データ分析を独学する！企業が求めるデータアナリストスキル

こんにちは、たくろー(@takuro_data )です！

データ分析は、何を学習するといいんだろう？

何を学ぶべきか迷っている方は、企業が求めるスキルを身に付けつるのがよいかと思います。求人の応募資格に必要なスキルの記載があるので、参考になります。

2023年1月現在、公開されているITメガベンチャーのデータアナリスト中途求人に記載されているスキルを見てみましょう。LINE、メルカリ、楽天、DeNAを取り上げます。

データ分析経験、データ活用プロジェクトマネジメントなどの実務経験も多いですが、ここでは、動画や参考書など、独学で学習できるスキルを、まとめています。

要点：独学すべきデータ分析スキル

優先度高：SQL、アクセス解析（Google Analytics/Adobe Analytics）、BIツール、統計基礎知識
優先度低：Python/Rを用いた統計解析・機械学習、A/Bテスト、ビックデータ、マーケティング知識

データアナリスト業務内容

まずは、スキルをどのように活かすのか、各社の求人に記載されている業務内容を見てみましょう。

ざっくり、まとめると

誰のために	業務内容
マネージャー	事業戦略のための分析、KPI設計、モニタリングダッシュボード
プレイヤー	施策のための事前分析、効果検証、インサイト導出、モニタリングダッシュボード

各社の業務内容、詳細です。

会社	業務内容
LINE	・サービスのアクセスログの解析を中心とした、ユーザーの利用状況・動向の調査・分析、レポーティング・サービス全体・各種施策における効果測定、課題分析および効率改善・各種モニタリングに必要なBIダッシュボード作成・KPIの考案と予実管理・ユーザーデータを活用したレコメンドやソートロジック開発、機械学習エンジニアとの協業
メルカリ	1. 全社方針/事業戦略のための分析・全社方針への提言をするための横断的な分析・事業シミュレーション、指標・目標数値策定・可視化支援・グロース戦略の構築・実行支援・事業に重大な影響を及ぼす事象に対する定量分析と指針提案 2. 顧客体験向上のための分析・定量・定性データを用いた顧客課題の発見・行動ログ分析に基づく課題解決へ向けた施策提案・施策効果の事前シミュレーションと施策の優先順位付け・成功指標の設計と実験計画の策定・施策の効果測定とインサイトの導出
楽天	・楽天市場全体の流通規模を最大化するためのサイト分析、ユーザー分析・各種イベントページ等のコンテンツ改善提案・KPIトラッキング、およびその環境構築・戦略立案に資するデータ分析（購買データ分析、トラフィックデータ分析、NPS調査、マーケット調査や業界分析など）・アドホックでのデータ抽出、リサーチ調査への対応・分析結果の資料化、提案発表・有している専門スキルの部署内への共有（勉強会や研修講師）
DeNA	・事業課題を解決に導くためのデータ抽出・分析、そこから施策提案までを含む支援・各領域のプロフェッショナルと連携しながら、新規事業におけるAI・データ活用の戦略立案、全体設計および推進・A/Bテストをはじめとするサービス改善のための仮説検証の分析支援・BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード作成・データエンジニアと協力しながらデータ分析基盤の整備

データアナリスト必須スキル

求人には、必須スキルと歓迎スキルが記載されています。各社の必須スキルから、独学で学習できるスキルをまとめます。

SQL
Google Analytics/Adobe Analytics（アクセス解析ツール）
Tableau（BIツール）
統計基礎知識

各社の必須スキル、詳細です。

会社	必須スキル
LINE	・SQLを使ったデータ抽出・分析の経験(３年以上) ・Google Analytics/Adobe Analytics/Tableau等を用いて、サービスの効果測定や効率改善を行った経験・BtoCのWebサービス、またはスマートフォンアプリにおけるユーザーデータ、行動ログなどの分析経験
メルカリ	・データ分析実務経験5年以上・SQLを用いてデータ集計を行うことができる・統計学の基礎理解・プロダクトマネージャーやデザイナーと協業しサービス改善を実施した経験
楽天	・前職でのデータ処理・分析の実務経験（SQLの経験と、Adobe AnalyticsやGoogle Analyticsなどのアクセス解析ツールを使ったサイト分析の経験）・課題解決、戦略的思考、仮説設計の能力・個人・チームでの働き方のバランスが取れること
DeNA	・データ分析をもとに、プロダクトやサービスの改善をした2年以上の実務経験・SQLを用いたデータ抽出・集計のスキル・基礎的な統計の知識（統計検定2級程度）・自分とは異なる専門性をもつ他者をリスペクトし、協調して業務遂行ができること

データアナリスト歓迎スキル

各社の歓迎スキルから、独学で学習できるスキルをまとめます。

Python, Rなどを用いた統計解析・機械学習
A/Bテストの設計、検証の知識
ビックデータ、データ分析基盤の知識
マーケティング、広告の知識

各社の歓迎スキル、詳細です。

会社	歓迎スキル
LINE	・大規模データベースからデータを抽出し、分析した経験・Python/R/SAS/SPSSなどのツールや言語を扱える方・BtoCのWebサービス、またはスマートフォンアプリの企画・ディレクション業務経験・インターネット関連企業における、社内データを活用したマーケティングの実務経験・データマイニング、統計解析、機械学習などいずれかの専門知識
メルカリ	・大量のユーザーデータ（特にC2Cマーケットデータ）を用いたデータ分析の経験・オンライン・オフライン広告の効果測定分析の経験・プロジェクトマネジメントやチームマネジメントの経験・A/Bテストの設計、検証を通じた仮説検証フローの実務経験・Python, Rなどを用いた統計解析の実務への応用経験（検定・回帰分析・因果推論）・検索や推薦エンジンの分析経験・プロダクトの開発サイクルに関する知識・マーケティングや広告事業の分析経験・事業やサービス成長のモデル構築や目標KPIを定めた経験
楽天	・担当チームと積極的に関わり、業務を推進していけるコミュニケーション能力。・各担当チームの状況や要件を把握できるヒアリング能力や、相手の状況を理解できる現場感覚を持ち合わせ、自ら課題を発見し、解決していく前向きな姿勢。・DOMO等の各種BIツールの実務経験
DeNA	・新規事業・サービスの立ち上げ経験・AI・データ活用プロジェクトのPM、チームリードの経験・サービスにおけるA/Bテストや仮説検証の実務経験・データ分析基盤を構築した経験・データ分析用のログや中間テーブルを設計した経験・Python等を用いて簡単な機械学習モデルを実務で構築・運用した経験・部門・全社レベルでのデータ活用戦略の立案・推進の経験・SaaS系サービス、toC向けのプロダクトに関わった経験