数据挖掘的知识点整理得挺全的一份资源，算法内容也比较扎实，适合想深入了解模式发现的同学。开头就把数据挖掘和知识发现的区别讲清楚了，后面从预、模型算法到可视化展示一步一步来，条理清晰不啰嗦。像聚类、关联规则、支持向量机这些常见算法也都有涉及，尤其适合前端转 AI 或者做数据可视化相关项目的人，了解底层逻辑挺有的。

数据清理、集成、选择、变换这些前期步骤说得蛮细，对应到实际工作里就是前端传数据给后台前，也要注意字段统一、格式干净，不面的挖掘效果会打折。

文中对监督学习和无监督学习的区分讲得也不错，用词不晦涩，看着没啥负担。像关联规则挖掘在电商推荐、决策树在表单预测里都能用得上，不只是数据科学的事，前端做点数据也能派上用场。

如果你平时会接触一些用户行为数据，或者有兴趣把前端数据搞可视化展示，这篇文章可以当入门指南看看。下面几个链接也蛮实用，像关联规则算法、决策树这种常用模型都有具体讲。

哦对了，文章是纯干货，适合搭配项目实践来啃，不太适合走马观花式扫一眼。如果你正好在找一个靠谱的算法知识整理，不妨点进去看看。