sql非常簡單，按照資料分析目前的發展趨勢，未來不但要精通sql，還需要精通Python和r以及各種高階演算法。

大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，SQL語言是資料分析師的重要技能之一，大量的資料分析任務都需要使用SQL語言。

在大資料逐漸落地應用的大背景下，廣大的傳統行業會陸續釋放出大量的資料分析師崗位，資料分析師也將從網際網路行業逐漸走向傳統行業。

大資料分析通常有兩種方式，其一是採用機器學習的方式，其二是採用統計學的方式，不論採用哪種方式，既可以透過程式設計來實現資料分析，也可以透過資料分析工具來實現資料分析，比如Excel、報表工具、BI工具等等都是資料分析比較常見的工具。不論採用程式設計的方式實現資料分析，還是透過BI工具的方式來實現資料分析，SQL都是基本的技能要求之一。

基礎的資料分析任務通常透過Excel工具就可以完成，對於大部分職場人來說，結構化資料分析是比較常見的，而且資料量通常都在十萬條以內，這種情況下采用Excel就可以完成基本的資料分析任務，此時即使不會使用SQL，也能完成資料分析任務。

但是如果資料量比較大，而且資料相對比較分散，位於多個數據庫中，此時就需要使用SQL語言了。不僅在資料清洗的過程中需要使用SQL語言，在進行基礎資料歸併和分析時也需要採用SQL語言，所以SQL語言對於資料分析師、資料採集工程師、大資料運維工程師來說都是重要的基本技能之一。

對於資料分析師來說，通常需要具備三方面知識結構，其一是資料庫知識（包括諸多工具）；其二是程式設計知識（比如Python、R就比較常用）；其三是行業背景知識，因為目前場景大資料分析是重要的落地應用。