BDA（Big Data Analysis）是指对大数据进行分析的过程。在使用BDA软件进行数据分析时，通常会涉及以下几个步骤：
数据分组
作用：根据给定字段进行字段的分组，通常和聚合函数配合使用，实现分组的分析。
写法：`SELECT ... FROM ... GROUP BY 字段名 （也可以是多个字段）`。
数据筛选
作用：对数据按照特定的条件去进行筛选，找到符合条件的数据。
写法：`SELECT ... FROM ... WHERE 条件`。
操作符：
`=`：等于
`>`：大于
`<`：小于
`!=`：不等于
`>=`：大于等于
`<=`：小于等于
`IS NULL`：字段为空值
`IS NOT NULL`：字段不为空值
`IN`：在...之中
`BETWEEN`：在...之间
`LIKE`：类似，近似通配符
数据可视化
作用：通过图表、图像等形式直观地展示数据分析结果，帮助理解和挖掘数据的内在结构。
工具：Andrews Curves 是一种有效的可视化工具，可以用于比较和分析多维数据集之间的相似性和差异性。
数据存储和提取
工具：使用统一存储库（如Arquivos base.py）和定时任务（如timer.py）来管理项目中的数据文件，执行数据提取和存储操作。
执行分析脚本
工具：通过`spark-submit`命令执行Python脚本，进行数据分析和处理。
建议
学习SQL：掌握SQL语言是进行大数据分析的基础，因为很多数据处理和分析任务都可以通过SQL实现。
选择合适的工具：根据具体需求选择合适的数据分析工具和可视化工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等。
实践：通过实际项目来应用所学知识，不断积累经验和提高分析能力。