数据读取及描述性分析，得到房价及平米的数值型描述删除车位信息数据分析1：价格最高的5个别墅，删除别墅信息数据分析2：找出数据中的住房户型分布数据分析3：找出关注人数最多的五套房子数据分析4：户型和关注人数分布数据分析5：面积分布数据分析6：各个行政区房源单价均价数据分析7：各个行政区的房源总价对比数据分析8：按照地铁信息对各个区域每平米均价排序，柱形图绘制数据分析9：按小区均价排序综合：紧邻望京地

前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？一、大数据测试实现被分成三个步骤（1）：数据阶段验证大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证：1、来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统2、将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配3、验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置

数据读取及描述性分析，得到房价及平米的数值型描述删除车位信息数据分析1：价格最高的5个别墅，删除别墅信息数据分析2：找出数据中的住房户型分布数据分析3：找出关注人数最多的五套房子数据分析4：户型和关注人数分布数据分析5：面积分布数据分析6：各个行政区房源单价均价数据分析7：各个行政区的房源总价对比数据分析8：按照地铁信息对各个区域每平米均价排序，柱形图绘制数据分析9：按小区均价排序综合：紧邻望京地

实际上，从理论上看实验平台及ABTest我们会觉得其非常复杂和深奥，但从实际的代码角度看，根据理论设计的模式规则、定义的实验以及为实验设计的参数指标等，最终的目的只是为了给业务代码提供优雅的逻辑判断方式，并在不需要业务逻辑关心的情况下，按照可统计、可分析方式进行日志的输出，并最终通过这些数据分析预定的指标、参数，从而得出实验或ABTest的结果（ABTest实际上是一种相对简单的实验，大家从概念上

awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。中文版Github地址：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn英文版Github地址：https://github.com/vi

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一、常见的Linux知识、命令与使用1、 各类Linux系统版本2、 常见的Linux命令与使用，如3、管道、重定向、环境变量4、 Vim编辑器与Shell命令脚本5、用户身份与文件权限6、RAID、IPtables等知识了解7、使用Samba 或NFS文件共享8、SSH 连接管理远程9、Linux文件上传下载、FTP命令使用10、常用监控命令TOP、IOSTAT、VMSTAT、NMON等11、使