数据挖掘的老牌经典《数据挖掘：概念与技术》，内容讲得挺全，从定义、功能到预细节，讲得都还挺落地。是像**关联**、**聚类**这些概念，不光有解释，还搭配了实际场景，读起来不费劲。你要是搞数据、想系统学数据挖掘，这本书真挺值得翻的。

数据挖掘的定义挺有意思，说白了就是从一堆乱糟糟的数据里，把你没发现但其实挺重要的规律挖出来。像那种零售系统里看顾客买完牛奶就会顺手拿包面包的例子，就是**关联**用得溜。

挖掘功能那块内容也蛮丰富，分类预测、聚类、局外者都提到了，还结合了不少现实场景。比如网站、营销策略，这些用起来真挺实用。

讲到数据仓库和OLAP时，内容更偏系统架构一点，但写得也不枯燥，像星形模式、雪花模式这些模型讲得比较清楚，适合需要理解后端数据结构的前端朋友看看。

预那一章也关键，像数据清洗、数据规约这些内容，搞 BI 的应该都得过一遍。尤其提到的数值规约和维度规约，能大大提升后面建模效率。

顺便推荐几篇相关文章，想更深入了解关系数据库的话，可以看看：

如果你打算做数据、BI、数据可视化之类的项目，这书可以当工具书放手边，查着用比较方便。