知识层次理论的结构思路，蛮适合刚接触数据挖掘的同学。你可以把它当成从数据、信息到知识、智慧的爬楼梯过程。嗯，讲得挺清楚的，是它强调了模型背后是数据这点——理解模型不是光看公式，得先搞明白你手里的数据长啥样，才好下手优化。

内容里提到的SPSS和Clementine也挺常见，尤其在教学和商业里。两者配合用，可以图形化操作，基本不用写代码。你拖一拖连一连，模型就出来了，像分类、聚类这些都能搞定。适合不太想写代码但又想玩点数据的你。

如果你想上手操作，不妨去看看这篇相关：SPSS 与 Clementine 数据挖掘初探。里面有工具截图和基本流程，新手也能跟得上。

建议刚开始用的时候，别一上来就套复杂模型。可以先拿点数据，比如客户分类或问卷调查那类，用Clementine试着搭一两个流程图。响应也快，逻辑也清晰，比较适合入门。

如果你对模型结构、图形化工具感兴趣，又不想一开始就 dive into 代码，那这本资料你可以看看，说不定就打开了数据那扇门。