foodmart 的数据模拟库，蛮适合练手数据挖掘项目的。它就是个模拟超市的数据仓库，像销售额、商品类别、顾客信息这些都有。你要练习SQL 查询、跑Pandas的、做关联规则挖掘，甚至搞点可视化，都挺方便的。
foodmart 的结构清晰，foodmart.mdb是个 Access 格式的数据库，拿到之后可以直接用 Excel 导，也能用Python或R连数据库跑。数据量不大，响应也快，练技能的时候不容易被搞烦。
像那种性啊，比如查每天销量、算平均销售额，用个SELECT语句就能搞定；你要是想预测下个月哪个品类卖得好，就可以玩玩时间序列。
最有意思的是关联规则，像那种“买了啤酒也买尿布”的经典例子，在 foodmart 里也能找到类似数据关系。用 Apriori 算法配合support、confidence这些参数玩一圈，还蛮上头的。
再比如聚类，你想看看客户群体能不能拆成几类，也可以用 KMeans 跑一下。分类模型、回归模型也能练，数据结构支持你搞点模型出来。
不过提醒一下：foodmart 的数据是模拟的，虽然结构挺完整，但做实际项目之前，记得验证下模型效果。还有，数据不一次就对，得多试几种思路。
如果你刚学数据挖掘，想找个简单点的数据源练练手，foodmart 还挺合适的。可以顺带看看这些相关文章，理解更深入：