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データ分析を学ぼうとしたとき、「まず何から始めたらいいの？」と迷ってしまう方は多いのではないでしょうか？
実は、データ分析に必要なスキルは、大きく5つの領域に分けることができます。これは、CompTIA Data+の試験範囲でもあり、実務でも非常に役立つ整理の仕方です。
今回は、その5つの領域を1つずつわかりやすくご紹介します。「自分がどこまで理解できているか」「どこがこれからの学びどころか」も見えてくるはずです。
✅ データ分析の5つのスキル領域とは？
CompTIA Data+では、データ分析に必要なスキルを以下の5つに分類しています：
- データの概念と環境
- データの収集と準備（いわゆる“データマイニング”）
- データの分析
- データの可視化とレポート
- データガバナンス、品質管理とコントロール
それでは順番に見ていきましょう。
① データの概念と環境（Data Concepts and Environments）
この領域では、データってそもそも何？どうやって保存されるの？といった基礎知識を学びます。
- データの構造（構造化 vs 非構造化）
- データベースの種類（リレーショナル・非リレーショナル）
- データの保存形式（CSVやJSONなど）
- スター型・スノーフレーク型といったスキーマ構造
▶ こんな人におすすめ 「そもそもデータってどう保存されてるの？」という初心者の方。分析以前の「データを見る力」が身につきます。
② データの収集と準備（Data Mining）
この領域は、実際に使えるデータをどうやって集め、整えるかがテーマです。
- データの収集方法（アンケート、API、Webスクレイピングなど）
- データの前処理（欠損値・外れ値処理、形式統一など）
- データの変換・結合・成形（データ整形、ETL/ELTの違い）
▶ こんな人におすすめ 「集めたデータがバラバラで使いづらい…」と感じた経験がある方。実務での“使えるデータづくり”に役立ちます。
③ データの分析（Data Analysis）
ここでは、データから意味ある情報を読み取るための基本的な分析手法を学びます。
- 平均・中央値・標準偏差などの記述統計
- 仮説検定（p値、t検定、カイ二乗検定など）
- 相関分析、単回帰分析の基礎
- データの傾向やパターンの発見
▶ こんな人におすすめ 「データを見て“なんとなく”ではなく、根拠ある判断をしたい」というビジネスパーソンにぴったりです。
④ データの可視化とレポート（Visualization and Reporting）
分析結果は、伝えてナンボです。この領域では、わかりやすいレポートやダッシュボードの作成方法を学びます。
- 静的・動的レポートの違い
- よく使われるグラフ（棒グラフ、折れ線、ヒートマップなど）
- レポート設計のポイント（色使い、レイアウト、KPI設計）
- レポート作成ツール（Power BI、Tableauなど）
▶ こんな人におすすめ 「エクセルの表だけじゃ伝わらない…」という方。“伝えるスキル”が分析の価値を何倍にもします。
⑤ データガバナンス、品質管理とコントロール（Governance, Quality & Control）
最後の領域は、データを安全かつ正確に扱うための知識です。
- データのセキュリティ（アクセス権、データ分類）
- 個人情報（PIIやPHIなど）の取り扱い
- データ品質の評価指標（正確性、完全性、一貫性）
- マスターデータ管理（MDM）やデータ保持ポリシー
▶ こんな人におすすめ 業務で顧客情報や社内機密を扱う方には必須の内容。ガバナンスの知識があるだけで、社内の信頼度が上がります。
💡 どの領域も「分析スキル」の一部！
この5つの領域は、それぞれが独立しているわけではなく、すべてが連携してこそ価値を発揮します。
たとえば：
- 良いレポートを作るには → 正しく分析できていないと意味がない
- 正しく分析するには → クリーンなデータが必要
- クリーンなデータを作るには → データ収集の設計が重要
つまり、分析とは「一連のプロセス」であり、それぞれの領域に少しずつ理解を深めることが、分析力を高める近道なのです。
✨ まとめ：まずは“自分の得意・苦手”を知るところから
データ分析のスキルは5領域に整理することで、「何ができて、何がこれからの課題か」を明確にできます。 特にCompTIA Data+では、これらをバランスよく網羅的に学べる設計になっているのが特長です。
Best regards, (^^ゞ
