データアナリストとは

私は長年データアナリストの定義を どう伝えるか考えてきました。 そして定義を伝えるいくつかの方法を 思いつきました。 重要なのは米国では データアナリストという肩書きは ほとんどないということです。 しかしデータ部門であれば データアナリストと 呼ばれているかもしれません。 すべての組織にデータ部門が あるわけではないので、 アナリストという肩書きであっても オペレーションアナリストや マーケティングアナリストと 呼ばれているかもしれません。 またデータアナリストの レベルも様々です。 データアナリストのスキルを発揮していても 自分で気がついていない場合もあります。 データアナリストは データシステムをより深く理解し、 データベース設計に関する知識も データワーカーより豊富です。 データアナリストは データベースのテーブルや ビューを見る機会が増えるでしょう。 基本的な SQL クエリのスキルがあり、 SQL 文を書いて データにアクセスすることもあります。 これは組織やアクセスレベルによって 異なります。 データアナリストは データガバナンス計画を 十分に理解しています。 データアナリストであれば 確率されたポリシーと手順の下で 働くことになるからです。 また入社数年目であれば 質問すべきことや リサーチについて より深く理解しています。 データアナリストは プロジェクトの要件に合うように データを整えて 変換する方法を理解しています。 条件文や論理文など さまざまなタイプの関数を どう使用するかも知っています。 合計額を扱いますが、 最初のうちは基本的な統計と 集計の関数を扱います。 またデータを更新するだけで ビジュアルやレポートが更新されるような データへの接続方法を学んでいます。 成長する分野を探しているのなら 統計学をもう少し 深く学ぶことは必須です。 ただしもう少し深くと言っても 本格的な統計学者とは 全く別の役割です。 開発しているデータセットは さまざまな統計に使用される 可能性があるので、 基本的な知識を持っていることが 重要なのです。 関数の書き方の学習に 終わりはありませんが、 IF 関数と集計関数、 簡単な検索用の関数は できるようにしたいものです。 結合についても データセットにどう影響するのかを 理解しておく必要があります。 ソフトスキルではアクティブリスニング、 データストーリーテリング、 クリティカルシンキングが 挙げられます。 あなたがすでにデータアナリストなら 会社で魔法使いと 呼ばれているかもしれませんね。