浙江大学的《数据挖掘教程》讲得还挺扎实的，适合想系统入门数据挖掘的朋友。从数据仓库、OLAP 讲到聚类和电商实战，内容跨度大，概念解释也比较通俗，PPT 也做得还行，适合一边啃一边查资料消化。尤其是像关联规则挖掘和分类预测这类知识点，用到了不少经典算法，像Apriori和K-means，有些地方还能直接迁移到工作中用。

数据仓库的架构和OLAP 的多维部分我觉得讲得蛮清楚的，适合搞 BI 系统或者报表的同学，概念和用法都覆盖到了，切片/切块/钻取那些操作如果你平时做数据会经常碰到。

数据预那块也别跳过，像数据清洗、归一化这种操作，前期不做，后面挖掘效果也不会好，别问我怎么知道的（心酸史）。聚类也是个常用场景，像电商里的用户分群，跑个K-means就能看出谁爱买、谁白嫖。

教程是 PPT 形式，内容还蛮全的，不用一次啃完，可以按模块慢慢来。如果你正好要准备数据挖掘相关的项目或者课程，不妨去看下，也可以搭配下面这两份延伸阅读一起用：

数据仓库与数据挖掘关联规则挖掘 和 关联规则挖掘数据挖掘中的关联规则，配合起来看会更有感觉。

如果你想从“会用 Excel”迈向“能做模型”，这套资料会是个不错的起点。