データアナリストの職務経歴書例文33件

データアナリストの職務経歴書に書く5つの項目

職務経歴書の構成は職種によらず同じです。この5つを順に埋めれば完成します。

職務要約3〜4行で経歴の全体像。「何年、どの仕事で、何をしてきたか」
職務経歴勤務先ごとに、在籍期間・担当業務・実績・工夫した点
活かせる経験・スキルできること、使える道具、資格
保有資格取得年月とともに正式名称で
自己PR強みを1〜2つに絞り、具体的な行動で裏付ける

職務経歴書chanでは、この5項目が質問の順番になっています。答えるたびに右側（スマホでは「できあがり」タブ）で書類が埋まっていきます。

データアナリストの職務内容はどう書く？

担当したものにチェックを入れてください。そのまま「担当業務」の欄になります。データアナリストの職務経歴書でよく使われる書き方を15件収録しています。

データアナリストの実績を数字で示す書き方

データアナリストは成果を数値で示しやすい職種です。件数・金額・達成率・順位・改善率のいずれかを入れると、読み手が規模を掴めます。数字が思い出せない場合は「約」を付けた概算で構いません。

下の文は空欄に数字や言葉を入れるだけで実績になります。使えそうな文にチェックを入れてください。作成ツールで、選んだ文の空欄がそのまま入力欄になります。

色の付いた部分は入力例です。分からない数字は「◯◯」のまま提出せず、概算にするか、その文を選ばないでください。

データアナリストで工夫したことは、どう書く？

採用担当者が2番目に見ているのは「仕事への取り組み姿勢」です（下の調査参照）。同じ業務でも、どう工夫したかを1〜2文添えるだけで他の応募者と差がつきます。当てはまるものにチェックを入れてください。

分析に着手する前に依頼部門と目的と意思決定の内容を確認し、必要な粒度で分析を設計しました。
集計定義を文書化して共有し、部門ごとに数値が食い違う状態を解消しました。
分析結果はグラフと要点を先に示し、専門知識のない相手にも判断しやすい報告を心がけました。
SQLクエリを共通化・整理し、他のメンバーが再利用できる形で管理しました。
データの欠損や異常値を確認する工程を分析の前に必ず設け、誤った結論を出さないよう注意しました。
統計や機械学習の手法を書籍やオンライン講座で学び、業務に適用できる範囲で取り入れました。
施策の効果検証では比較対象を事前に設定し、事後の解釈に偏りが出ないよう設計しました。
分析レポートに次のアクション案を添え、報告で終わらず改善につなげる提案を行いました。

データアナリストの「活かせる経験・スキル」に書けるもの

SQL
Python（pandas・scikit-learn）
R
Tableau
Looker
Power BI
Excel（ピボット・VBA）
BigQuery・Redshift
Google Analytics
統計検定2級
A/Bテスト設計
回帰分析・時系列分析

採用担当者は職務経歴書のどこを見ているか

採用担当者が職務経歴書で重視する項目を尋ねた一次調査では、「仕事内容」が最多の62%、次いで「仕事への取り組み姿勢」51%、「成果・実績」は38%で3番目でした。

仕事内容62%

仕事への取り組み姿勢51%

成果・実績38%

出典：リクナビNEXT「採用実態調査」（2017年3月実施、楽天リサーチ／従業員50名以上の企業の採用担当者300名）

成果は3番目です。売上のような数字が出せないデータアナリストでも、仕事内容と取り組み姿勢をきちんと書けば不利にはなりません。

作った職務経歴書はどう提出すればいい？

A4で1〜2枚、多くても3枚以内にまとめ、末尾に「以上」と書きます。メール添付やWeb応募ではPDFにし、ファイル名は「職務経歴書_氏名.pdf」のように誰の書類か分かる形にします。

日付は提出日（郵送なら投函日）にし、履歴書と同じ日付に揃えます
印刷する場合は白のA4普通紙に片面印刷し、クリアファイルに入れて折らずに送ります
手書きは不要です。パソコンやスマホで作成したもので構いません
履歴書とは別の書類です。履歴書の職歴欄に収まらない内容を、職務経歴書に書きます

データアナリストの職務経歴書よくある質問

データアナリストの職務経歴書には何を書けばよいですか？

扱ったデータの種類と規模、使用したツール・言語、分析テーマ、そして結果が事業のどんな改善につながったかを書きます。ダッシュボード構築や自動化などの成果物は、利用者数や削減時間など数字を添えると具体性が増します。

未経験からデータアナリストに応募する場合はどう書けばよいですか？

現職でのExcel集計、売上分析、レポート作成など、データを扱った経験を具体的に書きます。SQLやPythonの学習状況、統計検定などの資格、個人で取り組んだ分析の内容も、意欲と基礎力を示す材料になります。

アルバイトや派遣でデータ入力や集計をしていました。書けますか？

データの抽出・集計・レポート作成は分析業務の土台です。扱ったデータの件数、使ったツール、集計を正確に行うために工夫した点を書けば、実務経験として評価されます。自動化やミス削減の経験があれば必ず加えましょう。

使えるツールや言語はどの程度書くべきですか？

実務で使ったものと学習中のものを分けて書きます。SQL、Python、BIツールなどは、何の業務にどう使ったかを1行添えると、名前の羅列より実力が伝わります。使用年数や習熟度を併記するのも有効です。

分析結果が施策に反映されなかった場合、実績として書けますか？

書けます。分析の目的、手法、得られた知見を記載し、提案内容まで書けば十分に実績です。反映されなかった理由を説明する必要はなく、分析の設計力と考察力を示すことに重点を置きましょう。

短期離職やブランクがある場合はどう書けばよいですか？

在籍期間は正直に記載し、その中で担当した分析テーマと成果を簡潔に書きます。ブランク期間に学習や資格取得、個人分析などに取り組んでいれば、その内容を一言添えると前向きな印象になります。