数据挖掘第1章流程与案例解析

数据挖掘第一章的内容整理得还挺全，尤其是把清洗、集成到聚类这些步骤都讲得蛮细的。对刚接触数据挖掘的人来说，看这个基本就能对整套流程有个清楚的概念了。像是讲特征化和区分的时候，用 GPA、课程数量这些例子还挺接地气的，容易懂。

数据挖掘的步骤拆解讲得系统，基本覆盖了从数据到建模再到结果评估的整个流程。要是你在搭模型，或者在做课程作业，这部分内容还真挺能帮上忙的。

分类和聚类的区别也讲得清楚，尤其是聚类那块，不依赖标签，完全靠数据间的相似性来分组，逻辑蛮实用的。之前刚学的时候，我也老搞混，现在回头看，还是这种讲法更通俗些。

应用场景的例子选得还不错，像百货公司搞营销，通过用户行为找出商品组合，能直接联想到真实项目操作，实操价值挺高的。再结合关联规则挖掘的资源看看，会更有感觉。

如果你现在正好在啃数据挖掘课程，或者准备用它做个小项目，这份内容值得花点时间看看。顺便推荐下另一个关联规则简介的资料，两个搭配看，理解会更透一些。