データアナリストになるには、データを分析してインサイトをうまく報告するためのテクニカルスキルが必要です。テクニカルスキルには、データ分析、統計的知識、データストーリーテリング、コミュニケーション、問題解決などが含まれます。 また、ビジネスのステークホルダーとパートナーを組むことが多いデータアナリストには、ビジネスの直感や戦略的思考も役立ちます。データ分析では、ビジネス上の質問やニーズをデータの質問に変えます。そして、その質問に対する答えを引き出すために、データを変換・分析します。 データストーリーテリングには、グラフ作成とコミュニケーションスキルの両方が含まれます。つまり、データや調査結果を視覚的に伝えるためのグラフやチャートを作成する必要があります。また、複数の形式で明確なコミュニケーションをとる必要があります。これには、書く、話す、説明する、聞くなどのスキルが含まれます。問題解決能力は、課題を克服するための革新的なアプローチを考案したり、データの欠落による問題を解決したりする際に役立ちます。

データアナリストはあらゆる業界に存在し、その職種もさまざまです。代表的な業種としては、小売、ヘルスケア、銀行・金融、運輸、教育、建設、テクノロジーなどが挙げられます。 データ分析の知識を必要とする職種には、データサイエンティスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、データエンジニア、クオンティタティブアナリスト、データ分析コンサルタント、オペレーションアナリスト、マーケティングアナリスト、プロジェクトマネージャー、ITシステムアナリスト、輸送物流スペシャリストなどがあります。 データサイエンティストは一般的に高給です。データサイエンティストの具体的な職種としては、機械学習エンジニア、機械学習サイエンティスト、アプリケーションアーキテクト、エンタープライズアーキテクト、データアーキテクト、インフラアーキテクト、データエンジニア、統計家などがあります。

現在使用されている最も一般的なデータ分析ツールは、Microsoftの表計算ソフト「Excel」です。Excelに代わるものとしては、Google SheetsやApple Numbersなどがあります。アナリストは、ビジネス分析のニーズが拡大するにつれ、プログラミング言語を扱うようになります。 データアナリストやデータサイエンティストの間では、Pythonとそのエコシステムであるビジュアライゼーションツールが人気です。また、統計解析用のプログラミング言語であるRも、データ分析のニーズに応えるための一般的な選択肢です。その他にも、Java、Scala、MATLAB、SASなどがあります。それぞれの言語には長所と短所があることを認識することが重要です。 最適な言語というものはありません。むしろ言語は、時間をかけて自分のツールボックスに追加するさまざまなツールです。どの言語でも問題を解決することは、一般的なデータ分析のスキルを向上させるのに役立ちます。どの技術から始めるべきか迷ったら、一つの言語を選んで、しばらく練習してみてください。