黑白分明的建模逻辑，加上比较清晰的数据仓库结构，这份资料讲得还挺扎实的。数据挖掘、数据仓库和建模技术三块内容都分得挺清楚，不管你是搞 BI，还是写数仓 ETL，翻一翻都能学到点东西。

数据挖掘那块，说白了就是“从海量数据里扒规律”，像关联规则、聚类这些都讲到了，嗯，例子不多但思路清晰。你平时搞运营、做营销推荐，这些算法都挺有用。

再说数据仓库，结构设计比较系统，重点放在了星型建模和雪花建模的思路上。你要是之前没搞过建模，看这个能入个门；如果是老手，看到后面几个优化点，也能点点头：比如数据分层、Staging 区、ODS 层，讲得还蛮到位。

建模部分讲得最细，尤其是面对金融业务这种“数据多、表杂、需求变”的场景，提出了几个实用建议，比如“要考虑查询效率”、“支持多业务线扩展”这些都挺重要。建模的时候别死板，灵活点才更能应对实际场景。

技术架构方面也点到几个关键点：像分段缓存、备份机制、系统负载这些都是做大数据仓库时经常碰到的坑，讲得不复杂但说到了点子上。

如果你正在规划企业的数据平台，又或者平时就爱研究数据怎么跑得更顺，可以收藏一下，慢慢啃。