Python 数据分析框架，目标是让数据科学家和数据工程师们处理大型数据时，能够像处理小中型数据一样的高效。为了实现这个目标，我们将启用 Python 来作为 Apache Hadoop 的第一级别语

很早之前就想写一篇iOS端数据库相关的总结文章，梳理下使用移动端数据库的一些重要知识点，再综合对比下sqlite和CoreData的优缺点，希望能帮助一些这方面经历较少的同学少走一些弯路。 为什么要用数据库 iO

大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志

数据化运营案例分析 淘宝商业智能部 万里（张振宇） 2010年11月 2. 数据化运营案例分享—目录统计学思想——前车之鉴 理想与现实——遇到问题 数据化运营——案例分析 分析方法论 案例分析 数据可视化——数据之美

MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库，有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中。存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。 MySQL

Analytics 近日， LinkedIn 开源了一款用于复杂大数据分析的高性能计算引擎 Cubert 。这是为分析师和数据科学家编写的一个框架，提供“手动编写 Java 程序的所有效率优势，并

处 创见干货：数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是： 第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司；

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数 据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hi

虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战，但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的，可以充分利用这些工具来提升自己的能力。 1、Tableau

SciPy 和 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Comma-separated values

化地将所需要的资料以矩阵的方式切割」，当我们程式需要这些资料时，再每次从资料库取一部分的资料供程式分析使用。 由于LIBSVM并没有实作虚拟矩阵，以致于没办法解决资料过于庞大时，会遇到记忆体不够的

通过扫描 classpath，索引元数据，允许在运行时查询这些元数据，也可以保存收集项目中多个模块的元数据信息。 使用 Reflections 可以查询以下元数据信息： 1）获得某个类型的所有子类型

Sky 是一个开源的数据库，用于灵活、高性能的分析行为数据。包括一些点击流和日志数据，使用 Sky 分析比传统 SQL 数据库或者是 Hadoop 速度要快得多。Sky 通过优化数据的组织、更快的查询执

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高

前言: 3 一、Hadoop生态圈： 3 Hadoop 4 HBase 5 Hive 6 Apache Pig: 6 Impala： 7 Flume： 7 Sqoop: 8 Chukwa： 8 Mahout:

1. 数据分析中的10种思维方法一、逻辑思维： 二、向上思维： 三、下切思维： 四、求同思维： 五、求异思维： 六、抽离思维： 七、联合思维： 八、离开思维： 九、接近思维： 十、理解层次： 2. 逻辑思维

我们接着上次分享给大家的两篇文章： Python数据分析之numpy学习（一） 和 Python数据分析之numpy学习（二） ，继续讨论使用Python中的pandas模块进行数据分。在接下来的两期pandas介绍中将学习到如下8块内容：

虽然golang是用C实现的，并且被称为下一代的C语言，但是golang跟C的差别还是很大的。它定义了一套很丰富的数据类型及数据结构，这些类型和结构或者是直接映射为C的数据类型，或者是用C struct

pandas 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

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析， 只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大