データ分析の素養｜統計学やプログラミングスキルが必要な理由
こんにちは、ふぁいちです（お久しぶりです）。
本業の業務のうち、データ分析をする時間や範囲が増えてきたので、個人的に思ったデータ分析に必要なスキル的なことをまとめてみようと思います。
（ちなみに本業の方では、平たく言うとWebマーケティング的なことをしています）。
データ分析の素養とは何か
データ分析の素養とは、データを分析し、その結果から意味のある洞察を得るために必要なスキルやツールのことです。
データ分析には、統計学、プログラミング、データベース管理、ビジュアル化など、多岐にわたるスキルが必要です。
また、データを分析するために使用するツールや技術も多様であり、ExcelやPython、R、Tableauなどがよく使われます。
データ分析の重要性
データ分析は、現代ビジネスにおいて非常に重要な役割を果たしています。
ビッグデータ時代と呼ばれる昨今においては、多くの企業が膨大な量のデータを収集し、そのデータを分析してビジネスの意思決定に役立てています。
例えば、マーケティングの分野においては、データ分析を行うことで、顧客の嗜好やニーズを理解し、それに基づいたターゲティング広告を配信することができます。
また、製品の改善や顧客サービスの向上にも役立てることができます。データ分析を行うことで、企業は競争力を維持し、新しいビジネスチャンスを見出すことができます。
Webライティングをする際も、ブログなどの来訪者やクリック率などを分析することで、より最適なペルソナ設計などに役立てることができます
データ分析に必要なスキルと勉強方法
ここからは、データ分析に必要なスキルについて、おすすめの勉強方法と一緒にまとめていきます。
統計学
統計学は、データ分析をする際に必要な基礎的なスキルです。
統計学を理解することで、データの傾向や分布、相関関係などを分析することができます。
データ分析におけるリテラシーとも言えるスキルですので、統計的な処理や考え方を身に着けて置かなければ、分析結果の咀嚼方法はおろか、「分析」という行為すらできなくなります。
全く勉強したことが無いという方におすすめの勉強方法は…
書籍
webサイト
の二択で、書籍の場合は以下がおすすめです。
わかりやすく、著者が相当慣れているのか、数学が苦手な方に対する説明が秀逸で、文系や数学が苦手な方でも数式の理解がしっかりと進みます。
webサイトの場合は、以下がおすすめです。
ボリュームもしっかりあって、無償で公開されているのが異常なレベルです。
プログラミングスキル
プログラミングスキルは、データ分析において複雑なデータを処理するために必須のスキルの一つです。
プログラミング言語を使って、データを収集・整形し、分析することができます。代表的なプログラミング言語としては、PythonやRが挙げられます。
初めての方におすすめの教材は以下で、無償で公開されているものの中でもずば抜けてわかりやすいです。
慣れてくれば書籍などを用いて「ツールとして手足のように扱えるレベル」を目指すとかなり効率が良くなります。
以下が安くて読みやすい内容ですが、ちょこっとだけ癖があるので試し読みしてみて自分に合いそうであればご購入してみてください。
データベース管理
データ分析には、大量のデータを扱う必要があります。そのため、データベース管理のスキルが必要です。
データの整合性やセキュリティなどを確保し、効率的なデータ処理を行うことができます。
具体的にはSQLなどの知識が必要になりますが、データ抽出を比較的簡単に行えるツールなども存在しているため、個人的には優先度はちょっとだけ低いかなと思っています。
ビジュアル化スキル
データ分析の結果をわかりやすく伝えるためには、ビジュアル化スキルが必要です。
グラフやチャートなどを使って、データの傾向や分布を視覚的に表現することができます。
具体的には、ヒストグラムや散布図、箱ひげ図あたりを使いこなす能力は必須であると考えています。
おすすめの学習方法は、先程も登場した「統計学の時間」や書籍の「入門はじめての統計解析」あたりです。
データ分析に必要なツール
データ分析に必要なツールには、以下のようなものがあります。
Excel
小規模~中規模なデータでの分析であればMicrosoftのEXCELが最強です。
Googleのスプレッドシートも無料で便利ですが、箱ひげ図の生成などに癖があるので、やっぱりEXCELが一番かなと。
簡単な回帰分析などもサクッと行えるので、かなりおすすめです。
Python
Pythonは、データ分析において世界中で広く使われているプログラミング言語です。Pythonを使えば、データの収集・整形や分析、可視化も行うことができます。
EXCELで取り扱えないような大規模なデータも編集することができるようになるため、Pythonなどのプログラミング言語を扱えないとそもそも編集することもできないデータがあります。
Pythonの勉強におすすめなのは、繰り返しになりますが以下の2つです。
もっと取り扱いに慣れてくれば、以下の書籍もわかりやすくかつ、実践的なので超おすすめです。
データ分析コンペのKaggleで戦うためのバイブルですが、ビジネス用にも十二分に活用できます。
SQL
SQLはデータベース管理に広く使われる言語です。データの抽出や加工、集計などを行うことができます。
先述の通り、SQLの学習優先度は他のスキルに比べると低いと考えておりますので、まずはしっかりと統計学やプログラミングの素養を身に着けておくことが大事だと考えています。
まとめ
本記事ではデータ分析において必要なスキルについてと、それぞれのおすすめ学習方法を紹介いたしました。
データ分析は、ビジネスにおいて欠かせないスキルとなっています。
そのスキルはWebライターやマーケターにとっても必須のスキルで、Google Analyticsから得られたデータの分析などにも必要といえます。
データ分析の素養を身につけることで、ビジネスにおける課題解決に貢献することができます。是非、挑戦してみてください！
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？