一、数据仓库建设
在大数据分析中，数据仓库是非常重要的一环。数据仓库是指一个用于存储数据的集合，其中包含了来自各个数据源的数据。可以通过建立数据仓库的方式来存储大量数据，并通过数据仓库来进行数据分析。
二、数据清洗
在大数据分析中，数据清洗是必不可少的一步。数据清洗的目的是将数据中的错误数据、重复数据、缺失数据等进行清理，以确保数据的准确性和完整性。可以通过使用SQL语句来进行数据清洗，例如使用DELETE语句删除重复数据，使用UPDATE语句更新错误数据等。
三、数据存储
在大数据分析中，数据存储是非常重要的一步。数据存储的目的是将数据存储在适当的位置，以便后续的数据分析。可以通过使用表格来存储数据，同时也可以通过分区表格、分布式表格等方式进行数据存储。
四、数据分析
在大数据分析中，数据分析是最核心的一环。数据分析的目的是对数据进行分析，以提取出有价值的信息。可以通过使用SQL语句、存储过程等方式进行数据分析，例如使用GROUP BY语句进行数据聚合，使用JOIN语句进行数据关联等。
五、数据可视化
在大数据分析中，数据可视化是非常重要的一步。数据可视化的目的是将数据以图表、图形等方式进行展示，以便于人们进行数据分析。可以通过使用可视化工具来进行数据可视化，例如使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化。
MySQL大数据分析的必备技能包括数据仓库建设、数据清洗、数据存储、数据分析以及数据可视化等方面。通过掌握这些技能，可以更好地进行大数据分析，并从中提取出有价值的信息，为企业的发展提供有力的支持。