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。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
易上手， 文档丰富的Pandas 已经成为时下最火的数据处理库。此外，Pandas数据处理能力也一流。
如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的（哭丧脸），比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手，你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的，自己那小破电脑根本跑不起来。行，你有8000w条样本你牛逼，我就取400w条出来跑跑总行了吧（狡滑脸）。
我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。
Feelings are just visitors. Let them come and go.
今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图（下）！ 接着前一篇的节凑，这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令：spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件：就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤： 1、锁
在 MySQL 数据库中，支持上面四种隔离级别，默认的为 Repeatable read (可重复读)；而在 Oracle 数据库中，只支持 Serializable (串行化)级别和 Read committed (读已提交)这两种级别，其中默认的为 Read committed 级别。
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
进入PowBI，弹出的如下页面也可以直接关闭，在Power BI中想要导入数据需要通过Power Query 编辑器，Power Query 主要用来清洗和整理数据。
要想运行 GSEA 软件，JAVA 环境是必须的，下面就带领大家一步步地安装 JAVA 软件。
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
在上一章当中，写了文件的生成过程。这一章主要讲解文件格式（V3版本）的具体细节。 1、字典文件格式详解 字典文件的作用是在存储的时候将字符串等类型转换为int类型，好处主要有两点： 1、减少存储占用空间 2、用在需要group by的字段上比较合适，可以减少计算时的shuffle的数据量。 每一个字典列都有对应的三种文件.dict, .sortindex, .dictmeta文件，输出格式都是thrift格式 1.1 .dict文件 字典的值每满1000就作为一个chunk输出一次，具体的类是ColumnD
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。
在遨游了一番 Java Web 的世界之后，发现了自己的一些缺失，所以就着一篇深度好文：知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ，来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番，大部分内容参照自这一篇文章，有一些自己补充的，也算是重新学习一下 Java 吧。
前言： 在遨游了一番 Java Web 的世界之后，发现了自己的一些缺失，所以就着一篇深度好文：知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ，来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番，大部分内容参照自这一篇文章，有一些自己补充的，也算是重新学习一下 Java 吧。 前序文章链接： Java 面试知识点解析(一)——基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)——高并发编程篇 Java 面试知识点解析(三)——JVM篇 Java 面试知识点解析(四)——版本特性篇 Java 面试知识点解析(五
表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*MergeTree)最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。因为只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特性，同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。合并树家族自身也拥有多种表引擎的变种。其中MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区、数据副本和数据采样等基本能力，而家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。例如ReplacingMergeTree表引擎具有删除重复数据的特性，而SummingMergeTree表引擎则会按照排序键自动聚合数据。如果给合并树系列的表引擎加上Replicated前缀，又会得到一组支持数据副本的表引擎，例如ReplicatedMergeTree、ReplicatedReplacingMergeTree、ReplicatedSummingMergeTree等。合并树表引擎家族如图所示：
Cytoscape可以读取一下格式的文件，这些文件实际是提供了cytoscape和其他一些工具的接口。
实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示：
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据，随后对截取出来的数据逐行求差，并基于其他多个文件夹中同样大量的Excel表格文件，进行数据跨文件合并的具体方法。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？
有多种方式可以将文本文件的数据导入到数据库中，例如，利用PLSQL Developer软件进行复制粘贴，利用外部表，利用SQL*Loader等方式。至于EXCEL中的数据可以另存为csv文件（csv文件其实是逗号分隔的文本文件），然后导入到数据库中。
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #是list 所以用[[]]
# 比如一本书，整本书就相当于一块磁盘或分区，书的前几页目录就相当于inode。每一页的文字、图片相当于一个block
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
本文小编将为大家分享并讲解SDTM标准define.xml的内部构造及参数介绍。以便大家制作SDTM的define.xml或参照define.xml制作适合自己的“数据说明文件”。
最近知识星球有人问浪尖，自己的hbase集群元数据丢失了，但是数据还在，是否能够修复，其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见，也有很多时候我们是生成hfile加载进hbase。
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理，切开的部分使用awk可以定义变量、运算符，使用流程控制语句进行深度加工与分析。
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。
读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx""
今天我们继续分享一个真实的办公自动化需求：如何使Python+Excel+Word批量生成指定格式内容的合同。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
测序数据可以上传 到CNCB（China National Center for Bioinformation，国家生物信息中心） ，是中国自己的数据库，直接替换NCBI。由于其相比于NCBI，很多功能并未被许多学者所熟知，因此，这里我们带大家了解一下这一数据的使用！
[ 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。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。
近年来随着大数据的兴起，分布式计算引擎层出不穷。Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用。Hadoop 的设计核心思想来源于 Google MapReduce 论文，灵感来自于函数式语言中的 map 和 reduce 方法。在函数式语言中，map 表示针对列表中每个元素应用一个方法，reduce 表示针对列表中的元素做迭代计算。通过 MapReduce 算法，可以将数据根据某些特征进行分类规约，处理并得到最终的结果。
像这个就不属于第一范式，因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段，分割后：
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
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数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
写在前面，这个教程真的有点长，是我早期翻译的，如果你完全不懂Cytoscape，那么你读这些，应该会做出非常漂亮的各种基于cytoscape及插件的图，因为这个教程真的很白。 原文地址
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名，确定数据表包含哪些字段，各字段的字段名、字段类型、及宽度，并将这些数据输入到计算机当中。
「第二范式」：「建立在第一范式的基础上」，第二范式要求数据库表中的每个实例或行必须「可以被惟一地区分」。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主键>
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