データ分析は、企業運営に欠かせない仕事です。情報を集めて科学的に分析することで、企業に今必要なものを推論し、経営に活かせます。データ分析のスキルはどの業界でも必要とされているため、身に付ければ転職時の強い味方になるでしょう。
この記事では、データ分析に関する仕事内容や職種、必要なスキルについて詳しく解説していきます。「転職でデータ分析の仕事に興味があるけれど、どのような求人があるのかわからない」「データ分析の仕事がどういった内容なのか知りたい」という方は、ぜひ参考にしてください。
データ分析とは？
集めたデータを分析して企業運営の判断材料となる仮説や推論を導き出すことが、データ分析の役割です。
状況に応じてさまざまな分析の手法があり、その使い分けが大切になってきます。
1.1データ分析とは「情報を収集し分析すること」
必要な情報を収集し、分析・検討・整理などをすることにより、仮説や推論を行なう一連の作業をデータ分析といいます。情報をただ収集するだけでは不十分です。集めた情報を細かく分析し、新たなアイデアや行動につなげられるようにすることが重要になります。
1.2近年、データ分析の重要性が高まっている
インターネットやデジタル化の普及にともない、商品の在庫や購入時間、顧客の年齢などありとあらゆる情報が電子化されるようになりました。
分析に必要なデータが手軽に手に入る環境が整い、データを処理するパソコンの性能も飛躍的に向上したため、より高度なデータ分析が可能です。
企業の内外に存在するビッグデータをもとに分析を行なうことで、課題の抽出や顧客が求める商品の把握、将来の予測などを判断できます。
今や、データ分析なくして企業経営はできないといっても過言ではないでしょう。
1.3データ分析の手法はさまざま
データ分析の手法にはABC分析・バスケット分析・アソシエーション分析・クラスター分析など、さまざまな手法があります。
それぞれの手法には特徴があり、状況に応じて適切な手法を使用しなければなりません。先ほど述べた4つの分析法が、どのような分析法なのかを簡単に紹介します。
| ABC分析 | 重点的に販売する商品を調べたり売れ筋商品を把握したりする手法 |
|---|---|
| バスケット分析 | ある2つの商品の関係性を分析する手法< |
| アソシエーション分析 | 関係性のないように見える情報群から関連性を見つけ出す手法 |
| クラスター分析 | 異なる性質が混ざった集団から類似した性質のものを集めて分析する手法 |
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データ分析に関する職種
データ分析に関する職種には、データサイエンティスト・データエンジニア・コンサルタントなどがあります。職種に応じて求められるスキルが異なる点に、注意が必要です。
ここでは職種の特徴だけでなく必要な知識やスキルも解説するので、自分の持っているスキルや足りないスキルを確認してみてください。
2.1データサイエンティスト
データサイエンティストは、クライアントの課題を分析し、必要なデータを収集して分析する職種です。
世界には膨大なデータがあり、ただ闇雲にデータを集めてもそれが本当に必要なデータかどうか判別できません。もし分析するデータ自体を間違えてしまうと、正しい推論を導き出せなくなってしまいます。
データサイエンティストは、課題の検証から必要なデータの抽出、データの分析までを一貫して担います。
そのため、課題を分析する論理的な思考や統計知識、マーケティング知識など幅広いスキルや知識が求められます。
2.2データエンジニア
データエンジニアはデータの処理や品質の向上、システム構築などを行なう職種です。
目的に応じてデータを分析しようとすると、既存の分析ツールでは対応できない場合があります。データエンジニアは、プログラミングスキルを活用してデータ分析システムの構築と実装を行ないます。
データエンジニアはデータの分析に特化しているため、プログラミングのスキルが必要不可欠といってもよいでしょう。
2.3コンサルタント
コンサルタントは分析したデータをもとに、クライアントと直接課題解決を行なう職種です。マーケティングやロジカルシンキングのスキルに特化しています。
ビジネスにおいて重要視されているデータ分析ですが、経営者全員がデータ分析の専門家というわけではありません。
コンサルタントは分析したデータをビジネスに落とし込むことで、経営方針や対策など具体的な提案を行ないます。
データ分析に関する職種に転職するうえで必要なスキル
データ分析には、統計や論理的な思考といった理数系の考え方が重要視されています。転職するうえでは、どのようなスキルが必要なのでしょうか？
職種に応じて必要なスキルや知識は変わってきますが、どの職種でも有利になる統計学・ロジカルシンキング・プログラミングスキルを紹介します。
3.1統計学
データ分析に必要な知識ときいて、多くの人がまず思い浮かべるのは統計学ではないでしょうか。
統計学はデータ分析の基礎ともいえるものです。データ分析の手法で紹介した4つの手法も、統計学に基づいています。
これまで勘や経験によって成り立ってきた経営に統計学の知識が入ることで、最善の判断を最速でできるようになりました。
ビッグデータを分析に利用できるようになってからは一部のデータから全体を予測するのではなく、膨大なデータから全体を予測できるようになり、予測の精度も上がりました。データを分析するうえで、統計学の知識は必須といえます。
3.2ロジカルシンキング
データ分析には、情報をもとに論理的に思考するロジカルシンキングも重要です。
・目的を達成するために必要な情報は何か
・情報を分析するにはどの手法を使えばよいのか
・得られた分析データを経営に活かすにはどうすればよいのか
こういった疑問に、データ分析は論理的に答える必要があります。ただなんとなく情報を選んでいては、データ分析の目的を達成することはできません。
データは分散的なものでありそのままだと意味をなさないので、体系的にデータを整理して論理的な思考で分析することが必要です。
3.3プログラミングスキル
プログラミングスキルは、特にデータエンジニアで必要とされるスキルです。
データ分析におけるプログラミングでは、おもにPythonやR言語が使われます。データを管理したり分析結果をもとにシステムを実装したりする際に、プログラミングスキルは欠かせない能力です。
最近では、データサイエンティスト自らがコーディングを行なう職場も増えてきたので、職種に関わらずプログラミングに関する基本的な知識は持っておいたほうがよいでしょう。
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