（我承认，这个是标题党！）
今儿看到 Ajay Ohri 那儿推荐了多伦多大学 S. Sayad 教授的关于数据挖掘的一个在线介绍。这个介绍包含了完整的数据挖掘过程，以及数据挖掘技术的分类，并且每一项都可以通过超链接到相应的分支。让人爱不释手，大赞之！
S. Sayad 教授在数据挖掘过程定义上同从比较流行的 CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）有些区别：
- Problem Definition
- Data Preparaion
- Data Exploration
- Modelling
- Evaluation
- Deployment
(但个人认为这两种说法其实没有脱离问题的本质，是一致的)。
而重头戏则是关于数据挖掘（统计分析）技术的两大领域
- 描述
- 推断
挖掘（分析）技术的对应关系（超链接的脑图？），
首先是——描述：
然后是——推断：
最后是 S. Sayad 教授的数据挖掘在线 intro，请猛击之！
再补一句：关于数据挖掘软件的介绍，没有 R，抱怨一下～～
附1：
标准的“商业”数据挖掘过程：
- Business Understanding
- Data Understanding
- Data Preparaion
- Modelling
- Evaluating
- Deployment
固定链接：http://www.bjt.name/2010/12/toronto-data-mining-intro/
