履歴書プレビュー

佐藤美咲

シニアデータアナリスト

[email protected]+81 90-1234-5678東京都千代田区丸の内 1-9-2 グラントウキョウサウスタワー普通自動車第一種運転免許

職務要約

6年以上の経験を持つシニアデータアナリスト。EC、フィンテック、SaaS領域において、生データを経営判断に変換することを得意とする。経営層向けKPIダッシュボードを構築し、週次レポート作成時間を70%短縮。A/Bテスト基盤を整備し、決済完了率を22%改善した実績あり。SQL、Tableau、Power BI、Python（pandas）、dbt、Lookerに精通し、マーケティング・プロダクト・財務部門と連携したコホート分析、ファネル分析、アトリビューション分析に強み。日本企業特有の稟議文化と現場オペレーションを踏まえたデータ活用提案が可能。

職務経歴

シニアデータアナリスト

楽天グループ株式会社

2022年3月 - 現在

年間流通総額5,500億円規模の経営層向けKPIダッシュボードを構築し、12種類の手作業レポートを置き換え、週30時間のアナリスト工数を削減
楽天市場の決済フローにおけるA/Bテストプログラムを統括し、年間40件以上の実験を実施。決済完了率を22%改善し、年間20億円のGMV増加に貢献
dbtを用いて5事業部の主要KPI定義を統一し、指標の定義齟齬を80%削減、四半期取締役会向けレポート作成を高速化
3名のジュニアアナリストに対し、SQL、統計的検定、ステークホルダー折衝の指導を実施

データアナリスト

株式会社メルカリ

2020年7月 - 2022年2月

PythonとLookerによりマーケティング部門の週次レポートを自動化し、週18時間のExcel手作業を撲滅
コホート別リテンション分析を実施し、プレミアム会員価格改定の意思決定を支援、年間LTVを17%向上
グロースチームと連携してアトリビューションモデルを構築し、年間2.4億円のマーケティング予算をROIの高いチャネルへ再配分
オンボーディングフローのA/Bテストを25件以上設計・分析し、うち9件を本番リリース

ジュニアデータアナリスト

三井住友銀行（株式会社三井住友フィナンシャルグループ）

2018年8月 - 2020年6月

個人向けデジタルバンキング事業の日次KPIレポートを担当し、経営層が口座開設・取引量を日次でモニタリングできる体制を構築
営業企画部門向けに初のセルフサービス型Tableauダッシュボードを構築し、4部署・60名以上に利用拡大
2TB超の口座・取引データに対するSQLクエリを作成し、プロダクトマネージャーのアドホック分析を支援
月次決算時には経理部門と連携し、収益突合・差異分析を実施

学歴

経営学修士（M.S. in Business Analytics）

一橋大学大学院経営管理研究科

2016 - 2018

統計的学習および実験計画法を専攻。修士論文では国内大手SaaS企業との共同研究により顧客チャーン予測モデルを構築。

理学士（統計学）

早稲田大学基幹理工学部

2012 - 2016

関連科目：回帰分析、確率論、時系列分析、データベースシステム、SQL。

講座・資格

Google Data Analytics Professional Certificate

Coursera / Google

2021

SQL、R、Tableauおよびデータ分析の全工程を網羅する8コースの専門講座。

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)

Microsoft

2023

認定ID：MS-PL300-2023-9182

統計検定 2級

日本統計学会 / 統計質保証推進協会

2022

日本国内で広く認知される統計検定。記述統計・推測統計・回帰分析・確率分布などを網羅し、データ分析業務の基礎力を証明。

言語

日本語

会話: ネイティブリスニング: ネイティブ記述: ネイティブ

英語

会話: ビジネスレベル（TOEIC 880）リスニング: ビジネスレベル記述: ビジネスレベル

スキル

SQLExcel（上級）TableauPower BIPython (pandas)LookerdbtGoogle AnalyticsA/Bテストコホート分析統計分析データ可視化

これはサンプル履歴書です。無料の履歴書作成ツールを使って、ご自身の経験に合わせてカスタマイズしてください。

履歴書作成のヒント

ビジネスインパクトを定量化する

「ダッシュボードを構築した」ではなく、「経営層向けダッシュボードを構築し、週30時間を削減、価格改定提案により年間1.2億円のARR増加に貢献」と書きましょう。アナリストの仕事を売上・コスト・時間削減という経営層の言語に翻訳することが重要です。

分析パイプライン全体を示す

データ分析はSQLだけではありません。データ抽出、クレンジング、モデリング、可視化、そしてステークホルダーがそのインサイトをどう意思決定に活かしたかという一連のプロセスを記載しましょう。

ツール・技術スタックを具体的に列挙する

採用担当者やATSは具体的なツール名を検索します。SQL方言（PostgreSQL、BigQuery、Snowflake）、BIツール（Tableau、Power BI、Looker）、Pythonライブラリ（pandas、NumPy）を明示的に記載してください。

実験成果とダッシュボード採用実績を強調する

リリースしたA/Bテスト数、ダッシュボードの利用ユーザー数、自動化により削減した手作業時間——これらはdoda、リクナビNEXT、ビズリーチの採用担当が最も注目する具体的な成果指標です。

主要スキル

SQLExcel（上級）TableauPower BIPython (pandas)LookerGoogle AnalyticsA/Bテストコホート分析統計分析データ可視化ステークホルダー折衝

よくあるご質問

データアナリストの履歴書・職務経歴書には何を含めるべきですか？

優れたデータアナリストの職務経歴書には、定量化された実績を含む職務要約、技術スキル（SQL、Excel、TableauまたはPower BIなどのBIツール、可能であればPythonまたはR）、具体的なビジネス成果を伴う2〜4社分の職歴、学歴、Google Data Analytics・PL-300・統計検定などの関連資格を含めるべきです。doda、リクナビNEXT、ビズリーチでは技術用語よりも、定量化されたビジネスインパクトの記述が高く評価されます。

データアナリストになるには学位が必要ですか？

統計学、数学、経済学、経営学、情報科学の学位は有利ですが必須ではありません。日本でも非技術系出身者がGoogle Data Analytics、Power BI PL-300、統計検定、データサイエンティスト検定などの資格とポートフォリオを通じて活躍しています。実証されたSQLスキルと、ビジネス成果を語れるダッシュボード・分析事例があれば、学歴を補うことができます。

データアナリストの履歴書をATS対応にするにはどうすればよいですか？

求人票のキーワード（SQL、Tableau、Power BI、A/Bテスト、コホート分析）を職務経歴書に盛り込み、標準的な見出し（職務経歴、学歴、スキル）を使用し、複雑な段組み・表・テキストボックスを避け、PDFで保存し、ツール名を省略せず正式名称で記載してください。各箇条書きを数値で裏付けることが重要です——doda、type、ビズリーチの採用担当は実績数値を重点的にスキャンします。

データアナリストの履歴書を無料で作成できますか？

はい。NoBsResumeは100%無料で、隠れた費用は一切ありません。3種類のATS対応テンプレートから選択し、この例を参考にしながら楽天、メルカリ、リクルート、三井住友銀行などでのご自身の実務経験を入力するだけで、数分でプロフェッショナルなPDF職務経歴書をダウンロードできます。