见人说人话见鬼说鬼话,SQL是九阳神功Python是倚天剑R是屠龙刀

理想是美好的，现实是冷酷的，人在屋檐下，不得不低头啊

1. 有数据库的时候，就只用SQL；

2. 没有数据库的时候，也没有条件建库的时候，1G以下的CSV可以勉强用EXCEL手工处理，1G以上的就必须用Python或者R等语言了；

3. 5个G的CSV巨型文件，如果只是统计，那么就用R。如果除了统计之外，还需要重新处理排序和归纳数据列表，那就用Python；

4. SQL是查询语言，R是统计语言，Python是多功能编程语言（可以兼任查询和统计的功能，当然也可以像JAVE和C一样编程序）；

5. 为什么会没有数据库呢？大型互联网和金融分析，需要当天或者2-3个小时内出结果，客户出于安全等考虑，不会授权给乙方数据库操作权限。所以，你只有一个SFTP上面导出的CSV文件，或者AWS CLOUD直接Read Only文件，10G数据量，2个小时内出结果，你的IT DBA不可能给你资源建库，导入数据，然后慢慢用SQL和BI工具处理，你也没有那么多时间。所以Python和R就是你的好朋友了；

6. 即使是甲方自己的人员，出于Production服务器的运行效率，也不会允许BI或者DA等人员，直接在后台数据库上跑SQL，而且很多最新的Apps后台用的也不是传统的SQL服务器，根本无法用SQL+BI的传统方法；

7. 但是对于一个数据科学家或者Data Engineer，90%还是需要SQL，毕竟那种极端案例不多，不是天天都需要996，711去处理10个G的CSV文件，90%的企业，包括亚麻厂，鸽厂，窗户厂，平时也还是在用SQL+BI+PPT去汇报；

8. SQL是九阳神功，Python和R是倚天剑和屠龙刀，没有SQL，任何人在大数据分析这个行业里，走不长，也走不远，很多大学毕业的小孩，尤其是财务背景的文科生转到BI或者DA，总想弯道超车绕过SQL，那是走不通的，SQL无法被超越和替代，SQL是一切万物的基础体能，3000米都跑不下来，还学踢足球？

百尺竿头更进一步...