データアナリスト
データアナリストは、事業課題を数値で把握し、意思決定に役立つ示唆を導く仕事です。
KPI設計→データ収集/整形→分析→可視化→施策提案までを一貫して行い、ダッシュボード運用やABテスト支援まで担うこともあります。
PCと主要ツール（SQL/Python/BI）があれば在宅で対応可能。
公開データで「見本分析」を作り、プロフィールと提案文を整えて、低リスク案件から実績→直取引→単価UPへ。
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総合スコア（100点満点・5指標）
- 収益性 85
- 始めやすさ 40
- 継続性 90
- 時間の柔軟性 70
- リスクの低さ 55
※ 点数は編集部の基準に基づく相対評価です。業種・体制・ツールにより変動します。
データアナリストの特徴
在宅×成果直結で評価されやすく、要件定義・再現性・可視化で信頼を積むと、継続案件→直取引→単価UPのルートに乗りやすい職種です。
副業スタイル
- 数値で物事を考えるのが好き／仮説→検証を楽しめる
- SQLや表計算の基本があり、学習を継続できる
- 資料化・説明が苦ではない（口頭/テキストで示唆を伝達）
query_stats成果指標直結
school学習投資で伸びる
データアナリストの月収
以下は 1日の作業時間×月22日稼働 を前提にした概算です。実際はタスク難易度や稼働配分により変動します。
エントリー帯
時給：2,500〜4,000円 | 作業時間：1.0〜1.5h/日
概算月収：55,000〜132,000円
前提：2,500〜4,000円 × 1.0〜1.5h × 22日
中級〜継続帯
時給：5,000〜10,000円 | 作業時間：1.0〜2.0h/日
概算月収：110,000〜440,000円
前提：5,000〜10,000円 × 1.0〜2.0h × 22日
※ 短納期の深掘り分析やダッシュボード新規構築は上振れ、単純集計のみは下振れの傾向。
データアナリストの具体的な仕事内容
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要件定義・KPI設計
課題仮説のすり合わせ、計測単位の定義、イベント/ディメンションの合意。
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データ収集・整形（ETL/ELT）
SQLでの抽出、前処理、欠損/外れ値対応、スキーマ管理。
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探索・可視化
EDA、セグメント分析、時系列、ファネル、相関の可視化。
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仮説検証・施策提案
ABテスト設計、因果推論の考え方、改善案と期待効果の試算。
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ダッシュボード構築・運用
BIツールでの定点観測、警告アラート、ドキュメンテーション。
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進行管理・コミュニケーション
スプリント運用、課題チケット化、定例レビューと合意形成。
必要なスキルや稼ぎ方
- 必要スキル
- 基礎力（統計/表計算/論理）＋職種固有（SQL・Python・可視化・説明力）。
- 成果の測り方
- KPI改善幅・意思決定速度・再現性・ダッシュボード活用度・提案採用率など。
- 単価UPの道筋
- 継続化→ドメイン特化（例：EC/メディア/SaaS）→直取引→成果連動（CPA/売上/解約率）。
- 主なリスク
- データ権限・機密管理・スコープ膨張・再現性不足・解釈違い（因果/相関）。
- 成果までの期間
- 実績0→1は2〜6週間、単価UPの体感は継続2〜3件目以降が目安。
- 必要ツール
- 抽出・分析・可視化の3点セットを基本に、入稿/進行を補助。
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codeSQL（BigQuery/MySQL）
terminalPython（Pandas）
monitoringLooker Studio/Tableau
note_stackNotion（進行管理）
AIで賢く時短しよう
定型処理はAIで自動化し、要件定義と意思決定支援に時間を割きましょう。
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SQLクエリの雛形生成・補完
JOIN/集計/窓関数のたたき台を生成し、人手でレビュー＆最適化。
効率化：高
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可視化コード・解釈の叩き台
PythonでのEDAスクリプトやグラフ説明文の初稿作成。
効率化：高
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データ品質チェック
スキーマ差分・欠損/外れ値検知のテンプレ生成。テスト観点の洗い出し。
効率化：中
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レポート文章の草案
週次レビューの要点整理、示唆→アクションの言い換え支援。
効率化：中
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ダッシュボード要件の整理
要求仕様の抜け漏れチェック、指標定義の用語統一。
効率化：中
※ 生成物は必ず人力で検証し、数式・サンプルサイズ・機密情報の扱いに注意してください。
未経験からの始め方（3ステップ）
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「見本分析」を公開して提示できる状態に
公開データ（ECカート/WEBログ/人口統計など）でEDA→示唆→施策案までのレポートを2本作成し公開。
- 題材例：売上ファネル、離脱分析、LTV、記事CV、広告効果
- 成果物：クエリ/ノートブック＋グラフ＋PDF/スライド要約
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プロフィール＆提案文テンプレを整える
募集要件を引用しつつ、データ定義力・再現性・説明力を明確化。見本分析への導線を添える。
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低リスク案件→継続化→単価UP
まずは単純集計や既存ダッシュボード改善から着手。継続2〜3件目で「次回から○○円/h」など改定を打診。
初心者がつまずきやすいポイント
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要件・定義の曖昧さ
KPIやイベント定義が曖昧 → 計測仕様を文章化し、例外/集計単位まで合意。
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再現性不足
都度手作業 → SQL/Pythonをリポジトリ管理し、処理手順をREADME化。
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スコープ膨張
「ついでに」増殖 → 見積もり時に”含む/含まない”を明文化、変更時は追加見積りに。