世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2020」は、データ アナリストを 2 番目に急成長している仕事として挙げています。 Glassdoor の見積もりによると、データ アナリストの給与の中央値は米国で年間 71,228 ドルです。データは新しい石油です。 アメリカの統計学者で作家の W. エドワーズ デミングは次のように述べています。 他のすべての人はデータを持ってくる必要があります。」
データには、ビジネスの成長と意思決定に使用できる大きな可能性があります。 データ分析とは、データを操作して実用的な洞察を引き出すことを指します。 データが指数関数的に増加し続けるにつれて、このデータを分析できる人の必要性も高まります。
データアナリストとは？
データ アナリストは、データのパターンと傾向を観察し、それらを説明します。 それらは、組織が機会を特定し、データ主導の意思決定を行うのを支援します。 データ アナリストは、特定のイベントの背後にある原因を推測し、レポート、ダッシュボード、データの視覚化、およびプレゼンテーションを作成してそれを行います。 ヘルスケアでは、医療データを分析して、病院のビジネス面と患者ケアを改善します。 金融部門では、財務データに基づいて投資計画や事業戦略を提案します。
データアナリストの仕事内容
データ アナリストは、データの収集から結果の伝達まで、やるべきことがたくさんあります。 詳細なデータ アナリストのジョブの説明は次のとおりです。
データ収集： データの収集は、分析ライフ サイクルの最初のステップです。 役割と責任が明確に定義されている大規模な業界では、データ アナリストはデータ エンジニアからデータを受け取ります。 それ以外の場合、データは内部データベースまたは外部ソースから取得されます。
データクリーニング: ほとんどの場合、データはクリーンではありません。 欠落した値、重複したレコード、フォーマットの不一致が含まれています。 分析の前に、データはデータ分析に適した形式に前処理されます。
データ解析： このステップでは、データ アナリストはデータを調査して、役立つ洞察を求めます。 統計テストを実行し、単一変数の分布と複数変数間の関係を視覚化します。 彼らは、さまざまな統計、視覚化、およびビジネス インテリジェンス (BI) ツールとチャートを使用して、さまざまな視点からデータを調べ、より深い洞察を得ることができます。
データの解釈: データの解釈とは、ビジネス上の問題のコンテキストで調査結果と結果を文書化することを指します。 このステップでは、データ アナリストは重要な質問に答え、関連する結論に達します。
インサイトの伝達: 最後に、データ アナリストは、経営陣や利害関係者を含むチームと重要な調査結果を共有します。 結果に基づいて、データ アナリストは、新しい機会の特定、運用効率の改善、マーケティング キャンペーンの改善などを含む戦略を提案します。 インサイトは、レポート、プレゼンテーション、ダッシュボード、視覚化を通じて共有されます。
データアナリストになるには？
プログラミングスキル: プログラミングは、データ アナリストにとって最も重要な技術スキルです。 データ アナリストは、リレーショナル データベースでデータを挿入、抽出、更新するための SQL (Sequence Query Language) に関する十分な知識を持っている必要があります。 候補者は Python または R に習熟している必要があります。
統計学： データを調査、分析、視覚化、解釈して十分な情報に基づいた意思決定を行うには、統計が必要です。 多くのデータ ビジュアライゼーション手法では、統計をしっかりと理解している必要があります。 たとえば、散布図を作成するには回帰と相関を理解する必要があり、箱ひげ図を作成するには中心傾向と分散の尺度を理解する必要があります。
データ視覚化スキル: 写真は千の言葉に値します。 データ アナリストは、ビジュアライゼーションを使用して、チームや非技術関係者に情報を提示します。 PowerBI、Tableau、Excel などのツールと、Matplotlib や Seaborn などの Python ライブラリを使用して視覚化を行います。 さまざまなチャートが存在しますが、メッセージを伝えるには適切なスタイルを選択する必要があります。
ソフトスキル： コミュニケーションは、データ アナリストにとって最も重要なソフト スキルです。 主要な洞察を技術チームと利害関係者に効果的に伝えることは、企業が戦略を変更するのに役立ちます。 データ アナリストは、自分の主張を伝えるために、優れたプレゼンテーションと細部への注意を払う必要があります。 複数の視点からデータを見るための批判的思考と創造性が必要です。 データ アナリストは、利害関係者や雇用主から寄せられた質問に効果的に答え、プロジェクトを完了するために、問題解決とプロジェクト管理のスキルを持っている必要があります。
多くの Edtech プラットフォームは、データ アナリストになるために必要なスキルを教えています。 適切な認定資格に登録することで、スキルを習得し、専門家としての信頼を高めることができます。 取得したスキルを実際のデータセットに適用することで、専門知識をさらに深めることができます。 これらのプロジェクトの効果的なプレゼンテーションとドキュメントは、最初のデータ分析ジョブを解決するのに役立ちます。
データアナリストのキャリアパス
データ分析は多様な分野であり、分析業界では次のような複数の職務があります。
- ビジネスアナリスト
- オペレーションアナリスト
- 金融アナリスト
- マーケティングアナリスト
- リスクアナリスト
あなたのスキル、興味、経験に応じて、上記の役割のいずれかでキャリアを積むことができます。 データ アナリストのキャリア パスには、シニア アナリストになること、データ サイエンティストへの移行、または管理職への昇進も含まれます。
データ アナリストは、統計手法と視覚化ツールを使用して生データの可能性を実現します。 さらに、データ分析の傘下にある多くの職務は、次の 10 年まで成長し続けるでしょう。
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