問答專欄Q & A COLUMN
大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，SQL語言是數據分析師的重要技能之一，大量的數據分析任務都需要使用SQL語言。
在大數據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數據分析師崗位，數據分析師也將從互聯網行業逐漸走向傳統行業。
大數據分析通常有兩種方式，其一是采用機器學習的方式，其二是采用統計學的方式，不論采用哪種方式，既可以通過編程來實現數據分析，也可以通過數據分析工具來實現數據分析，比如Excel、報表工具、BI工具等等都是數據分析比較常見的工具。不論采用編程的方式實現數據分析，還是通過BI工具的方式來實現數據分析，SQL都是基本的技能要求之一。
基礎的數據分析任務通常通過Excel工具就可以完成，對于大部分職場人來說，結構化數據分析是比較常見的，而且數據量通常都在十萬條以內，這種情況下采用Excel就可以完成基本的數據分析任務，此時即使不會使用SQL，也能完成數據分析任務。
但是如果數據量比較大，而且數據相對比較分散，位于多個數據庫中，此時就需要使用SQL語言了。不僅在數據清洗的過程中需要使用SQL語言，在進行基礎數據歸并和分析時也需要采用SQL語言，所以SQL語言對于數據分析師、數據采集工程師、大數據運維工程師來說都是重要的基本技能之一。
對于數據分析師來說，通常需要具備三方面知識結構，其一是數據庫知識（包括諸多工具）；其二是編程知識（比如Python、R就比較常用）；其三是行業背景知識，因為目前場景大數據分析是重要的落地應用。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！
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sql非常簡單，按照數據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以及各種高級算法。
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