数据挖掘标准里的 PMML 规范，挺适合做模型互通用的。如果你做的是模型导出、模型部署这块，那这个标准就蛮值得了解下。用的是 XML 格式，解析起来不复杂，像用DOM4J或者Java的 XML 库都能搞定。

PMML这套规范最大的优点就是统一。不同的数据挖掘工具之间，用 PMML 格式交换模型文件，省了不少麻烦。比如你用 R 训练模型，部署的时候想用 Java，直接转成 PMML 就行，省得重写逻辑。

CRISP-DM这个流程也比较经典，适合做数据项目的全流程规划。你要是新带项目，或者想梳理清楚数据挖掘的步骤，按照这个来走，比较靠谱。相关文档我给你列在下面了，包含流程、视图解析，还有中文版的优化版，资源挺全的。

还有几个 API 相关的也可以顺便看看，比如Java Data Mining API，还有Impala和MapReduce的实现。如果你是在做数据平台开发，这几块的资料也蛮实用的，尤其是带pom.xml配置的，对 Java 工程师友好。

，如果你是搞数据挖掘的，或者正好在做模型管理、部署那块的功能，PMML 和 CRISP-DM 可以说是“标配”了。顺带推荐你看下DOM4J 操作 XML 的库，跟 PMML 搭配着用挺顺。

如果你正打算把模型从开发环境往线上推，建议你从PMML开始了解；如果你刚起步搞一个数据项目，CRISP-DM 流程图先看一遍，不亏。