数据仓库与数据挖掘的复习资料，内容挺系统，讲得也够细，适合准备考试或者复盘知识点用。像OLAP、关联规则这些概念，不只是提了名词，还讲了原理和应用场景，看完基本就有数了。嗯，而且它把星型结构、雪花型结构的优缺点都列出来了，比较少见，挺实用的。

数据仓库的设计原则讲得蛮清楚，什么面向主题、集成、稳定性这些，一开始就点到重点。还有Inmon的定义，解释得挺直白，不拐弯抹角。对比操作型数据库的方式也挺直观的，能帮你更快上手项目。

OLAP那块讲了粒度的概念，简单说就是数据细不细，细的话你能得更精，但数据也多。比如你要用户一天点了几次菜单，就得粒度细；但你只是看月活，粗点反而更快。理解这个后，建表就不容易出坑了。

数据挖掘这块，说了怎么从一堆乱七八糟的数据里搞出有用信息，比如先数据清洗，去掉错的，再做模式识别。用到的关联规则也提了常用指标：最小支持度、最小置信度，你用Apriori之类的算法时就知道咋配参数了。

结构上也没少讲，像星型模型和雪花模型，还有ROLAP、MOLAP、HOLAP这三种技术。星型模型用得多，简单直观，但字段一多容易膨胀；雪花型更节省空间，但查询速度要注意。选哪种看项目体量和团队熟练度。

如果你最近在准备考试、面试，或者刚好在搞 BI 系统，这份资料你可以先过一遍，捋清概念；实操部分就可以照着这些关键词再去深挖，效率更高。