データアナリストになるには？

データで成果を導くマーケティングの専門家

例として、飲食店の来店データを分析して「ランチタイムに人気のメニュー」を特定し、メニュー構成やプロモーションに反映させたり、SNSの投稿内容から「話題の味覚トレンド」を読み取り、新メニュー開発に活かしたりします。
業務の基本は、ビジネスデータ・顧客データ・市場データなど、さまざまな情報源からデータを収集することから始まります。その後、収集したデータを整理・分析し、グラフや図表を用いてわかりやすく可視化します。また、データベースの構築や管理、分析結果の一元化も重要な作業です。
ここまではデータサイエンティストと共通する部分ですが、データアナリストはさらに一歩進んで、分析結果をもとに企画や提案を作成し、チームやクライアントにプレゼンテーションを行います。場合によっては、分析に基づくコンサルティング業務まで担当することもあります。
近年は、POSデータ（レジでの会計時に記録されるデータ）やWebサイトのアクセスログ、SNSの投稿、気温や人の動きなどのセンサーデータまで、分析対象は急速に広がっており、データアナリストの活躍の場もますます拡大しています。

データ分析の知識が必要となります。進路として大学の経済学部や社会学部を思い浮かべる人も多いですが、ビジネス・経営系の専門学校でも学ぶことが可能です。
専門学校では、特定分野に特化したカリキュラムで、現場で役立つ知識や技術をしっかり身につけられます。統計学の基礎から、PythonやJavaなどのプログラミング、データ分析ツールの活用方法まで、実践的なデータ分析スキルを学べます。実務を意識した授業が豊富で、企業の課題解決につながる分析手法を習得できるのも特徴です。さらに産学連携プロジェクトやインターンシップを通じて、実務経験を積むことも可能です。
一方、大学では4年間を通じて、統計学や数学、情報学など幅広い専門知識を学び、より高度な分析手法を身につけます。研究や論文作成など学術的な学びも多いため、学者や研究者としてのデータアナリストを目指す場合は大学が適しています。