データ分析の仕事とは？データ分析に向いている人の特徴も紹介

データ分析の仕事は、大きく分けて3種類に分類できます。

分析者

分析者とは、データを分析するロジックやモデルを構築する仕事です。分析者は、データ分析の対象となるものを、適切なロジックで処理していきます。例えば、人工知能（AI）の技術を用いて、画像認識や自然言語処理などの機能を開発するAIエンジニアや、ビジネスや社会の課題を解決するために、データを分析し、予測や最適化などのモデルを構築するデータサイエンティストなどが分析者の代表的な職種です。

技術者

技術者とは、データの収集や加工・処理を行う仕事で、データエンジニアがその一例です。技術者は分析者が分析を行うためのデータを作る仕事だと言えます。

コンサルタント

コンサルタントとは、データ分析の結果をもとに、クライアントに解決策を提案する仕事です。データを使って、クライアントのビジネスやサービスの改善や最適化を行うデータコンサルタントや、クライアントの商品やサービスの販売促進やブランディングを行うデータマーケターなどがこのカテゴリーに該当します。

データ分析に関わる仕事は様々あります。ここでは上で挙げた3つの種類の仕事について、代表的なものを8つ紹介します。

研究者

研究者とは、様々な現象や事象について、調査や考察をする人のことです。研究者は、民間企業や大学の研究施設、医療機関などに所属して、様々なテーマについて研究を行います。私たち人間がこれまでに得た知識をもとに、新しい発見や発明をしたり、未解決の問題に挑戦したりします。そして、実験や観測を通してデータを収集し、科学的な根拠に基づいて結論を導き出し、論文として公表します。

開発者

開発者とは、製品や設備、医薬品、食品などを開発する人のことです。開発者は、研究者と似ていますが、より実用的な目的で、工学や数学、物理学などの知識を活用して、設計や開発や製造の工程で分析を行います。

AI・I T技術者

AI技術者とは、AI（人工知能）の研究や開発を行う人のことです。AIは、車の自動運転やスマートフォンの音声認識など、日常生活やビジネスで幅広く使われています。製品の開発やビジネスの課題に対してAI技術をどう役立てるかを提案します。

IT技術者とは、ITインフラの管理や運用を行う人のことです。データサイエンティストやデータアナリスト、マーケターなど、莫大なデータを使う人たちがスムーズにデータを扱えるように、安定した基盤環境を作ります。

コンサルタント

コンサルタントとは、クライアント企業の経営やビジネスの課題を解決するために、専門的な知識や経験をもとにアドバイスをする人のことです。データ分析コンサルタントは、企業が持つデータをどう活用すればビジネスに貢献できるかを分析し、提案します。また、データ分析の結果から新しいビジネスモデルを考えたりもします。

クオンツ

クオンツとは、金融や証券の分野で、数学的な手法を使って市場の分析や予測を行う人のことです。金融や証券の分野では、市場の動きや将来の見通しを把握することが利益を得るために重要ですが、クオンツは、経験や感覚に頼るのではなく、過去の株価や企業の業績などの大量のデータを分析し、今後の市場の動きを予測します。

データアナリスト

データアナリストとは、データの収集や分析を行う人のことです。データアナリストは、ビジネスだけではなく、政治や医療、スポーツなど様々な分野で活躍しています。データアナリストは、集めたデータからパターンや関係性を見つけ出し、施策の効果や問題点を評価したり、予測モデルを作成し未来の動向を予測したりします。

マーケター

マーケターとは、商品やサービスを売るための戦略を考える人のことです。マーケターは、市場の需要や顧客の嗜好を調査するといった市場分析を行います。マーケターは、トレンドに敏感な感性だけでなく、データ分析の結果から市場の変化や課題を捉える分析力も必要です。

リサーチャー

リサーチャーとは、マーケティングリサーチを専門に行う人のことです。マーケティングリサーチとは、商品やサービスの市場性や顧客満足度を調査することです。リサーチャーは、アンケートやインタビューなどの調査方法を設計し、実施し、集計し、分析します。また、分析結果を基にして、商品やサービスの改善点や新たなニーズを見つけ出し、マーケティングに役立てます。

データ分析に向いている人とは、どのような特徴を持つ人なのでしょうか？ここでは、データ分析に向いている人の4つの特徴を紹介します。

数字やデータ、数学が好きな人

データ分析の仕事には、確率・統計や線形代数、微分積分、最適化理論といった数学の知識が必要です。データ分析では、データをもとに仮説を立てたり、分析結果を説明したりすることが多く、数字やデータ、数学に興味があると、分析のプロセスや結果に対して理解や納得がしやすくなります。

細かい作業が得意で几帳面な人

データ分析ではひとつひとつの作業について、ミスがないように細心の注意を払いながら進めることが求められます。データ分析の結果は、重要な意思決定の根拠となります。そのため、データの加工や分析プログラムの実装など、緻密な作業を重ねていく必要があります。細かい作業が得意な人は、データ分析の品質や正確さを高めることができます。

論理的思考力が高く、仮説と検証を繰り返せる人

データ分析では、データの客観性を正しく理解し、示された数値に基づいて論理的に思考できる能力が不可欠です。データ分析では、データから仮説を立て、その仮説を検証することで、分析の精度や信頼性を高めます。論理的思考力が高い人は、データの分析において、直感的な決めつけや思い込みを避け、具体的な根拠に基づいて考え、説明することができます。

知的好奇心が強く、新しいことを学び続けられる人

データ分析には、統計学やITスキルをはじめ、企業経営や業界知識など、幅広い知識を身につける必要があります。また、データ分析の業界は、技術の進化が早いことが特徴です。分析手法や技術トレンドなど、日々新しい情報をキャッチアップしていく必要があります。知的好奇心が強い人は、様々なことに関心を持ち、常に最新の情報を学び続けることができます。

この記事は、データ分析に関わる仕事とデータ分析に向いている人について紹介しました。データ分析は様々な分野で必要とされている仕事で、様々なスキルが求められています。

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