データアナリスト / Yahoo!ショッピング

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析業務の実務経験（BIツール・SQLなど）
• KPIモニタリングおよびレポーティング経験
• A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
• ダッシュボード構築・運用経験（Tableau、Looker等のBIツール）
• ECまたはデジタルサービスにおける事業データ分析経験

• 課題設定力:
  事業・マーケティング部門と連携し、単なるデータ集計にとどまらず「何を分析すべきか」を自ら定義・提案できる力が求められます。
• ステークホルダーコミュニケーション力:
  事業・マーケティング・企画など多様な部門の意思決定者と連携し、分析結果をわかりやすく伝え、合意形成を図るコミュニケーション能力が必要です。
• インサイト抽出・提案力:
  分析結果から示唆を導き出し、具体的な施策提案につなげる力が求められます。数字の羅列ではなくビジネス観点でのインサイトを提供できることが重要です。
• 自律的な課題解決力:
  リモートワーク中心の環境下でも、自らスコープを定め、優先度をつけて業務を遂行できる高い自律性が求められます。
• 学習意欲・変化への適応力:
  EC市場やデータ技術は日々変化するため、新たな分析手法・ツール・ビジネストレンドを継続的にキャッチアップする姿勢が重視されます。

• 統計・機械学習の知識:
  回帰分析・クラスタリング・因果推論など統計的手法の理解があると、より高度な分析設計が可能になり評価されます。
• データエンジニアリングの基礎知識:
  データパイプラインやデータウェアハウスの構造への理解があると、データエンジニアリング部門との連携やデータ基盤整備に貢献できます。
• EC・小売業界のドメイン知識:
  商品選定・レコメンドロジック・購買行動など、EC領域の業務知識があると即戦力として活躍しやすくなります。
• Python・Rなどを用いたデータ分析経験:
  SQLだけでなく、PythonやRを用いた統計分析や可視化の経験があると、より複雑な分析タスクにも対応できます。
• 組織内データ活用推進の経験:
  データリテラシー向上施策や分析文化の醸成など、データ利活用を組織横断で推進した経験は高く評価されます。

• 大規模ECデータの分析実務経験:
  数千万ユーザー規模のYahoo!ショッピングのデータを扱うことで、大規模データ処理・分析の実践的スキルを習得できます。業界でも希少な大規模ECデータの経験者として市場価値が高まります。
• 事業インパクトを意識したデータドリブン思考:
  事業KPIと直結した分析業務を通じて、分析の精度だけでなく「ビジネス成果につながる問いの立て方」を体得できます。意思決定支援型アナリストとしての思考力が磨かれます。
• A/Bテスト・施策効果検証のノウハウ:
  ECという施策サイクルが速い環境でA/Bテストを繰り返すことで、実験設計・統計的検定・効果測定の実践スキルを体系的に習得できます。
• BIツール・ダッシュボード設計・運用スキル:
  KPI可視化のためのダッシュボード構築・運用を担当することで、組織のデータ民主化を推進するBI設計スキルが身につきます。
• マルチステークホルダーとの連携・提案力:
  事業・マーケティング・企画・データエンジニアリングなど多様な部門と協働することで、技術と事業を橋渡しできるビジネス提案力が育まれます。