数据挖掘课后习题的解析，挺适合刚入门或者准备复习的人看。知识点分得比较细，比如属性分类、标准化方法、分箱平滑这些内容，讲得还挺明白。嗯，像Gini 值、信息增益也有例子，不光是理论，实操也有着落。
知识点 1 讲属性类型时，把定性、定量的细分说得清楚，还用了奥运奖牌、衣服尺寸这些例子来带入，挺接地气。你要是准备数据预部分的面试，这块儿可以直接拿来用。
标准化方法那一块就比较实战了，像什么小数缩放、最小-最大、Z-score这些，有具体的数据集演示，适合用在模型训练前的清洗阶段。
再比如数据分箱和平滑，它不仅说了等宽、等频怎么分，还给了平滑方式，比如取箱内平均值或边界值，你做可视化或特征工程的时候能直接参考。
几部分讲了分类 vs 预测、Gini vs 信息增益，还有朴素贝叶斯的应用，都还挺实用。尤其是用 Gini 值选属性那块儿，提醒你不要只看数值大小，要看业务逻辑，比如顾客 ID虽然 Gini 值低，但其实不适合当决策节点。
如果你是搞前端可视化的，想把这些方法转成图表、流程图用 Echarts 或 D3 展示，也挺好上手的。建议你结合下面这些文章看看，有详细讲离散化、WEKA 工具啥的：
如果你最近正准备建个决策树模型或者数据的预流程，这份资料还蛮值一读的，例子多也贴近实际。