银行卡数据的客户细分和价值其实挺有意思的。《银行卡数据挖掘案例》这篇文章思路清晰，先讲方法再讲实操，走的是比较实在的路线，适合你想从零上手一个小型数据挖掘项目时参考。

文章里用KMeans 聚类做客户细分，还结合了价值的逻辑，实战感挺强。讲得也不绕，适合前端同学拓宽下数据视野，顺便了解下怎么通过数据优化产品设计。

配套资源也不少，比如有个关于CRM 数据挖掘的案例（点这看），还有个做客户细分模型的 PPT（点这里），看完可以试着自己用个模拟数据跑一遍。

如果你在做金融类前端项目，像卡片识别、用户分群，文章里提到的BIN 码数据和方式就有用。比如这里有个包含 7000+卡种的BIN 识别资源（去看看），还能配合MySQL 数据直接查。

建议是：先把文章通读一遍，选几个链接深入看看。是对数据建模感兴趣的同学，可以用里面的逻辑搭个简单前端数据仪表盘试试。

如果你想找个轻松点的切入口了解数据挖掘，这一套资源还蛮不错的，方向明确，落地也快。