数据挖掘导论的完整版，内容真的是挺全的，尤其适合刚入门或者打算系统掌握数据挖掘的你。书里讲了五个主要方向：分类、聚类、关联、异常检测，还有最基础的数据部分，逻辑清晰，用起来不累。

每个主题都分两层讲，一开始是基本概念和常用算法，比如你熟的k-means、Apriori，后面还会深入讲讲优化和进阶玩法。嗯，像分类那部分，从决策树到支持向量机，讲得挺透的，适合想继续深入的同学。

图表多，例子也丰富，尤其是案例部分，有不少实际应用，比如做问卷数据、异常检测，感觉上手就能用。重点是对数学要求不高，就算你不是搞统计或者数据库出身，也能轻松啃下来。

你要是平时写前端项目时偶尔需要点数据，了解这些基本模型其实挺有用的。比如你有一堆用户行为数据，想做点聚类看看用户习惯，书里讲的方法就能派上用场。

哦对了，网上还有配套资源，PPT、习题答案、数据集都有，方便自学。需要复现算法或者调试参数时，直接用配套数据就行，挺省事。

如果你对分类、聚类、异常检测这些有点兴趣，可以顺手看看下面几个资源：

如果你平时接触点后台数据，或者做可视化的时候想搞点“智能”推荐，可以拿它当个工具书。比网上随便查靠谱多了。