数据分析语言主要包括以下几种：
Python：Python是一种高级编程语言，非常适合用于数据分析。它拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些库使得数据清洗、处理、分析和可视化变得更加简单。
R：R是一种专为统计分析和图形表示而设计的编程语言。它在数据分析领域具有广泛的应用，特别是对于复杂的统计计算和图形表示。R语言拥有丰富的包和社区支持，可以轻松地实现各种数据分析任务。
SQL：虽然SQL不是一种专门用于数据分析的语言，但它却是与数据库进行交互的强大工具。通过SQL，数据分析师可以从数据库中提取、清洗和转换数据，以便进行进一步的分析。
MATLAB：MATLAB是一种用于数值计算的高级编程语言和交互式环境。它提供了丰富的数学函数和工具箱，可以用于数据分析、数值计算、可视化和编程等。MATLAB特别适用于矩阵运算、数据分析和算法实现等任务。
SAS：SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于商业智能和数据分析领域的软件系统。它提供了丰富的统计分析工具和编程接口，可以轻松地实现数据清洗、处理、分析和可视化等功能。
Hadoop Script（HQL）：虽然Hadoop本身是一个分布式数据处理框架，但HQL（Hadoop Query Language）是一种用于查询和分析Hadoop存储的数据的脚本语言。HQL类似于SQL，但它是专门为Hadoop环境设计的。
***还有其他一些数据分析工具和语言，如Scala、Julia等。这些语言和工具在特定领域或场景下可能具有优势，可以根据具体需求选择合适的工具进行数据分析。
