sql数据分析 是否数据分析师一定要精通SQL？
是否数据分析师一定要精通SQL？
大数据是我的主要研究方向之一，我也是大数据方向的研究生，所以让我来回答这个问题。
首先，SQL语言是数据分析人员的重要技能之一，大量的数据分析任务需要使用SQL语言。
在大数据逐步应用的背景下，大部分传统行业将发布大量的数据分析师岗位，数据分析师将逐步从互联网行业向传统行业转移。
大数据分析有两种方式，一种是机器学习，另一种是统计。无论采用哪种方式，数据分析都可以通过编程实现，也可以通过Excel、报表工具、Bi工具等数据分析工具实现。SQL是数据分析的基本技能之一，无论是通过编程还是通过Bi工具。
基础数据分析任务可以通过Excel工具完成。对于大多数员工来说，结构化数据分析比较常见，数据量通常不到10万。在这种情况下，Excel可以完成基本的数据分析任务，即使此时不使用SQL，也可以完成数据分析任务。
但是，如果数据量相对较大，并且数据相对分散并且位于多个数据库中，则此时需要使用SQL语言。SQL语言不仅在数据清理过程中需要，在基础数据的合并和分析过程中也需要用到。因此，SQL语言是数据分析师、数据采集工程师和大数据运维工程师的重要基础技能之一。
对于数据分析师来说，他们通常需要具备三方面的知识结构，一是数据库知识（包括很多工具）；二是编程知识（如Python和R等常用）；三是行业背景知识，因为当前场景大数据分析是一个重要的落地应用。
招聘网站上要求数据分析师会sql是指mysql还是sql server？
首先，了解SQL是指了解SQL语句。对于数据分析，我们通常从数据库中查询并使用查询语句[Select。第二，有很多种数据库，包括Oracle、sqlserver和mysql。其中MySQL是一个开源的关系数据库，可以免费使用，运行速度很快。许多公司都在使用它。
虽然SQL server是原创的，但它可以用于数据量巨大的项目，而且是付费的。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
