数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性，在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库，一次整好，各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口，加工打包后再给前端查，用起来爽。而数据挖掘，更像是你调试一堆用户行为日志时，突然发现了用户点某按钮后总是跳出，这种规律性就值钱了。

期货行业的玩法也差不多，比如通过数据仓库看价格走势图，再用分类模型预测行情走向，能省不少试错成本。像ETL 流程，就有点像你在构建前端工程化流程：清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快，结构怎么设计，比如用星型模型还是雪花模型，都挺影响查询效率的。

至于挖掘方法，关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米也容易涨”，就像电商说“买了 A 的人也常买 B”。你要是熟点RandomForest、SVM这类模型，做分类也顺手。不懂？没事，压缩包里有文档，讲得还蛮细，理论和实践都带了，像是把一整套的技术文档搬来了。

我还贴了几个资料链接，都是实战向的：ETL 设计和数据挖掘应用、ETL 流程详解，还有一份MS 的数据仓库培训手册，你可以按需挑着看。

如果你最近正想搞点数据方面的东西，尤其是和金融、交易、建模沾边的，建议把这份资料仔细翻一翻，说不定灵感就来了。