数据挖掘的入门资料，五份 PPT 打包，内容覆盖从预、分类预测到聚类，讲得还挺系统，适合新手啃。每一份 PPT 都有具体方法，还有算法小例子，比如决策树怎么做分类，K-means怎么搞聚类。讲得不算枯燥，偏实用风，课件里也有图有表，清晰好懂。

数据预那一块讲得比较细，比如缺失值怎么、异常点怎么找、数据要不要做归一化这些，真的不是说说而已。Lecture2.pptx里举了不少可视化的图形例子，像散点图和箱线图这类，对新手比较友好。

分类预测部分就更实战了，Lecture3.pptx讲了随机森林、SVM和神经网络，顺便还带点回归模型，思路清楚。每种方法都配了点案例，像预测房价、识别图片那种，比较接地气。

聚类那页也不错，K-means、DBSCAN 这些都讲到了。Lecture4.pptx里还提到了一点评估指标，比如轮廓系数。你要是对无监督学习感兴趣，这块内容可以重点看看。

关联规则那块资料其实挺有意思的，购物篮讲得通俗，Apriori和FP-growth的逻辑都比较清楚，学会之后你能做点用户行为、推荐系统的入门尝试。

如果你刚开始接触数据挖掘，想从 0 入门并搞清楚每一步是干嘛的，这套 PPT 还是蛮值得一看的。顺便贴几个相关文章，扩展学习也方便：