【データアナリスト候補（DX支援・マーケティング支援）】東京・神奈川勤務

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• SQLによるデータ抽出・加工の実務経験
• Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験
• Tableau・PowerBI・Google Analyticsなどの可視化ツール利用経験
• マーケティングデータ（顧客データ・販売データ等）の分析経験
• クライアントへのヒアリング・要件定義の経験

• クライアント視点でのコミュニケーション力:
  クライアントのビジネス課題を正確に把握するため、相手の立場に立ってヒアリングし、課題を言語化できる力が求められます。
• 課題を自分事として捉える当事者意識:
  積極性に欠けた受け身の姿勢では顧客や会社からの信頼を得にくいため、課題解決に向けて主体的に動ける姿勢が重視されます。
• データを分かりやすく伝える説明力:
  分析結果をレポートやビジュアルで整理し、データに不慣れなクライアント担当者にも伝わるように説明できる能力が必要です。
• 複数プロジェクト・業界への適応力:
  自動車・飲食・自治体など多様な業界の案件を担当するため、業界ごとのビジネス背景を素早くキャッチアップし、柔軟に対応できる力が求められます。
• チームで成果を出す協調性:
  社内の他部門と連携してプロジェクトを推進するケースがあり、部署横断的なコミュニケーションやチームワークが重視されます。

• CRM・ID-POSデータ活用経験:
  顧客データや購買履歴データを活用したターゲティング施策の立案・実行経験があると即戦力として活躍できます。
• 統計解析の知識・実務経験:
  効果測定や顧客行動パターンの分析において、統計的手法を用いた分析ができる方は歓迎されます。
• 行政・自治体向けプロジェクト経験:
  自治体への調査・分析支援実績がある同社では、公共分野での業務経験を持つ方は強みとなります。
• マーケティングリサーチ・商圏分析の経験:
  飲食業や小売業などの商圏データ・キャンペーン効果分析の実務経験があると、担当業務にすぐ活かせます。

• BI・可視化スキルの実践力:
  Tableau・PowerBI・Google Analyticsを実案件で継続的に活用することで、ダッシュボード設計から顧客報告まで一貫した可視化スキルが身につきます。
• クロス業界のビジネスドメイン知識:
  自動車・飲食・自治体など多様な業界のプロジェクトを経験することで、業界横断的なビジネス理解と課題分析の視点が養われます。
• データドリブンなマーケティング提案力:
  データ収集・加工・分析・提案を一貫して担当することで、マーケティング施策の企画・効果測定サイクルを設計できる力が身につきます。
• コンサルティングスキル・上流工程経験:
  要件定義から提案・報告まで上流工程に携わることで、単なる分析作業にとどまらないコンサルタントとしての思考力と提案力が習得できます。
• データエンジニアリング基礎力:
  SQL・Pythonによるデータ抽出・加工・パイプライン整備の実務を通じて、データエンジニアリングの基礎スキルが習得できます。