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データスパイラル：パブリックドメインイメージ
ウィキメディアコモンズ
私は政府のデータアナリスト兼マネージャーとして10年間働きました。それは 常に 世界で最もエキサイティングな仕事ではありません が 、比較的高給で、安全で、驚くほど多様です。企業の世界で物事がどのように、そしてなぜ機能するのかを論理的に考え、好奇心を持っているなら、あなたの見通しは非常に良いでしょう。確かに。データアナリストは、知識とスキルが拡大するにつれて他の分野に移動することもできます。データ分析は、プログラミング、ビジネス分析、および管理のより広い領域にフィードされるため、経験がトップに立つ可能性があります。
なぜデータアナリストになるのですか？
数学や統計を使用する作業では、対象分野に真の親和性を持っている人が少なく、必要なスキルセットの水準が高い人は比較的まれであるため、競争は少なくなります。これは励ましになることもあれば、警告になることもあります。私は、単純なパーセンテージ操作や基本的な統計手法さえ理解できなかった多くの仲間のデータアナリストと協力しました。これは彼らを彼らの仕事にかなり不幸にしました、そして確かに彼らはキャリアの面で最低レベルを超えることは決してありそうにありませんでした。
しかし、あなた が 数学の専門家なら、子供の頃に最初のコンピューターを手に入れ、機械語でプログラムする方法を理解しようとまっすぐに進んだ場合。人気のあるマスコミやテレビの広告で誤解を叫んでいることに 気付い た場合、10人中6人の女性が猫を好むと言うのは 本当に 意味があります（どの女性ですか？サンプルの大きさは？質問はどのように組み立てられましたか？それは答えをポジティブまたはネガティブな反応に偏らせますか？）それならあなたは優秀なデータアナリストを作るかもしれません、そしてあなたはあなたの選んだキャリアで非常に成功するかもしれません。
データアナリストであることの報酬
好奇心が強く、論理的で、非常に数が多く、最も重要な ことに知識を共有したい人 にとって、データ分析は非常にやりがいがあります。データのすべての異なるビットをつなぎ合わせ、分析し、現実世界で最も正確でアクセスしやすいモデルが得られると確信できるまで操作することの満足度は、非常に満足のいくものです。あなたが一緒に働く人々はおそらく平均以上の知性と非常に専門的な人でしょう。それは創造力アップにしばしばであるあなたは認識し、企業のガイドラインの特定のセット、および統計のコースのルール内で動作しますが、あなたはまた、主に教師なしに動作し、かつ独自の統計のための部屋の多くを持つことになります あなた を発見します分析の最良の方法、そしてそれはしばしば あなた次第です あなたの会社が協力している同僚、経営陣、組織にあなたの発見を提示する方法を発見するため。必要なデータを入手するには、多くの人と話したり、多くの会議に出席したりする必要があるため、集中して「ボールに集中する」必要があります。また、優れた人材スキルが必要です。 。
金銭的な報酬は伝説的なものではないかもしれませんが、平均をはるかに上回っており、プログラマーから管理職まで、さまざまな仕事にうまく応募できるスキルセットがあります。英国では、2012年5月末までの3か月間に、データ分析の仕事の90％が23,000ポンド以上、10％が57,000ポンド以上を支払いました。米国では、ビジネスデータアナリストの平均は約50,000ドルから60,000ドルです。もちろん、トップの管理職はこれらの平均よりもはるかに高く支払うでしょう。（出典：IT Jobs Watch（英国）およびSalary（米国）。
データアナリストは何をしますか？
データを収集します。データは100の異なるソースから取得されます。コンピューターデータベース上に生の形式である場合もあれば、顧客から調査を行ったり、他の大企業からの比較にデータを使用したりする場合もあります。レポートを作成する場合は、すべてのデータを照合し、必ずしも論理的または数学的であるとは限らない人にとって意味があり理解できるようにする必要があります。そのため、データを収集するときに、レポートの送信先を知る必要があります。当てはまる—例として、あなたの地域でさらに教育を受けている16歳の子供たちの数と、他の都市からの比較データも必要になる基本データについて報告する場合、そして、おそらく、各グループの収入のレベル、その地域の失業のレベル、パーセンテージを計算できるように合計で16歳の子供が何人いるかなどです。代わりに他のことをした人は何人いますか…リストは続きます。収集するデータはレポートの目的によって異なります。収集したデータのパターンと理由を確認して、生データだけでなく、データの内容を示すことができるようにするのは、多くの場合、独自のイニシアチブ次第です。 を意味し ます。
データを操作および分析します。 「操作する」とは、不正な意味ではありませんが、生データは決して意味がありません。 16歳の子供1000人が学校を卒業してさらに教育を受けたことがわかった場合、市内全体で16歳の子供が何人いるかを知るまでは意味がありません。 10,000だとしましょう。つまり、16歳の10％があなたの街で継続教育を行ったことがわかります。これは、将来の都市と比べてどうですか？たとえば、16歳の2000人が継続教育を受けており、全体の人口も同じであるため、16歳の20％がFEに進んだとします。さて、今あなたはあなたのパーセンテージが彼らのものと比較してとても低い理由を尋ねなければなりません。両方の都市の大学の数と評判、または富と貧困のレベルを確認することをお勧めします。調査したさまざまなグループごとにさまざまなパーセンテージを比較します。
プログラミング。データを取得して分析できるようにするには、ほぼ確実にプログラミングスキルが必要になります。 Excelスプレッドシートのみを使用している場合でも、数値の行を意味のあるデータに変換するいくつかの手法を使用するには、Visual Basic for Applications（VBA）に精通している必要があります。データベースに問い合わせる必要があるかもしれません。また、データベースに含まれるデータを深く掘り下げるため、データベースの一部をコーディングまたは再コーディングして、秘密を放棄するように説得する必要があるかもしれません。研修生または初級レベルのポジションから始める場合は、ある程度の余裕とトレーニングが与えられる可能性がありますが、ほとんどの企業は、ある程度の成果を上げ、少なくともプログラミングの基本的な知識を持っていることを期待しています。
レポート作成。データアナリストは、自分のレポートで調査結果を使用できるように、隣に座っている同僚への低レベルのレポートであるか、管理チームへの高レベルのレポートであるかにかかわらず、調査結果を提示できる必要があります。彼らが将来の政策を計画できるように。レポートは明確で明確である必要があり、データを可能な限りアクセスしやすくするために、ほとんどの場合、グラフなどのグラフィック要素が含まれます。
品質保証。データアナリストとして、あなたはそれが優れている分野とそれがより良くすることができる分野の両方であなたの会社の働きについて比類のない洞察を持っているでしょう。品質保証または改善プロジェクトに取り組んでいることに気付くかもしれません。これは、非常に創造的で多様な仕事の一部であり、プロジェクトの1つが企業の成功につながる場合にもやりがいがあります。
ファイナンス。企業の財務データを直接操作していなくても、レポートの多くには財務要素が含まれます。多くの場合、データ分析は障害の発見（および修正！）または改善、あるいはその両方を対象としています。問題と改善の両方にコストがかかります。データ分析は、お金の 節約 と企業の財務の改善も扱いますが、いずれにしても、アナリストは 多く の財務データを扱います。
ミーティング、プレゼンテーション、会議。チームの初心者であっても、会議に出席し、聞き取りとプレゼンテーションの両方を行う必要があります。幸いなことに、短く簡潔な方が常に優れています。誰もが忙しく、彼らが欲しいのはデータと、おそらくこのデータが何を意味するかについてのあなたのアイデアのいくつかです。心配する必要はありません。音声形式のレポートであり、配布資料を使用して、他の人が あなたの 代わりに それら を見ることができるようにすることができ ます 。
技術的な仕事。一日中コンピューターを使用し、数学とテクノロジーを理解している人として、あなたのスキルは他の部門に非公式に借用されることがよくあります。確かに、小規模な会社で働いている場合は、IT部門が手短な場合はいつでもデータアナリストに手を貸すように頼むかもしれません。時間があれば、これはチームの精神や部門間の関係だけでなく、自分の連絡先やスキルを高めるためにも常に良いことです。
データアナリストになる方法
つまり、あなたはデータアナリストになるという考えに売り込まれています。どこから始めますか？ポジションに応募する前に、スキルの証拠があることを確認してください。あなたがすでに数学や統計の資格を持っているなら、それは素晴らしいですが、あなたがあなたの弓に他の弦を持っているといういくつかの証拠があります。夜間学校でプログラミング、数学、統計のコースに登録すると、履歴書で非常に見栄えがします（中退しない限り）。潜在的な雇用主が面接でテストを設定し、技術的な質問をすることを決定した場合に、あなたが優位に立つことができるように、ExcelとVBA、およびできるだけ多くの他のソフトウェアアプリケーションとプログラミング言語を回避する方法を見つけてください。
専門的な資格を取得するか、少なくともそれに向けて取り組み始めます。あなたが選ぶかもしれない多くがあります—非常に評判の良い施設からの統計、ビジネス、そしてデータ分析で利用可能な専門的な資格、そしてあなたがあなたのキャリアを始めたり発展させるのを助けるための詳細なアドバイスを提供する多くの協会やギルドがあります。
関連する資格がほとんどまたはまったくなく、経験がほとんどない場合でも、データアナリストとしてのポジションに応募することに成功するか、研修生またはエントリーレベルの仕事を目指す場合は関連分野のポジションを取得できる可能性があります。経験を積むための独自の方法を見つけましょう。今はファイル係であるだけでも、仕事でインテリジェントで革新的であることを示し、ビジネスの改善を目的としたプロジェクトを支援または開始するボランティアをしてください。ファイル（実際のファイルかコンピューターベースか）を順番に。仕事以外のプロジェクトを持つことも非常に貴重です。ウェブサイトをデザインしてインタラクティブな機能を提供することもできます。これまで成功している必要はなく、訪問者を引き付ける必要もありません。これは、潜在的な雇用主に見せるために使用できるショーケースです。あなたのスキルと興味を示してください。あなたがそれを設計しているとき、それは「ビジネス」と「機能性」を考えます。ウェブ、デザイン、ビジネス、数学、統計、プログラミングはすべて相互に関連しているので、これらの各分野についてできるだけ多くを学び、自分の経験と知識をどのように実証できるかを考えてください。これが魅力的な場合は、HTMLを学習して、DreamweaverとPhotoshopを使用できるかどうかを確認してください。これらは購入するのに非常に費用がかかりますが、地元の大学では、指導とアクセスの両方を提供する夜間学校のコースを実施している場合があります。ソフトウェア。HTMLを学習することから始めて、DreamweaverとPhotoshopを使用できるかどうかを確認します。これらは購入するのに非常に費用がかかりますが、地元の大学では、ソフトウェアの指導とアクセスの両方を提供する夜間学校のコースを実施している場合があります。HTMLを学習することから始めて、DreamweaverとPhotoshopを使用できるかどうかを確認します。これらは購入するのに非常に費用がかかりますが、地元の大学では、ソフトウェアの指導とアクセスの両方を提供する夜間学校のコースを実施している場合があります。
リソース：
国際ビジネス分析研究所
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