Зачем использовать pandas и numpy для анализа данных?
Python  используется потому что его можно потом встроить в рабочее приложение. Так делает гугл, яндекс и др.
Numpy и т.п. библиотеки написаны на С поэтому они не такие медленные как кажется.
Там где не хватает скорости python библиотек написанных на С, используется С++ а не SQL.
SQL подходит для некоторых задач, но нарисовать график с помощью SQL нельзя, а с помощью тех же python библиотек возможно. В анализе данных часто строят графики, считают векторные и т.п. произведения, на SQL такое писать неудобно.
Если не используется SQL или python, то используют обычно wolfram mathematica или mathcad и т.п. математические программы где удобно считать матрицы, векторы, производные и удобно строить графики.
С помощью python пишут софт, в котором используется результат анализа данных, поэтому и саму обработку данных пишут на python(или на С++).
Для python есть большие machine learning библиотеки наподобие google tensor flow https://www.tensorflow.org/ что опять же говорит о том, что данный язык является стандартом для написания прикладных приложений, связанных с machine learning, так же как SQL является стандартом для работы с БД.
Как и во всем программировании можно выделить две фазы - прототипирование и продакшен.
Соответственно python (хотя мне больше понравится R) это прототипирование - на нем удобно и быстро прикинуть модель и посмотреть результаты соответственно и все эти типы тоже для удобства (просмотр в разных отборах, сортировках...). Далее, если действительно большие задачи, то разработанную модель льют в железе (компилируемые языки).
По поводу SQL это вы погорячились - в первую очередь это доступ к данным, а нейронные сети, фурье преобразования... удобней делать в других языках. Хотя видел как анализ данных с k-mean... делали в Excel, но это на любителя.