gxyworkhard
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Python进行大数据分析，主要分为以下步骤：
1.数据导入
导入本地的或者web端的CSV文件；
2.数据变换；
3.数据统计描述；
4.假设检验
单样本t检验；
5.可视化；
6.创建自定义函数。
数据导入
这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，操作如下：
Python Data Analysis Library 或 pandas是为了解决数据分析任务而创建的， 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。
类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下：
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。
近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。
与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。
什么是大数 ...
描述
Python count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
语法
count()方法语法：
str.count(sub, start= 0,end=len(string))
参数
sub -- 搜´
一、 首先要安装thrift和fb303的安装
1、首先安装一个最新版本的autoconf，否则后面编译的时候会出问题（提示说autoconf版本要2.65以上才行）
wget http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz
tar xvf autoconf-2.69.tar.gz
cd autoconf-2.6 ...
1 基本的Select 操作SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][ CLUSTER BY col_list| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list][LIMIT number]
•使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录。DISTINCT表示去掉重复的记 ...
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。各大公司数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。
在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解。对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug，也有利于我们优化Hive SQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。
MapReduce实现基本 ...
final— 修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能读取，不可修改。被声明为final的方法也同样只能使用，不能重载。
finally—再异常处理时提供 finally 块来执行任何清除操作。如果抛出一个异常，那么相匹配的 catch 子句就会执行，然后控制就会进入 finally 块（如果有的话）。
finalize— 方法名。Ja ...