数据挖掘的实战教材，蛮适合你想上手又不想啃文献的时候。讲得比较清楚，配的例子也挺贴近业务，比如怎么从用户行为里挖掘偏好，挺接地气。整体以大数据场景下的应用为主，不讲玄学，主要是算法怎么跑，数据怎么清洗，模型怎么用。你要是做前端想理解后端推荐系统怎么来的，这一份资料还挺能帮你理清楚思路的。

数据挖掘的概念技术，核心就是围绕大数据场景下的数据。像分类、聚类、关联规则，这些基础方法讲得挺扎实。你能看到每种方法的优劣，还会带点代码示例，不复杂但够用。

课程风格偏工具向，适合那种“我就想快速跑个模型看看效果”的开发者。嗯，不是那种纯理论派，倒是适合做开发的平时看看。比如做个用户画像、跑个商品推荐什么的，用这里面讲的Apriori 算法或者决策树就挺快上手的。

建议你顺手搭配这个链接看下数据挖掘: 概念与技术探析，讲得更系统，适合你想稍微深入了解一下的场景。两者一起看，理解会更清晰。

要注意哦，有些例子比较偏传统应用，像电商、银行这些老题材。但你完全可以套到现在的推荐、智能客服这些方向上。技术嘛，灵活变通最重要。

如果你是做前端的、想拓宽技术视野，或者你接了点需要用用户行为、数据建模的项目，可以收藏起来。有空拿来刷一刷，对你理解数据逻辑挺有的。