データ分析とは？活用例や手法、必要なスキルもわかりやすく解説

「データ分析」という言葉は聞いたことがあるものの、生活や仕事でどのように活かせるのか、イメージが湧かない人は多いですよね。

また、データの集め方や分析方法など、具体的なやり方が知りたい人もいるはず。

そこで、この記事ではそもそもデータ分析とは何なのか、その意味を現代における重要性も交えわかりやすく解説します。手法やおすすめのデータ分析ツールも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

この記事でわかること

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データ分析とは

データ分析とは、さまざまな方法で収集したデータを整理し、加工・成形などをしたうえで分析することです。適切なデータ分析をすることで、憶測ではなく数値に基づいた合理的な意思決定ができるようになります。

客観的事実となるデータがあれば、これまで気づかなかった課題を見つけやすくなるでしょう。分析したデータは、ビジネスのさまざまな場面で役立ちます。

データ分析が重要な理由

データ分析は、業種を問わずさまざまなビジネスシーンで重要視されています。ここでは、なぜデータ分析が重要なのか、その理由を3つにまとめて解説します。

売上向上に直結する戦略作りに必須だから

データ分析は、売上向上に直結する戦略作りに必須です。売上を向上させるには市場調査や顧客ニーズの把握などさまざまな施策が必要で、それらの施策には客観的事実としてデータが欠かせません。

「なんとなくこの層には売れそう」など、感覚だけではユーザーに響く商品やサービスを提供できないでしょう。データ分析を徹底することで、合理的かつ効率的な施策を根拠に基づき打ち出せるので、売上の向上につながります。

データに基づいた経営が可能になるから

データ分析をすることで、データに基づいた経営ができるようになります。データ分析をすることにより、今まで見えなかった課題を見つけやすくなります。そのようにして、事実に基づいた経営ができれば、組織としての成長も早まるでしょう。

また、データに基づいた判断ができれば、主観を排除して素早く適切な意思決定ができるようになります。迅速な対応で機会損失を招くことなく、効率的な経営ができるでしょう。

新たなビジネスチャンスを開拓できるから

データ分析により、新たなビジネスチャンスを開拓できます。さまざまなデータ同士の関係から、新たなアイデアがひらめく可能性もあります。また、データに基づいた判断は根拠が明確なため、その後の行動も起こしやすくなるでしょう。

なお、分析するデータは多ければ多いほどチャンスが増えます。単体のデータではあまり意味をなさないものでも、複数をかけ合わせることで高い価値を見い出せる可能性が高まるでしょう。

データ分析の手法9選

一口にデータ分析といっても、その手法は分析の目的や対象ごとにさまざまです。

ここでは、データ分析の主な手法を9つにまとめて紹介します。

クロス集計

クロス集計とは、アンケートなどの質問項目を2つ以上かけ合わせる（クロスする）データ分析手法です。データを属性や設問ごとに細分化する手法で、手軽に実施できるのがメリットです。

例えば、下記の表のように縦と横それぞれで項目を設定し、項目ごとの回答を集計します。

	賛成	どちらでもない	反対
男性	100	50	50
女性	150	20	30

クロス集計は、ExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ソフトがあれば簡単に実施可能です。さらに、設定する項目を調整しやすいため、欲しい情報を集めやすいのもメリットでしょう。

クラスター分析

クラスター分析とは、収集したデータの中から類似した特徴を持つものを分類する手法です。さまざまな特性を持つ複数の情報から、似ている要素ごとにグループ分けします。

例えば、ある商品を購入した男性ユーザーを、居住地域や年代などさらに細かく分類します。そうすると、「関東圏に住む人が多いな」「20代の若い男性はほとんどいないな」など、「商品を購入した男性」の中でもさらに細かくターゲットを絞ることができます。

クラスター分析は、膨大なデータを単純化でき理解しやすくなるため、考察が容易になります。また、顧客の嗜好の把握に役立つ分析手法で、顧客ごとに適したアプローチがしやすくなり、顧客満足度や売上向上につながるでしょう。

主成分分析

主成分分析とは、複数のデータを少数のデータ（主成分）にまとめる手法です。多くのデータを要約することで、シンプルに理解しやすくなります。

例えば、商品やサービスの評価に関する質問をいくつか用意し「総合評価」に要約すれば、自社商材の満足度ランキングを作成できるでしょう。また、商材のポジショニング作成や人材配置、マーケットリサーチなどにも応用できます。

時系列分析

時系列分析とは、時間経過とともに変化するデータを分析する手法です。データを時系列で示すことで、長期的な傾向や周期的な変化などを把握できます。年単位で分析を行うのが基本で、長期的な目線で分析するのがポイントです。

例えば、ある商材の売れ行きを時系列で確認すれば、売れる時期や売れにくい時期を把握できます。時系列分析は、年月の経過とともに取り扱うデータ量が多くなり分析の精度が上がります。

決定木分析

決定木分析とは、予測を繰り返すことで複数の結果を導き出す手法です。決定木分析はデシジョンツリーとも呼ばれ、ツリー構造で木の枝が分岐しているかのように視覚的に把握しやすいのがメリットです。

例えば、ある商品の購入率と未購入率を分析する場合、性別→居住エリア→年代などのように、どんどん細分化して購入・未購入率を導き出します。「男性と女性では男性のほうが購入率が高いけど居住エリア別にはどうだろう」など、項目を分けて細かく結果を導き出せる分析手法です。

回帰分析

回帰分析とは、原因と思われる要素と結果のデータを分析し、関連性を明らかにする分析手法です。要因となる数値を「説明変数」、結果となる数値を「目的変数」といい、説明変数の数によって「単回帰分析」「重回帰分析」に分けられます。

例えば、ある店舗の年間売上高（結果）を目的変数とすると、取り扱う商品数や来店者数など、目的変数に影響を与えるのが説明変数です。

回帰分析は、一見難解そうに見えるものの、統計的に根拠のある推論が得られるのがメリットの手法です。

因子分析

因子分析とは、複数のデータの中から共通する要素を探り、類似したもの同士でグループ分けする手法です。多くの結果の背後に潜む要因を明らかにできるため、特に顧客心理の理解に役立ちます。

例えば、ある日友人がため息をついていたり考え込んでいたりした場合、その友人は何かしら悩んでいることが推測できるでしょう。このように、いくつかある関連性の高いデータから、「悩んでいること＝原因」を予測するのが因子分析です。

因子分析をすることで、顧客の意識や価値観に基づく分類ができるので、より顧客の考えに寄り添った商品やサービスを打ち出しやすくなるでしょう。なお、因子分析はマーケティングだけでなく、心理学や医学・社会学など幅広く活用される分析手法です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、前提と結果を仮定したうえでデータ同士の関連性を探る分析手法です。小売店やECサイトなどで活用されやすく、「〇〇を購入する顧客は□□もあわせて購入する可能性が高い」などの傾向を導き出せます。

アソシエーション分析では、一見すると無関係に思えるデータ同士から関連性を見いだせます。そのため、新たな視点でビジネスを考えるきっかけになるでしょう。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、いくつかの要因から2値の結果が起こる確率を予測できる手法です。2値とは、試験の合格・不合格のように結果が2通りしかない値のことです。

例えば、1日の勉強時間・部活動の参加有無・1日のスマホ利用時間の3つが、大学入試の合否にどのような影響を及ぼしているかを調べられます。ロジスティック回帰分析は、ExcelやGoogleスプレッドシートなど表計算ソフトでできるので、比較的活用しやすい手法でしょう。

データ分析のおすすめツール5選

ツールを活用すれば、効率的なデータ分析が可能です。

ここでは、データ分析におすすめのツールを5つ紹介します。

Excel

言わずと知れた表計算ソフトExcelは、使い方次第でさまざまなデータ分析が可能です。もちろん、分析手法ごとに専用ツールがあるほうがより効果的な分析ができるでしょう。とはいえ、分析ツールの導入には費用がかかったりセキュリティ面で導入しにくかったりなど障壁があります。

Excelなら、すでに導入済みの企業も多くデータ分析以外にもさまざまな用途で使えるため、仮にこれから導入する場合でも大きな問題はないでしょう。また、作業服販売のワークマンのようにExcelを使った分析で成果を出し、業績を伸ばしている企業もあります。

データ分析ツールの導入が難しい場合やとりあえず分析を試したい場合は、まずはExcelから始めるとよいでしょう。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook（ジュピターノートブック）は、Pythonなどのプログラミング言語をWeb上で記述・実行できるツールです。データ分析に使われることが想定されているツールで、データの可視化などに適しています。

また、対話型のため、前に実行した結果に応じて次の作業を選択可能で、作業履歴として記録されます。Jupyter Notebookはオープンソースのため無料で利用できるため、気軽に使用感を確かめられるのも魅力です。

Tableau

Tableau（タブロー）は、専門知識がなくともデータ加工や分析・レポート作成ができるツールです。数あるツールの中でも操作性の高さや表現のきれいさに特化しており、機能も充実しています。

Tableauは、1ユーザーあたり年間10万円ほどで導入可能です。ある程度費用はかさむものの、データ分析に関する豊富な機能や高いカスタマイズ性などにより、費用対効果は高いでしょう。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BIはマイクロソフトが提供するツールで、データの収集から加工・分析まで効率的に行えます。ExcelやWordなどのオフィスツールをはじめ、さまざまなデータを取り扱えるのがメリットです。

Microsoft Power BIにはAIも使われており、データについて質問するだけで適切なデータを分析しレポートにまとめてくれます。世界的にさまざまな企業で導入されており、無料プランもあるため気軽に使えるのも魅力です。

Domo

Domo（ドーモ）とは、自社が保有するマーケティングデータを簡単に確認できるツールです。リアルタイムの予測分析により、スピーディーに作業を進められます。

また、250種類以上のグラフやダッシュボード、1000以上のデータコネクターなどテンプレートが豊富なのも特徴です。無料のオンラインサポートも使えるほか、30日間の無償トライアルで使用感を試せるのも魅力でしょう。

データ分析のやり方

なかには、どのようにデータ分析を行うのか、イメージが湧かない人もいますよね。

そこで、ここからはデータ分析のやり方を、8つのステップにまとめて紹介します。

ステップ1：データを収集する目的を明確にする

まず、データを収集する目的を明確にしましょう。目的がはっきりしていなければ、せっかく集めたデータも有効に使えません。効率的かつ効果的にデータ分析をするために、データ収集の目的を明らかにする必要があります。

すでに表面化している課題があるなら、その課題から目標を設定するとデータ収集の目的も決めやすいです。現状を把握し、スムーズに分析を進められる準備を整えましょう。

ステップ2：仮説を立て取り組みの優先順位を決める

データ収集の目的がはっきりしたら、仮説を立てたうえで取り組みの優先順位を決めます。

例えば、データ分析の目的が「売上向上」であり、ある商品の売上が落ち込んでいるのが課題だとします。ここで、「季節性の商品のため売れる時期と売れない時期がある」「競合商品が強い」など、商品の売上が伸び悩んでいる原因を仮説としていくつか立てましょう。

いくつか仮説を立てたら、効果が大きいと思われる順に優先順位を決めます。すべての仮説を検証するには多くのリソースが必要となるため、効率的に進めるには優先度の高い順に検証するのがポイントです。

ステップ3：分析計画を策定する

仮説を立てたうえで優先順位を決めたら、データ分析の計画を策定します。具体的には、次の4つを意識するとよいでしょう。

できる限り具体的に計画を立てるのがポイントです。データ収集の方法から分析手段などさまざまな視点で計画を考えましょう。

ステップ4：データを収集する

分析計画を策定したら、データ収集を始めましょう。目的によって収集すべきデータは大きく異なり、データの種類も多岐にわたります。効率的に分析するためにも、やみくもに集めるわけにはいきません。

とはいえ、データを一つひとつ細かくチェックするのは時間や労力を消費します。そのため、このフェーズでは必要だと考えるデータをできる限り多く集めることに注力しましょう。

ステップ5：データを確認する

一通りデータ収集が完了したら、そのデータを確認します。このフェーズでは、収集した多くのデータを確認し、必要なものを抽出しましょう。

一つひとつ細かくチェックするのも重要ですが、ここではあくまでも不要なデータを省くことに注力するのがポイントです。

ステップ6：データを整理する

必要なデータがある程度まとまったら、分析する前に整理しましょう。データを大まかなジャンルごとに分け、分析しやすいようにまとめます。

データを取捨選択したことで取り扱うデータが限られてくるので、ここではできる限り各データを細かくチェックできるとよいでしょう。

ステップ7：データを分析する

データの収集から整理まで完了したら、いよいよデータ分析をします。仮説検証のために適した分析手法を検討しましょう。

なお、データは一様ではないので、データごとに分析手法を検討するのがポイントです。データに合う手法で分析することで、より期待する成果を得やすいでしょう。

ステップ8：分析結果をまとめ施策を作成する

データ分析が完了したら、結果をまとめて施策を作成します。データ分析までに多くのリソースを消費しますが、データは分析して終わりではありません。分析結果をもとに施策を打ち出してはじめて成果につながります。

また、施策を作成し実施したら、必ず効果測定も行いましょう。施策の効果をしっかりと検証することで、より精度の高いマーケティングができるようになります。

データ分析に必要な5つのスキル・知見

データ分析は、特定の資格がなくてもできる仕事です。とはいえ、完全未経験でもできる作業ではなく、一定以上のスキルや知見を備えている必要があります。ここでは、データ分析に必要なスキルや知見を5つ紹介します。

プログラミングスキル

データ分析には、プログラミングスキルが必要です。データの取得や環境の構築・分析にいたるまで、プログラミングスキルがあれば作業を効率化できます。データ分析に活用しやすい言語はいくつかありますが、中でも、次の理由からPythonがおすすめです。

Pythonを活用すれば工程を効率化したうえで精度の高い分析ができるでしょう。

なお、次の記事ではPythonでデータ解析する方法を、メリット・デメリットも交え詳しく解説しているので良ければ参考にしてください。

Pythonでデータ解析をするには！初心者向けにすっきり解説

更新日：2024年5月6日

データベースに関するスキル・知見

データ分析をするには、データベースに関するスキルや知見が重要です。データベースとは、さまざまなデータを集約して保管する「箱」のようなシステムのことで、データの保管や管理・抽出などができます。

効率的にデータ分析をするには、そのデータが格納されているデータベースをスムーズに扱えなければならないでしょう。

ビッグデータに関するスキル・知見

データ分析には、ビッグデータに関するスキルや知見が求められます。ビッグデータとは、全体の把握が困難なほど巨大なデータ群のことです。明確な定義はないものの、「Volume（量）」「Variety（種類）」「Velocity（速度）」の「3つのV」を高レベルで備えているものとされています。

ビッグデータは、情報量が膨大で活用が難しい分、得られる知識や気づきが多いです。だからこそ、データ分析においてはビッグデータに関するスキルや知見も求められます。

統計学の知見

データ分析をするには、統計学の知見も必要です。統計学とは、文字通り統計に関して研究する学問で、データの性質を調べたり手持ちのデータからさらに発展したデータを推測したりします。

データ分析の主な目的は、ビジネスの発展や業績向上です。統計学の知見があれば、同じデータでも視点が変わり、ビジネスのヒントやアイデアがひらめく可能性が高まるでしょう。

コミュニケーション能力

データ分析には、コミュニケーション能力も欠かせません。データ分析を進める過程で、チームメンバーやクライアントなどさまざまな人とコミュニケーションをとる必要があります。

不明点をメンバーや上司に質問したりクライアントの要望を汲み取ったりと、コミュニケーションをとる場面は多いです。そして、自分の考えを正しく伝えるだけでなく、相手の要望を齟齬なく汲み取る能力も必要でしょう。

なお、下の記事では、エンジニアとのコミュニケーションにおける注意点や苦手意識を解消する方法などを解説しているので、ぜひ参考にしてください。

エンジニアにコミュニケーションスキルは必要！苦手、下手な人が即実践できる解消法

更新日：2024年4月29日

データ分析を上手に行う5つのコツ

ここからは、上手にデータ分析を行うコツを、5つにまとめて紹介します。

分析を行う目的を明確化する

データ分析をする際に、分析を行う目的を明確にしましょう。目的が明確でなければ、データや手法などが定まらず時間や労力を無駄に消費してしまいます。

「売上向上のため」「Webサイトのトラフィック向上のため」など、何のために分析をするのかはっきりしていれば、迷うことなく作業を進められるでしょう。

仮説に優先順位をつける

データ分析を進めるうえでいくつか仮説を立てたら、優先順位をつけましょう。仮説の数にもよりますが、すべてを検証するには多くのリソースが必要です。そのため、効果が大きいと思われる順に取り組めるよう、優先順位をつけましょう。

仮説に優先順位をつけていれば、すべて検証せずとも成果が得られる可能性が高まります。

分析するデータの意味を理解する

データ分析の効果を最大化するには、分析するデータの意味を理解しましょう。いくらデータの収集や分析作業を効率化できても、データの意味がわからなければ分析によって得られる成果は小さくなります。

データの意味を理解することで、課題解決のヒントやアイデアがひらめきやすくなるでしょう。

データ分析結果を活用するビジネスについて理解する

データ分析の作業だけでなく、その結果を活用するビジネスについて理解するのが重要です。いくら効率的に分析できても、その結果を活かせなければ意味がありません。

データ分析によって得られた結果やアイデアをどのように活用するか考え、分析に費やしたコストを回収できるようにしましょう。

PDCAの「C」を深堀する

データ分析を上手く行うには、PDCAサイクルのCを深掘りしましょう。PDCAのCは「Check（測定や評価）」を表します。データ分析は、データの測定や評価を徹底することで精度が高まるので、中でもCに注力するとよいでしょう。

とはいえ、もちろんP（計画）D（実行）A（改善）も重要です。PDAもしっかりとこなしつつCに注力して成果をあげましょう。

データ分析を行う際の注意点

効率的にデータ分析を行うには、いくつか注意すべき点があります。より精度の高い分析ができるよう、注意点も確認しましょう。

先入観を持ちすぎない

データ分析をする際は、あまり先入観を持たないようにしましょう。先入観があると客観的な判断がしにくくなり、得られる成果が小さくなる可能性があります。

データは、あくまでも客観的な情報です。データの種類や内容によっては先入観を持ってしまうケースも考えられますが、できる限りフラットな思考をするよう心がけましょう。

データを過大評価しない

データ分析の効果を最大化するには、取り扱うデータを過大評価しないのが重要です。データを過大評価すると、さらによいデータがあったとしても、見つけられないままになってしまうリスクがあります。

多くのデータを取り扱っていると、ときには目的に合致すると思うデータがすぐに見つかる可能性があるでしょう。しかし、より分析の精度を上げるためには、客観的な視点で作業を進め、本当に必要なデータなのか確認する必要があります。

データ分析に関するおすすめ資格7選【国家資格あり】

データ分析は、特別な資格がなくともできる仕事です。とはいえ、専門的な情報に触れる機会も多く、より効率的かつ高品質な分析をするためにも、資格取得がおすすめです。資格を取得することで知識やスキルを体系的に学べるほか、会社によっては資格手当が支給されるケースもあります。

ここでは、データ分析をするうえで取得したいおすすめの資格を7つ紹介します。

基本情報処理技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門ともいえる資格です。ITを活用したサービスやシステムなどを作る人材に必要な知識や技能を身に着けられます。ITエンジニアとしてキャリアをスタートさせるのにふさわしい資格で、基礎を身に着けることで応用力の幅が大きく広がるでしょう。

試験形式はCBT方式で、全国各地の会場で受験できます。通年期間で実施されているため、都合のよい日を選べるほか再挑戦もしやすい資格です。

受験資格	特になし
試験日	随時実施
試験形式	CBT方式
問題数	科目A：60問 科目B：20問
試験時間	科目A：90分 科目B：100分
合格基準点	A・Bともに1,000点満点中600点
合格率	40％前後
学習期間	1～3か月程度
受験費用	7,500円

参考：基本情報技術者試験 – 独立行政法人 情報処理推進機構

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、ITエンジニアとしてさらにステップアップしたい人向けの資格です。基本情報処理技術者試験と比べて応用問題が多く、難易度はさらに上がります。とはいえ、その分ITエンジニアとしての知識やスキルを証明しやすくなるでしょう。

試験は毎年春と秋に実施され、試験形式は選択式と記述式です。基本情報処理技術者試験に合格したら、キャリアアップのためにも応用情報技術者試験を受験するとよいでしょう。

受験資格	特になし
試験日	4月第3日曜日10月第2日曜日
試験形式	多肢選択式・記述式
問題数	午前：80問 午後：5問
試験時間	午前：150分 午後：150分
合格基準点	午前・午後ともに100点満点中60点
合格率	20％前後
学習期間	6か月～1年程度
受験費用	7,500円

参考：応用情報技術者試験 – 独立行政法人情報処理推進機構

統計士・データ解析士

統計士・データ解析士は、統計に関して専門的な知識やスキルを有していることを示す資格です。統計士は現代統計実務講座を、データ解析士は多変量解析実務講座を受講し終末試験に合格（データ解析士は修了後に認定試験に合格）すると取得できます。

いずれも文部科学省が認定している講座・資格であり、統計について高いレベルで学習できます。講座の修了や試験合格は簡単ではありませんが、データ分析のスキルをつけるにはおすすめの資格です。

受験資格	統計士：現代統計実務講座を受講 データ解析士：多変量解析実務講座を受講
試験日	講座による
試験形式	講座による
問題数	講座による
試験時間	講座による
合格基準点	講座による
合格率	講座による
学習期間（受講期間）	現代統計実務講座：8～最大12か月 多変量解析実務講座：4～最大8か月
受験費用	入学金：5,000円 受講料54,800円（現代統計実務講座） 49,500円（多変量解析実務講座）

参考：統計士・データ解析士 – 一般財団法人 実務教育研究所

Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、プログラミング言語「Python」について体系的に学べる資格です。データ分析にはプログラミングスキルが求められますが、中でもPythonは活用しやすい言語として知られています。Python3 エンジニア認定データ分析試験に合格すると、データ分析に関して一定以上の知識・スキルがあることをアピールしやすくなるでしょう。

試験形式はCBT方式で随時実施しており、合格率はかなり高いです。学習スケジュールも立てやすいため、これからデータ分析やプログラミングを学びたい人にぴったりでしょう。

受験資格	特になし
試験日	随時実施
試験形式	CBT方式
問題数	40問
試験時間	60分
合格基準点	70％
合格率	80％前後
学習期間	1～2ヶ月程度
受験費用	一般：11,000円 学割：5,500円

参考：Python3 エンジニア認定データ分析試験 – 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、その名の通りデータベースに関して専門知識やスキルを身に着けられる資格です。応用情報技術者試験よりもさらにハイレベルの資格で、取得すればデータベースの専門家として市場価値を大きく上げられるでしょう。

試験は年1回で、午前・午後ともに2試験ずつ、計4試験に分けて実施されます。合格率は15％前後とかなり低く、取得難易度はかなり高いです。とはいえ、その分自身のキャリアアップにつなげやすい資格なので、応用情報技術者試験に合格した後に取得を目指すのがおすすめでしょう。

受験資格	特になし
試験日	10月第3日曜日
試験形式	多肢選択式・記述式
問題数	午前Ⅰ：30問 午前Ⅱ：25問 午後Ⅰ：2問 午後Ⅱ：1問
試験時間	午前Ⅰ：50分 午前Ⅱ：40分 午後Ⅰ：90分 午後Ⅱ：120分
合格基準点	それぞれ100点満点中60点
合格率	15％前後
学習期間	6か月～1年
受験費用	7,500円

参考：データベーススペシャリスト試験 – 情報処理推進機構

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関する知識やスキルを身に着けられる資格です。オープンソースデータベースとは、ソースコードがWeb上で公開されているデータベースのことで、無料で使えるものも多いです。

オープンソースデータベースに関しての基礎的な知識を身に着けることで、データ分析もしやすくなるでしょう。特に、OSS-DB技術者認定試験はCBT方式で随時実施しており、合格率も高めの試験です。ある程度の学習期間は必要ですが、これからデータ分析に携わる初学者でも取得を目指しやすいでしょう。

受験資格	特になし
試験日	随時実施
試験形式	CBT方式
問題数	Silver：50問 Gold：30問
試験時間	85分
合格基準点	Silver：64点 Gold：70点
合格率	Silver：70％前後 Gold：60％前後
学習期間	Silver：3～6か月程度 Gold：6か月～1年程度
受験費用	16,500円

参考：OSS-DB技術者認定試験 – LPI JAPAN

オラクルマスター

オラクルマスターは、データベースに関する知識やスキルを身に着けられる資格です。数あるデータベースの中でも世界トップクラスのシェアを誇る「Oracle Database」に関して学べるため、データ分析において役立つ場面は多いでしょう。

オラクルマスターは、レベル別にBronze・Silver・Gold・Platinumの4つのグレードに分かれているのが特徴です。もっとも難易度が低いBronzeから受験でき、徐々にグレードを上げられます。最高難度のPlatinumまで到達するのはかなり難しいですが、データ分析に携わるのであればぜひ取得を目指したい資格でしょう。

受験資格	Bronze：特になし Silver以降：下位資格認定（旧バージョン含む）
試験日	Bronze～Gold：随時実施 Platinum：10月・12月（2023年）
試験形式	CBT方式
問題数	Bronze：70問 Silver：90問 Gold：85問 Platinum：要確認
試験時間	Bronze：120分 Silver：150分 Gold：150分 Platinum実技試験：9:30～17:30（2日間）移行試験：9:30～17:30（1日のみ）
合格基準点	Bronze：65％ Silver：60％ Gold：57％ Platinum：要確認
合格率	非公開
学習期間	Bronze～Gold：2か月程度 Platinum：6か月～1年程度
受験費用	Bronze～Gold：37,730円 Platinum：231,000円（実技・移行別）

参考：ORACLE MASTER Portal – Oracle University Japan

データ分析の勉強方法

ここからは、データ分析の勉強方法を、5つの手順にまとめて紹介します。

1.データ分析を学ぶ理由を明確にする

データ分析の学習を始める前に、データ分析を学ぶ理由を明確にしましょう。データ分析は専門的な内容に触れることも多く、「なんとなく」ではモチベーションの維持が難しいです。

なぜデータ分析を学ぶ必要があるのかじっくり考え、具体的な目標を立てるようにしましょう。目標があることでモチベーションを維持しやすく、長期的に学習を続けられるようになります。

2.書籍やYoutubeなどで情報収集をする

データ分析を学ぶ理由を明確にしたら、書籍やYouTubeなどで情報収集をしましょう。どの程度のレベルで知識やスキルを身に着けたいかはっきりしていれば、情報収集も効率的にできます。

無料で使えるWeb検索やYouTubeのほか、書籍読み放題のサブスクに加入するなど、さまざまな方法を駆使することで無駄なく必要な情報を得られるでしょう。

3.ツールを選ぶ

情報収集をしたら、データ分析に使うツールを選びましょう。データ分析に使えるツールは無料・有料問わず多いですが、はじめのうちは無料で使えるものがおすすめです。

なかでも、Excelは無料かつ簡単に使えるうえに、さまざまな手法に活用できます。無料で使いやすいものから使い始め、徐々にツールを使い分けられるようにするとよいでしょう。

4.実践する

ツール選定が済んだら、どんどん実践しましょう。データ分析は、データや手法・分析に関しての知識をつけるだけでなく、実践することが重要です。

いくら知識があっても、実際の仕事で活用できなければ効果的な分析はできません。さまざまな分析手法などを実践し、PDCAサイクルを回しながらスキルを習得しましょう。

5.オンラインスクールで体系的に学ぶ

独学でのデータ分析学習は、費用をかけずに自分のペースで続けられる点で魅力的ですが、中には不明点をその場で解決できないことなどから、挫折してしまう人も少なくありません。データ分析の知識を挫折せずに最短経路で習得する上では、独学ではなくオンラインスクールを活用した学習もおすすめです。

スクールではデータ分析に必要な知識やスキルを、レベルに合わせて体系的に学習できます。また、プロのエンジニアに直接質問できるケースも多く、学習のモチベーションも維持しやすいでしょう。

次の記事では、データサイエンスが学べるおすすめのオンラインスクールを紹介しているので、あわせて参考にしてください。

【2024年7月最新】データサイエンスが学べる社会人向けスクールおすすめ12選

更新日：2024年7月25日

データ分析が活かせる3つの職業

ここからは、データ分析の知識やスキルが活かせる職業を3つ紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、主にビッグデータから必要な情報を抽出し分析する職業です。まさに、データ分析を専門的に行う職業で、データ分析業務の経験や資格をそのまま活かせるでしょう。

データサイエンティストは、さまざまな手法や角度でデータを分析し、企業の課題解決や戦略立案などをサポートするケースもあります。データサイエンティストになるために特別な資格は不要ですが、データ分析でキャリアアップを狙うのであれば積極的に目指したい職業でしょう。

データアナリスト

データアナリストとは、データ分析したうえで仮説を立て、合理的判断をもとに顧客の課題解決をサポートする職業です。データ分析のプロフェッショナルといえる職業で、データ分析に関して幅広い知識やスキルが求められます。

データサイエンティストはデータの抽出がメインであるのに対し、データアナリストは主に抽出したデータの活用がメインです。顧客の課題解決策を提案することも多く、データ分析に関する知識やスキルのほか、コミュニケーション能力も重要な職業でしょう。

Webマーケター

Webマーケターとは、Web全般のマーケティングにかかわる職業です。Web広告やSNSなど、さまざまなツールを活用し戦略の立案や課題解決策の提案などを行います。

Webマーケターには、Webマーケティングに関する幅広い知識やスキルが求められます。そして、さまざまなデータに触れる機会も多いため、データ分析力も重要です。データサイエンティストやデータアナリストほど専門的な業務をしなくとも、データ分析能力を活かしやすい職業でしょう。

データ分析に関するよくある質問

最後に、データ分析に関するよくある質問へまとめて回答します。

データ分析に興味があるものの、疑問点が多い人もいるでしょう。ここでは、データ分析に関するよくある質問を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

Pythonのデータ分析を練習する方法とは？

Pythonのデータ分析を練習する方法は、主に次の4つです。

無料・有料問わずPythonを学習できる方法は多いです。自分に合う方法を見つけ、効率的にデータ分析を練習しましょう。なお、次の記事ではPythonでデータ分析を練習する方法に加え、成果を出すポイントやおすすめのライブラリを紹介しているので、あわせて参考にしてください。

Pythonのデータ分析を練習する方法4選　成果を出すコツまで紹介

更新日：2023年5月18日

未経験からでもデータ分析はできる？

未経験からでもデータ分析はできます。とはいえ、効率的かつ精度の高い分析をするには、高いレベルの知識やスキルが必要です。

特に、データ分析に関する資格は、国家資格を含み数多くあります。未経験からデータ分析をするためには、知識やスキルの客観的な証明になる資格取得を目指すとよいでしょう。

データ分析を学ぶとどんな企業に就職・転職できる？

主にIT関連の企業に就職・転職できます。データ分析はさまざまな業種で注目されていますが、ツールやデータベースを扱うケースが多く、関連資格もIT系のものがほとんどです。そのため、IT系業種への就職や転職を検討している人には特におすすめでしょう。

データ分析の欠点は何ですか？

専門的な知識やスキルが必要で、コストがかかる点です。データ分析は未経験からでもできる仕事ですが、より効率的に精度の高い分析をするには、専門知識や応用力など高い能力が求められます。

また、専門性が高くなるにつれて業務が属人化しやすい点にも注意が必要です。

データ分析を学習してキャリアアップした人の事例

データ分析は、IT系業種をはじめ、さまざまな業種・企業で活用できます。ここでは、データ分析を学習してキャリアアップした人の事例を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

知識ゼロからWebマーケティング職に転職したあやのさん

あやのさんは、知識ゼロからプログラミング学習をスタートし、医療系のIT企業に転職した人です。製薬会社で営業をしていた際、無駄な業務の多さに疑問を抱いていました。そんな中、業務自動化に関する本を読んだことがきっかけで、プログラミング学習を始めます。

はじめのうちは独学でしたが、限界を感じスクールでの学習を決意しました。侍エンジニアにて48週間の長期コースで学び、現在はデータサイエンティストを目指して医療系のIT企業で活躍しています。

→ あやのさんが医療系のIT企業へ転職するまでの経緯を詳しく見る

データ分析職で転職に成功した山内さん

山内さんは、第一志望のデータ分析職への転職を果たした人です。大学でデータ分析を学んだ経験があり、昨今のAIブームもあいまって、より本格的に学ぼうとプログラミング学習を始めました。

はじめこそ独学でしたが、一つひとつ理解するのに時間がかかっていました。そこで、専門家のアドバイスがほしいと思い、侍エンジニアでの学習を決意します。学習から転職までの徹底したサポートの甲斐あって、第一志望だったデータ分析職へ転職を成功させました。

→ 山内さんがデータ分析職で転職するまでの経緯を詳しく見る

まとめ

この記事では、データ分析の手法やツール、必要なスキルやおすすめの資格などを解説しました。データ分析はビジネスの発展のために重要で、手法やツールが数多くあることがわかりましたね。データ分析の主な手法は、次の9つです。

侍エンジニアでは、データサイエンティストを目指せる「データサイエンスコース」をご用意しています。プロのエンジニアによるマンツーマン指導で、徹底した転職サポートまで受けられます。無料カウンセリングも実施しているので、気になる人はぜひ無料カウンセリングにお越しください。