基于数据仓库的数据挖掘综述，算是你做 BI 系统或者搞数据时挺值得一读的文章。

数据仓库的四大特性——面向主题、集成性、稳定性、历史性，其实跟前端的组件化思路有点像，都是为了解耦和清晰结构，方便后续的数据。

它里面讲到的数据流动结构也挺清晰，从数据源到监视器、集成器再到数据仓库，交给前端展示，思路基本就是后端数据中台的缩影。你在做前端展示时，有时候也要关心这些结构，是跟 BI 图表打交道的时候。

数据挖掘这块提到了关联规则，像“买了面包率还买黄油”这种，就是典型的购物篮。前端搞个可视化，比如用ECharts画个漏斗图或者关系图，就挺直观。

顺带说一句，文末还附了几个延伸资源，像是 协议主题建模 和 数据挖掘与数据仓库 这些，都还蛮实用。

如果你最近刚好在搞数据可视化或者接 BI 系统的接口，不妨看看这个 PDF，了解下数据仓库的套路，对你理解后端给你数据的逻辑有。