数据爆炸时代的电商项目里，数据挖掘确实是个效率神器。像用户行为、商品推荐、库存优化这类活儿，全靠它撑场面。电子商务中的数据挖掘技术研究这篇文章，讲得还蛮清楚的，内容不空也不飘，能直接用在项目里。

数据挖掘的流程说得挺明白的，从数据采集、预，到建模、，再输出结果，算是对电商场景里常用的套路梳理了一遍。比如说用分类算法来预测用户购买意图，或者用聚类发现用户画像，这些操作在实际开发中都能派上用场。

文章里也提到了不少实用的方法，比如关联规则、聚类、决策树，每种技术都有应用例子，还挺接地气的。如果你项目里碰上复杂的用户行为，参考一下这些流程，思路会清晰不少。

推荐你也看看这几篇相关文章，内容都不浅，像《电子商务中数据挖掘的创新应用》就讲了不少新思路，还有《用户访问模式的深度挖掘》也蛮有参考价值。

如果你正在搭建电商平台，又不想一头扎进枯燥的理论，这类资源还是值得一读的。实操性强，理解门槛不高，思路也比较贴近前端和数据可视化这块。