データ分析で副業を始めるには、どのような方法があるのでしょうか？
副業向けの案件紹介サイトでは、土日のみ働く仕事や週1日だけ働く仕事を見つけられます。さらに、クラウドソーシングには未経験者でも参加できる仕事や匿名でできる仕事もあります。
副業を始める前には自分のスキルをアピールするため、ポートフォリオの用意も必要です。データ分析で副業を始めるためのポイントを押さえましょう。
この記事では、データ分析で副業を始める方法やおすすめのサイト、書籍、そして効果的なポートフォリオの作成方法について詳しくご紹介します。
1. データ分析の仕事が副業に向いている3つの理由
データ分析は、企業が集めたデータを分析して、パターンや傾向を見つける仕事です。例えば、大量のデータを収集し、統計的手法を使って、データを解釈して、将来の動向を予測します。
今人気のデータ分析の仕事は、副業としておすすめです。理由は3点あります。
- リモートワークができる： データ分析の仕事はリモート案件が多く、自宅で働けます
- スキルアップになる： 副業でデータ分析をすることで、新しいスキルを身につけられます
- 収入を増やせる： データ分析の仕事は報酬が高めなので、効率よく稼げます
求人ボックスによると、データ分析の仕事の年収、時給は平均年収 678万円、平均時給 2,200円となっています。
専門性が高く、豊富な知識が必要なため、報酬は高い傾向にあります。
2. データ分析で副業を始める手順
初心者がデータ分析で副業をするには、次の5つの手順を押さえたいところです。
それぞれを詳細にご紹介します。
2.1 データ分析の仕事
フリーランス白書2023年によると、フリーランスが仕事を探す方法として、5つの方法が挙げられています。
- 人脈
- 過去の取引先
- 自分自身の広告・宣伝
- エージェントサービス
- クラウドソーシング
フリーランス白書2023 P18
そのうち、コロナ禍の影響で、人脈による獲得は減り、エージェントサービスを利用した案件の獲得が増えています。
フリーランス白書2023 P19
エージェントサービスとは、副業者やフリーランス向けに、データ分析の仕事が紹介されています。登録してプロフィールを作成し、スキルや経験をアピールすることで、仕事を獲得できます。
◆ データ分析のエージェントサービス（副業者向け）
エージェントサービスでは、土日のみ働く案件や、週1日だけ働く案件の紹介をしてくれます。具体的には次のようなサービスがあります。
- Sokudan （週1日～案件が多い）
- レバテックフリーランス（111件の案件が掲載）
- BIGDATA NAVI（78件の案件が掲載）
・ Sokudan
・ レバテックフリーランスの案件の例
・ BIGDATA NAVIの案件の例
◆ データ分析のクラウドソーシング
クラウドソーシングは、インターネット上で仕事のやり取りができるサイトで、匿名で仕事ができます。自分のプロフィールやスキル、できる仕事を登録し、クライアントの案件に応募します。
・ ランサーズの案件の例
・ クラウドワークスの案件の例
2.2 ポートフォリオ
データ分析で副業を始める前に、ポートフォリオを作りたいところです。ポートフォリオとは、自分のスキルをアピールするために、プロフィールやスキル、実績例などを掲載します。
例えば、未経験でも可能な仕事を受けて、実績を積んだり、オープンデータを使ってデータ分析を行い、その結果を掲載して、自分自身のスキルや実績をアピールします。
掲載したい情報は4点あります。
| 掲載したい情報 | 掲載の例 |
| プロジェクトの概要 | ECサイトのアクセス解析 |
| 分析手法 | Pythonのデータクレンジング、Tableauを使用した可視化 |
| 分析のときに気を付けたこと | グラフやチャートで可視化し、分かりやすく説明 |
| データ分析の成果 | 購買行動に基づいたサイトの改善案を提案し、収益増加に貢献 |
ポートフォリオを作るときには、ポートフォリオの作成ツールが便利です。
◆ ポートフォリオの作成ツール
・ Wix： コードを書かなくてもウェブサイトを作れる（無料～で利用）
・ Tableau Public： 公開データを視覚化するための無料プラットフォーム
2.3 データ分析の仕事に必要なスキル
データ分析の仕事は、データを収集し、解析する仕事です。そのため、多くのスキルが必要になります。特に必要なスキルは4つあります。
| スキル | 内容 |
| データの解析力 | 統計学（平均、分散、回帰分析）やデータマイニング、機械学習 |
| プログラミング | PythonやR、SQLなどの大量のデータを扱えるプログラミングスキル |
| ビジネススキル | 業務、ビジネスへの知識（ビジネスへの活用のポイントの理解） |
| プレゼンテーション | グラフやチャートを使って、分析結果を分かりやすく表現する力 |
なお、データ分析に求められるスキルについて、より詳細に知りたい場合には、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリストが参考になります。
【引用】一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリストより引用
なお、データ分析を学ぶためには、以下の書籍がおすすめです。
| おすすめの書籍 | 学習できる内容の例 |
| 問題解決の最初の一歩 データ分析の教室 | データ分析の仕方、散布図、回帰分析 |
| 実践 データ分析の教科書 | データサイエンスプロジェクトの流れ、代表的なツール |
| 分析者のためのデータ解釈学入門 | 誤差とばらつき、データサンプリングの方法、変数間の関係、多変量データの解釈、数理モデリング |
| Pythonではじめる機械学習 | Pythonを用いた機械学習の基礎、応用 |
| 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 | データ分析の仕事、Pythonを使ったデータ分析・可視化の仕方 |
これらの書籍は、初心者から中級者まで幅広いレベルの人に向けて書かれていますので、自分のレベルに合わせて選びます。
また、実際に手を動かしながら学ぶことができるオンラインの学習プラットフォームもありますので、合わせて活用することで、より効果的に学ぶことができます。
◆ オンラインの学習プラットフォーム
2.4 見積書
データ分析でクライアントから仕事を受けるときには、作業内容や報酬、納期を明確にしておきます。そのため、仕事の問い合わせがあった段階で、見積書を提出します。
見積書では、仕事内容や作業期間、報酬を明記し、クライアントと合意をしておきます。
具体的には、次のような情報を盛り込みます。
- クライアントの会社名
- 見積書を作る側の名前、住所、メールアドレス
- 作業する項目（例 データの収集、クリーニング、分析、報告書の作成）
- 作業する項目の単価、合計金額（工数×単価）
- 見積の有効期限
- 前提条件（データ件数、取り扱うデータ内容）
2.5 請求書
データ分析の仕事を行ったら、対価である報酬をクライアントに請求します。仕事が完了した後に、請求書を作ることで、報酬の支払いを依頼できます。
請求書には、クライアント名や住所、仕事内容や納品物、金額、支払期限が記載されます。さらに、また、支払い方法や振込先の情報も提示することで、スムーズに支払いができます。
具体的には、次のような情報を盛り込みます。
- クライアントの会社名
- 請求書を作る側の名前、住所、メールアドレス
- 作業した項目（例 データの収集、クリーニング、分析、報告書の作成）
- 作業した項目の単価、合計金額（工数×単価）
- 請求書の発行日
- 請求書番号
- 振込先の銀行口座
- 支払い期限
まとめ
本記事では、データ分析の副業を始める方法や、おすすめの書籍、見積書や請求書のテンプレートをご紹介しました。
おさらいをすると、データ分析の副業をする際には、次のポイントを押さえます。
- データ分析の仕事を探す
- ポートフォリオを作る
- データ分析のスキルを身につける
- 見積書を準備する
- 請求書を準備する
また、それぞれのポイントで参考となるWebサイトや書籍をまとめました。
| No | ポイント | 参考となるサイト、書籍 |
| 1 | データ分析の仕事を探す | |
| 2 | ポートフォリオを作る | |
| 3 | データ分析のスキルを身につける | |
| 4 | 見積書を準備する | 見積書 |
| 5 | 請求書を準備する | 請求書 |
なお、自分の市場価値を調べられるツールについては、別記事でまとめています。
【参考記事】 ・ 市場価値診断ツールおすすめ5選！（自分で診断、登録不要）
500mailsのFacebookやTwitterでは、起業・副業に役立つ情報を配信しています。 是非「いいね！」をして最新情報をチェックしてください
Writer/編集者： 松田康