは、伝え方次第でデータアナリスト転職にもつながります。

たとえば、

未経験だからといって、過去の経験がすべて無駄になるわけではありません。

むしろ、前職で数字・資料・改善・顧客理解に関わっていた経験があれば、データアナリストとして活かせる可能性があります。

ただし、ここで注意したいのは、年収を下げたくないからといって、無理に高年収求人ばかり狙うことです。

未経験の段階で高年収求人だけを狙うと、求められるスキルや経験とのギャップが大きくなり、書類選考で通りにくくなる可能性があります。

また、仮に年収だけを見て入社できたとしても、仕事内容が自分の想像と違えば、後悔する可能性もあります。

未経験転職で大切なのは、「年収を下げないこと」だけを最優先にしないことです。

もちろん、生活がある以上、年収は大切です。
無理に大幅な年収ダウンを受け入れる必要はありません。

ただ、初年度の年収だけで判断すると、本当に大事な成長機会を見落としてしまうことがあります。

たとえば、最初の年収が少し低くても、

• SQLを実務で使える
• Power BIなどのBIツールに触れられる
• 分析レポートを作成できる
• 改善提案まで経験できる
• 分析経験者からフィードバックをもらえる

という環境なら、数年後の市場価値は上がりやすくなります。

逆に、初年度の年収が少し高くても、

• 単純なデータ入力が中心
• 毎月同じレポートを更新するだけ
• SQLを使う機会がない
• 分析結果を提案に活かせない
• 周りに分析を教えてくれる人がいない

という環境では、経験が積み上がりにくいです。

この場合、短期的には年収がよく見えても、長期的にはキャリアの伸び悩みにつながる可能性があります。

私自身も、未経験からデータアナリストを目指す中で、年収面の不安はありました。

「今より年収が下がったらどうしよう」
「せっかく転職しても、思ったより稼げなかったらどうしよう」

と考えたことがあります。

ただ、転職準備を進める中で感じたのは、未経験者にとって最初に大事なのは、年収額そのものよりも実務経験を積める環境に入ることだということです。

データアナリストは、経験を積むほどアピールできる材料が増えます。

SQLを使った経験、BIツールでダッシュボードを作った経験、分析結果をもとに改善提案した経験は、次の転職や社内評価にもつながります。

そのため、未経験からデータアナリストを目指すなら、初年度の年収だけでなく、数年後のキャリアまで考えて求人を選びましょう。

年収が下がる可能性を知ったうえで、

• どこまでなら年収ダウンを許容できるか
• どんな経験が積めるなら挑戦する価値があるか
• 将来的にどのくらい年収を伸ばしたいか

を整理しておくと、求人選びで迷いにくくなります。

年収が低くなりやすいデータアナリスト求人の特徴

データアナリストとして年収を上げたいなら、求人選びはかなり重要です。

なぜなら、同じ「データアナリスト」という求人でも、実際に積める経験は企業によって大きく違うからです。

特に未経験から転職する場合、「データアナリストと書いてあるから大丈夫」と思って応募すると、入社後にギャップを感じる可能性があります。

もちろん、最初から理想の業務にすべて関われるとは限りません。
未経験であれば、最初はレポート作成やデータ集計から始まることもあります。

ただし、長期的に見たときに、

といった環境だと、スキルが伸びにくく、結果的に年収も上がりにくくなる可能性があります。

まず注意したいのが、レポート作成だけが中心の求人です。
レポート作成自体は、データアナリストにとって大切な仕事です。

毎月の売上やKPIをまとめたり、ダッシュボードを更新したりする業務は、実務でもよくあります。

ただし、問題はその先です。
レポートを作るだけで終わり、

• なぜ数字が変化したのか
• どこに課題があるのか
• 次に何を改善すべきか

まで考える機会がない場合、分析力は伸びにくくなります。

たとえば、毎月決まったフォーマットに数字を入れるだけの業務だと、作業には慣れても、データから課題を見つける力は身につきにくいです。

年収を上げたいなら、単にレポートを作るだけでなく、レポートをもとに何を考えるのかまで関われる求人を選ぶことが大切です。

次に注意したいのが、SQLを使う機会が少ない求人です。
データアナリストとして働くうえで、SQLは重要なスキルの一つです。

SQLを使えると、自分で必要なデータを取り出し、集計し、分析に進めるようになります。

一方で、求人によっては、

• データ抽出はエンジニアに依頼する
• すでに出力されたExcelだけを扱う
• BIツールの画面を確認するだけ

という場合もあります。

もちろん、ExcelやBIツールだけを使う業務にも学べることはあります。

しかし、長期的にデータアナリストとして市場価値を上げたいなら、SQLを実務で使える環境かどうかは確認しておきたいポイントです。

SQLを使う機会が少ないと、次の転職で「SQLの実務経験はありますか？」と聞かれたときに答えにくくなる可能性があります。

未経験から転職するなら、最初の環境でSQLに触れられるかどうかは、年収アップにも関わる重要な要素です。

また、改善提案まで関われない求人にも注意が必要です。
データアナリストは、データを集計するだけの仕事ではありません。

本来は、データをもとに課題を見つけ、次のアクションにつなげる仕事です。

しかし求人によっては、

• 数字を出して終わり
• レポートを提出して終わり
• 上司や他部署から依頼された集計だけを行う

という業務内容の場合もあります。

このような環境では、データを使って意思決定に関わる経験が積みにくいです。

年収を上げやすいデータアナリストを目指すなら、「分析結果をどう活かすのか」まで経験できる環境を選ぶことが大切です。

たとえば、以下のような業務はおすすめです。

単純な集計作業よりも、課題解決に関わる経験の方が、将来的な年収アップにつながりやすいです。

最後に、未経験者が特に注意したいのが、教育体制がない求人です。
未経験からデータアナリストに転職する場合、最初から一人で何でもできるわけではありません。

分からないことを質問できる環境や、分析結果をレビューしてもらえる環境があるかはとても重要です。

たとえば、

• チームに分析経験者がいる
• SQLやBIツールを教えてもらえる
• 分析方針を相談できる
• 作成したレポートにフィードバックをもらえる

こうした環境があると、未経験者でも成長しやすくなります。

逆に、教育体制がないまま一人で任されると、

「何が正解か分からない」
「分析の進め方が分からない」
「聞ける人がいない」

という状態になりやすいです。

その結果、スキルが伸びる前に不安が大きくなってしまう可能性があります。

未経験者にとって、年収だけでなく成長できる環境かどうかはかなり大事です。

年収が低くなりやすい求人を避けるには、求人票で以下を確認しましょう。

▼確認ポイント

確認ポイント	見るべき内容
業務内容	レポート作成だけで終わらないか
使用ツール	SQLやBIツールを使えるか
分析範囲	改善提案や効果検証まで関われるか
チーム体制	分析経験者や相談できる人がいるか
成長環境	未経験者への教育やレビューがあるか

データアナリストの求人を見るときは、年収額だけで判断しないようにしましょう。

一見すると条件が良さそうに見えても、実際は単純作業が中心で、スキルが伸びにくい求人もあります。

反対に、最初の年収が少し控えめでも、SQL・BIツール・改善提案まで経験できる求人なら、将来的に年収アップを狙いやすくなります。

未経験からデータアナリストを目指すなら、求人選びでは「今の年収」よりも「年収が上がる経験を積めるか」を意識しましょう。

年収を上げやすいデータアナリストの特徴

データアナリストとして年収を上げたいなら、ただデータを集計できるだけでは不十分です。

大切なのは、データを使って仕事の成果につなげられることです。

企業がデータアナリストに期待しているのは、数字をきれいにまとめることだけではありません。

データをもとに、

• 何が起きているのか
• なぜその結果になったのか
• 次に何をすべきなのか
• どの施策を改善すべきなのか

を考え、意思決定をサポートすることです。

そのため、年収を上げやすいデータアナリストは、単なる作業者ではなく、データを使って課題解決に関われる人です。

まず、年収を上げやすいデータアナリストに共通するのが、SQLで自分でデータを抽出できることです。

データ分析では、必要なデータを取り出せなければ分析が始まりません。

たとえば、

• 売上データを商品別に集計する
• 顧客ごとの購入回数を確認する
• 期間ごとの数値変化を見る
• 複数のテーブルを結合して分析する

といった作業では、SQLがよく使われます。

もしSQLが使えない場合、データ抽出を他の人に依頼しなければならない場面が増えます。

そうなると、分析のスピードも落ちますし、自分で試行錯誤する力も伸びにくくなります。

一方で、SQLを使って自分でデータを取り出せる人は、分析の自由度が高くなります。

「この条件で見たらどうなるだろう？」
「この期間だけに絞ったら変化はあるかな？」

と、自分で仮説を確認しやすくなるからです。

未経験から年収を上げたいなら、まずSQLを実務レベルで使えるようになることが大きな武器になります。

SQLの学習をこれから始める方は、以下の記事も参考にしてください。

　

次に重要なのが、BIツールでダッシュボードを作れることです。
BIツールとは、データをグラフや表で分かりやすく可視化するためのツールです。

代表的なものには、

• Power BI
• Tableau
• Looker Studio
• Excel

などがあります。

データアナリストは、分析結果を自分だけが理解できればよいわけではありません。

上司や現場担当者、経営層など、データに詳しくない人にも分かる形で伝える必要があります。

そのときに役立つのが、ダッシュボードです。

たとえば、Power BIでダッシュボードを作れると、

• 売上推移を一目で確認できる
• 商品別の数値を比較できる
• KPIの変化を追える
• 施策前後の数値を見える化できる

ようになります。

数字をただ並べるだけでは、相手に伝わりにくいことがあります。

しかし、グラフやダッシュボードで見える化できると、関係者が同じ情報を見ながら判断しやすくなります。

データを見やすく整理し、意思決定に使いやすい形にできる人は、実務でも評価されやすいです。

Power BIの使い方を学びたい方は、以下の記事で導入方法を解説しています。

　

また、年収を上げやすいデータアナリストは、課題設定から改善提案まで考えられる人です。

ここはかなり重要です。
データアナリストの仕事は、数字を出して終わりではありません。

たとえば、「売上が下がっています」と伝えるだけでは、相手は次に何をすればよいか分かりません。

しかし、

「売上が下がっている原因は、新規顧客数の減少ではなく、リピーターの購入頻度低下にありそうです。まずは既存顧客向けの再購入施策を見直した方がよいです」

と伝えられれば、次の行動につながります。

このように、年収を上げやすい人は、

• 課題を見つける
• 仮説を立てる
• データで確認する
• 原因を考える
• 改善案を出す

という流れで考えられます。

企業が評価するのは、単に分析ツールを使える人ではありません。
データを使って事業改善に貢献できる人です。

そのため、未経験のうちからポートフォリオを作る場合も、グラフを作って終わりにせず、

「このデータから何が分かるのか」
「どんな改善案が考えられるのか」

までまとめることが大切です。

仮説思考については、以下の記事でも詳しく解説しています。

　

さらに、事業やマーケティングの理解がある人も年収を伸ばしやすいです。

データ分析は、データだけを見ていればよい仕事ではありません。
そのデータが、どんな事業活動から生まれているのかを理解する必要があります。

たとえば、売上が下がっている場合でも、原因は一つではありません。

など、さまざまな要因が考えられます。

このとき、事業やマーケティングの流れを理解していると、数字の変化をより深く読み取りやすくなります。

データアナリストは、数字だけを見る人ではなく、ビジネスの課題をデータで整理する人です。

だからこそ、業界知識や事業理解がある人は、分析結果を実務に活かしやすくなります。

　

最後に、年収を上げやすいデータアナリストには、分析結果を分かりやすく説明できる力があります。

どれだけ良い分析をしても、相手に伝わらなければ意味がありません。
実務では、分析結果を伝える相手が必ずしもデータに詳しいとは限りません。

むしろ、専門用語を使いすぎると、「結局、何が言いたいの？」と思われてしまうこともあります。

そのため、データアナリストには、

• 結論から話す
• 数字の意味を分かりやすく説明する
• 専門用語をかみ砕く
• グラフを使って視覚的に伝える
• 次に取るべき行動まで示す

といった説明力が求められます。

分析結果を分かりやすく伝えられる人は、現場や上司から信頼されやすくなります。

その結果、より重要な分析を任されるようになり、評価や年収アップにもつながりやすくなります。

年収を上げやすいデータアナリストは、「データを扱える人」ではなく「データを使って意思決定を助けられる人」です。

ツール操作だけでなく、課題設定・改善提案・説明力まで意識しましょう。

年収を上げやすいデータアナリストの特徴を整理すると、以下の通りです。

▼年収を上げやすい人の特徴

特徴	評価されやすい理由
SQLでデータ抽出できる	自分で分析を進められる
BIツールで可視化できる	分析結果を共有しやすい
改善提案まで考えられる	事業成果につながりやすい
事業理解がある	数字の背景まで読み取れる
説明力がある	関係者に伝わりやすい

未経験からすべてを完璧にできる必要はありません。

まずは、SQLやPower BIなどの基礎スキルを身につけながら、小さな分析でもよいので、課題設定から改善提案まで考える練習をしていきましょう。

未経験者が年収を上げるために最初にやるべきこと

未経験からデータアナリストを目指す場合、最初から高年収を狙うよりも、年収が上がる土台を作ることが大切です。

いきなり高度な分析や機械学習に手を出す必要はありません。
まずは、転職活動で評価されやすい基礎スキルと成果物を準備しましょう。

具体的には、以下の流れがおすすめです。

未経験者が年収を上げるには、ただ勉強するだけでは不十分です。
「学んだことを採用担当者に伝わる形にすること」が重要になります。

まず取り組みたいのは、SQLの学習です。
SQLは、データベースから必要なデータを取り出すためのスキルです。

データアナリストとして働くなら、SQLを使えるかどうかは求人選びにも影響します。

たとえば、SQLが使えると、

• 売上データを商品別に集計する
• 顧客ごとの購入回数を確認する
• 期間別の数値変化を見る
• 条件を絞ってデータを抽出する

といったことができます。

未経験者の場合、最初から複雑なSQLを書く必要はありません。

まずは、

• SELECT
• WHERE
• GROUP BY
• JOIN
• ORDER BY

などの基本構文を学び、簡単な集計ができる状態を目指しましょう。

SQLの学習環境を作りたい方は、以下の記事で詳しく解説しています。

基本構文を学びたい方は、こちらの記事も参考にしてください。

　

次に、Power BIなどの可視化ツールを使えるようにしましょう。
データアナリストは、分析結果を自分だけが理解できればよいわけではありません。

上司や現場担当者に分かりやすく伝える必要があります。

そのため、データをグラフやダッシュボードにして見せるスキルは重要です。

Power BIを使えるようになると、

• 売上推移をグラフ化する
• KPIをダッシュボードで管理する
• 商品別・地域別の数値を比較する
• 分析結果を見やすくまとめる

といったことができます。

未経験者にとっても、Power BIはポートフォリオに活かしやすいツールです。

SQLで集計したデータをPower BIで可視化できれば、採用担当者にも実務イメージを伝えやすくなります。

Power BIの導入方法は、以下の記事で解説しています。

　

スキルを学んだら、次はポートフォリオを作ることが大切です。
未経験者は実務経験がないため、職務経歴書だけではデータ分析スキルを伝えにくいです。

そこで役立つのがポートフォリオです。

ポートフォリオがあると、「SQLを勉強しました」だけではなく、「SQLでデータを集計し、Power BIで可視化し、改善提案までまとめました」と伝えられます。

これは、未経験転職ではかなり大きな差になります。
ポートフォリオを作るときは、グラフの見た目だけにこだわる必要はありません。

大切なのは、

• どんな課題を設定したのか
• どのデータを見たのか
• 何が分かったのか
• どんな改善案を考えたのか

まで整理することです。

年収を上げたいなら、単にツールが使えるだけでなく、データを使って課題解決できることを示す必要があります。

ポートフォリオの作り方は、以下の記事で詳しく解説しています。

　

また、職務経歴書で前職経験を言い換えることも重要です。

未経験者の中には、「データ分析の実務経験がないから、職務経歴書に書けることがない」と感じる人もいます。

しかし、前職の経験の中にも、データアナリストに活かせる要素はあります。

たとえば、

• Excelで売上を集計していた
• 顧客対応で課題を見つけていた
• 業務改善をした経験がある
• 資料作成で数字を扱っていた
• KPIや目標数値を追っていた

といった経験です。

これらをそのまま書くのではなく、データアナリストに活かせる形で整理することが大切です。

たとえば、

の方が、数字を扱った経験として伝わりやすくなります。

未経験転職では、経験を盛る必要はありません。
大切なのは、これまでの経験の中から、データアナリストに活かせる要素を見つけて伝えることです。

職務経歴書の書き方は、以下の記事で詳しく解説しています。

　

最後に、求人の中身を確認することも忘れないようにしましょう。
年収を上げたいなら、ただ応募数を増やすだけではなく、どんな経験が積める求人なのかを見極める必要があります。

求人を見るときは、以下の点を確認してみてください。

▼確認ポイント

確認ポイント	見るべき内容
使用ツール	SQLやBIツールを使えるか
業務範囲	集計だけでなく分析や改善提案まで関われるか
チーム体制	分析経験者がいるか
教育体制	未経験者が学べる環境があるか
キャリア	将来的に分析業務の幅を広げられるか

未経験者が求人票だけで仕事内容を見極めるのは、正直難しいです。

「データアナリスト」と書かれていても、実際はレポート作成中心の場合もあります。
だからこそ、求人の中身を確認しながら転職活動を進めることが大切です。

未経験者が年収を上げるために必要なのは、いきなり高年収求人を狙うことではありません。

まずは、SQL・可視化・ポートフォリオ・職務経歴書を整えて、年収が上がる経験を積める求人を選びましょう。

未経験からデータアナリストを目指す場合、最初の一歩は小さくて大丈夫です。

まずはSQLを触ってみる。
次にPower BIでグラフを作ってみる。
そして、小さな分析をポートフォリオとしてまとめる。

この流れができると、転職活動で伝えられる材料が増えていきます。

年収を上げるためには、ただ求人を眺めるだけでなく、採用担当者に「この人は入社後にデータアナリストとして伸びそうだ」と思ってもらえる準備が必要です。

そのためにも、スキル学習と応募準備をセットで進めていきましょう。

データアナリストの年収だけで求人を選ばない方がいい理由

データアナリストの求人を探すとき、年収はもちろん大切です。
生活に関わる部分なので、年収を確認するのは当然です。

ただし、未経験からデータアナリストを目指す場合、年収だけで求人を選ぶのはおすすめしません。
なぜなら、求人票に書かれている年収が高くても、自分が伸ばしたいスキルや経験につながるとは限らないからです。

データアナリストとして長期的に年収を上げたいなら、

• どんなデータを扱えるのか
• SQLやBIツールを使えるのか
• 分析結果を改善提案に活かせるのか
• 分析経験者から学べる環境があるのか
• 将来的にキャリアアップできるのか

まで確認する必要があります。

つまり、求人選びでは「今の年収」だけでなく「将来の市場価値」まで見ることが重要です。

年収が高く見える求人でも、実際にはスキルが伸びにくいケースがあります。

もちろん、レポート作成や集計作業にも意味はあります。
未経験者にとっては、実務の入り口になることもあります。

しかし、それだけで何年も続いてしまうと、データアナリストとしての市場価値は上がりにくくなります。

なぜなら、年収を上げるためには、単純作業だけでなく、データを使って課題解決に関わる経験が必要だからです。

たとえば、同じレポート作成でも、

では、身につくスキルが大きく違います。

前者は作業に近く、後者は分析業務に近いです。
未経験からデータアナリストを目指すなら、後者のように、少しずつでも分析や改善提案に関われる求人を選ぶことが大切です。

一方で、最初の年収が少し低くても、将来につながる求人もあります。

といった環境です。

このような求人は、初年度の年収だけを見ると、もの足りなく感じるかもしれません。

しかし、実務経験としてはかなり価値があります。

SQLを使ったデータ抽出経験や、BIツールでのダッシュボード作成経験、分析結果をもとに改善提案した経験は、次の転職でもアピールしやすいです。

つまり、最初の年収が少し低くても、数年後に年収を上げるための材料が増える求人なら、長期的にはプラスになる可能性があります。

ここで大切なのは、年収が高い求人を否定することではありません。
年収が高く、かつ良い経験も積める求人なら理想です。

ただ、未経験者の場合は、年収だけを見てしまうと、

「仕事内容が思っていたものと違った」
「分析経験が積めなかった」
「SQLを使う機会がなかった」
「次の転職でアピールできる実績が少なかった」

という後悔につながる可能性があります。

だからこそ、求人票を見るときは、年収欄だけでなく、仕事内容の中身まで確認しましょう。

特に確認したいのは、以下のような項目です。

▼確認する項目

確認する項目	見るポイント
業務内容	集計だけか、分析・提案まで関われるか
使用ツール	SQL、Power BI、Tableauなどを使えるか
扱うデータ	売上、顧客、マーケティング、事業KPIなどに関われるか
チーム体制	分析経験者や相談できる人がいるか
成長環境	未経験者でも学べる仕組みがあるか
キャリアパス	将来的に分析領域を広げられるか

ただし、求人票だけでこれらをすべて判断するのは難しいです。

求人票には、

「データ分析業務」
「レポート作成」
「ダッシュボード運用」
「事業改善に関わる分析」

といった言葉が書かれていても、実際にどこまで任せてもらえるかは分かりにくいことがあります。

たとえば「データ分析」と書かれていても、実際は定型レポートの更新が中心かもしれません。
「BIツール使用」と書かれていても、自分でダッシュボードを作るのではなく、既存画面を確認するだけかもしれません。
「改善提案」と書かれていても、実際には上司が提案し、自分は集計だけ担当する可能性もあります。

未経験者が一人で求人の中身を見極めるのは、正直難しいです。

だからこそ、求人選びに迷ったら、転職エージェントに相談するのも一つの方法です。

転職エージェントを活用すれば、

• 未経験でも応募できる求人を探してもらえる
• 求人票だけでは分からない業務内容を確認してもらえる
• 職務経歴書を添削してもらえる
• 面接で聞かれやすいことを相談できる
• 自分の経験に合う求人を提案してもらえる

といったメリットがあります。

もちろん、転職エージェントを使えば必ず良い求人に出会えるわけではありません。

最終的に判断するのは自分です。

ただ、未経験からデータアナリストを目指す場合、求人の中身を一人で判断するよりも、第三者に相談しながら進めた方が失敗を減らしやすくなります。

データアナリスト転職で後悔しないためには、年収だけで求人を選ばないことが大切です。

年収は大事です。

しかし、未経験者にとっては、

• どんなスキルが身につくか
• どんな実務経験を積めるか
• 次のキャリアにつながるか

も同じくらい重要です。

最初の年収だけで判断せず、数年後に市場価値が上がる求人を選びましょう。

未経験から応募できるデータアナリスト求人を探したい方は、以下の記事も参考にしてください。

よくある質問

まとめ：データアナリストの年収は「金額」だけでなく求人の中身で判断しよう

この記事では、データアナリストの年収は低いのか、未経験転職で後悔しない求人選びの考え方について解説しました。

大切なポイントを振り返りましょう。

データアナリストは、低年収の職種とは言い切れません。

しかし、未経験から転職する場合は、最初の年収だけを見て判断すると後悔する可能性があります。

特に注意したいのは、「年収が高い求人＝良い求人」とは限らないということです。

たとえ提示年収が高くても、実際の仕事内容が単純なレポート作成や定型集計ばかりだと、将来的にスキルが伸びにくい可能性があります。

一方で、最初の年収が少し低くても、

• SQLを実務で使える
• Power BIなどのBIツールに触れられる
• 分析結果を改善提案につなげられる
• 分析経験者からフィードバックをもらえる
• 事業課題に関われる

という環境なら、数年後に年収アップを狙いやすくなります。

未経験からデータアナリストを目指すなら、まずは年収を上げるための土台を作ることが大切です。

いきなり高年収求人ばかりを狙うのではなく、

1. SQLを学ぶ
2. Power BIで可視化できるようにする
3. ポートフォリオを作る
4. 職務経歴書で前職経験を整理する
5. 求人の中身を確認する

という流れで準備していきましょう。

データアナリスト転職では、「勉強しました」だけではなく「何ができるか」まで伝えることが重要です。

そのためにも、学習した内容はポートフォリオや職務経歴書に落とし込み、採用担当者に伝わる形にしていきましょう。

ただし、未経験者が求人票だけで仕事内容を見極めるのは簡単ではありません。

「データアナリスト」と書かれていても、

• 実際はレポート作成中心なのか
• SQLを使う機会があるのか
• BIツールに触れられるのか
• 改善提案まで関われるのか
• 教育体制があるのか

は、求人票だけでは分かりにくいことがあります。

だからこそ、求人選びに迷う場合は、転職エージェントを活用するのも一つの方法です。

転職エージェントに相談すれば、未経験でも応募しやすい求人を探しながら、職務経歴書の添削や面接対策も進めやすくなります。

年収だけで求人を選んで後悔しないためにも、将来的に市場価値が上がる経験を積める求人を選びましょう。

以上とめでした！

　

　

未経験からデータアナリストを目指す方は、以下の記事も参考にしてください。

データアナリストの年収は、今の金額だけで決まるものではありません。
どんな経験を積み、どんなスキルを身につけ、どんな環境で成長するかによって変わります。

未経験から目指すなら、初年度年収だけにとらわれず、数年後に年収を上げられるキャリアを選んでいきましょう。