《艾尔登法环》被数据挖掘,数据挖掘论坛( 三 ) _法环

这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。
我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。
热门的数据挖掘的论坛和社区有哪些？

http://spss-market.r.blog.163.com/数据挖掘与分析http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/ 沈浩老师http://idmer.blog.sohu.com/ 数据挖掘者http://www.chinakdd.com/portal.php 数据挖掘研究眼http://www.dwway.com/ 数据仓库之路http://www.businessanalysis.cn/portal.php 数据分析门户上面有一些博客，博主都没有时间去更新了。
有哪些好的数据分析、大数据、数据挖掘的网站或数据学习网站？

近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。当今世界，数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。
但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python 。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。
而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的方式分析，通过可视化的方式将数据做成图形，进一步的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。
在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn 。很多金融行业都是用这种类型进行分析。所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种方式：1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。