データアナリストに必要なスキルってなに？
スキルの優先順位や、習得する順番も知りたい
早くスキルを身につけて、データアナリストに転職したい
といった悩みや目標を抱えている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、データアナリストに必要なスキルを5つに整理し、それぞれの優先度・必要なレベル・習得する順番まで、現役の視点で解説します。
はやたす累計300名を超える受講生が学ぶデータサイエンススクールを運営する経験から、未経験の方にも分かりやすく説明しますね。
データアナリストに必要なスキルは大きく5つ【優先度順】
データアナリストに必要なスキルは、実務で使うレベルまで具体化すると、次の5つに整理できます。
まずは、優先度と必要なレベルを一覧で見ておきましょう。
| 優先度 | スキル | 何に使うか | 必要なレベル |
|---|---|---|---|
| ★★★ | ビジネス力 | 仮説を立て、分析結果を提案に変える | 実務で最も差がつく |
| ★★ | SQL | データベースからデータを取り出す | 基礎〜中級 |
| ★★ | Excel | 手元でデータを集計・可視化する | ピボット・関数レベル |
| ★★ | BIツール | 意思決定に使える形に可視化する | いずれか1つ |
| ★ | 統計学の基礎 | データを正しく解釈する | 統計検定2級レベル |
意外に思うかもしれませんが、最も優先度が高いのは、SQLやツールのような技術スキルではなく「ビジネス力」です。
理由はシンプルで、SQLやBIツールは学べば誰でも一定レベルに到達できる一方、「何を分析し、どう提案するか」を考えるビジネス力こそ、現場で評価を分けるからです。
はやたすそれぞれのスキルを、優先度順に見ていきましょう。
ビジネス力（仮説思考・提案力）｜★★★
1つ目にして最も重要なのが、ビジネス力です。
なぜなら、どれだけ高度な分析をしても、その結果を実際の施策に結びつけられなければ意味がないからです。
ビジネス力の中でも、特に重要なのが「仮説思考力」と「コミュニケーション能力」の2つです。
仮説思考力とは、データを見る前に「おそらくこれが原因ではないか」と当たりをつける力を指します。たとえば「売上が下がった」と聞いたとき、いきなり全データを眺めるのではなく、「競合が値下げしたのでは」「天気が悪かったのでは」とまず仮説を立て、それを検証するためにデータを見ていきます。
これができないと、膨大なデータを眺めるだけで、結局何も分からないまま時間が過ぎてしまいます。
はやたすそしてもう1つが、分析結果を相手に伝わる言葉で説明するコミュニケーション能力です。専門用語を並べても現場には伝わりません。「この広告に1万円かけると、平均2万円の売上増が見込めます」のように、根拠を持ちつつ分かりやすく伝える力が求められます。
SQL（データを取り出す）｜★★
2つ目が、データベースからデータを取り出すためのSQLです。
実務では、ほとんどの場合データはデータベースに保管されています。そこから分析に必要な情報を自由に取り出すために、SQLが必須になります。
プログラミングって聞くと、なんだか難しそう…
ご安心ください。SQLは他の言語と比べてシンプルで、「SELECT（選ぶ）」「FROM（〜から）」のように英語に近い感覚で書けます。
たとえば「20代女性の購入データを取ってきて」という指示を、条件を指定して書くだけです。ITに自信がない方でも、1ヶ月ほどで基礎は身につきます。
Excel（手元でデータを見る）｜★★
3つ目が、Excel（スプレッドシート）のスキルです。
「Excelなんて誰でも使える」と思うかもしれませんが、データ分析では基本操作に加えて、分析でよく使う機能を押さえておく必要があります。
具体的には、ピボットテーブルでのクロス集計、INDEX・MATCHなどの関数を使った詳細な分析、グラフでひと目で傾向を掴めるようにする、といった使い方です。「10万行のデータから、金曜日に20代女性が購入した商品トップ10を抽出する」といった作業をイメージすると分かりやすいでしょう。
はやたすただし、Excelは大量データだと処理が重く、リアルタイム更新もできません。そこで次のBIツールが登場します。
BIツール（意思決定に使う可視化）｜★★
4つ目が、BIツールです。
BIツールとは、画面をドラッグ＆ドロップするだけでデータをグラフ化できるツールを指します。複雑な関数を組まなくても使え、データをリアルタイムで更新できるため、多くの企業で採用されています。
代表的なものは、Tableau・Power BI・Looker Studioの3つです。
どれを学ぶか迷うかもしれませんが、正直どれか1つ使えれば十分です。ツール選びよりも、「このデータなら棒グラフが最適だ」と判断できる力のほうが重要ですし、1つ習得すれば他のツールも違いを理解するだけで使えるようになります。
統計学の基礎（データを正しく解釈する）｜★
5つ目が、統計学の基礎知識です。
とはいえ、データアナリストであれば、そこまで難しい知識は必要ありません。平均値・中央値・標準偏差・相関係数といった基礎的な用語を理解し、正しく使い分けられれば十分です。
たとえば「平均年収1,000万円の会社」と聞いたときに「中央値はどうなのか」と疑問を持てる、相関と因果の違いが分かる、グラフを正しく読み取れる。こうした「データに騙されない」感覚があれば問題ありません。
はやたす目安としては、統計検定2級レベルの知識があれば十分です。微分積分や行列といった高度な数学は、データアナリストには必要ありません。
データアナリストのスキルが5つである根拠
ここまで5つのスキルを紹介しましたが、「なぜこの5つなのか」と気になった方もいるでしょう。
結論から言うと、この5つは、データアナリストが実際の現場でこなす仕事の流れに、そのまま対応しているからです。
データアナリストの仕事は、ざっくり次の流れで進みます。
- ①課題を見つけ、仮説を立てる → ビジネス力
- ②分析に必要なデータを取得する → SQL
- ③手元でデータを集計・分析する → Excel
- ④意思決定できる形に可視化する → BIツール
- ⑤数字を正しく解釈する → 統計学の基礎
このように、「課題を見つける→データを取る→分析する→可視化する→正しく解釈して提案する」という一連の業務を再現するのに必要な力が、ちょうど5つのスキルに対応しているのです。
はやたす大切なのは、ツールを覚えるのはあくまで手段にすぎない、という点です。本当のゴールは、求人票で求められる業務を、自分のポートフォリオ上で再現できるようになる点にあります。この状態を実現するために必要だからこそ、この5つを学びます。
そして、5つの中でもビジネス力の優先度を高くしているのには、現場での明確な理由があります。
データアナリストの本当の価値は、データを「集計する」作業ではなく「分析する」部分にあります。「先月の売上を商品別にまとめて」のような集計作業は、いまやAIでも簡単にできてしまいます。でも、「なぜ売上が下がったのか」「どうすれば改善できるのか」を考え、実際に施策として提案するのは、人にしかできません。だからこそ、ビジネス力の優先度が最も高くなるのです。
はやたす実際に現場で評価されるのも、高度な機械学習を使いこなす力より、SQLとBIツールで売上データをまとめて「次はこう動きましょう」と分かりやすく提案できる力です。派手さはなくても、こうした地に足のついたスキルの組み合わせこそが、実務で成果を出します。
逆に言えば、この5つさえ押さえれば、未経験からでも「データアナリストの仕事ができる人」として評価される土台が完成します。
データアナリストとデータサイエンティストのスキルの違い
データアナリストのスキルを調べていると、「データサイエンティストとどう違うのか」「機械学習まで学ばないといけないのか」と迷う方も多いはずです。
はやたす結論から言うと、データアナリストであれば、機械学習やプログラミングまで習得する必要はありません。
データサイエンティストは、ここまで紹介した5つのスキルをすべて身につけたうえで、さらにPython、大学レベルの数学、機械学習の実装まで求められます。過去から未来を予測するAIモデルを作るのが仕事なので、より高度な技術力が必要になるからです。
一方でデータアナリストは、必要な数学が統計の基礎レベルで済むため、文系の方でも十分に目指せます。まずはデータアナリストとして経験を積み、その後データサイエンティストを目指すという進み方も可能です。
はやたす2つの職種の違いは、こちらの記事でさらにくわしく解説しています。あわせて読んでみてください。
データアナリストのスキルを習得する順番【未経験ロードマップ】
必要なスキルが分かっても、「どの順番で学べばいいのか」で迷う方は多いはずです。
ここでは、未経験からデータアナリストを目指すときの学習の順番を紹介します。
はやたす大切なのは、ツールを覚えるのを目的にしないという点です。あくまで「求人票で求められる業務を、ポートフォリオで再現できる状態」を目指して進めていきましょう。
STEP1｜Excelでデータ分析の基本を身につける
最初は、Excel（スプレッドシート）でデータ分析の基本を身につけます。
ここでは、すでにある売上データや顧客データを使い、数字を見て課題を見つける力を養います。ピボットテーブルや関数、グラフ作成を通して、データから傾向を読み取る感覚を掴みましょう。
STEP2｜SQLで必要なデータを取得する
次に、SQLで分析に必要なデータを取得できるようにします。
ここで大切なのは、SQLの文法を丸暗記するのではなく、「何を分析したいか」から逆算して、必要なデータを取り出せるようになる点です。売上分析や広告分析など、実務に近いテーマで練習すると力がつきます。
STEP3｜BIツールでダッシュボードを作る
続いて、SQLで取得したデータやExcelでの分析結果を、BIツールで可視化します。
目指すのは、他人が見ても意思決定できる形にするダッシュボードです。TableauやPower BIなどを使い、売上や広告効果をひと目で把握できる形に仕上げましょう。
STEP4｜レポートと改善提案まで作成する
分析して終わりにせず、「何が分かって、何をすべきか」まで言語化します。
未経験者のポートフォリオでは、この改善提案までまとめられているかどうかが、大きな差になります。分析結果を、相手が行動に移せる提案の形へ変えていきましょう。
STEP5｜ポートフォリオを完成させる
最後に、ここまでの成果を1つのポートフォリオにまとめます。
「事業データから課題を見つけ、必要なデータを取得し、BIで可視化し、改善提案までまとめられる」と示せる成果物があれば、転職活動で高く評価されます。なお、Pythonや統計・効果検証は、必要に応じて分析の幅を広げるために学べば十分です。
はやたすロードマップの具体的な内容は、こちらの記事でくわしく解説しています。
データアナリストのスキルを習得する手段
データアナリストに必要なスキルと順番が分かったところで、「結局どうやって学習すればいいのか」という疑問に答えていきます。
はやたすここからは、スキルを身につける4つの手段を、それぞれの向き不向きとあわせて紹介します。
YouTubeを視聴する
学習の入り口として有効なのが、YouTubeです。
YouTubeは無料で、有料級の情報を得ながら学習できます。未経験者がいきなりお金をかけるのに抵抗があっても、無料で始められるので誰でも取り組みやすいはずです。近年はデータサイエンス系の発信者も増えているため、知りたい情報も見つけやすくなっています。
本・書籍を読む
より深い内容で基礎を固めたい場合は、本や書籍がおすすめです。
ただし、本や書籍は体系的に学べる一方で「読む力」が必要になるため、ある程度データアナリストを理解した初級者に向いています。学習のスタートでいきなり本から入ると、「難しそう」と感じて挫折する可能性もあります。ハードルが高いと感じる方は、まずYouTubeから始めましょう。
オンラインプラットフォームを活用する
実践的に学ぶなら、オンラインプラットフォームの活用がおすすめです。
具体的には、KaggleやUdemyがあります。Kaggleは世界中の人と同じデータで分析を競い合え、Udemyは専門家による買い切りの講座を受けられます。内容も実践的になるため、初級者から中級者を目指したい方に向いています。
はやたす実際、Kaggleのコンペでメダルを獲得すると、転職活動で有利になるケースも多いので、データアナリストを目指す方にはうってつけです。
スクールで学習する
データアナリストを本気で目指すなら、スクールでの学習がおすすめです。
スクールならプロから直接サポートを受けられるため、悩んだときにすぐ解決できます。適切なカリキュラムも用意されており、最短で転職を目指せる環境が整っています。
はやたす独学で悩みながら2年かけるより、プロから学んで半年〜1年で転職できたほうが、将来的にも得ですからね。
大切なのは、短期的な出費ではなく将来への投資という視点です。来年の今頃に、年収を増やしながら転職できるのであれば、スクールで学ぶ価値は十分にあります。
Tech Frontier（テクフロ）では、独学だと2年ほどかかると言われる中、完全未経験から1年でデータアナリストに転職した受講生も生まれています。
本気で挑戦したい方に向いている環境なので、「全力でやってみたい」という方は、ぜひ以下の公式LINEから案内を受け取ってください。
データアナリストのスキルに役立つ資格
データアナリストを目指すとき、「資格は取得したほうがいいのか」と気になる方も多いはずです。
はやたす結論、資格よりも実践で活用できるスキルのほうが重要度は高くなります。
とはいえ、資格は知識やスキルを客観的に証明できる材料になるため、不安な方は取得を目指しても問題ありません。取得する場合は、以下の優先順位がおすすめです。
- 【第1位】統計検定2級
- 【第2位】基本情報技術者試験
- 【第3位】E資格
- 【第4位】LPIC・LinuC
- 【第5位】AWS・GCP
実践で使えるスキルと資格の両方があると、採用率は格段に上がります。資格の選び方については、以下の記事でくわしく解説しています。
データアナリストの年収と将来性
スキルを身につけた先で、「どのくらい稼げるのか」「これから需要はあるのか」も気になるところです。ここでは、データアナリストの年収と将来性を見ていきます。
データアナリストの年収
データアナリストの年収は、求人媒体の公開データを見ると、正社員でおおむね500〜600万円台が中心です。日本の給与所得者の平均を上回る水準になります。
さらに、経験を積んで上流の分析や改善提案まで任されるようになると、700万円以上を狙える求人も少なくありません。スキルと実績を積み上げるほど、年収を伸ばしやすい職種です。
はやたす年収の幅は、担当する業務がどこまで上流に及ぶかで大きく変わります。だからこそ、集計だけで終わらず、提案までできるビジネス力が年収に直結します。
データアナリストの将来性
結論から言うと、データアナリストの将来性は高いです。
企業が扱うデータ量は年々増え続けており、データを意思決定に活かせる人材の需要は高まる一方だからです。
「AIに仕事を奪われるのでは」と不安に思う方もいますが、心配は要りません。AIが得意なのは「集計」までで、課題を見つけて改善策を提案するビジネス力は、これからも人が担う領域だからです。むしろ、AIを使いこなして分析を効率化できるデータアナリストの価値は、今後さらに高まっていきます。
データアナリスト・データサイエンティストへの転職実績【Tech Frontier（テクフロ）】
はやたすここまで読んで、「本当に未経験からデータアナリストになれるのか」と不安に思う方もいるはずです。
そこで、Tech Frontier（テクフロ）受講生の実績を紹介します。データアナリストやデータサイエンティストへ転職した受講生の実績は、以下のとおりです。
「年齢や経験業種は関係あるのでは」と不安に思う方もいますが、結論、年齢も経験業種も関係ありません。正しい学習方法で進めれば、未経験からでも1年ほどで結果を出せます。
受講生実績を見て興味を持った方は、ぜひ以下の公式LINEから案内を受け取ってください。
データアナリストに必要なスキルを習得して転職スタート
データアナリストに必要なスキルは、ビジネス力・SQL・Excel・BIツール・統計学の基礎の5つです。なかでも最も優先度が高いのは、仮説を立てて提案につなげるビジネス力になります。
そして、これらのスキルは正しい順番で習得するのが大切です。Excelで基本を身につけ、SQLでデータを取得し、BIツールで可視化し、レポートと改善提案までまとめ、最後にポートフォリオへ仕上げていきます。
独学で習得しようとすると、2年以上かかると言われています。「そこまで時間をかけられない」という方がほとんどでしょう。
はやたすだからこそ、スクールという選択肢があります。
怪しいスクールがあるのも事実ですが、誠実に運営しているスクールもあります。Tech Frontier（テクフロ）は、実践中心のデータサイエンススクールです。
「実務で使える実践的なスキルを身につけて、データアナリストを目指したい」という方は、ぜひ以下の公式LINEから案内を受け取ってください。
データアナリストのスキルに関するよくある質問
最後に、データアナリストのスキルに関するよくある質問に回答していきます。
文系でもデータアナリストになれますか？
なれます。データアナリストに必要な数学は統計の基礎レベルで、微分積分や行列といった高度な数学は必要ありません。むしろ、仮説思考力やコミュニケーション能力といったビジネス力が重要になるため、文系出身の方が活躍するケースも多くあります。
Pythonは必須ですか？
データアナリストであれば、Pythonは必須ではありません。まずはSQL・Excel・BIツールを優先し、Pythonは分析や自動化の幅を広げたくなったタイミングで学べば十分です。Pythonが必須になるのは、機械学習まで扱うデータサイエンティストを目指す場合です。
スキルはどのくらいで身につきますか？
独学の場合、必要なスキルをひととおり習得するには2年以上かかると言われています。一方で、正しい順番で学習を進めたり、スクールを活用したりすれば、半年〜1年ほどで転職を目指せるレベルに到達できます。
独学とスクール、どちらがおすすめですか？
「時間をかけてもお金をかけたくない」という方は独学、「早く確実に転職したい」「ひとりでは不安」という方はスクールがおすすめです。独学は費用を抑えられる一方、挫折しやすく時間もかかります。目的や状況に合わせて選びましょう。
