データ分析の勉強法とは？専門家を目指すために必要なこと

AIや機械学習という単語が、もはや日常的に聞かれるようになった現代のビジネスにおいて、データ分析はその重要性を日増しに高めています。同時に、データ分析は「複雑で難解」「専門的な知識がないと歯が立たない」といった先入観を持たれることが多く、敬遠されがちです。しかし、近年ではそんなデータ分析を学習するためのさまざまな方法が提案されています。 ここでは、データ分析の勉強方法や、専門人材になるために必要なことを解説していきます。

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データ分析を勉強する主な手段

データ分析は今や多くの人に開かれた手法となっており、運用のレベルも多様化しているため、それを学ぶ方法も一つではありません。大学や専門学校、書籍など、自分に合わせた手法で勉強することができます。

大学・スクールに通う

大学やスクールで学ぶ方法では、データ分析の専門的な知識を得ることができます。データ分析を学ぶ際には、ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つの観点が大切になります。それらを総合的に学ぶためには、大学やスクールでの数年間を通じて計画的なカリキュラムが用意されている環境に身を置くのも一つです。

専門書籍で独学する

専門書籍を通じて、独学でデータ分析を学ぶことも一つの方法です。この方法は、自分の関心や理解度に応じて学習内容を選択できるほか、書籍を購入すればデータ分析に必要なフレームワークやコードなどをいつでも参照できる点において優れています。また、ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つの観点を総合的に学ぶことも、選んだものを重点的に学ぶことも可能です。

学習サイトを活用する

近年では、オンラインの学習サイトの利用もメジャーな方法になってきています。学習サイトには無料・有料のものがあり、内容もさまざまなので、現状で自分に必要だと思われるものを自ら選択できる点がメリットです。初心者向けの内容は無料であることも多いため、まずはデータ分析の初歩から学びたい方におすすめです。

データ分析の基礎

ビジネスでの活用を目的としてデータ分析を学ぶ場合、具体的にはどのようなことを勉強すればいいのでしょうか。以下では、データ分析の基礎となる考え方や知識を紹介します。

データ分析の思考法

データ分析をビジネスに活かすためのコツは、データ分析を活用した問題解決の思考法を身につけることです。例えば、特定の商品の売上を拡大したい場合、そこにどんな課題が想定され、その課題はどのようなデータを分析することではっきりと可視化できるのか、そしてどうすれば解決できるのかを、頭の中で組み立てられるようになりましょう。そうすることで、目の前の問題に対して素早く分析の切り口を発見できるようになります。具体的なフレームワークには、ロジックツリーや数式化などがあります。

基礎知識と数理統計学

統計学への理解も、データサイエンティストには欠かせません。統計学は大別して記述統計学（古典的統計学）、ベイズ統計学、推計統計学に分けることができますが、このうち少なくとも記述統計学は習得しておきましょう。データ分析の手法によって必要な統計学的知識は変わってきますが、専門家として独立するのであれば、統計学への包括的な知識は心強い武器になります。

ビジネスへの活用方法

データ分析の目的は自社のビジネスの改善や課題の解決です。データ分析の結果浮き彫りとなった課題に対し、改善策を策定し提示しましょう。データ分析の大きなメリットの一つは、数値に隠された自社の現状を可視化できることです。適切な目的のもとに、正確な現状を把握することで、結果をビジネスに繋げることを意識しましょう。

データ分析のスキル

データ分析に関する十分な知識を得たあとは、実際にそれをビジネスに活用するためのスキルも磨いていきましょう。ここからは、データ分析をビジネスに活かすために必要なスキルをご紹介します。

データベースの原理とSQL

データベースの原理とSQLを理解し、適切に運用できるスキルは、データの取得に欠かせません。分析に必要なデータを収集する段階においては、データベースを操作するためのSQLを習得する必要があります。また、常用するデータベースのタイプやデータのクエリや再コーディングなど、さまざまなスキルも身につけましょう。

PythonやRなどの言語

高度なプログラミングスキルは必ずしも必要ではありませんが、PythonやR言語など、データ分析に必要なプログラミング言語は習得しておかなければなりません。Pythonは​​統計・機械学習・データ分析などのライブラリが充実していて、データサイエンティストとっては欠かせない言語です。また、R言語も同様にデータ解析・統計プログラミング言語として用いられます。

専門のビジネススキル

分析の結果から得られた知見を実際のビジネスに活かすためには、専門のビジネススキルが必要です。分析を行うのは機械ですが、その結果をビジネスに活かすようなアイデアや施策を考え、実行するのは人間です。そのため、分析結果とビジネスをしっかりと橋渡しできるようなスキルが求められます。同時に、分析結果をもとに考えたアイデアを周りの人に伝えられるコミュニケーション能力も大切です。

データ分析が活かせる仕事

データ分析が活かせる仕事にはいくつかの職種があり、研究者や開発者、技術者と非常に多様化しています。その中でも、データ分析のビジネス利用に特化した仕事を紹介します。

データアナリスト

データアナリストは、収集したデータを分析し、結果を事業に生かす仕事です。主に、データ分析アルゴリズムを運用することが多いです。データアナリストには、大きく分けてコンサル型とエンジニア型の2つがあります。マーケティングや営業に携わりたいなら、コンサル型のほか、Webメディア運営企業、アドテクノロジー企業。AI開発などの開発業務に携わりたいなら、エンジニア型を目指すことが多いです。

データサイエンティスト

AIとビッグデータの活用で必要な存在がデータサイエンティストです。データサイエンティストはデータ分析の知識だけでなく、統計学やプログラミングの高い能力が必要なため、この人材はとても貴重です。戦力として活躍する人材の育成には時間がかかることから、日本では即戦力として力を発揮できるデータサイエンティストが不足している現状があります。

コンサルタント

外部のコンサルタントとして、さまざまな企業のデータ分析を代行する仕事もあります。社内にデータ分析のノウハウや設備が存在しない場合など、外部のデータ分析コンサルティングサービスに依頼すれば「キュレーター」と呼ばれる専門家が最新の環境でデータ分析を代行します。コンサルティングサービスにデータ分析を依頼するメリットには「他業種の知見を取り入れることができる」「専門家を活用できる」などが挙げられます。

データ分析に触れるならUMWELTがおすすめ

専門的な知識がなくても、データ分析を導入できるツールをお探しの方には、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTにはあらかじめ多数のアルゴリズムが搭載されているため、それらを自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。さらに導入後はコンサルのサポートもあるため、データ分析を専門に行うスタッフの社内育成にも役立てることができます。既に大手からスタートアップまで、幅広い業界業種に導入実績があります。

まとめ

データを分析・活用することで、ビジネスに有用な情報の獲得や未来の予測、さらには従来では想像もつかなかった新事業を生み出す可能性も期待されます。しかし、未だデータ分析をビジネスに活かせる人材は限られており、その育成も難しい現状があります。できるだけ早くデータ分析に取り組みたいとお考えの方は、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」をご検討してみてはいかがでしょうか。

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