数据挖掘的整个流程，蛮像咱们做前端调试的思路——先抓数据、再、搞出个“能用”的东西。腾讯大讲堂第 59 期这场讲得挺通透，提到 Fayyad 他们 1996 年那篇经典论文，老资料但经得住推敲，多基础逻辑到现在都还用得上。

“从数据挖掘到知识发现”的套路，其实跟优化用户行为路径、提炼核心指标那些流程像。数据不是重点，能从中挖出规律、发现机会才是关键。这场讲座里就提到不少实践经验，听完你会有种“啊，原来我早在搞数据挖掘了”的感觉。

想继续往深了挖，可以看看这些相关资料：像是《数据挖掘与知识发现综述》这篇，讲理论但不晦涩；还有《数据挖掘中的知识类别总览》，分类挺清楚，适合做知识图谱前的准备。

哦对了，FAKE GAME这工具名字挺有意思，看是自动化知识发现工具，适合想省点脑子的同学。不过用的时候还是要多留个心眼，自动化结果别全信，验证逻辑重要。

如果你平时做可视化报表、埋点，或者接触 BI 项目，可以把这套数据挖掘思路运用进去，挺有用的。看完这场讲堂，有种“原来我做的不是页面，是商业价值”那味儿了～