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転職したいけど、職務経歴書って何から書けばいいの？
いきなり書き始めないことが大事！
人事が重視するポイントを把握し、構成を固めてからが最短ルートだよ。
多くの人が「スキルの羅列」から始めて失敗します。
結論、データアナリストの職務経歴書は“先に設計”が命。
採用担当者は、課題設定→仮説→検証→成果（数値）の再現性を見ています。
私は異業種からの転職で、重視ポイントの整理→構成設計→執筆の順に変えたことで、書類通過率が大幅に向上しました。
この記事では、書く前にやるべき設計を徹底解説し、未経験でも評価される一枚に仕上げます。
- 人事担当者が見る重視ポイント
- 先に決めるべき職務経歴書の構成
- 未経験職種を“分析志向”に書き換える型
- 数値化で伝わる実績の見せ方と例文
先に設計、あとで執筆。
この順番を守ることで、職務経歴書は“読むだけで実力が伝わる”資料に変わります。
データアナリストの職務経歴書で重視される3つのポイント
未経験からデータアナリストになる人の職務経歴書では、以下の3つを面接担当者は観ています。
- 再現性
- 思考プロセス
- 成果の数値化
再現性
1つ目は再現性です。
どんな目的で、どんなデータを扱い、どのように成果を出したかを明確にしましょう。
採用担当者は「この人が入社後、同じ成果を再現できるか」を見ています。
再現性のある記述は、あなたの分析力と実行力を裏付ける証拠になります。
具体的には、以下のような流れを記載すると効果的だよ！
- 売上データを用いて購入傾向を分析し、在庫管理の最適化に成功
- ExcelやSQLを使って顧客データを抽出し、改善施策をレポート化
- 「課題 → 分析 → 改善 → 成果」の流れを一文ごとに整理するのがコツです
採用担当者は“成果までのストーリー”を重視するよ！
「課題→分析→改善」の流れを具体的に書きましょう。
思考プロセス
2つ目は、思考プロセスです。
分析は“思考の筋道”が命です。
単なる手法の紹介ではなく、「なぜその手法を選んだのか」「どんな仮説を立てたのか」を書くことで、分析の深さが伝わります。
- 「仮説：新規顧客が離脱している要因は初回体験の悪さ → SQLで行動ログを分析 → 改善施策提案」
- 「A/Bテストを実施し、仮説の有効性を検証」
- 「分析結果を踏まえて次の施策に展開」
“なぜそうしたのか”が書かれてる人って、ほんとに少ないんだよ。
確かに…手法だけ書いても、“考えてる人”って印象にはならないね！
思考の流れ（仮説→検証→結果→次アクション）を整理することで、“論理的に考えられる人材”として高評価を得られます。
3. 成果の数値化
3つ目は、成果の数値化です。
職務経歴書の中で最も説得力を持つのが「数字」です。
成果を定量化して書くことで、実績の信頼度が格段に上がります。
- 売上を15％向上
- 業務効率を20時間削減
- エラー発生率を30％減少
これらのように、「〇％改善」「△件削減」「□□時間短縮」など、具体的な成果を入れるだけで印象が大きく変わります。
数字が出せない場合は、「○件対応」「△名分のデータ処理」「期間を〇日短縮」など、量やスピードでもOK！
成果を定量化することで、“再現性のある実績”として採用担当者に伝わる職務経歴書になります。
職務経歴書の構成を押さえておく
職務経歴書を書く前に必ず構成を押さえておきましょう。
未経験でも、正しい構成を押さえれば採用担当者に伝わる職務経歴書を作ることができます。
大切なのは「何を経験し、どんな成果を出し、それをどうデータ的に表現するか」です。
以下の4項目を押さえることで、未経験でも説得力のある書類に仕上がります。
▼職務経歴書の基本構成（4つの項目）
| 項目 | 内容 | 書き方のポイント |
|---|---|---|
| 職務要約 | これまでの経験を簡潔にまとめる | 分析志向・改善意識を強調する |
| 職務経歴 | 担当業務・実績を中心に記載 | データ活用や課題改善の事例を記述 |
| 活かせるスキル・資格 | Excel, SQL, Power BIなど | 学習中でもOK。ツール名は具体的に明記 |
| 自己PR | 応募動機＋強み | データで課題を解決した経験を書く |
なんでこの構成が有効なの？
採用担当者は、あなたの「経験の深さ」よりも「再現できる力」に注目しています。
構成が整理されていれば、どんな業務をデータで改善できる人なのかが一目で伝わるからです。
未経験でも、以下のように書くだけで印象が大きく変わるよ！
▼例）未経験者の書き方
| 元の職種 | 書き換え例 |
|---|---|
| 営業 | 顧客データを分析し、成約率を15％改善 |
| 事務 | 業務フローをデータ化し、作業時間を20時間削減 |
| 販売 | 売上データをもとに陳列を改善し、売上110％達成 |
社員くん、未経験でも“数字”を入れるだけで印象が変わるんだよ！
数値で見せることで、ぐっと伝わりやすくなるね！
人事担当者は、実績を感覚ではなく「データ」で把握したいと考えています。
数字を使うことで、“論理的に成果を説明できる人材”だと印象づけられやすくなります。
- 「顧客対応件数を週50件→70件に増加」
- 「資料作成時間を30％短縮」
- 「分析レポート導入で、売上会議の資料作成時間を10時間削減」
データアナリストに転職するための職務経歴書では、「感覚」ではなく「数値」で語ることが最大の武器です。
どんな職種でも「データを使って改善した経験」は必ずあるので、それを“分析志向”の言葉で書き換えましょう。
まとめ｜書く前に職務経歴書の重視ポイントと構成を押さえておこう
今回は、未経験からデータアナリストが書く前の、職務経歴書の「重視する点」と「構成」について解説しました。
- 再現性
- 思考プロセス
- 成果の数値化
また、職務経歴書の基本構成は以下の５つです。
- 職務要約
- 職務経歴書
- 活かせるスキル・資格
- 自己PR
そして、大切なのは「何を経験し、どんな成果を出し、それをどうデータ的に表現するか」です。
そのためにも、重視ポイントと構成を覚えるのは重要です。
まずは、職務経歴書を書く前に重視されているポイントを押さえながら、何を書くか、構成を練りましょう。
以上、とめでした！
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