【50代学び直し】データ分析見える化スキルはExcel(エクセル)・Python・BIツールを実践で学べ!

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【50代学び直し】データ分析見える化スキルはExcel(エクセル)・Python・BIツールを実践で学べ!

デジタル化が進む近年では、膨大にあるデータをうまく活用してビジネスに役立てることが大切です。データ分析に関心のある方のなかには、「データ分析結果を見える化する方法やスキルを学びたい」という方もいるのではないでしょうか。

本記事では、データ分析結果を可視化する方法や必要性、スキルの習得方法、セカンドキャリアでの活かし方について解説します。

50代会社員です。社内でもDX研修が盛んになっており、学び直しの必要性を痛感しています。そこで私が着目しているのがデータ分析です。初心者なので、まずはかんたんなデータ分析や分析結果の見える化ができるようになりたいと思っています。必要なスキルや効率的な学習方法などを教えてください。

DX化によって年齢に関わらず学び直しの必要性が高まっていますが、なかでもデータ分析は今後さらなる需要が見込まれる分野です。データ分析結果を見える化する方法にはさまざまありますが、まずはExcel、Python、BIツールを使った実践がおすすめです。実践中心に学んでいくことで効率的なスキル習得が期待できます。

結論:データ分析における見える化はExcel(エクセル)・Python・BIツールを実践で学べ!

データ分析における見える化には以下のものがありますが、これらをおこなってデータ分析結果が理解しやすくするためには、Excel(エクセル)・Python・BIツールのスキルが必要です。

   グラフの活用

・Webアクセス解析ツールの活用

・ヒートマップや地図の活用

・ワードクラウド/ハッシュタグクラウド

ビジネスのデータ分析結果を可視化するスキルなので、実践を通じてスキルを磨くことが必須です。 このスキルを身につけることは、さらに需要が高まるデータ分析・可視化の中、スキルを伸ばし、市場価値の高い人材になるための必須条件の一つと言えます。

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データ分析結果の見える化(可視化)とは

データ分析結果の見える化(可視化)とは、データをグラフやチャートなどの視覚的にわかりやすい形式で表現することです。データの羅列だけではわかりにくい情報でも、データ分析結果の見える化(可視化)のプロセスを行うことで、データのパターンや関係性を素早く理解できます。

データ分析結果をかんたんに見える化(可視化)する方法

そもそもデータ分析結果の見える化(可視化)とは、数値だけでは確認・判断しにくい情報を表やグラフ、図形などの視覚的にわかりやすい形で表現することです。

データ分析結果をかんたんに見える化(可視化)する方法の例としては、たとえば以下が挙げられます。

・グラフ・ヒートマップや地図

・ワードクラウド/ハッシュタグクラウド

最もシンプルでわかりやすいデータ分析結果の可視化方法は、グラフの活用です。特にExcelを使ったかんたんなグラフの作成であれば、ITスキルに自信のない方でもすぐに実践できるでしょう。

たとえばExcelに月別の売上データの数値が入力されている場合、数値の範囲を選択してメニューからグラフの作成を実行するだけで、かんたんにグラフを作成できます。グラフの種類も棒グラフや折れ線グラフなどさまざまな種類があるので、見やすいものを選択可能です。

一方で、Excelを使ったグラフ作成はシンプルでわかりやすい反面、膨大なデータへの対応は難しくなります。

Excel以外にも、BIツールを使うことでさまざまなデータをかんたんに可視化することが可能です。BIツールはノーコードであるため、プログラミングをしなくても操作方法さえ覚えれば本格的なデータ分析や分析結果の可視化ができます。

ヒートマップや地図

ほかには、ヒートマップや地図を活用する方法も考えられます。ヒートマップとは、データの大小や濃淡を色や円グラフなどのわかりやすい方法で表現する方法です。

たとえばWebサイトでは、マウス操作や画面スクロールのログをヒートマップにして、ユーザーがどの部分を集中的に閲覧しているのかを可視化できます。これにより、ユーザーから高評価を得ているコンテンツや広告などを判別できるのです。

ユーザーのWeb行動を詳細に捉えて、Webサイトを的確に分析・改善したい際に効果的です。

また、地図を使った見える化(可視化)方法も代表的です。地図を確認することで、所在地や位置情報などを一目で判断できます。

ワードクラウド/ハッシュタグクラウド

ワードクラウド/ハッシュタグクラウドを使った方法もあります。ワードクラウドとは、出現頻度が多い単語を大きな文字などで視覚的に表示できる機能です。たとえば、Twitterのツイート上で頻出の単語を大きく表示することができます。

一方のハッシュタグクラウドとは、Twitterなどのハッシュタグ(#)を調べることができる機能です。ハッシュタグ(#)を基に、流行語などをすぐに確認できます。

データ分析結果を可視化する必要性

それでは、なぜデータ分析結果を可視化する必要があるのでしょうか。データの可視化は、おもに以下の理由で必要性が高いといえます。

・データを活用した意思決定の高速化

・情報の属人化の防止

データを活用した意思決定の高速化

データ分析結果をただ数値で羅列しているだけでは、データの意味や重要性を読み取ることは容易ではありません。データを可視化することによって、データが示すビジネス上の課題や改善点をスムーズに把握できるようになります。

それにより、ビジネス上の意思決定の高速化につながるでしょう。また、データ分析結果を可視化することで、複数のデータ間の差を比較しやすくなるため、データの背後にある業務上の問題点を深掘りしていくことも可能です。

情報の属人化の防止

データ分析結果を表やグラフ、図形などのわかりやすい表現で可視化することで、誰でも同じようにデータ分析結果を理解できるようになります。データを扱う専門的な知識やスキルに依存しないため、情報の属人化を防止に貢献します。

また、誰もが理解しやすい形式でデータを共有できるように仕組み化しておくことで、担当者の退職時などでもスムーズな業務引き継ぎができるでしょう。

データ分析結果を可視化するためのスキルと学習方法

データ分析結果を可視化するためのスキルにはさまざまなものがありますが、スキルに自信のない50代会社員の方は、まずはExcelやPython、BIツールのスキルを習得するとよいでしょう。

Excelであれば、一般的なExcel操作による数値のグラフ化などは初心者でもすぐに始められます。Excel操作に多少慣れている方であれば、ExcelVBAを習得して、グラフの自動作成などに挑戦してみるのもおすすめです。

Pythonであれば、データ分析用に様々なパッケージが用意されている点です。パッケージを導入することで、簡単にデータ分析の可視化を始めることができます。書籍やインターネット上で情報も充実しており、情報収集しやすいのも魅力です。

また、BIツールであれば、どれか1つのBIツールを選んで集中的に学習を進めていくとよいでしょう。以下では、効率的な学習方法について解説します。

実践中心に学んでいく

データ分析スキルを効果的に習得するためには、実践中心に学んでいくことがおすすめです。実践中心といっても、最初から難しい実践を行う必要はありません。

まずは勤務先でかんたんなデータを使って、データを可視化する訓練をすることから始めるのがポイントです。

ほかには、たとえばデータ分析に役立つBIツールとして、Microsoft PowerBIの無料トライアルから始めてみるのがよいでしょう。Microsoft PowerBIであれば、高度なプログラミングをしなくてもデータの分析や可視化ができるため、ITスキルに不安のある50代会社員でも実践できます。

Microsoft PowerBIの無料トライアルは、以下のリンクより確認できます。
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/getting-started-with-power-bi/

また、Microsoft Power BIの公式資格については、記事:「Power BIの公式資格とは?難易度や勉強法、50代会社員が取得するメリットを解説」をご参照ください

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ビッグデータの活用が求められていく時代において必要なのがビジネスインテリジェンス(BI)ツールです…

実践でわからないことがあれば、公式教材で学ぶ

実践中心に学んでいくなかで、わからないことも多く出てくるはずです。その場合は、各社が提供している公式教材を使って学習することがおすすめです。

たとえば、前述したMicrosoft PowerBIであれば、PowerBIラーニングパスとして複数の無料オンライン学習コースが提供されています。

PowerBIラーニングパスは以下リンクにありますので、興味のある方はご確認ください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/powerplatform/power-bi?WT.mc_id=powerbi_landingpage-marketing-page

セカンドキャリアでの活かし方

データ分析結果を可視化するスキルを持っていると、データ分析・業務効率化人材として以下のようにセカンドキャリアで活かすことができます。

1)今の職場で定年後も活躍し続ける

DX推進における大きな課題の1つとしてIT人材不足が挙げられており、特にデータ分析スキルを持つ人材の需要は高まる一方です。そのため、データ分析スキルを磨くことで、定年後も企業で働けるチャンスが増えるでしょう。

2)新しい職場(パート・派遣・業務委託など)で働く

データ分析スキルを持つ50代人材は、在宅や週3日勤務などの新しい働き方のできる中小企業やベンチャーで働くチャンスも大いにあります。

3)フリーランス、副業としてクラウドワークスなどで案件を獲得する

企業に所属する以外にも、定年後はフリーランスとして活躍するセカンドキャリアもあります。たとえば、BIツールのスキルを高めることで、クラウドワークスなどに掲載されている案件を獲得できるようになるでしょう。

4)データ分析を教える仕事に就く

初学者対象で、指導マニュアルのあるスクールなどであれば、実務経験が少なくても教える仕事に就くことは可能です。「自分なんかまだまだ」と思わずに、思い切って門を叩けば思わぬチャンスが訪れることも多いですよ!

このように、未経験や初心者の50代会社員の方でも、これからデータ分析を学んでいくことでセカンドキャリアの選択肢を広げていくことが可能です。

まとめ

DX化に伴い、社会全体的に学び直しの必要性が高まっています。なかでもデータ分析は重要性の高い分野であり、データ分析結果の可視化スキルなどを学ぶことで市場価値の高い人材になれるでしょう。

データ分析結果の可視化には多種多様な方法がありますが、これから学習を始める50代会社員の方であればExcelやPython、BIツールなどがおすすめです。実践中心に学んでいくことで、効率的なスキル習得が可能です。

今後さらなる需要が見込まれるデータ分析の分野を強化することで、未経験や初心者の50代会社員の方でも充実したセカンドキャリアを実現できるようになるでしょう。

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