アナリストのみなさん、こんにちは！
データアナリストとしてのキャリアをスタートしたばかりの方や、異動で新たにアナリスト業務に取り組むことになった方は、どのようにして効果的な分析を行うかについて悩むことが多いです。ここでは、初心者アナリストがやりがちなミスとその対策についてご紹介します。
対象者
この記事は、以下の方々に向けて書かれています。
- アナリストに転職、または異動したてで、これからデータ分析に取り組もうとしている方
- これまでプログラミングや研究などでデータ分析の経験がない方
やりがちなミス3選
1. プログラミング（SQL、Python）で分析しようとする
多くの初心者アナリストが、データ分析の手段としてまずプログラミングを学ぼうとします。確かに、SQLやPythonはデータ分析において強力なツールですが、最初からこれらのスキルをマスターしようとすると、学習のハードルが高く、挫折しやすいです。
2. 統計分析、機械学習を使えるようになろうとする
統計分析や機械学習は、データ分析の高度な手法です。これらを使いこなすことで、非常に高度な分析が可能になりますが、初心者がいきなりこれらをマスターしようとすると、難易度が高く、実際の業務で活用するまでに時間がかかることが多いです。
3. 専門書を買ってみる
データ分析の専門書を買って勉強しようとするのもよくあるミスです。専門書は確かに有益な情報が詰まっていますが、初心者にとっては内容が難解で、実際の業務に直結する知識を得るのが難しいことがあります。
対策3選
初心者アナリストがまず意識すべきことは、
- データ分析を面白がり続けること
- 自分って意外にできる！と思えること
もしかしたら勘違いかもしれません(笑)
でもそれで良いんです。好きこそ最大の武器なのですから。
こうしたポジティブマインドを継続するためにも、スタートでこけては前に進みません。
そこで、私の体験も踏まえ、3つの対策案を列挙しました。
小さな成功体験を積む
ここでいう成功体験とは、「データを使って、何かの意思決定を支援した」経験です。大きなプロジェクトや高度な手法に挑む前に、小さな分析タスクを成功させることで、自信と実務経験を積み重ねることが重要です。
手段はなんでも良し。ただし、自分が使えるツールで行う
データ分析の手段は必ずしも高度なツールである必要はありません。Excelなど、自分が使い慣れたツールを活用することで、効率的に分析を行い、早く結果を出すことができます。大事なのはツールそのものではなく、そのツールを使って問題を解決できるかどうかです。
最初に意識するべきは「目的に合ったアウトプットが出せているか」
初心者アナリストがよく犯す誤解は、高度な分析手法を使えば問題が解決すると思い込むことです。しかし、重要なのは、目的に合ったアウトプットを出すことであり、そのための手段はシンプルで構いません。アナリストの価値は、手法の複雑さではなく、課題を解決に導くことにあります。
まとめ
初心者アナリストが陥りがちなミスを避け、小さな成功体験を積み重ねることで、着実にスキルを向上させることができます。まずは身近なツールを使って目的に合ったアウトプットを出し、データ分析の実務経験を積むことが、長期的な成功への鍵となります。
対策案の中で、一つでも「確かに！やってみよう」と思えるものがあれば嬉しいです！
