韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》是那种看起来学术范挺浓，但读起来其实挺接地气的一本书。书里讲得比较全，从啥是数据挖掘到怎么在数据库、数据仓库里动手挖，一步步走得蛮细。

六大功能挺有代表性，像分类和预测、聚类这些，在做推荐系统、用户画像、甚至异常检测时都能派上用场。你如果碰到啥项目有点数据量，这部分内容值得翻翻。

数据预部分讲得比较实在，啥清洗、转化、规约这些，没绕弯子，举的例子也贴近实际。别小看预，搞不好后面模型再牛也没用。

技术上涵盖挺多的，像决策树、神经网络、支持向量机，不是只讲理论，书里会结合实际案例给你讲怎么落地。你如果平时玩 Python 里的sklearn或者pandas，再来对比看看书里的思路，理解会更透。

还有一点蛮实用的，书里提到了OLAP和数据仓库相关的知识，做前端 BI 或者大数据可视化的，看看后端数据是怎么来的，也会有。逻辑结构上也讲到了数据挖掘系统的组成，引擎、界面、查询语言这些东西，都有交代。

你如果最近在搞可视化、数据面板、后台啥的，这本书不是那种速通手册，但绝对是能沉下来慢慢啃的好东西。顺便附上两篇相关文章，想进一步看聚类的话，可以点这：聚类综述和聚类算法。

如果你最近有数据或者数据可视化的活，可以先翻翻书里的数据预和分类/聚类章节，找找灵感还挺管用。