データ分析の勉強方法3つ！具体的な学習手順も紹介

データ分析に興味はあるものの、どんな手順で勉強すればいいのかわからない人は多いですよね。

また、そもそも何を学べばいいのかがあいまいな人もいるはず。

そこで、この記事では学習内容や具体的な学習手順も交え、データ分析の勉強方法を紹介します。データ分析の勉強難度やスキルを習得することでつける職業も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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データ分析の主な勉強内容

はじめに、データ分析の主な勉強内容を、6つにまとめて解説します。

統計学の基礎知識

統計学は、保有データの内容や特徴を分析・調査し将来の傾向を予測する学問です。なお、ここでいう統計学の基礎知識とは次の内容を指しています。

学習内容	具体的な学習項目
統計的アプローチによる問題解決の方法	目的に応じたデータ収集、適切な手法選択、統計的な問題解決のPDCA(PPDAC)サイクル
データの種類	量的・質的データ
標本調査	母集団と標本、無作為抽出、世論調査
統計グラフ	ドットプロット、絵グラフ、棒グラフ など
データの要約(代表値)	平均値、中央値、最頻値
時間的・空間的データ	時系列データ、折れ線グラフ、増減率、指数、移動平均 など

データ分析では、統計学を含むさまざまな手法を活用します。なかでも、統計学は分析の過程を把握する上で重要な知識です。

データの収集・整理方法

データ分析には、大量のデータを利用します。そのため、データ収集に関する知識やスキルが必要です。

主なデータ収集方法は次のとおりです。

なお、収集したデータはそのまま分析に利用できるわけではありません。

データの中には欠損値や外れ値という異常データが含まれていることがあります。そのような値を除外することにより、より正確なデータ分析が可能となるのです。

また、データの取得元によっては、形式や粒度が統一されていないことも少なくありません。そのため、データ分析がしやすい形に整形するスキルも、データ分析に必要です。

分析に用いるプログラミング言語の基礎

実際のデータは、プログラミング言語を用いて分析します。

データ分析を行うには、次のようなプログラミング言語の基礎やライブラリに関する知識が不可欠です。

プログラミング言語	データ分析関連のライブラリ
Python	・Pandas ・Numpy ・Matplotlib
R	・dplyr ・ggplot2

Pythonは、データ分析関連のライブラリが豊富という特徴を有しています。昨今では、機械学習やAI開発に利用されている人気の言語です。また、Rは統計やデータ分析に特化した言語であり、データの可視化などもできます。

なお、初心者が独学でプログラミング言語やライブラリを習得するのは、やや難度が高い点には注意が必要です。

分析手法の理解

データ分析に関するプログラミング言語やライブラリを学習したら、データ分析手法についても学習しましょう。

ひとことで「データ分析」といっても、次のようにその手法はさまざまです。

たくさんのデータ分析手法を理解すれば、それぞれの課題に対して適切な手法を選択できるようになります。その結果、より意味がある分析や効率的な分析が可能となるのです。

なお、次の記事ではデータ分析手法について詳細を解説しています。是非、参考にしてください。

データ分析の手法10選！種類ややり方、注意点も紹介

更新日：2024年4月1日

分析に使うツールの扱い方

効率的なデータ分析を行うには、次のような分析に利用するツールの扱い方も学習する必要があります。

ツール名	特徴
Microsoft Excel	言わずと知れたMicrosoftの表計算ソフト
Google Sheets	Googleが提供する表計算ソフト
Looker Studio	800以上のシステムと連携可能
Power BI	Microsoft社製の本格的なBIツール
OpenRefine	オープンソースのデータ処理ツール

分析ツールを活用すれば、大量に存在するデータをわかりやすく可視化してくれます。また、ツールによってはデータ分析自体の機能も有しているのが特徴です。

機械学習の基礎知識

機械学習に関する基礎知識も、データ分析に重要な要素です。

機械学習は大きく次の2つに分けられます。

教師あり学習は、あらかじめ準備した「データ」と「正解」を用意して、コンピュータに学習させます。一方で教師なし学習は「正解」を与えず「データ」のみをコンピュータに学習させるのが特徴です。

また、線形回帰やランダムフォレストなどの基本的なアルゴリズムに関する知識をはじめ、データ同士の類似度に基づいて分類していく「クラスタリング」といった手法なども学習する必要があります。

データ分析を勉強する3つの方法

ここからは、データ分析を勉強する方法を、3つにまとめて紹介します。

方法1：本・書籍で学ぶ

データ分析は本や書籍でも学べます。

本や書籍でデータ分析を学ぶメリット	・データ分析を体系的に学べる ・コストを抑えられる ・いつでも好きな時に学習できる
本や書籍でデータ分析を学ぶデメリット	・テキストやイラストでの説明であるため、理解度が深まりにくい ・不明点などを解決しづらい (解決できないこともある)

本や書籍は、データ分析に関する知識を体系的に学べます。また、インターネット環境がなくても好きな時に学習できる点、ほかの方法と比較すると費用が割安な点がメリットです。

一方でテキストやイラストなどでの説明を読み解くしかないため理解度が深まりにくい点、基本的に独学となるため不明点が発生すると解決に時間を要する点はデメリットといえます。

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方法2：学習サイトで学ぶ

学習サイトも、データ分析を勉強する方法の1つです。

学習サイトでデータ分析を学ぶメリット・デメリットは次のとおりです。

学習サイトでデータ分析を学ぶメリット	・動画をはじめアウトプットしながら学べるコンテンツが多い ・比較的コストが安価 ・いつでも好きな時に学習できる ※スマホ対応している場合
学習サイトでデータ分析を学ぶデメリット	・不明点などを解決しづらい ・モチベーションを維持しづらい

学習サイトでは、動画をはじめ実際に手を動かしながらデータ分析に関する知識を学べます。そのため、理解度が深まりやすい点が最大の特徴です。さらに、学習にかかるコストも比較的安価な点、スマホ対応している学習サイトであれば移動時間などのスキマ時間を活用できる点がメリットといえます。

一方でデメリットとしては、学習サイトは基本的に自学がベースとなるため、不明点などを解決しづらい点やモチベーション維持に苦労する点があげられます。

なお、一部学習サイトではSAMURAI TERAKOYA（侍テラコヤ）のように、現役エンジニアによるレッスンや質問対応を行ってくれるところもあります。学習サイトを選ぶときは、学習内容はもちろん、サポート内容も確認しましょう。

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方法3：スクール・講座で学ぶ

データ分析は、プログラミングスクールや講座を受講することでも勉強できます。

スクールや講座でデータ分析を学ぶメリット	・現役データサイエンティストやエンジニアによる実践的な指導を受けられる ・未経験者でもデータサイエンティストを目指せるカリキュラムで学べる ・学習や就業に関するサポートが充実している
スクールや講座でデータ分析を学ぶデメリット	・受講料が高額 ・学習に時間がかかる

スクールや講座は、現役データサイエンティストや現役エンジニアがレッスンを担当してくれるところが多いため、実践的なスキルを効率的に習得可能です。また、カリキュラムは未経験者を対象としているため、データ分析の経験がない人でも、段階的にステップアップしながら学び進められます。

さらに、学習や就業に関するサポートが充実しているため、最後まで挫折することなく修了を目指せる点、データサイエンティストやエンジニアとして就業が目指せる点もメリットの1つです。

一方でデメリットとしては、他の学習方法と比較すると受講料が高額となる点、修了までに時間がかかる点がデメリットといえます。なお、スクールによっては受講料の最大70%が支給される給付金支給制度や独自の割引制度を提供しているところもあります。お得に通える方法もあるので、ぜひチェックしてください。

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データ分析が学べる勉強本おすすめ5選

ここでは、データ分析が学べるおすすめの勉強本を5冊紹介します。

問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

「問題解決の最初の一歩 データ分析の教室」は、Excelによるデータ分析を学びたい人におすすめの1冊です。

この本はパン屋さんの経営をテーマとして、実践的かつ手軽なデータ分析方法を学べます。専門用語の解説や手法の説明といった形式ばった内容ではなく、二人の登場人物が織りなす会話をベースに学習できるため、活字が苦手な人でも、楽しみながらデータ分析を習得可能な点が特徴の1つです。さらに、Excelに関する設定なども豊富な図でわかりやすく解説しているため、実際の操作をアウトプットしながら理解できます。

経営に関する数字を管理したい人、身近なツールであるExcelですぐにデータ分析をはじめたい人はチェックしましょう。

本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門」は、ソシム社が出版する「データサイエンスシリーズ」の1冊です。こちらはシリーズで累計10万部を突破しており高い人気を集めています。

データ分析に用いられる「分析モデル」をメインテーマとして扱っており、次のような分析手法を初心者向けに分かりやすく解説しているのが特徴といえます。

全21章468ページという充実したボリュームに加えてオールカラーである本書は、実践的なデータ分析を学びたい人におすすめです。

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

「データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門」は、先ほど紹介したソシム社が出版する「データサイエンスシリーズ」の1冊です。

前述したとおり、本格的なデータ分析に取り組むためには統計学の基礎知識が必要となります。この本では、データ分析に必要となる統計学をテーマとしており、次の内容を学べます。

一般的な統計学の書籍は数式が多めであるため、初心者が内容を理解するのに苦労しがちです。一方でこの書籍は図を多用しているため、これまでデータ分析を学習した経験がない人も最後まで読み進められます。

統計学の本質を理解したい人には、おすすめの1冊です。

分析者のためのデータ解釈学入門

「分析者のためのデータ解釈学入門」もソシム社が出版する「データサイエンスシリーズ」の1冊です。

質が高いデータ分析を行うためには、最適なデータ分析手法はもちろん、データの扱い方や解釈が重要となります。この書籍では、データ分析手法をはじめとして、次の内容を学べます。

「データサイエンスシリーズ」の特徴である図や例を多用した説明により、データ分析の知識がない初心者でも問題なく学習できるのが特徴といえます。

データの収集および整理に関する技術を習得したい人におすすめです。

Python実践データ分析100本ノック 第2版

「Python 実践データ分析 100本ノック 第2版」は、Pythonによるデータ分析に特化した1冊です。

一般的なデータ分析本は「ダーティデータ(そのまま利用することができないデータ)」を扱うことが少なく、ある程度整ったデータを前提として説明が進みます。一方でこちらの本は「リアルなデータ分析」にこだわっており「ダーティデータ」が存在することを前提とした解説となっているため、実践的なスキルを習得可能です。

といった現場で必要なノウハウを「100本ノック」でアウトプットしながら学習を進められる点が特徴といえます。

Pythonによるデータ分析にチャレンジしたい人におすすめです。

次の記事では初心者におすすめしたいデータ分析本を解説しています。ぜひ、参考にしてください。

初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】

更新日：2024年3月29日

データ分析が学べる勉強サイトおすすめ4選

ここからは、データ分析が学べるおすすめの勉強サイトを4つ紹介します。

SAMURAI TERAKOYA（侍テラコヤ）

「侍テラコヤ」は、無料でデータ分析が学べる勉強サイトです。

同スクールのフリープランでは、一部教材や学習ログに加えて、過去の受講生によるQ&Aを閲覧できます。一般的な勉強サイトは独学で学ぶところも少なくありませんが、侍テラコヤはスムーズに学習を進められる点が特徴の1つです。

なお、データ分析を勉強したい人には「データサイエンスコース」がおすすめです。

本コースでは次の内容を学習できます。

さらに、データ分析のコンペに参加したり、最終的に学習内容をブログにまとめるなど、さまざまな経験も積めるため実践的なスキルを習得可能です。

さらに、月額2,980円からの有料プランでは、現役エンジニアと月1回以上のオンラインレッスンや回答率100%のQ&A掲示板など、学習をすすめるためのサポートが充実しています。そのため、1人でも挫折しにくいのが特徴です。

そのほかにも、100種類以上の教材が学習し放題であったり、プランによっては実践的な課題も提出されるため、さまざまなスキルを効率的に身につけられます。

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データサイエンス・スクール 統計力向上サイト

「データサイエンス・スクール 統計力向上サイト」は、総務省統計局が2014年に開設した勉強サイトです。

昨今、膨大な統計データをビジネスに活用できる「データサイエンススキル」を持った人材の需要が高まっています。この勉強サイトは、そのような人材の育成を目的としています。コンテンツは主に次の6つで構成されています。

データ分析に関する知識はもちろん、ビジネスシーンでデータ分析を活用している人の実例や実力確認問題など、幅広い内容を網羅しているのが特徴です。

無料で利用できるため、データ分析の概要を掴みたい人にはおすすめの勉強サイトといえます。

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paizaラーニング

「paizaラーニング」は、1本3分の動画でデータ分析を学べる勉強サイトです。

勉強サイトによっては環境構築からスタートするところも少なくありません。しかし、初心者にとって環境構築は難度が高く、挫折する要因の1つといえます。paizaラーニングは、Webブラウザがあればすぐに勉強をスタート可能です。また、不明点は現役エンジニアに質問できるため、効率的に学習を進められる点も特徴といえます。

なお、paizaラーニングはデータ分析関連として、下記2レッスンを提供しています。

いずれもPythonのデータ分析関連ライブラリであるPandasをはじめに、MatplotlibやSeabornなどのスキルを習得可能です。

すきま時間でデータ分析を学びたい人にはおすすめしたい勉強サイトの1つといえます。

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Udemy

「Udemy」は、さまざまなテーマを動画で学べる勉強サイトです。

Udemyには21万を超えるコースが用意されており、世界で1万5,000を超える企業と何百万人というユーザーが利用しています。Udemy Businessという法人向けサイトも提供しており、日経225登録企業の50%以上が利用するなど、豊富な実績が特徴の勉強サイトです。

データ分析に関して、Udemyは全部で915レッスン提供しています。各レッスンは評価(五つ星)やレベルなどで検索可能なため、初心者が視聴したいものをすぐにチェック可能です。

なお、Udemyは各レッスン毎に異なる価格が設定されており、買い切り型となっています。中には通常2〜3万円するレッスンもありますが、時々セールを開催しており、大幅な割引価格で利用できるため、普段からチェックしておきましょう。

データ分析関連の特定分野に関するスキルを身につけたい人にはおすすめです。

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データ分析が勉強できるおすすめスクール・講座5選

ここでは、データ分析が勉強できるおすすめのスクールを5校紹介します。

SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）

「侍エンジニア」は、月額分割4,098円から学べるオンラインプログラミングスクールです。

同スクールは現役エンジニアが講師によるマンツーマンレッスンを受けられます。また、1人ひとりの目的にあわせてカリキュラムをオーダーメイドしてくれる点も特徴の1つです。さらに、疑問点をいつでも質問できるQ&Aサービスや学習の悩みや不安を相談可能な学習コーチなど、サポートが充実しています。

侍エンジニアのデータサイエンスコースでは、データ分析の基礎からはじまり、Pandasなどのライブラリに関する実践的なスキルを習得可能です。Kaggleなどのコンテストに参加したり、学んだ内容をレポートへまとめるなど、ほかのスクールにはないユニークな取り組みも数多く実施しています。

なお、このコースは受講料の最大70%が割引となる給付金制度の対象に認定されているため、お得に学べる点も注目したいポイントの1つです。

手厚いサポートにより、実践的なスキルを習得したい人にはおすすめです。

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キカガク

「キカガク」は、AIやデータサイエンスに特化したオンラインスクールです。

同スクールは累計850社を超える企業に対して研修を実施してきた実績を有しています。1,500以上のコンテンツや130時間以上の講座は、実務で必要とされる実践的な内容となっているため、効率的にデータ分析を学べるのが特徴です。

キカガクの「データサイエンス実践コース」では、データ分析に必要となる統計や数学の知識を体系的に学べます。実データを利用して、課題特定や仮説検証をはじめ、分析やレポーティングまで一貫して学習するため、現場でも活用できるレベルのスキルを習得できます。

実務レベルのデータ分析スキルを身につけたい人にはおすすめです。

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datamix（データミックス）

「datamix（データミックス）」は、年間2,200名の社会人が受講するデータサイエンススクールです。

データサイエンスをテーマとしたスクールは少なくありませんが、同スクールは「いかにビジネス課題の解決を主導できるか」に重きを置いています。そのため、ただ統計学などの分析手法を学ぶだけではなく、学んだ内容をビジネスへ応用できる力が身に付く点が特徴です。

また、datamix（データミックス）はアウトプットにもこだわりをもっています。自分でコードをかきながら課題や宿題を進めるため「わかる」から「できる」を目指せる点も、おすすめしたい理由の1つです。

そのほか、質問のしやすさを考慮した少人数制クラスや、実際のビジネス課題をテーマとした最終課題など、学習環境や内容が充実しているスクールといえます。

データ分析をビジネスに活かしたい人には、datamix（データミックス）がおすすめです。

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東大データサイエンススクール

「東大データサイエンススクール」は、その名前のとおり東京大学が運営するデータサイエンススクールです。

同スクールは日本でも最高の頭脳を持つ東大講師陣による講義を受けられます。カリキュラムも、実際に東京大学で構築されたものを利用するため、質が高い点が特徴です。なお、現在東大データサイエンススクールでは、下記5つのコースを提供しています。

なお、東大データサイエンススクールは上記コースのほかに単体の講座も受講可能です。そのため「統計学だけを学びたい」や「データサイエンス入門レベルの知識を身につけたい」という学び方もできます。

データ分析の本質を理解し、高いデータ活用力を身につけたい人にはおすすめです。

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Data Science Academy（データサイエンスアカデミー）

「Data Science Academy（データサイエンスアカデミー）」は、初心者に優しいデータサイエンススクールです。

同スクールは初心者でも98%の人がコースを修了しています。その理由の1つは、プロフェッショナルな講師陣による丁寧な指導です。10年以上にわたりデータ分析の実務に対応している講師や、現役データサイエンティストとして活躍している講師など、質の高い講義を受けられるのが特徴といえます。

また、カリキュラムについてもPythonやSQLをはじめ、統計学や応用知識まで最適な順序で学び進められるため、効率的にデータ分析を理解できる点も魅力です。

最短ルートでデータ分析を学びたい人にはおすすめしたいスクールの1つといえます。

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なお、次の記事では上記を含めデータ分析が学べるおすすめのプログラミングスクールを紹介しているので、良ろしければ参考にしてください。

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11選【2024年版】

更新日：2024年4月26日

効率よくデータ分析を勉強する3つのポイント

ここからは、効率よくデータ分析を勉強するポイントを、3つにまとめて解説します。

勉強する目的を明確にしておく

効率よくデータ分析を勉強するために、目的を明確にしておきましょう。

ひとことで「データ分析」といっても、スクールやコースによって学べる内容や修了時に目指せる姿は異なります。「Excelでできる簡単なデータ分析方法を知りたい」という人もいれば「Pythonでデータ分析を自動化したい」という目的を持つ人もいるはずです。

データ分析を学んで何をしたいのか、どのような課題を解決したいのかなどあらかじめ自分が勉強する目的を明確にしておけば、自分が目指す姿を効率的に学べるスクールやコースを選択できます。

難度が易しい手法から学ぶ

難度が易しい手法から学ぶことも、効率よい学習を実現するポイントの1つです。

現在、さまざまなデータ分析手法が存在しています。それらの手法は、難度が低いものや高いものがあるのです。しかし、初心者が最初に難度が高いデータ分析手法を理解するのは、かなり難しいといえます。最悪の場合、不明点を解決できず学習に挫折するリスクが高まってしまいます。

そのような事態を防ぐためにも難度が易しい手法から学び、段階的にデータ分析を身につけていきましょう。

なお、おすすめの勉強順序は次のとおりです。

分析の補助ツールを活用する

効率よくデータ分析を勉強できるよう、先にて紹介した下記のような補助ツールを活用しましょう。

BIツールを利用すると、自社内に存在する膨大なデータを元に、さまざまなデータ分析を簡単に実行可能です。また、BIツールの中にはワンクリックでレポーティングできるものもあるため、分析結果をすぐに確認できる点も嬉しいポイントといえます。

補助ツールを活用して、効率的なデータ分析を実現しましょう。

データ分析を勉強して就ける代表的な職業

ここからは、データ分析を勉強して就ける代表的な職業を、3つにまとめて紹介します。

データアナリスト

データアナリストは、収集した膨大なデータを実際に分析します。具体的な業務は次のとおりです。

転職情報サイトである求人ボックスによれば、データアナリストの平均年収は699万円です(※1)。なお、データサイエンティストと比較すると、就職の難度はやや低めといえます。

知的好奇心が強い人、細かい作業が好きな人にはおすすめの職種です。

※1：求人ボックス

データサイエンティスト

データサイエンティストは、主に機械学習におけるモデル作成などデータサイエンス領域を担当します。具体的な業務は次のとおりです。

求人ボックスによれば、データサイエンティストの平均年収は698万円とのことです(※2)。

データアナリストとデータサイエンティストは、ビッグデータをビジネスに活用するという業務が共通点といえます。なお、実際の現場では2つの職種を明確に分ける定義はなく、企業によって重複する業務が多いケースも少なくありません。

※2：求人ボックス

リサーチャー

リサーチャーは、企業で商品やサービスを開発・販売する前の市場調査を担当します。

求人ボックスによれば、リサーチャーの平均年収は620万円とのことです(※3)。

リサーチャーはマーケティング職の1つに分類されることが多いため、データアナリストやデータサイエンティストと比較すると、データ分析力はもちろん、高いマーケティング力を求められる点が特徴といえます。

※3：求人ボックス

データ分析の仕事にまつわるFAQ

最後に、データ分析の仕事によくある質問へまとめて回答します。

文系でもデータ分析を仕事にできますか？

文系でもデータ分析関連の職種に就くことは可能です。

データ分析の仕事は、スキルさえ習得できれば文系出身の人でも問題なく活躍できます。実際の求人案件でも理系や文系などを応募条件にしているケースはほとんどありません。しかし、一方で統計学や数学の知識は必須となるため、理系の方がデータ分析関連の職種に就きやすいのは事実です。

重要なことは文系や理系などを理由に諦めるのではなく、目標に向かって前向きにチャレンジする姿勢で臨むようにしましょう。

データ分析の仕事はきついですか？

人によってデータ分析の仕事はきついと感じることがあります。きついと感じる主な理由は次のとおりです。

しかし「きつい」と感じるポイントは個人差が大きく、誰にとってもそうとは限りません。実際に「データ分析の仕事が面白い」あるいは「やりがいがある」と感じる人も多いのです。とくに自分が行ったデータ分析がビジネスで役に立った時は大きな達成感を得られます。

このようにきついと感じるかどうかは本人次第であるため、自己分析を参考に判断しましょう。

まとめ

今回は、データ分析の主な勉強内容や勉強方法をはじめ、効率よく勉強するためのポイントなどを解説しました。

昨今、データの重要性は高まっており、ビジネスへの活用が求められています。そのような中でデータ分析関連のスキルを身につけたいという人も増加している状況です。

実際にデータ分析関連の職種であるデータアナリストやデータサイエンティストは、将来性が高く高年収を期待できるため人気の職種といえます。

一方でデータ分析を行うためには、さまざまなスキルが必要です。独学や学習サイトで学ぶことも可能ですが、より短期間で効率的に学習したい人はスクールの利用をご検討ください。