Data analyst
Le ou la data analyst transforme des données brutes en réponses utiles à une décision. Un directeur commercial veut savoir pourquoi les ventes d’une région baissent, une équipe marketing veut mesurer l’effet d’une campagne, un service client veut comprendre les motifs de résiliation.
- Salaire net moyen
- 5 360 €
- par mois, en équivalent temps plein (2024)
- Projets de recrutement
- 1 273
- en France en 2026, famille « Chargés d'études socio-économiques »
- Recrutements jugés difficiles
- 50 %
Source : Insee, base Tous salariés 2024 (salaires nets moyens du secteur privé en équivalent temps plein) · Données téléchargées le 18 octobre 2026
Source : France Travail, enquête Besoins en main-d’œuvre 2026 · Données téléchargées le 18 octobre 2026
Les chiffres de recrutement portent sur la famille professionnelle « Chargés d'études socio-économiques », qui regroupe plusieurs métiers proches. Les projets de recrutement sont des intentions d’embauche déclarées par les employeurs pour l’année, saisonniers compris. Ce ne sont pas des offres publiées.
Le data analyst écrit les requêtes SQL qui vont chercher les données dans l’entrepôt, les nettoie, vérifie leur cohérence, puis les analyse avec Excel, Python ou R. Il construit des tableaux de bord dans Power BI, Tableau ou Looker Studio, que les équipes consultent chaque semaine. Une grande partie du travail consiste à reformuler la question posée, à définir précisément un indicateur (qu’est-ce qu’un client actif ?) et à présenter les résultats simplement à des personnes qui ne sont pas statisticiennes. Le métier se pratique dans le e-commerce, la banque, l’assurance, la grande distribution, l’industrie et le secteur public.
Missions principales
- Recueillir le besoin d’une équipe métier et le traduire en question analysable et en indicateurs définis
- Extraire et croiser des données avec SQL depuis l’entrepôt de données ou les outils internes
- Nettoyer les données : doublons, valeurs manquantes, incohérences entre sources
- Construire et maintenir des tableaux de bord de suivi dans un outil de visualisation
- Réaliser des analyses ponctuelles : segmentation de clients, analyse de cohortes, attrition, tests A/B
- Présenter les résultats aux décideurs avec des recommandations claires
- Documenter les définitions d’indicateurs et la provenance des données
- Veiller au respect du RGPD dans l’usage des données personnelles
Qualités attendues
- Un scepticisme sain face à un chiffre trop beau pour être vrai
- La capacité à reformuler une demande floue en question précise
- Le sens de la pédagogie pour rendre une analyse compréhensible en quelques minutes
- La rigueur dans la définition et la documentation des indicateurs
- La curiosité pour le métier des équipes qu’il accompagne
Définition officielle
Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques.
- Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problèmes
- Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données
- Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles
- Assure la qualité et l’intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils
- Participe à des projets de data science et d’intelligence artificielle pour améliorer les processus
Comment y accéder
Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.
Source : France Travail, répertoire des métiers ROME 4.0 (v61, publié le 15 juin 2026) · Données téléchargées le 18 octobre 2026
Fiche ROME M1419 : Data analyst
Compétences clés
Savoir-faire
- Animer une démarche agile et innovante
- Développer des algorithmes pour l’analyse de données
- Analyser, exploiter, structurer des données
- Concevoir un plan d’analyse statistique
- Développer des modèles prédictifs pour l’analyse de données
- Exploiter des solutions de Data Science ou d’Intelligence Artificielle
- Analyser et prévenir les risques
- Gérer les bases de données et assurer leur intégrité
- Analyser des données pour identifier des tendances
- Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des performances
Savoir-être
- Faire preuve d’autonomie
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
Où recrute-t-on le plus ?
Les bassins d’emploi qui déclarent le plus de projets de recrutement pour cette famille de métiers en 2026.
| 1 | ParisParis | 348 projets |
|---|---|---|
| 2 | Boulogne-BillancourtHauts-de-Seine | 134 projets |
| 3 | NanterreHauts-de-Seine | 76 projets |
| 4 | LyonRhône | 58 projets |
| 5 | ToulouseHaute-Garonne | 51 projets |
| 6 | LilleNord | 49 projets |
| 7 | SartrouvilleYvelines | 44 projets |
| 8 | NiortDeux-Sèvres | 38 projets |
| 9 | MarseilleBouches-du-Rhône | 33 projets |
| 10 | Aix-en-ProvenceBouches-du-Rhône | 32 projets |
Source : France Travail, enquête Besoins en main-d’œuvre 2026 · Données téléchargées le 18 octobre 2026
Les cellules couvertes par le secret statistique sont exclues : les totaux sont des minimums.
Évolution de carrière
Le data analyst peut devenir senior puis lead data analyst, à la tête d’une petite équipe ou référent d’un domaine (marketing, finance, produit). Ceux qui aiment la modélisation évoluent vers data scientist, en approfondissant les statistiques et l’apprentissage automatique. Ceux qui préfèrent la construction des données s’orientent vers analytics engineer ou data engineer, autour des pipelines et de l’entrepôt. Côté métier, l’analyste peut rejoindre le contrôle de gestion, le pilotage de la performance ou le product management. À terme, le poste de head of data ou de responsable BI est accessible.
Conseils pour postuler
- Joignez un exemple d’analyse ou de tableau de bord (données publiques ou anonymisées) avec la question de départ et la conclusion
- Citez votre niveau réel en SQL avec des exemples : jointures, fonctions de fenêtre, requêtes sur de gros volumes
- Décrivez une décision qui a été prise grâce à votre analyse, plutôt que la liste des outils utilisés
- Montrez que vous connaissez le secteur de l’entreprise et ses indicateurs clés (panier moyen, taux de conversion, sinistralité)
Pour aller plus loin
Termes utiles
Les notions du contrat de travail et de la paie liées à ce métier, expliquées dans notre glossaire.
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