大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，SQL语言是数据分析师的重要技能之一，大量的数据分析任务都需要使用SQL语言。
在大数据逐渐落地应用的大背景下，广大的传统行业会陆续释放出大量的数据分析师岗位，数据分析师也将从互联网行业逐渐走向传统行业。
大数据分析通常有两种方式，其一是采用机器学习的方式，其二是采用统计学的方式，不论采用哪种方式，既可以通过编程来实现数据分析，也可以通过数据分析工具来实现数据分析，比如Excel、报表工具、BI工具等等都是数据分析比较常见的工具。不论采用编程的方式实现数据分析，还是通过BI工具的方式来实现数据分析，SQL都是基本的技能要求之一。
基础的数据分析任务通常通过Excel工具就可以完成，对于大部分职场人来说，结构化数据分析是比较常见的，而且数据量通常都在十万条以内，这种情况下采用Excel就可以完成基本的数据分析任务，此时即使不会使用SQL，也能完成数据分析任务。
但是如果数据量比较大，而且数据相对比较分散，位于多个数据库中，此时就需要使用SQL语言了。不仅在数据清洗的过程中需要使用SQL语言，在进行基础数据归并和分析时也需要采用SQL语言，所以SQL语言对于数据分析师、数据采集工程师、大数据运维工程师来说都是重要的基本技能之一。
对于数据分析师来说，通常需要具备三方面知识结构，其一是数据库知识（包括诸多工具）；其二是编程知识（比如Python、R就比较常用）；其三是行业背景知识，因为目前场景大数据分析是重要的落地应用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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sql非常简单，按照数据分析目前的发展趋势，未来不但要精通sql，还需要精通Python和r以及各种高级算法。
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