啤酒和尿布的神奇组合，背后可不是段子，是数据界的经典案例之一。购物篮的魅力就在这儿，一不小心就能挖出消费者背后的潜在需求。要入门这块内容，有本书挺推荐的，内容通俗，讲得蛮顺，适合刚接触数据挖掘的前端小伙伴。

通俗易懂的书籍讲完了，再来点实战材料。比如IBM 的论文，基础理论讲得清楚；还有cpp 示例代码，逻辑结构清晰，代码也挺干净，照着改都行。哦对了，里面用的关联规则方法还挺常见，像 Apriori、FP-Growth 都能拿来练练手。

想玩点实际的？看看这个购物篮与营销策略优化，讲怎么用结果做推广，还结合了实际场景。你也可以顺手翻下啤酒与尿布的关联性，数据源虽然老了点，但逻辑通，适合临摹思路。

如果你对工具链有点兴趣，数据挖掘资料那份包含了多常用的技术框架和操作流程；而R 语言数据指南就比较适合想试试可视化和建模的新手。

哦对了，别小看那个简历挖掘的资料，里面也提到一些实际的业务落地做法。要真想把数据和前端结合起来，这类场景理解蛮重要的。

如果你刚接触购物篮，又想快速搞懂关联规则和用户行为，可以从这些资源入手，配合项目做着学，效率高不少。