近年のデジタル化でどのような業種であっても多くのデータが集まりやすくなってきました。
ですが、実際にそれらのデータを活用するにはどのような知識を身に着ければよいのでしょうか。
今回は、データ活用を行う上で、必要な知識を紹介します。

•エクセルスキル

表計算や、図・グラフをクリック一つで作成できるエクセルは、普段から仕事で使っている方も多いのではないでしょうか。
エクセルには、簡単にデータ分析を行う事ができる「分析ツール」というものが、装備されていることをご存じでしょうか。
具体的な関数を知らなくても、その機能を利用すれば、だれでもデータ分析を行う事ができます。
ですがより効果的に、高度な分析を行うためには、何が分かる分析なのかを理解し、適切な分析を行う必要があります。
基本操作に慣れているということも重要で、スキルの積み上げへのハードルが下がるのも挑戦してみるべき理由になるでしょう。

•ロジカルシンキング

ロジカルシンキングとは、論理的に物事をとらえ、感覚で話をするのではなく、説得力のある話し方ができるようになるだけではなく、問題の解決に向けて、意見・主張に矛盾なく考えることができる力です。

ロジカルシンキングを身に着けると、客観的に物事をとらえられるようになります。
その結果、分析力が向上し、問題を解決するまでの筋道を立てやすくなることもメリットです。問題解決能力がアップするだけでなく、相手に分かりやすい意見を述べられるようになり、提案力も高めることができます。

•コミュニケーション能力

データ分析とコミュニケーション能力は、それほど関連があるようには見えませんが、データはあくまでも様々な判断を下すためのツールにすぎません。

また、データを分析するにも、その目的を理解していないと、適切な分析を行うことはできませんし、分析したデータをどのように活用するかを提案できなければ、単にデータを分析しただけで終わってしまいます。
分析結果が何を意味し、どのように自社の課題を解決できるのかを、背景を知らない相手にも理解してもらえるように伝えるコミュニケーション能力が大切になります。
また、データには現れない・データとして取得できないような現場の意見なども参考になることもおおいにあります。　そのような情報を集める際にもコミュニケーション能力が必要になってきます。
他にもプレゼンテーションスキルや資料作成スキル、提案・交渉力なども高めておく必要があります。

•プログラミングスキル

データ分析を行う中で、扱うデータ量が膨大である、Excelで処理をするには時間がかかる、Excelが固まってしまう、もっと早く処理したい等の問題が発生しExcelでは対応しきれないことがあります。

その様な場合に、オススメさせていただくとすれば、PythonやRなど、ビッグデータを分析できるプログラミングです。
Pythonは、データ分析に向いており、分析をするために様々なパッケージが揃っています。　また、シンプルで書きやすい言語になっています。

データ分析を行うにあたり、プログラミング言語が書けた方がスキルとして評価されることは間違いありません。
しかし、分析する際の考え方や手法、進め方は共通していますし、人に共有する等が必要な場合にそのハードルの低さから社内、社外の人との共通言語としてはExcelが優れているという一面もあります。
また、『プログラミング言語を0から学び始めるのはハードルが高い！』
と感じる方は、Excelで出来る事を増やすことがおススメです。

ここまでデータを分析するにあたって必要なスキルを紹介してきましたが、分析するデータの大小があったとしても、どのような業種、職種にも活かす事ができます。
ぜひご自身の仕事に活かせるデータ分析を身に着けましょう！