SQL 是数据分析的基石，因为它允许开发者与存储在关系数据库中的数据进行交互和分析。它提供了一种标准化的方式来查询、过滤、聚合和转换数据，从而可以提取有意义的见解。例如，分析师使用 SQL 通过 SELECT 和 WHERE 子句检索特定的数据子集，连接表以组合相关信息，并使用诸如 SUM() 或 AVG() 之类的函数来计算总和或平均值等指标。这些操作构成了探索性数据分析的基础，使用户能够回答诸如“上个季度的总销售额是多少？”或“哪些地区的客户流失率最高？”之类的问题。
SQL 在分析中的一个关键用途是聚合和汇总大型数据集。通过使用 GROUP BY 对数据进行分组并应用聚合函数，分析师可以识别趋势或模式。例如，查询可以计算每个客户群的平均收入或计算每月活跃用户数。SQL 还支持窗口函数（例如，RANK()、ROW_NUMBER()）以进行更复杂的计算，例如累计总计或百分等级。此外，SQL 通过 HAVING 子句处理对聚合数据的过滤，从而在分组后优化结果。例如，开发人员可以过滤组以仅显示销售额超过 100 万美元的区域。这些功能使 SQL 特别适用于汇总数据，而无需将其移动到外部工具。
除了查询之外，SQL 还在数据转换和准备中发挥作用。分析师经常使用它来清理数据（例如，使用 COALESCE 处理 NULL 值），重塑表（使用 PIVOT 或 UNPIVOT），或者通过 CREATE TABLE AS 或临时视图创建派生表。SQL 还与分析工作流程集成：例如，Python 脚本可以执行 SQL 查询以在应用机器学习模型之前预处理数据。当连接到数据库时，Tableau 或 Power BI 等工具通常在后台生成 SQL，因此了解 SQL 有助于开发人员优化这些交互。简而言之，SQL 将原始数据和可操作的见解连接起来，使其对于从基本报告到高级商业智能的分析任务来说必不可少。