数据挖掘韩家伟中文版的知识点整理得挺全，内容覆盖广，而且每个部分都讲得比较清楚。像OLAP操作、数据预这些内容，用得多但理解不深，这篇总结能帮你理清楚逻辑。你要是刚接触数据挖掘，或者准备面试、写项目报告，这份资料还挺值得翻一翻的。

数据挖掘的核心知识点梳理得系统，像分类与预测、聚类这些都配了常见应用场景，比如电商推荐、用户画像之类的，听起来挺接地气。

OLAP 的几个操作也提得到位，像Roll-Up、Drill-Down，这些你在做报表或者 BI 时，肯定绕不开，搞清楚后建模效率提升不止一点点。

再说数据预那一块，不少细节容易忽略，比如离散化和概念分层，其实在做建模前真挺关键，能让模型学得更快、结果也更靠谱。

页面里还列了几个相关文章，比如 Python 数据挖掘与机器学习 这种，直接讲聚类算法和关联怎么结合用，实战感强，建议顺手看看。

如果你对Apriori算法不熟，也可以看看的关联规则挖掘那部分，讲得不难，能快速上手。

，这篇整理是那种“收藏了不会后悔”的类型，适合做知识复盘或课程笔记。如果你打算搞个数据挖掘相关的小项目，建议直接参考这个结构来搭框架，比较省事。