新手的数据入门-2/人们用什么数据分析工具？第418章主要介绍SPSS过程的各种统计方法分析及其对应的运算方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类 。如何快速入门成为强大的数据分析分部 。
1、20190505产品经理知识体系 入门简介:什么是产品？产品的水平如何？我们理解产品的本质:满足痛点需求，将成本/时间节约具体化 。从任何意义上来说 ， 产品和用户的认知都是不一样的 。一个好的产品就像一个好的故事，不仅给了用户一个载体 ， 也激活了用户的情感 。产品大致可以分为三个阶段:存在感弱的“能有” ， 依赖感强的“需要你” ， 最后是认可度高壁垒的“离不开” 。在做产品经理之前，我们对产品经理的定义是:产品经理是产品的管理者，深度参与产品从诞生到结束的全生命周期 ， 通过各种方式方法规划方向 ， 提出解决问题的方案 。
反复看红宝书 ， 职业选手和普通选手的差距之一就是练习次数 。同时，要明确书中的重难点和需要自我提升的要素，努力提高 。制定一个计划，把大目标分解成小目标 。同时，需要对目标进行可持续的反馈 。准确及时的修正 。反馈可以是“费曼学习法” 。2.费曼学习法:总结和重复 。当你能重复给别人听，别人也能听懂你说的话，就说明你已经掌握了 。
2、数据挖掘从 入门到进阶要看什么书?【聚类分析入门,otu聚类分析】推荐:贾伟汉的《数据挖掘概念与技术》，IanH的《数据挖掘实用机器学习技术》 。Witten，PangNingTan的《数据挖掘导论》，MatthewA的《社交网站上的数据挖掘》 。Russell和分析，AnandRajaraman的《大数据》 。数据挖掘通常与计算机科学相关 ， 通过统计学、在线分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法实现上述目标 。
高度自动化分析企业数据，进行归纳推理，挖掘潜在模式，帮助决策者调整市场策略 ， 降低风险，做出正确决策 。知识发现的过程包括以下三个阶段:数据准备、数据挖掘、结果表达和解释 。数据挖掘可以与用户或知识库交互 。数据挖掘是通过分析每个数据从大量数据中发现规则的技术，主要包括数据准备、规则发现和规则表示三个步骤 。数据准备就是从相关的数据源中选择所需的数据，并整合成一个数据集进行数据挖掘 。
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