マーケティングコンサルに所属するデータアナリストのリアル

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1. マーケティングコンサルに所属す るデータアナリスト リアル
2. 目次 ▪ 注意点 ▪ 自己紹介 ▪ 入社していままでやったこと ▪ こ 中で実際に分析っぽい ？？（主観） ▪ 分析ってなにやった ？ ▪ 分析案件以外で得られたこと ▪ まとめ
3. 注意点 あくまでＮ＝１ ことな で、人によって違うよ ！っていうことを前提に聞い ていただけると幸いです。
4. 自己紹介 ▪名まえ：ゆう ▪職業：データアナリスト＠マーケコンサル（ 2023年10月～） ▪職歴：小売業→SES（業務改善系）→AIベンチャー（通信キャリアで分析） →マーケコンサル（いろいろやってる） ▪趣味：麻雀（雀魂）、ラーメン食べ歩き（最近 上野 あいだや 2がおすす め）
5. 入社していままでやったこと（ざっくり） アンケート＆ リサーチ 分析 BI系 データ基盤関連 そ 他 大分類 内容 期間 • オフィスデザイン業界/健康食品やそ 成分/某カメラメーカー 競合 • 某銀行 資産運用診断ツール ユーザビリティ調査 • 3か月 • 3か月 • アパレルブランド KPIモニタリング集計・レポート作成 • アパレルブランド アドホック分析 • SNSから CEP抽出について 自動化Poc • 12か月 • 1か月 • 1か月 • アパレルブランド KPIモニタリング BI化 提案用モック作成 • 1週間 • テレビ局 テーブル定義書精査・リネージ調査 • アパレルブランド GCP移行・プログラム修正・検証 • 3か月 • 3か月 • DD案件 ビジネスシミュレーション作成 • 提案資料 手伝い • 講義 資料作成 手伝い • 3か月 • 2か月 • 1か月
6. こ 中で実際に分析っぽい ？？（主観） アンケート＆ リサーチ 分析 BI系 データ基盤関連 そ 他 大分類 内容 期間 • オフィスデザイン業界/健康食品やそ 成分/某カメラメーカー 競合 • 某銀行 資産運用診断ツール ユーザビリティ調査 • 3か月 • 3か月 • アパレルブランド KPIモニタリング集計・レポート作成 • アパレルブランド アドホック分析 • SNSから CEP抽出について 自動化Poc • 12か月 • 3か月 • 1か月 • アパレルブランド KPIモニタリング BI化 提案用モック作成 • 1週間 • テレビ局 テーブル定義書精査・リネージ調査 • アパレルブランド GCP移行・プログラム修正・検証 • 3か月 • 3か月 • DD案件 ビジネスシミュレーション作成 • 提案資料 手伝い • 講義 資料作成 手伝い • 3か月 • 2か月 • 1か月
7. 分析ってなにやった ？ • 顧客 課題（A商品 色ごとに売上 傾向を知りたいなど）を基に期間/対象者などを設計する • アウトプット イメージを作成する（いわゆる空パケ） • 上記2点を作成後、顧客と確認し、修正を行う • Pythonを用いて集計・分析 • STEP1 空パケに分析結果を記載、視覚的に見やすいように加工を行う • 顧客に結果を報告 具体的内容 分析設計 STEP1 分析 STEP2 資料作成 プレゼン STEP3 アパレルブランド ア ドホック分析
8. 分析案件以外で得られたこと アンケート＆ リサーチ そ 他 大分類 内容 データ基盤関連 そ 他 • いわゆるデスクトップリサーチについて案件を通じて、理解することができ、 ある程度 粒度で実施できることができたようになった • アンケートについて調査設計 重要性について、再認識した （特に文言ひとつとっても、読み手が誤解しない書きっぷりになってるかどうか） • パブリッククラウド 経験を積めた（GCPやAWSについて） • 再利用しやすいプログラム 書き方（DRY的な意味合い） ※特に顧客にプログラムを納品する場合 、わかりやすいコメント・変数・コードになってるか • ビジネスシミュレーション 作り方 • 見やすい・わかりやすい資料作成 作り方
9. まとめ • 色々な案件に参画できる （データ分析以外にも、BI、データ基盤、アンケート/リサーチなど） →幅広い経験を積める（良くも悪くも） • 高度な分析案件 少なめ（あっても集計案件がメイン） →分析設計さえきちんとすれ 、集計だけでもきちんと示唆を与えられる • アンケートも分析も設計が大事 →（Garbage in, garbage out）
10. ありがとうございました