对于数据分析，如果只是给定准备好的数据集，做简单的描述性统计、简单绘图，那么不太需要掌握任何编程语言。

但现实中收集到的数据是多样的、基础的，很少能直接满足模型对数据规格的要求以及模型成立的假设，那么就需要在分析前变换、合并、分类、整理数据，此时可能需要从数据库用SQL跨表查询，数据整理好后利用模型做统计推断或者机器学习等等，形成样本内或样本外的预测，可能还要用可视化的方式呈现结果，因此对SQL的熟练掌握是不可避免的。

1、基础能力：使用Excel完成简单的数据分析工作

Excel非常适用一些数据量不大以及重复性并不算强的大量的工作场景，如果跳脱出这个基础条件，需要使用它去处理一些海量的数据以及大批量的任务时，它就会存在效率低（数据量大时会卡死）、复用性不强等等一些问题。

2、进阶能力：使用Python等语言进行更深入、更强大的数据分析

Python是近几年来最火的编程语言之一。在大数据分析领域，Python这门编程语言的运行效率一定是基础简单的Excel让人望尘莫及的，除此之外对于图表的交互性和工作可复用性来讲也不是一个Excel 所能比拟的。此外，R语言作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

总结而言，对于专业的数据分析，掌握数据库的应用、数据分析的编程语言是很有必要的。一些通用编程语言（如C++、Java）可以广泛地用于开发各种项目。同时，脚本语言如Python和R天生就是对数据分析和探索有很好的支持。数据分析者最好通用语言和脚本语言各至少掌握一种，这样在处理许多项目时就能合理地发挥不同语言的优势，提高整体的生产力。

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