データ分析の仕事に興味はあるけれど、毎日なにをしているのかが想像できない。一日中、数式やプログラムに向かう仕事なのかが気になる。未経験や文系からでも、仕事の中身についていけるのかを知りたい。
この記事でわかること
- 依頼から報告までの5つの流れと、流れごとに使うツール
- 想像と違いやすいことと、未経験から目指すときの最初の一歩
- 判断を助ける形で渡すと、会議で何が変わるか
結論：データ分析の仕事は、数字で業務の判断を助けること
データアナリストの仕事は、業務の数字から何が起きているかと次に何をするかを示し、判断を助けることです。
1件の依頼は、次の5つの流れで進みます。
- 依頼を聞く
- データを集める
- データを整える
- 分析する
- 伝える
集計した数字は多くの場合、何かを決めるために使われます。そのため数字を渡して終わりではなく、5つ目の「伝える」までが仕事です。
仕事の流れ：「先月の売上を分析して」が報告になるまで
1件の依頼は、聞く・集める・整える・分析する・伝えるの5つを通って、判断の材料になります。
1日の過ごし方は、会社や時期によって大きく変わります。そこでこの記事では、1件の依頼の流れで説明します。
例にするのは営業部から「先月の売上を分析して」と頼まれた場面です。依頼の内容を聞き、データを集めて整えると次の表ができます。数字は架空で単位は万円です。
| 店舗 | 前年の同じ月 | 先月 |
|---|---|---|
| A店 | 100 | 98 |
| B店 | 120 | 90 |
| C店 | 80 | 82 |
| 合計 | 300 | 270 |
この表では、先月の合計が前年の同じ月より30万円少なくなっています。
1. 依頼を聞く：目的と、結果を使う場面を決める
最初にするのは、集計ではなく依頼の目的を聞くことです。「分析して」の一言だけでは何を作ればよいかが決まりません。
例では、頼んできた営業部の人(以下、依頼者)に聞いて、次のことが分かったとします。
- 目的：先月の売上が落ちた理由を知りたい
- 作るもの：店舗ごとに前年と比べた表1枚
- 使う場面：来週の会議で、立て直す店舗を決める
作るものと使う場面が決まると、どこまで作れば終わりかもはっきりします。
2. データを集める：使う数字を決めて取り出す
次に分析に使うデータを集めます。例では、前年の同じ月と先月の注文を、店舗ごとに取り出します。
データが社内のデータベースにあれば、SQLで取り出すことが多いです。手元にないデータは、持っている人に頼んで出してもらいます。
私はこの「欲しいデータを整理して頼む作業」が少し苦手です。
3. データを整える：表記のゆれや、数えない行を直す
取り出したデータは、そのままでは集計に使えないことがあります。そこで分析の前に、加工(前処理)をしてデータを整えます。
よくあるのは、次のような作業です。
- 「B店」と「Ｂ店」のような表記をそろえる
- 取り消された注文を除く
- 同じ注文が2行あれば、1行にする
ここを飛ばすと、店舗ごとの合計が実際とずれることがあります。
私の場合、5つの流れで一番時間がかかるのはこの加工です。データがきれいに整っていることは少ないからです。
整っていないデータで特に多いのは、表記のゆれです。別のシステムから取ったデータでよく起こります。また表の形がファイルごとに違ったり、PDFからデータを取り出したりすることもあり、時間がかかります。
4. 分析する：比べて、分ける
分析の基本は、比べることと、分けることです。例では、先月を前年の同じ月と比べ、店舗ごとに分けています。
合計だけを見ると、売上は前年から10%減っています。店舗ごとに分けると、減った30万円はB店1店の分です。
A店は2万円減、C店は2万円増で、どちらも前年とほぼ同じです。
5. 伝える：何が起きているかと、次に何をするかを言う
最後に分析の結果を依頼者に伝えます。私は基本的にPowerPointの資料にまとめます。
また報告相手にとって加工の中身はあまり重要ではありません。なので私は分析の結果を中心に説明します。
例の「何が起きているか」は、先月が前年比10%減で、減った分はB店だけで説明できることです。数字だけでは、なぜB店が落ちたかまでは分かりません。
そこで「次に何をするか」として、B店の売上を客数(買った人の数)と客単価(1人あたりの購入額)に分けて理由を確かめることを添えます。
ただいつも例のようにはっきりした結果が出るとは限りません。
地味な結果しか出なかったとき、私は少し無理にでも関係がありそうな点を挙げます。そのうえで推察にすぎないことと、追加で確かめるべき点を必ず伝えます。
使うツール：Excel・SQL・BIツールなどを、流れごとに使い分ける
データ分析の仕事で使うツールは、5つの流れのどこで使うかで分けると整理できます。
| ツール | 何をするか | 主に使う流れ |
|---|---|---|
| Excel・スプレッドシート | 表の整理・集計・グラフ | 3〜5 |
| SQL | データベースから取り出し、集計する | 2〜4 |
| BIツール(Tableau・Power BIなど) | グラフや表を1画面にまとめて共有する | 4〜5 |
| Python | データの加工、機械学習による予測や効果検証 | 3〜4 |
| PowerPointなどの資料作成ソフト | 報告の資料にまとめる | 5 |
この表のとおり、ツールを使うのは2〜5の流れです。1の「依頼を聞く」は、ツールより会話で進めます。
分析では、私はExcelとデータ加工ツール(またはPython)をよく使います。グラフで見せるときはTableauです。機械学習で予測や効果検証をするときは、Pythonを使います。
どのツールをどこまで使うかは、会社や役割によって違います。Excelが中心の職場もあれば、SQLとBIツールが中心の職場もあります。
機械学習まで使う人はデータサイエンティストと呼ばれることもあります。ただ私の考えではデータアナリストとデータサイエンティストは基本的には変わらず、分析する手段が違うだけです。
想像と違いやすいところ：分析より加工に時間がかかり、結果は地味なことも多い
データ分析の仕事は、数式やプログラムで分析している時間だけで進む仕事ではありません。
未経験の人が実際に働いてみて驚きそうなことを、4つ挙げます。
1つ目は、分析よりもデータの加工に時間がかかることです。
2つ目は、分析するデータが想像以上にきれいではないことです。
3つ目は、報告先がデータに詳しくない人であることが多い点です。
4つ目は、分析すれば必ず何かしらの結果が出ると思われていることです。実際には、地味な結果しか出ないことが多いです。
未経験からデータアナリストになるには：まず仕事の大枠の流れをつかむ
未経験からデータアナリストを目指すなら最初に身につけるのは、依頼から報告までの大枠の流れです。分析のスキルは幅が広く、学問的な内容も学ぶ必要が出てくるので、どうしても時間がかかるからです。
また文系か理系かでこの大枠の流れが変わるわけではありません。
ちなみにツールを学ぶなら、身近なExcelから始め、SQL、BIツール、Pythonの順に広げると進めやすいです。
そして、働き方を選びます。データ分析の仕事には、社内で働く形と、案件として受ける形があります。どちらでも5つの流れは同じです。
社内で働く：転職でデータアナリストになる
社内で働く場合は、会社の分析担当として、各部署の依頼に応えます。データは社内のデータベースから取り出すことが多く、報告の相手は社内の依頼者や会議です。
未経験から社内のデータアナリストになるには、今の会社で分析の仕事に移るか、転職するかのどちらかです。
転職で気をつけたいのは、同じ「データアナリスト」でも会社によって仕事の中身が違うことです。求人の業務内容で、5つの流れのどこを任されるのかを確かめておくと、入ってからのずれが減ります。
求人の見方や応募先選びに迷うなら、転職エージェントに相談する方法もあります。求人を紹介してくれるほか、職務経歴書の見直しも手伝ってくれます。
IT・データ系の求人に強いところもあるので、いくつか話を聞いて比べると、自分に合う相談先を見つけやすくなります。
案件として受ける：副業・フリーランスで分析する
案件として受ける場合は、分析を頼みたい会社から依頼を受け、その会社のデータで分析します。データは依頼元からファイルで受け取ることも多く、報告の相手は依頼元の担当者や責任者です。
未経験からいきなり独立するより、まずは副業で小さな案件を受けてみるほうが始めやすいです。副業を始める前に、勤め先の就業規則で副業が認められているか、届け出が必要かを確かめておきましょう。
成果物や小さな実績ができたら、企業の案件を紹介してくれるフリーランスエージェントで探す方法もあります。どんな案件がありどんな経験が求められているかを知る場としても使えます。
業務への着地：判断を助ける形で渡すと、会議でその場で決められる
分析の結果を、何が起きているかと次に何をするかまで添えて渡すと、会議でその場で決められます。
数字だけを渡すと、受け取った人が自分で読み解くことになります。「それで、どうする?」と聞き返されて調べ直すと、決めるのが次の会議まで延びます。
例の売上の依頼で比べると、次のとおりです。
| 場面 | 数字を出すだけ | 判断を助ける |
|---|---|---|
| 何が起きているか | 先月は270万円でした | 前年比10%減。B店だけで30万円減 |
| 次に何をするか | 触れない | B店の客数と客単価を確かめる |
| 会議 | 理由を調べ直して持ち帰る | 立て直すのはB店と決まる |
この表では、同じ集計表を使っていても、右の列だけが会議で決めることにつながっています。
判断の材料として頼られるようになると、何を決めるための数字か、という依頼の手前の話から加われるようになります。
この仕事で私が一番好きなのは、データから新しい価値が生まれる瞬間です。
まとめ
データアナリストの仕事は、次の5つの流れで、業務の判断を助けます。
- 依頼を聞く：目的と、結果を使う場面を決める
- データを集める：使う数字を決めて取り出す
- データを整える：表記のゆれや、数えない行を直す
- 分析する：比べて、分ける
- 伝える：何が起きているかと、次に何をするかを言う
時間がかかるのは、分析そのものよりデータの加工です。未経験から目指すなら、まずこの大枠の流れをつかみ、社内で働くか、案件として受けるかを考えます。
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