編
給与を企業規模別に分けたことで比較しやすくなりました。地域ごとの実例も募集しています。
POSITION 04 · データ・AI · Data Analyst
データアナリスト
データで「実際に何が起きたか」を答える
指標定義、レポート整備、異常の診断、実験評価を通じて、データを意思決定に変える職種です。
主な業務 01 / DUTY
- 指標定義とダッシュボードを管理
- データの抽出・洗浄・検証
- ファネルとコホートで異常を診断
必要なスキル 02 / SKILL
SQL統計と実験設計指標分解Python / Pandasデータの説明力
向いている人 06 / FIT
- 定義に厳密
- 非技術者に数字を説明できる
よくある疑問 07 / FAQ
アナリストとアルゴリズム職の違いは？
前者は説明と助言、後者は規律を自動サービスに実装します。
関連業界・関連職種 08 / LINK
この職種が多く登場する業界と、一緒に働く職種：
入門前に知っておきたいこと
まず定義を揃える
DAU の数え方が違うと議論は永遠に平行線です。分析前に口径を確定させましょう。
相関は因果ではない
クーポン利用者は元から活発なだけかもしれません。対照群がなければ結論は保留です。
E
企業規模 × 参考給与
参考レンジ · 公式統計ではありません · コミュニティ編集可同じ職種でも、企業規模によって仕事も給与も変わります。編集部が整理した参考レンジです。修正を歓迎します。
| 企業規模 | 参考月給 | 重視されること |
|---|---|---|
| スタートアップ / 50人未満 | 10–20K | 計測とレポートを零から整備 |
| 成長企業 / 50–500人 | 15–30K | テーマ分析と実験設計 |
| 大企業 / 500–5000人 | 22–40K | 指標体系と定義のガバナンス |
| プラットフォーム / 5000人以上 | 28–50K | 戦略評価と意思決定支援 |
求められる能力
5軸・レベル1〜5
SQL・抽出
5/5
統計・実験
4/5
業務理解
5/5
データ説明
4/5
定義の厳密さ
5/5
G
在岗体験
体験実際にありそうな場面をいくつか歩いて、この職種・業界が毎日何を判断しているかを体感します。
データ分析 · DAU 10%減
数字が動きました。結論を急がないでください。
D
ディスカッション
議論誤りを見つけたら、あなたの経験を残してください。他の人も読めます。
ゲ
面接の頻出問題が実用的です。ライブコーディングでの思考説明も追加してほしいです。
W
修正を提案する
修正ウィキのように、どの項目でも改善提案ができます。項目・提案内容・理由を書くと、採用時に貢献値が加算されます。
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関連職種
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