データアナリストはエクセルマスター

データアナリストって聞くと、なにやら賢そうな職業にきこえないだろうか？

実際頭がとても良く、プログラムをバリバリと書くような優秀なデータアナリストも世の中には相当数いる。統計学の厚い知識を使って仕事している高学歴のデータアナリストも沢山いるだろう。

しかし私のようにまともな統計学を学んでもなければ、コードも書けないデータアナリストも存在する。

データアナリストとは、収集した情報を分析する能力があれば良い。分析した情報を使い仮説を立て業務の効率化を目指したり課題の発見に繋げ、問題提起や解決策を提案する分析技術やスキルがあればいいだろう。

私も一応データアナリストとして働いているが、まず”コードは書かない”し、そもそもに書けない。それにマクロ経済などのアナリスト業務はまったく出来ない。

深い統計学の知識があるわけではないので、私が担当出来るのは製造生産の効率や運用、販売や在庫のセールストレンドの分析あたりである。

しかし今の仕事では私はデータサイエンティストといわれる職種の人達が行うような業務、データの抽出や分析データのデータモデリングということもやっている。

会社のデータの仕組みを良く知っていて、勘が働けば私は深く統計学を学んでいなくても結構企業でデータサイエンスの仕事やデータアナリストの仕事をすることは可能であると考えている。

世の中にコードを書ける人は沢山いるのだが、勘があまり良くない人が多い。

その人たちに具体的な指示を出し、モニタリングを行いながら会社が作りたいものを作る監督者というものが必要なので私がその部分を担当していた。

会社のデータパターンやビジネス、システムの使い方を良く知ることによって、誰でも感覚を養い勘を良くすることはできるのではないだろうか？

私が仕事で駆使するのは、ほぼマイクロソフトのエクセルのみで良い。

私のデータの仕事は95%の事がエクセルで片付くのだ。データ関連の仕事でエクセルを使わないのは、最終的なエンドユーザーツールであるWEBダッシュボードのBIツールに関係する部分くらいだからだ。

報告資料としてパワーポイントで資料をまとめることもあるが、そこにもエクセルでまとめたデータの画像を貼り付けてレポートを作るので結局エクセル頼りとなる。

私のデータアナリストとしての日常的な業務のリスト

ビジネスやオペレーションを理解する
オペレーションに使われるデータシステムを理解する
システムデータの関係性を考慮しデータセットをデザインする
実データを使ってデータセットのサンプル作成
BRDという定義書を作りソフトウェアエンジニアに説明をする
開発者作成のデータセットデモの総合的データ整合性テストの実行
データセット連携した指標KPIを算出データモデリングの作成
指標KPIの定義書作成
分析ツールの提供
指標KPIの分析と、レポート作成

このリストの仕事のほぼ全部でマイクロソフトのエクセルを使う。デモデータの作成も、開発されたデータセットの検証もエクセルの機能や関数を使い、最終的なウェブBI(ビジネスインテリジェンス)ツールのサンプルもエクセルで作成する。

デザイン画のようにイメージを作るのではなく必要な数式を埋め込み、実際のデータを使ってKPIを算出し実用的サンプル分析ツールを作り、BIソフトウェアエンジニアの担当者に同じものをWEB開発をしてもらうのだ。

そのBIのWEBツールが出来るまでは、このエクセルで作ったデモ版が短期ソリューションツールとして実用として代用でき、BIソフトウェアでWEB開発したものの検証用比較データとしても使うことが出来るようになる。

今のエクセルには沢山の優秀な機能が備わっている。本当に驚くほど充実していて、昔ACCESSを使って処理していたようなことも今はエクセルひとつで処理できる。今後MS ACCESSはさらにユーザーが少なくなるだろう。

以前であれば高額なデータシステムツールでデータモデルをもエンジニアに作成してもらい、数値を自動算出していた。しかしこれも今ではエクセル単体で構成出来るようになった。

パワーピボットというエクセルにある標準機能を使うのだが、あまり多くの人が使うものではないのか、標準だとリボンに表示されないので、エクセルのオプションで設定する。

私はこのパワーピボット機能が追加料金を取られずに標準でこの機能を利用できることに仰天する。

しかしエクセルを結構使いますという人でも、パワーピボットはちょっとハードルが高いかもしれない。

まずは普通のピボットテーブルをしっかり習得し、通常のピボットテーブルに計算式を埋め込むことが出来る位使いこなせるようになったらパワーピボットにチャレンジしてみればいいだろう。

パワーピボットが使えなくても、勘がまぁまぁ良くてピボットテーブルをよく理解して駆使することができれば、私がやっているようなデータアナリスト業務はチャレンジできるんじゃないだろうか？

パワーピボットの他に、いくつかエクセルの基本知識でデータを色々算出するのに必要不可欠なものがある。参考までにいくつか書き出してみる。それぞれの詳しい内容はぜひググって調べて身に着けてほしい。

”相対参照、絶対参照” エクセルで式を作成するときに＄マークがついたり消えたりするが、それは絶対に理解する必要がある。式の作成、式のコピーで完全な理解をせずに作業をするのは無謀である。

“データの形式” これはセルの書式設定ではない。セルに入った数字にみえるデータでも数字として扱われている場合もあれば、文字扱いになっている場合があるので、それを理解する必要がある。データを文字から数値、数値から文字に変更することも必要。計算式を作ったのに計算されない場合は、だいたいこれが原因だ。

“書式設定” せっかく数式を入力しても数式が文章のようにセルに現れることがある。書式設定により強制的にそういう処理がされているので、その場合セルの書式設定を標準に設定して、そのセルの数式を確定(エンター)してみればいい。それで計算結果が表示される。

“不要な書式設定” 列丸ごと、行丸ごとを選んで書式設定をしてしまうと無意味にファイルサイズ激重になるケースがある。これはエクセルが自動的に書式を設定しているエリアにもデータがあると勘違いしておこる。ファイルの開閉にも時間がかかったりと無駄なことが増えてしまうので書式設定は必要な部分だけに設定しよう。列ごと、行ごとえらんで色付けは危険な行為となる。

“形式を選択したコピペ” 値だけをコピペ、数式だけをコピペ、書式だけをコピペのほか、値と書式をコピペなど色々指定できる。これを使いこなすとデータの体裁整備の効率化ができる。

“空白と半角全角の罠” これで悩む人は本当に多い。VLOOKUPで算出ができない時やパワーピボットで同じ項目に見えるものが、分かれて表示される場合がある。そんなときは隠れ空白や、半角、全角の違いがあり違うデータだと判断されている。対応策は置き換えで空白を除去するとか、ASC関数とかで半角に強制統一すること。置き換えで全角スペースを半角スペースに置き換えるのも効果的。

“数字羅列の文字列データ”分類コードなどにありがち、始まりの文字が数字の０という場合がある。これを誤って数字として取り扱ってしまうと文字内容の頭の部分を失い、誤ったデータを扱う事になる。それと長い数字だけで構成された文字列データは、うっかりそのセルを触るとそのデータが変な数値データに変換されてしまい、もともとの数値データが失われるので注意が必要。

他にも沢山エクセルを使いこなすのには多種多様な機能や特徴がある。

これらを楽しんで学んでいくことが出来るならソフトウェアエンジニアにならなくとも、高収入の”データアナリストになることは出来る”と私は思う。

私は総合的なデータデザインをするのにビジネスとシステムの両方を理解をしたうえでデータデザインをしている。

その知識を使えばエクセルの機能を使い、ソフトウェアエンジニアが作り出すデータの整合性の検証をエンジニアがするよりも早く総合的に対応することも可能だ。

問題をいち早く見つけ、その誤りについての説明と仮説をエクセルを使い具体的にエンジニアに伝えるのも私の仕事だ。

エンジニアも具体的に問題が理解できると速やかにコード修正をしてくれる。こうやってスピーディーにデータセットの製品化が可能になるのだ。

エクセルを使うデータの仕事は、私にとってビデオゲームをやっているような感覚だ。明確なゴールに向かって、色々な機能を理解しながらその機能を利用して攻略していく。

何か追加の機能が必要だと思ったらネットにそのキーワードを打ち込むと絶対に答えはそこにある。

大変というより、謎解きをするようで楽しい仕事だと思っている。

私の頭は月並みだが、努力によって知識は増やせる。そして勘が働くほど知識を蓄えてしまえばいいのだ。

勉学に励んできた高学歴のスキルある同僚の理解力やその理解するスピードが素晴らしいので、あとは彼らに助けてもらえばいい。自分はしっかりと皆へ目的地へのガイドが出来ればいいだけなのだ。

本当にITフィールドには私よりもずっと優秀な人が多く、彼らが助けてくれるので私はサバイブできるのだ。そして諦めずに取り組んでいれば、そういう優秀な人たちの仕事をも助けることもある。