Python資料分析（三）NumPy那些事的部落格

Hive是基於Hadoop的數倉工具，可對存儲在HDFS上的檔中的資料集進行資料整理、特殊查詢和分析處理，提供了類似於SQL語言的查詢語言–HiveQL，可透過HQL語句實現簡單的MR統計，Hive將HQL語句轉換成MR任務進行執行。
一、概述

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此文是《10周入門資料分析》系列的第17篇
想瞭解學習路線，可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析

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目錄
第一章：初識Hadoop

第二章：更高效的WordCount

第三章：把別處的數據搞到Hadoop上

第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去

第五章：快一點吧，我的SQL

第六章：「一夫多妻制」

第七章：越來越多的分析任務

第八章：我的資料要即時

第九章：我的資料要對外

第十章：很强的機器學習

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資料分析這事，必須客觀認識企業的現狀和對人才的需求，然後審視自己還差哪些知識和技能，然後理論學習+3~5個項目實踐，惡補。
關於技能的學習，我之前的文章已經講的很全面了。

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此文是《10周入門資料分析》系列的第16篇

想瞭解學習路線，可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析



上篇介紹了 NumPy，本篇介紹 pandas。

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(想要全部鏈接 點擊閱讀原文：【速藏！】這大概是史上最最全的大數據學習資源了！)

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在做數據分析的過程中，經常會想數據分析到底是什麼？為什麼要做數據分析？數據分析到底該怎麼做？等這些問題。對於這些問題，小數一開始也只是有個很籠統的認識。
最近這兩天我又重新讀了一遍早就被很多人推薦的《誰說菜鳥不會數據分析》這本書。發現對這些問題講的還是比較透徹，隨後對這本書的核心內容做了一個筆記。

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此文是《10周入門資料分析》系列的第15篇

想瞭解學習路線，可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析

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此文是《10周入門資料分析》系列的第14篇

想瞭解學習路線，可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析

Python的內容比較多，可能要花個幾周的時間來講完。

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此文是《10周入門資料分析》系列的第13篇

想瞭解學習路線，可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析

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此文是《10周入門資料分析》系列第12篇

想瞭解學習路線，可以先閱讀“ 學習計畫 | 10周入門資料分析 ”。

前段時間，看到某企業對資料分析師的招聘要求有一條：

分析客戶人群的購買習慣，並透過客戶購買行為做出相關資料分析。

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資料量太大，Excel拖不動怎麼辦？還有其他能取代Excel但易上手的工具麼？
這個問題真是撞到槍口上了，我有收到不少的類似提問，今天就來統一解答一下。

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