数据挖掘的基础知识整理得比较全的一份资料，讲得还挺细的，从动机讲到技术实现，像怎么做关联规则、分类预测这些都有讲到，属于那种你翻一遍就知道哪块薄弱、哪块能补的类型。

数据挖掘概述部分说得蛮实在，什么是数据挖掘、为啥重要、挖掘啥数据，写得挺接地气。像关系数据库、事务数据、甚至多媒体数据怎么挖，它都提了，适合新手起步时对整体概念有个框架。

接下来的OLAP 技术章节，重点放在数据仓库设计和多维模型，像星型、雪花模型这类老朋友，还有 ROLAP、MOLAP 的区别，写得清清楚楚。如果你做 BI 项目多，这一块会用得上。

再往后是数据预，比如怎么清洗缺失值、噪声数据，还有归约、集成这些，这些步骤做不对，后面的建模全白搭。还好这里每一块都有例子，讲得也不绕。

第四章讲原语和查询语言这部分比较偏架构和底层，适合对系统构建感兴趣的同学。比如你想设计自己的挖掘平台，这部分值得反复读几遍，是挖掘语言语法那块，讲得挺系统。

第五章和第六章讲的是特征比较和关联规则，像怎么从客户购买记录里挖出“买了牛奶也买面包”这种关联，它都有流程。代码没有太多，但思路清晰。

整份内容适合刚入门数据挖掘，又不想直接啃英文文献的你。建议搭配实际数据集练练，比如 UCI 的数据，哪怕用 Excel 都能跑出点花样。

如果你对分类、聚类、关联这些方向有兴趣，又不想太费脑子啃公式，可以拿这份当手册，按章节找灵感就行。