数据挖掘是发现隐藏在数据中的模式和知识的重要技术，以下是系统学习路径与资源推荐：

📚 基础知识入门

  1. 数据挖掘概述
    了解定义、应用场景与核心流程，建议阅读 数据挖掘导论 获取详细解析。

    数据挖掘基础

  2. 必备工具链

    • Python（Pandas/Numpy）
    • SQL 数据库
    • 可视化工具（Tableau / Matplotlib）
    数据挖掘工具

🔍 实战项目解析

  1. 数据清洗技巧
    处理缺失值与异常数据，推荐 数据清洗实战 深入学习。

    数据清洗过程

  2. 机器学习模型应用
    包括分类、聚类与回归算法，可参考 机器学习教程 扩展知识。

    机器学习模型

📈 高级分析方向

  1. 关联规则挖掘
    通过 Apriori 算法发现数据间关联性，适合进阶学习。

    关联规则挖掘

  2. 深度学习与大数据
    结合 TensorFlow/PyTorch 进行复杂模式识别，探索 深度学习教程。

    深度学习应用

如需更多资源，请访问 数据挖掘专题库 获取完整学习体系。