SQL是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言，它可以通过查询、插入、更新和删除数据，帮助数据分析师快速地从海量数据中提取有价值的信息。在数据分析中，SQL有以下四个方面的应用。
1. 提取数据
通过SELECT语句，数据分析师可以从数据库中提取需要的数据。例如，需要分析某个公司的销售数据，可以使用如下语句从数据库中提取数据：
```
SELECT OrderID, ProductName, Quantity, Price, Discount, OrderDate
FROM Orders;
```
2. 过滤数据
通过WHERE语句，数据分析师可以根据需要的条件过滤数据。例如，需要分析某个公司2019年3月份的销售数据，可以使用如下语句进行数据过滤：
```
SELECT OrderID, ProductName, Quantity, Price, Discount, OrderDate
FROM Orders
WHERE OrderDate >= '2019-03-01' AND OrderDate < '2019-04-01';
```
3. 分组和汇总数据
通过GROUP BY语句，数据分析师可以将数据按照需要的字段进行分组，然后使用聚合函数对数据进行汇总。例如，需要分析某个公司每个月的销售情况，可以使用如下语句进行数据分组和汇总：
```
SELECT YEAR(OrderDate) AS Year, MONTH(OrderDate) AS Month, SUM(Quantity * Price * (1 - Discount)) AS TotalSales
FROM Orders
GROUP BY YEAR(OrderDate), MONTH(OrderDate);
```
4. 数据统计
通过COUNT、MAX、MIN、AVG等函数，数据分析师可以对数据进行统计分析。例如，需要分析某个公司的销售订单数量、销售额的最大值、最小值和平均值，可以使用如下语句进行数据统计：
```
SELECT COUNT(*) AS OrderCount, MAX(Quantity * Price * (1 - Discount)) AS MaxTotalSales, MIN(Quantity * Price * (1 - Discount)) AS MinTotalSales, AVG(Quantity * Price * (1 - Discount)) AS AvgTotalSales
FROM Orders;
```
综上所述，SQL可以帮助数据分析师从海量数据中快速提取、过滤、分组、汇总和统计有价值的信息，为数据分析提供了必不可少的工具和技术支持。