データアナリストに必要なスキル7選と身につけ方を徹底解説！【初心者向け】

データアナリストに興味はあるけれど、求められる専門スキルが多そうで不安に感じている人も多いのではないでしょうか？

実際、データアナリストとしてキャリアアップしていくためには、統計学やSQL、Tableauなど多くのスキルを身につけていく必要があります。

ですが、最初からすべてを完璧にこなす必要はありません。

本記事では、データアナリストに必要な7つのスキルとその身につけ方を、現役データアナリストの僕がわかりやすく解説していきます。

ぜひこの記事を参考に、データアナリストとして活躍するために必要なスキルを学んでいきましょう。

データアナリストに必要なスキル7選

データアナリストに必要なスキルは「技術面」と「ビジネス面」の両方にまたがります。

単に数字を扱うだけでなく、価値あるインサイト（洞察）を導き出す力が問われる職種です。

ここでは、現役データアナリストの視点でデータアナリストにとって特に必要なスキルを7つご紹介していきます。

①統計学に関する基礎知識

データアナリストにとって、統計学の基礎知識は欠かせません。

なぜなら、数値の傾向や関係性を読み解く力は「分析の根幹」だからです。

『統計学が最強の学問である（マンガ版）』のような初心者向けの本を読んだり、資格試験（統計検定）▼を勉強したりすることで、基本的な知識を身につけておきましょう。

②データベースの基本的な知識

データアナリストは膨大なデータ（ビッグデータ）を扱うため、データベースに関する基本知識が必要です。

企業が保有するデータは多くの場合、RDB（リレーショナルデータベース）に格納されており、複数のテーブルが関連しあって構成されています。

この構造を理解していないと、正確な分析ができません。

そのため、『おうちで学べるデータベースのきほん』▼などを読んで、データベースの基礎を押さえておくのがおすすめです。

③データの抽出・整理スキル（SQLなど）

データ分析業務は、「データ準備（前処理）が8割」とも言われています。

そのため、データを準備（抽出・整理）するために使われるSQL（Structured Query Language）は、データアナリストにとって必須のスキルです。

SQLでは、

• 「SELECT文」でデータを取得
• 「JOIN文」で複数のテーブルを結合
• 「WHERE句」で条件を指定

など、柔軟にデータ操作が可能です。

プログラミング学習サイトであるProgate（プロゲート）などを活用してSQLの基礎を学び、早めにSQL操作に慣れておきましょう。

④BIツールによる分析・可視化スキル（Tableauなど）

データアナリストには、BIツールを使ってデータを視覚的に伝える力が求められます。

いくら良いデータ分析をしても、相手に伝わらなければ意味がありません。

可視化（視覚化）は、データアナリスト以外の人にも直感的に伝わる手段となります。

代表的なBIツールとしては、

• Tableau（Salesforce社）
• Power BI（Microsoft社）
• Looker Studio（Google社）

などがありますが、中でもTableau（タブロー）は日本の企業でも導入が進んでおり、ドラッグ&ドロップで直感的に操作できる点が特徴です。

グラフやダッシュボードを作成することで、経営層や現場担当者が即座に意思決定できるようになります。

出典：Tableau Public（ちるとも）

『Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック』などの参考書を活用し、BIツールによる分析・可視化スキルを鍛えておきましょう。

⑤分析結果を活用した問題解決能力

データ分析そのものは「目的」ではなく、あくまで「手段」に過ぎません。

そのためデータアナリストは、ただ分析を行うだけでなく「ビジネス上の課題を解決する力」が重要です。

例えば、データ分析をして「（Webサイトにおける）ユーザーの離脱率が高い」という事実がわかったとします。

それに対して、「どこで」「なぜ」離脱しているのかを掘り下げ、UI/UXの改善や施策提案につなげるのがデータアナリストの役割です。

• 原因仮説を立てて、
• それをデータで検証する。

このプロセスを繰り返すことで、課題解決能力は自然と鍛えられていきます。

⑥コミュニケーション能力

意外に思われるかもしれませんが、データアナリストには一定レベルのコミュニケーション能力が必要です。

なぜなら、分析の前段階で「何を解決したいのか？」を関係者（ステークホルダー）とすり合わせる必要があるからです。

また、結果を報告する場面でも相手に応じた伝え方が求められます。

同じ分析結果でも、伝え方を変えることで相手の理解度や納得感が全く異なります。

「相手の業務を理解する」ことを意識したうえで、チャットでの質問対応や定例ミーティング等で意見を伝える習慣をつけ、徐々にスキルアップしていきましょう。

⑦プログラミングスキル（Python、Rなど）

プログラミングスキルも、データアナリストにとって大きな武器になります。

特にPythonは、機械学習やデータ加工、可視化など幅広く使われています。

代表的なライブラリには、

• Pandas（データ加工）
• Matplotlib（グラフ化）
• Seaborn（グラフ化）
• Scikit-learn（機械学習）

などがあります。

Excelで何時間もかかる作業を、Pythonなら数秒で終わらせられることも珍しくありません。

「Tech Academy（テックアカデミー）」などのオンラインスクールを活用して、プログラミングスキルを鍛えていくのがおすすめです。

データアナリストのおすすめスキルアップ方法3選

データアナリストを目指すなら、正しい順序と方法でスキルを身につけることが重要です。

ここでは、データアナリストにおすすめのスキルアップ方法を3つご紹介します。

それぞれについて、詳しく見ていきましょう。

独学で勉強する

独学は、データアナリストを目指す上で最もコストパフォーマンスに優れた学習方法です。

特に未経験から始める人にとって、最初の一歩としては非常におすすめです。

独学なら、リスクを最小限にしながら「自分にデータ分析の適性があるか？」を見極められます。

いきなりスクールに投資する前に、まずはデータ分析の参考書▼やProgate（月1,000円程度）を有効活用して独学で勉強をしてみましょう。

オンラインスクールに通う

独学での学習に不安を感じる人や、より体系的かつ実践的なスキルを効率良く学びたい人には、オンラインスクールの利用がおすすめです。

最近では、データアナリストに必要なスキルを総合的に学べるコースを提供するスクールが増えています。

オンラインスクールの最大のメリットは、専門的なカリキュラムに沿って段階的に学習できる点です。

基礎から応用まで、プロの講師が監修した教材で効率的に学べるうえ、動画講義や実践課題を通じて、短期間で必要なスキルを習得することが期待できます。

データアナリスト（データサイエンス）における代表的なスクールには、テックアカデミー▼やデイトラなどがあります。

転職して実務経験を積む

データアナリストとして本当にスキルを磨きたいなら、実務経験を積むことが何よりも重要です。

机上の学習だけでは得られない「生きた知識」や「問題解決能力」は、実際の業務を通じてしか身につきません。

未経験からでもデータアナリストに転職して現場で経験を積むことは、最も効果的なスキルアップ方法と言えるでしょう。

“超売り手市場”である現在の転職市場では、データアナリスト未経験でもポテンシャル採用をしている企業は多数存在します。

特にベンチャー企業やデータ分析に注力している部署では、未経験でも学ぶ意欲を評価してくれることが多いです。

まずは転職エージェントにキャリア相談（無料）▼して、あなたの希望にマッチした求人を紹介してもらいましょう。

【Q&A】データアナリストに必要なスキルに関するよくある質問（FAQ）

データアナリストに必要なスキルについて、多くのデータアナリスト希望者が気になりそうな質問を3つピックアップしました。

• 未経験からデータアナリストになるにはどうすれば良い？
• どのスキルから優先して学べばいい？
• データアナリストにプログラミングスキルは必須？

まとめ：必要なデータ分析スキルを身につけてキャリアアップしよう！

データアナリストは専門性が求められる職種ですが、未経験からでもスキルを身につければ十分に活躍できます。

分析業務に必要なスキルは多岐にわたり、習得までに時間はかかるものの、それに見合うだけの年収アップやキャリアアップが期待できます。

特に、統計やデータベースの基礎を身につけるだけでも「ポテンシャル採用」を狙えるため、学び始める価値は非常に高いでしょう。

自分に合った方法で着実にスキルを身につけていけば、未経験からでも市場価値の高い人材になれます。

そして、いまの転職市場で求められているスキルが何かを把握するために、まずは転職エージェントにキャリア相談してみることから始めてみましょう。

まずは第一歩踏み出して、理想のキャリアを実現しましょう。

データアナリストでキャリアに輝きを！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！