数据挖掘的技术和应用算是我最近挺推荐的一份资料，内容讲得还蛮系统的。开头就直接讲清楚了数据挖掘到底干啥的——简单说，就是从一堆数据里扒出有用的信息，帮你少走弯路、做决策更靠谱。

模式识别、统计这些词听着挺吓人，其实你理解成：用各种办法把看不出来的规律给找出来。比如银行用来识别信用卡诈骗、或者电信公司查通话记录找可疑行为，都靠它。

还有一部分讲了蛮多行业应用的例子，像是精准营销、客户细分这些。你要是搞 CRM 系统或者电商平台，这些案例可以给你不少灵感。

有意思的是它还讲了几个常见流程模型，比如SPSS 的 5A 模型和SAS 的 SEMMA，看起来有点像项目流程图那味，但其实还挺实用，适合新手参考。

技术和OLAP的对比部分也别错过，一个是验证假设的老实人，一个是自己找规律的侦探型角色——说得通俗点就是这样。

你要是做的是客户关系管理系统，那后面那段内容一定得看看，怎么通过数据找到高价值客户、怎么留住客户，全是干货，讲得清清楚楚。

如果你现在刚好在研究怎么用数据提升用户体验、做用户留存优化，这篇文章的思路挺值得借鉴的，尤其是结合 CRM 部分。