黑白风格的“数据挖掘入门”PDF，内容挺扎实，讲得也比较接地气，尤其适合刚上手的小伙伴。

数据挖掘的核心其实就两个字：找规律。无论是分类、聚类还是啥回归，说白了都是为了从一堆数据里找出点有用的信息。像分类算法、K-均值、Apriori这些，都是干这个的老工具了。

流程方面也不绕：数据预是第一步，清洗、整合、转换三件套，少一个都容易翻车。可视化探索也不能省，比如用Seaborn看看分布和相关性，能提前发现不少坑。

模型选择就像挑武器，随机森林比较万能，支持向量机适合边界分明的，选不对问题不大，反复试几轮就熟了。后面是建模和评估，比如用cross_val_score跑一下交叉验证，看看模型靠不靠谱。

别忘了，的知识解释和部署也重要，不然模型只在你电脑里表现好就没啥意思了。至于工具嘛，Python肯定是主力，Pandas、Scikit-learn、Matplotlib这些库最好都能上手。

想动手的话，可以顺手下载下这个 PDF——数据挖掘入门.pdf，内容还蛮系统的，配合几个项目练练手效果更好。如果你对关联规则感兴趣，也可以看看下面这几个资源链接，内容还挺细：

如果你对数据有点敏感，又想提升建模能力，数据挖掘绝对是个不错的切入口，建议你边学边做，效率会高多。