超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。

前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。

准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。

文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少角度的，适合做一些探索式的销售洞察。适合需要自定义报表、灵活切片的场景。

后面的关联规则部分，像“谁和谁经常一起买”就有趣，适合优化促销组合。虽然用的是传统方法，但逻辑清晰，能直接上手改成自己的业务场景。

如果你也在做零售行业的数据，这套设计和挖掘思路还蛮值得借鉴的，尤其是数据仓库搭建和宽表准备这块。建议在真实项目中多关注数据质量和业务目标，这样挖出来的结果才有用。