【2026】データアナリストとはどんな仕事？必要な資格や未経験から目指す方法を解説

近年、企業が日常的に蓄積・活用するデータ量が増え続けるなかで、データに基づいて課題を発見し、意思決定を支援するデータアナリストの役割が注目されています。

一方で、「アナリストは具体的にどのような仕事をするのか」「データサイエンティストとは何が違うのか」と疑問に思う人もいるでしょう。そこで本記事では、データアナリストの仕事内容・必要なスキル・役立つ資格を解説します。

未経験からデータアナリストを目指すための方法も紹介するので、データ分析に関わる仕事に興味がある人は、ぜひ参考にしてください。

データアナリストとは

データアナリストとは、企業が保有する売上データや顧客データ・Webサイトのアクセスデータなどを分析し、業務改善や意思決定に役立つ情報を導き出す職種です。

アナリストはデータをただ集計するだけではなく、分析する目的を明確にした上で、必要なデータを収集・整理します。その後、分析結果から課題や傾向を読み取り、関係者に報告したり、改善策を提案したりするのが仕事です。

例えば、ECサイトの売上を改善する場合、データアナリストは商品の購入率・顧客属性・閲覧経路などを分析します。分析結果から「特定の商品ページで離脱が多い」「リピーターの購入単価が高い」といった傾向を発見し、ページの改善や販売施策につなげます。

単に分析ツールを操作するだけではなく、クライアントのビジネス上の課題を理解し、分析結果を具体的な施策につなげるのがデータアナリストの重要な役割です。

データアナリストの主な仕事内容

データアナリストの仕事は、データを分析するだけではありません。以下のように、課題の整理から施策の提案まで、複数の工程を通じて企業のデータ活用を支援します。

1. クライアントの課題を明確にする
2. 必要なデータを収集・整理する
3. データを分析・可視化する
4. 分析結果を報告して施策を提案する

ここでは、データアナリストの一般的な業務の流れに沿って、具体的な仕事内容を確認していきましょう。

クライアントの課題を明確にする

まずは、経営層・事業部門・クライアントなどにヒアリングし、分析によって解決したい課題を明確にするのが、データアナリストの仕事のスタートです。

例えば、最近クライアントの売上が低下している場合、原因として考えられるのは、単純な顧客数の減少だけではないでしょう。購入単価・リピート率・商品の在庫状況など、複数の要因が考えられます。

データアナリストはそういった事業の状況を確認した上で、分析対象・評価指標・仮説を設定します。目的が曖昧なまま分析すると、数値を集計しただけで終わってしまい、具体的な施策につながらない可能性があるためです。

必要なデータを収集・整理する

クライアントの課題の把握を通じて分析の目的が決まったら、社内のデータベースや顧客管理システム・アクセス解析ツールなどから、アナリストとして必要なデータを収集します。

ただし、収集したデータをそのまま分析できるとは限りません。データの入力漏れや重複・表記ゆれ・異常値などが含まれている場合が多いため、まずはデータを正しく扱える状態に整える前処理が求められます。

特に、複数のシステムに分散しているデータを組み合わせる場合には、項目名やデータ形式も統一しなければいけません。こういった下準備が分析結果の信頼性を左右するため、データアナリストは地道な作業の積み重ねが求められる仕事でもあります。

データを分析・可視化する

上記で整理したデータを使い、アナリストとしてクライアントの業務の現状・実態を可視化します。この段階でのデータアナリストの実務では、Excel・Googleスプレッドシート・SQL・Python・Rなどが使われるのが一般的です。

加えて、TableauやPower BIなどのBIツールを用いて、分析結果をグラフやダッシュボードにまとめる場合も珍しくありません。また、近年はAIを活用するアナリストも増えており、分析用コードの作成やデータの傾向の把握、分析結果の要約などへの活用も広がっています。

なお、データアナリストが使用する分析方法やツールは、目的によって変わってきます。例えば、日々の売上を集計する場合はExcelでも可能ですが、大量のデータをデータベースから抽出する場合には、SQLが必要です。さらに複雑な統計分析では、PythonやRも活用されています。

分析結果を報告して施策を提案する

一連のデータ分析が終わったら、そこで発見した課題や傾向を資料にまとめて、アナリストとして関係者に説明します。データに詳しくない人にも内容が伝わるように、専門用語を減らし、グラフや図表などを使って分かりやすく説明することが大切です。

さらに、「売上が下がっている」といった結果だけではなく、考えられる原因や改善方法まで整理して解説しなければいけません。その上で、分析結果を基に商品ページの改善や広告の配信先の見直しなど、課題の解決につながる具体的な施策を提案します。

複数の施策が考えられる場合は、期待できる効果や実施コスト・優先順位なども整理して伝えることが重要です。さらに施策の実行後は、再びデータを分析し、期待した効果が得られたか検証する必要があります。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストと混同されやすい職種が、データサイエンティストです。どちらもデータを使ってビジネス上の課題を解決する仕事ですが、担当する業務や求められる技術には違いがあります。ここでデータアナリストと、データサイエンティストの違いを整理しておきましょう。

データアナリストは、既存のデータを分析して、現状の把握や施策の改善につなげる仕事が中心です。一方、データサイエンティストは統計学や機械学習を活用して、需要の予測や異常の検知・顧客行動の予測などにも取り組む職種です。

ただし、データアナリストとデータサイエンティストの境界は、明確に統一されているわけではありません。企業によっては、データアナリストが、Pythonによる予測分析などを担当する場合もあります。

逆に、データサイエンティストがレポートの作成や、施策提案まで担うケースも珍しくありません。これからデータアナリストとして仕事をしていくならば、求人票に記載された具体的な業務内容や使用するツール、求められるスキルなどを確認することが大切です。

なお、データサイエンティストが現場で活用する技術（データサイエンス）に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。こちらを参考にしてください。

【2026】データサイエンスとは？できること・必要なスキル・学習方法を解説

データアナリストに求められるスキル

データアナリストには、分析ツールの操作だけでなく、統計やコミュニケーションに関する知識など、幅広い領域のスキルが求められます。

業務でデータアナリストに必要な知識・スキルについて、それぞれ確認していきましょう。

統計学・データ分析の基礎知識

アナリストとしてデータを正しく読み取るには、平均・中央値・分散・標準偏差など、基礎的な統計知識が必要です。業務によっては、相関分析・回帰分析・仮説検定なども使用します。

ただし、データアナリストは統計に関する知識を有しているだけではなく、分析目的に適した手法を選び、結果が何を意味するのかを正しく理解する力が必要です。データの背景や事業の状況も踏まえて、結果を慎重に判断しなければいけません。

データ分析ツールを扱うスキル

データアナリストには分析の目的やデータ量に応じて、以下に代表されるツールを選択し、うまく使い分けるスキルが必要です。

• Excel・Googleスプレッドシート：データの集計・加工・並べ替え・グラフ作成などに使用します。
• SQL：データベースから必要な情報を抽出し、条件に応じて集計する際に使われます。
• Python・R：大量データの処理・統計分析・分析業務の自動化などに活用されます。
• Tableau・Power BIなどのBIツール：分析結果をグラフやダッシュボードとして可視化し、関係者と共有するためのツールです。

これらは単に操作方法を知っているだけではなく、目的に合ったツールと機能を選び、正確かつ効率的にデータを処理する能力がアナリストには求められます。

クライアントの課題を整理する力

たとえツールを活用して高度な分析ができても、事業の課題と結び付いていなければ、クライアントの意思決定には役立ちません。

データアナリストには、クライアントの課題を整理して「なぜこの数値を分析するのか」「分析結果をどの業務に活用するのか」を把握する力が必要です。そのためには、アナリストとしてクライアントの業界や、商品・顧客・社内業務への理解も欠かせません。

これまで営業やマーケティング・製造・人事などの実務経験がある人ならば、その業務知識をデータアナリストの仕事にも生かせるでしょう。

分析結果を分かりやすく伝える力

データアナリストには、分析結果を経営層や現場担当者に的確に伝えるための、コミュニケーション能力も必須のスキルです。

数値や分析手法をそのまま説明するのではなく、読み手にとって何が重要なのかを整理して伝えるのも、アナリストの重要な仕事です。

グラフ・表・ダッシュボードなどを使いながら、課題と改善策の関係を分かりやすく示す必要があります。加えて、事前のヒアリングや施策実行後の調整など、関係者と協力して業務を進める力も求められます。

未経験からデータアナリストを目指すには？

データアナリストになるためには、必ずしも理系の大学や専門の学科などを卒業・修了する必要はありません。未経験からデータアナリストを目指す場合は、以下のように基礎的な知識とツールの操作スキル・実践経験を着実に身に付けることが重要です。

1. 統計学やデータ分析の基礎を学ぶ
2. Excel・SQL・Pythonなどのスキルを習得する
3. 実際のデータを分析して成果物を作る
4. 資格を取得して知識・スキルを証明する

統計学やデータ分析の基礎を学ぶ

これからデータアナリストを目指すなら、アナリストの仕事の基本になる統計学や、データ分析の基本から学び始めましょう。平均・中央値・分散・標準偏差などの基本統計量に加えて、相関分析や回帰分析など、データの傾向や関係性を調べる手法に関する理解も必要です。

ただ用語や数式を覚えるだけではなく、アナリストとして実際のデータを使い、分析目的に応じて手法を選ぶ練習を重ねることが大切です。売上データやアンケート結果など、身近な題材から取り組むと、データの整理・可視化や、考察までの流れを理解できるようになります。

Excel・SQL・Pythonなどのスキルを習得する

統計学やデータ分析の手法とともに、分析業務で使われるツールの習得もアナリストには必要です。例えば、Excelでは、関数・ピボットテーブル・グラフ作成などを学ぶとよいでしょう。SQLでは、データベースから必要な情報を抽出・集計する方法を身に付けられます。

また、Pythonは、データの加工・分析・可視化を効率化するために役立ちます。生成AIを活用して、分析用コードの作成や修正のサポートもできるため、基本的な文法やコードの内容を理解しておけば、AIを補助的に使いながら分析作業を効率よく進められます。

初めから高度な機械学習に進むのではなく、データの読み込みや基本的な集計から始めることが大切です。

実際のデータを分析して成果物を作る

学習した知識やツールの使い方を定着させるには、実際のデータを使って分析し、成果物としてまとめる経験も大切です。

公開されている売上データや人口統計・アンケート結果などを題材に、アナリストに必要なデータの整理・可視化・考察といった作業を、一連の流れで実践するのがおすすめです。

分析した結果は、グラフやダッシュボード・レポートなどに整理し、分析の目的や発見した課題・傾向を説明できるようにしましょう。完成した成果物はデータアナリストになるための転職活動の際に、企業に提示するポートフォリオとしても活用できます。

資格を取得して知識・スキルを証明する

データアナリストになるために必須の資格はありませんが、未経験者が基礎的な知識やスキル・学習の成果を示す手段として、アナリストに関する資格の取得は有効です。

例えば、アナリストに必要な統計学の知識を証明する「統計検定」や、Pythonを使ったデータ分析の基礎を問う「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」があります。

ただし、資格だけではアナリストとしての実務能力を示すのは難しいため、実際のデータを分析した成果物と組み合わせてアピールすることが大切です。

なおデータ分析やAIに関する知識など、アナリストの技能を幅広く身に付けたい方は、データサイエンティスト検定の取得もおすすめです。以下の記事で詳しく解説しているので、こちらを参考にしてください。

【2026】データサイエンティスト検定とは？5つの必要なスキルや学習方法まで解説

データ分析を体系的に学ぶならセミナーを活用しよう

データアナリストを目指すには、上記のように統計学やPython・分析結果の解釈に関する知識など、複数の分野を学ぶ必要があります。アナリストに必要な技能は独学でも習得できますが、学ぶ順番が分からなかったり、知識が断片的になったりすることもあります。

そこで、カリキュラムに沿って必要な知識を学べるセミナーの活用がおすすめです。データサイエンティストセミナーでは、アナリストのデータ分析にも必要な統計学やデータの前処理・Pythonの基礎などを学べます。

ビジネス課題の抽出やデータ分析の進め方もカリキュラムに含まれており、初学者から段階的に取り組める内容です。

データアナリストの仕事に関するまとめ

データアナリストは、企業が保有するデータを分析し、業務改善や意思決定を支援する職種です。データの収集や整理・分析だけではなく、ビジネス上の課題設定や改善策の提案も担う仕事です。

これからデータアナリストを目指すならば、統計とデータ分析の基礎を学ぶのに加えて、ツールの操作・実データを使った演習などの経験を積むのがおすすめです。資格の取得やセミナーの受講なども検討して、アナリストの実務に必要な知識・スキルを身に付けていきましょう。