数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。
数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。
如果你做的是分类任务，可以用决策树、SVM 这些算法；聚类任务可以用 K-means、DBSCAN 这些；关联规则学习的话，像 Apriori 也常见。嗯，不同任务需要不同的算法，所以选择合适的工具是关键。
数据挖掘不仅能用在商业、医疗等领域，企业提升效率，也能辅助疾病预测等。，试试这些数据集，运用不同的技术和算法，提升你自己的数据能力吧！