分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势，前后台大概收到的有用评论如下：
装袋（bagging）又称自助聚集（bootstrap aggregating），是一种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回的）的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大。由于抽过程是有回放的，因此一些样本可能在同一训练数据集总出现多次，而其它一些却可能被忽略。一般来说，自助样本
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 替换函数：replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度：LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1：首先获取最后需被拆分成多少个字符串，利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2：根据“，”逗号来拆分字符串，此处利用 SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 函数，最后把结果赋值给 num 字段。 扩展：判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
VCF 是生物信息分析中非常重要的一种格式。主要用来描述基因组突变的信息，无论是检测出来的 SNP，indel，cnv，还是 SV，都可以存储格式都为 vcf 格式。从比对生成的 bam 文件中，将潜在变异信息筛选出来，就是 vcf 格式。vcf 是一种列表格式，里面包含很多的内容。需要掌握每一列的信息，并能使用相对应的软件对 vcf 进行处理。处理 VCF 格式软件主要包括 bcftools，vcftools，gatk，python pyvcf，plink 等。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
在讲解中我们需要贯串一个例子，所以需要设计一个情景，对应还要有一个表结构和填充数据。如下：有 3 个字段，分别为 personId 标识某一个人，company 标识一家公司名称，money 标识该公司每年盈利收入（单位：万元人民币）
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
1.__Random：产生0-10之间的随机数【__RadomString：随机生成字符函数同__Random】
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
genfromtxt的唯一强制参数是数据的源。它可以是字符串，字符串列表或生成器。如果提供了单个字符串，则假定它是本地或远程文件或具有read方法的打开的类文件对象的名称，例如文件或StringIO.StringIO对象。如果提供了字符串列表或返回字符串的生成器，则每个字符串在文件中被视为一行。当传递远程文件的URL时，文件将自动下载到当前目录并打开。
1、将一张很长的表拆分成多张较小的表，使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
在性能测试中为了真实模拟用户请求，往往我们需要让提交的表单内容每次都发生变化，这个过程叫做参数化。JMeter配置元件与前置处理器都能帮助我们进行参数化，但是都有局限性，为了帮助我们能够更好地进行参数化，JMeter提供了一组函数来帮助我们参数化生成需要的数据，这些函数可以函数助手面板来进行编辑。当然函数助手的功能不仅仅是做参数化，还能帮助我们运算、字符编码格式转换、获取运行时参数等功能。下面宏哥介绍和分享一下函数助手中的函数。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
答：大部分程序主要的功能都是对数据的处理，写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系，目录就是索引，我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
这个问题相信很多小伙伴都遇到过，或者被其他人问过，白茶总结了一下用户比较在意的几个点：安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
在数据数据过程中经常会遇到数据按照一定字符进行拆分，而在不同版本的SQL SERVER数据库中由于包含的函数不同，处理的方式也不一样。本文将列举2个版本的数据库中不同的处理方法。
-- 行转列 SELECT * from ( SELECT tt1.SAP_ID,TT1.dt,TT1.EFF from ( SELECT t1.SAP_ID,T1.DT,nvl(T2.EFFECTIVE,0) eff from ( SELECT A1.SAP_ID,mr.dt from (SELECT DISTINCT SAP_ID from DATA_EMP_ATTENDANCE) a1, (SELECT TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+ROWNUM - 1 DT FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=(TO_DATE('2018-11-15','YYYY-MM-DD')-TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+1)) mr ) t1 LEFT JOIN ( SELECT SAP_ID,BEGIN_DATE,1 effective from DATA_EMP_ATTENDANCE ) t2 ON T2.SAP_ID = T1.SAP_ID AND T2.BEGIN_DATE = T1.DT ORDER BY t1.dt DESC ) tt1 ) pivot (max(eff) for dt in (to_date('2018-11-05','yyyy-mm-dd') d1,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d2,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d3)); ```
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
将字符串拆分成一个列表，其中每个单词都是一个列表中的元素：txt = "welcome to the jungle"
Apache Benchmark(简称ab) 是Apache安装包中自带的压力测试工具 ，简单易用
对于许多数据科学家来说，数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看，这个概念没有错。毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外，命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年，它是在传奇的K&R一书中的K，Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天，大约50年之后，awk仍然与每年出现的新书保持相关联！ 因此，可以肯定的是，对命令行技术的投入不会很快贬值的。
对于列的拆分一般使用的比较多，也相对容易，通过菜单栏上的拆分列就能搞定，那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢？如图1所示，这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度，需要把对应的分级制度和说明给对应，那如何进行处理呢？目标效果如图2所示。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
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[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
一般安装好的HBase集群，默认配置是给Master和RegionServer 1G的内存，而Memstore默认占0.4，也就是400MB。显然RegionServer给的1G真的太少了。
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示：
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
已独立成项目在github上面 dataformat， 涉及模块 os， getopt， sys。 1 需求 在进行hadoop测试时，需要造大量数据，例如某个表存在56列，但实际程序逻辑只适用到某几列，我们造的数据 也只需要某几列 构造几列数据，转化为对应数据表格式 2 源代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #dataformat.py # wklken@yeah.net #this script change data from your
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导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中，HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种，不支持UPDATE和DELETE，这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
使用VBA时，有可能需要根据分隔符将字符串拆分为不同的部分。此时，就可以使用VBA的Split函数。
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