データアナリストとは｜仕事内容・スキル・年収

データアナリストは、事業のデータを集めて分析し、意思決定の材料を作る仕事です。ただ、同じ肩書きでも、施策の提案まで任される求人もあれば、ダッシュボードやデータの整備が中心の求人もあり、仕事の範囲は会社ごとに違います。

データ分析の経験を活かして転職を考えるなら、先に知っておきたいのは、求人が実際に何を任せ、何を求めているかです。

Offers に掲載された正社員求人の業務内容・必須条件と提示年収をもとに、データアナリストの仕事内容・スキル・年収の水準を整理しました。

データアナリストの定義と担う役割

データアナリストは、事業や組織のデータを抽出・整理して分析し、その結果をもとに課題の特定や施策の提案を行い、意思決定を支える職種です。分析そのものより、分析の結果で事業の判断がどう変わるかに責任を持つ点が、データを扱うほかの職種との分かれ目です。

担う役割で見ると、データアナリストの仕事は次の2つの型に分けられます（編集部の整理）。

• 分析から施策の提言までを担う型。事業部や経営と課題を定め、指標を分解して打ち手を示す
• 分析に使うデータの抽出・加工の仕組みを作る型。SQL（データベースを操作する言語）での抽出、集計テーブル、ダッシュボードの整備を担う

後者は、求人のタイトルでアナリティクスエンジニアや BI（ビジネスインテリジェンス）エンジニアと呼ばれることもあります。施策の効果を A/Bテストや前後比較で確かめる効果検証は、業務内容の欄に挙げる求人もある仕事です。

データサイエンティスト・データエンジニアとの違い

データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニアの違いは、仕事の成果物にあります。データアナリストの成果物は分析と提言、データサイエンティストは機械学習などの予測モデル、データエンジニアはデータを集めて流す基盤です。

実際の求人では境目が重なり、データアナリストの求人で機械学習の経験を歓迎する例もあります。データサイエンティストの年収と求人の条件は「データサイエンティストの年収｜統計の知識と求人の年収帯」、データエンジニアは「データエンジニアの年収｜統計と求人で見る相場」で扱いました。

データアナリストの仕事内容は課題設定から施策の提言まで

データアナリストの仕事は、事業の課題を定めることから始まり、データの抽出と分析、結果の可視化と報告を経て、施策の提言と効果の検証で一巡します。Offers に掲載されたデータアナリスト系の正社員求人でも、業務内容の欄に最も多く挙がるのは施策の立案・提案や意思決定の支援で、ダッシュボード・BI と KPI・指標の語がそれに続きました（Offers（株式会社overflow）調べ・データアナリスト系の正社員求人 n=20・2023年12月〜2026年9月公開）。

同じ求人で、機械学習や予測モデルの語が業務内容にある求人は少数でした。データアナリストの求人が任せたい仕事の中心は、モデルを作ることより、データから打ち手を導いて事業の判断を動かすことにあります。

仕事の流れの5つの段階

データアナリストの仕事は、次の5つの段階で進みます。

1. 課題の設定。事業部やプロダクトの担当者と、何を判断するための分析かを決め、追う指標を定める
2. データの抽出と整備。SQL でデータベースやデータウェアハウスから必要なデータを取り出し、欠けや重複を直す
3. 分析。指標を分解し、ユーザーや期間で切り分けて、数字が動いた理由の仮説を確かめる
4. 可視化と報告。ダッシュボードやレポートにまとめ、分析を見ない人にも判断の材料が伝わる形にする
5. 施策の提言と効果検証。打ち手を提案し、実施後に A/Bテストや前後比較で効果を確かめる

求人の業務内容には「課題設定・施策立案・A/Bテスト設計・効果検証まで」「KPI設計、施策の優先度付け」といった書き方が見られ、5つの段階のうち後ろの2つまで任せる求人があることが分かります。

データ職の求人の業務内容に挙がる語

アナリティクスエンジニア・BIエンジニアを含むデータ職の正社員求人では、業務内容の欄に施策・提案・意思決定の語がある求人が53.7%、データ基盤・パイプラインの語がある求人が45.4%でした。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・アナリティクスエンジニア・BIエンジニアを含むデータ職の正社員求人 n=108・2022年7月〜2026年9月公開。

データ職全体では、データ基盤や機械学習の語も多く挙がります。データアナリスト系の求人に絞ると施策・提案が際立つため、職種名で求人を探すときは業務内容の欄まで読んで、提言まで担う求人か、基盤づくりに寄った求人かを見分けると比べやすくなります。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストに必要なスキルは、SQL でデータを取り出す力、BI ツールで指標を見える形にする力、統計の知識、そして分析の結果を事業の判断につなげる力の4つです。Offers のデータアナリスト系の正社員求人では、必須・歓迎条件の欄に SQL と BI ツールの語がある求人が最も多く、機械学習の語がある求人はそれより少なくなりました（Offers（株式会社overflow）調べ・データアナリスト系の正社員求人 n=20・2023年12月〜2026年9月公開）。

• SQL。データの抽出と集計の土台になる
• BI ツール。Tableau・Looker・Power BI などで、ダッシュボードを作り指標を共有する
• 統計の知識。平均や分布の読み方から、A/Bテストの設計と結果の判定まで
• 事業の理解と説明の力。分析の問いを事業の課題から立て、結果を非専門の人にも伝える

Python は、集計の自動化や SQL では書きにくい分析で使われ、データアナリスト系の求人でも必須・歓迎条件に挙がります。データ職（アナリティクスエンジニア・BIエンジニアを含む）の求人108件で語ごとの割合を数えた表は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」に載せました。SQL を軸にした転職の進め方は「SQLエンジニアの転職事情と必要なスキル・求人の探し方」で解説しています。

求人に挙がる資格は統計検定

Offers のデータアナリスト系の正社員求人の中には、必須・歓迎条件に「統計検定2級相当以上」と書く求人があります。統計の知識を示す目安として、統計検定を求人が名指ししている形です。

ただ、同じ求人の必須・歓迎条件では、統計検定より SQL や BI ツールの語のほうが多く挙がります。資格は、実務の経験を説明する材料を補うものとして職務経歴書に書くのが実際的な使い方です。

データアナリストの年収の水準

Offers に掲載されたデータアナリスト系の正社員求人の提示年収は、下限の中央値が650万円、上限の中央値が1,000万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・データアナリスト系の正社員求人 n=20・2023年12月〜2026年9月公開）。

厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」の職種区分のうち仕事の内容が近い区分の年収換算と、企業規模別・年齢別の値、年収を上げる進め方は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」で詳しく扱いました。

いまの年収が求人の年収帯のどこに入るかを確かめる手がかりは、Offers Jobs のデータアナリストの求人一覧です。会員登録なしでデータアナリストの正社員求人を検索でき、一覧のカードに年収・雇用形態・勤務地が出ます。求人詳細の業務内容・必須スキル/経験・歓迎スキル/経験も登録なしで読めるので、提言まで任せる求人か、基盤づくりに寄った求人かを見比べられます。

データアナリストのキャリアパス

データアナリストのキャリアパスは、分析の専門性を深めてシニアのアナリストやチームの責任者になる道と、隣の職種へ広げる道の2つです。隣の職種は、どの型の経験を積んだかで決まります。

• 分析から提言までを担う型の経験を積んだ人は、事業やプロダクトの意思決定に近い立場へ進みやすい
• データの抽出・加工の仕組みを作る型の経験を積んだ人は、アナリティクスエンジニアやデータエンジニアへ進む
• 統計や機械学習の経験を足した人は、予測モデルを作るデータサイエンティストへ進む

どの道でも、職務経歴書に書けるのは「どの分析で、何が決まり、どの指標が変わったか」です。使ったツールの名前だけでなく、分析の結果で事業の判断が変わった経験を残しておくと、次の求人の必須条件に重なる部分が広がります。

AI の普及を踏まえたデータアナリストの需要と、効果検証を設計できる型を加えた3つの役割の型は「データアナリストの将来性｜需要の統計と仕事の3つの型」で、公的統計と企業調査をもとにまとめました。

経験者がデータアナリストの求人を選ぶ進め方

データ分析の経験を活かしてデータアナリストの求人を選ぶ手順は、自分の仕事がどちらの型に近いかを決め、同じ型の求人の業務内容と必須条件を並べ、足りない経験を職務経歴書でどう補うかを決めることです。

1. いまの仕事を棚卸しし、分析から提言までを担う型か、抽出・加工の仕組みを作る型かを決める
2. 同じ型の正社員求人を何件か並べ、業務内容の欄で任される範囲と、必須・歓迎条件の語を書き出す
3. 職務経歴書に、SQL・BI ツール・Python などの使った技術と、分析の結果で決まった施策・変わった指標を書く
4. 足りない経験（効果検証の設計・ダッシュボードの設計・データ基盤など）は、いまの職場で引き受けられる仕事から埋める

求人を自分で探すのに加えて、経験を登録して企業からの声かけを待つ進め方もあります。Offers に職務経歴とスキルを登録しておくと、IT プロダクト職の正社員採用を進める企業からスカウトを受け取れます。

データアナリストは、同じ肩書きでも任される範囲が求人ごとに違う職種です。業務内容の欄で役割の型を見分け、自分の経験が重なる求人から比べていくことが、条件の合う転職先を見つける近道になります。