営業・マーケティングからデータアナリストへ:求人データで見たスキルの重なり
このページは検索エンジンにインデックスさせていません。インデックスの条件は 遷移元・遷移先とも掲載中求人20件以上 (実績は1,148件 /15件)、 かつスキル重複率10%以上 (実績は6%)です。 この条件では統計は参考値として扱ってください。
データアナリストに固有のスキル11個のうち、営業・マーケティングの求人でも15%以上の頻度で要求されているものはありませんでした。 このデータの範囲では、求人票に書かれた要求スキルの重なりは確認できません。
対象スキル = データアナリストの求人で10%以上に出現し、かつ掲載中求人全体での出現率より5ポイント以上高いスキル。出現率の上位から機械的にN個取るのではなく、 全求人との差(固有度)で選んでいます。汎用的なスキルだけが並んで重複率が高く出る、 という偏りを避けるためです。重複率は対象スキルを固有度で加重し、営業・マーケティング側のカバー率(=営業・マーケティングの出現率 ÷ データアナリストの出現率、上限100%)で 平均した値です。求人票に書かれない要素(業界知識・チーム内での役割・成果物の質)は 評価に含まれていません。この数値は転職の成功率ではありません。出典: type.jp・green-japan.comの公開求人情報(取得日 2026-07-28)。
そのまま活かせるスキル(0個)
この基準(遷移元で15%以上)を満たす共通スキルはありませんでした。 職務経歴書では、スキル名の一致ではなく担当した業務内容で接点を作る必要があります。
追加で必要になりやすいスキル(11個)
| スキル | データアナリスト | 営業・マーケティング | 全求人 | 固有度 | カバー率 |
|---|---|---|---|---|---|
| SQL | 73.3% | 2.5% | 19.9% | +53.5pt | 3% |
| BIツール | 46.7% | 0.9% | 2.7% | +44.0pt | 2% |
| 機械学習 | 46.7% | 0.6% | 3.8% | +42.9pt | 1% |
| A/Bテスト | 33.3% | 5.6% | 3.2% | +30.2pt | 17% |
| Python | 46.7% | 0.4% | 18.6% | +28.0pt | 1% |
| Excel/VBA | 33.3% | 8.8% | 8.6% | +24.7pt | 26% |
| 統計解析 | 20.0% | 0.2% | 0.5% | +19.5pt | 1% |
| dbt | 13.3% | 0.0% | 0.3% | +13.0pt | 0% |
| BigQuery | 13.3% | 0.3% | 2.3% | +11.0pt | 2% |
| データ基盤 | 13.3% | 0.9% | 3.2% | +10.2pt | 7% |
| 要件定義 | 40.0% | 4.5% | 30.0% | +10.0pt | 11% |
データアナリストに固有でありながら、営業・マーケティングの求人では15%未満しか要求されていないスキルです。 固有度の高い順に並べています。 このデータは何を学ぶべきかの優先順位を示すものではなく、 求人票への記載頻度の差を示しているだけです。
提示年収の比較
| 職種 | 掲載中求人 | 年収記載あり | 中央値 | 25〜75%レンジ |
|---|---|---|---|---|
| 営業・マーケティング | 1,148件 | 1,147件 | 575万円 | 500万円〜700万円 |
| データアナリスト | 15件 | 15件 参考値 | 650万円 | 563万円〜840万円 |
中央値の差は75万円(データアナリストのほうが高い)ですが、 どちらかの年収記載サンプルが20件未満のため参考値です。 この差が実在するかどうかは、このデータでは断定できません。
サンプル値 =(提示年収の下限+上限)÷2、片方のみ記載の場合はその値。 サンプル数が20件未満の統計には参考値バッジを付けています。 年収分布・求人例・スキルランキングはデータアナリストの年収相場にまとめています(このページは遷移固有の比較だけを扱います)。
転換の現実性:データアナリスト側の受け入れ状況
| 指標 | データアナリスト | 営業・マーケティング |
|---|---|---|
| 掲載中求人 | 15件 | 1,148件 |
| 未経験歓迎の記載あり | 2件(13.3%) | 407件(35.5%) |
| リモート勤務可 | 3件(20.0%) | 373件(32.5%) |
データアナリストで未経験歓迎と明記された求人は2件、データアナリスト求人全体の13.3%です。営業・マーケティング側の35.5%と比べて低く、 母数(15件)自体が営業・マーケティング(1,148件)より少ない点も併せて見る必要があります。
「未経験歓迎」は求人票の記載からの判定であり、実際の選考基準とは異なる場合があります。 応募して通過するかどうかは求人データからは分かりません。
データアナリストそのものの求人統計
データアナリストの年収分布・スキルランキング・求人例・地域分布は、遷移元によって変わらないため このページでは繰り返しません。データアナリストの年収相場(15件の集計)にまとめています。
よくある質問
営業・マーケティングの経験はデータアナリストでどのくらい通用しますか?
データアナリストの掲載中求人15件から、データアナリストの求人で10%以上に出現し、かつ掲載中求人全体での出現率より5ポイント以上高いスキルを11個抽出し、営業・マーケティングの求人1,148件での出現率と比べました。固有度で加重した重複率は6%です。共通して要求されるスキルは、この基準では見つかりませんでした。これは求人票の記載が重なっている度合いであり、実務経験の深さが評価されるかどうかはこのデータでは分かりません。
データアナリストになるには何を追加で学ぶ必要がありますか?
営業・マーケティングの求人で15%以上要求されていない対象スキルは11個です。固有度が最も高いのはSQLで、データアナリストの73.3%に対し営業・マーケティングは2.5%、掲載中求人全体では19.9%でした。ただしこれは求人票への記載頻度の差であり、学習の順序や必要な習熟度を示すものではありません。
データアナリストは未経験から応募できますか?
データアナリストの掲載中求人15件のうち、求人票に未経験歓迎の記載があるのは2件(13.3%)です。件数としては限られるため、未経験可の枠だけを狙うより、現職と共通する要件で実務経験を示せる求人を探すほうが選択肢は広くなります。
営業・マーケティングからデータアナリストに移ると年収は上がりますか?
提示年収の中央値は営業・マーケティングが575万円(1,147件)、データアナリストが650万円(15件)ですが、いずれかのサンプルが20件未満のため参考値です。この差が実在するかどうかは、このデータでは断定できません。