"该资源是浙江大学关于大数据的讲解，特别提到了雪花模式的实例，并涉及数据挖掘的主题。主讲教师是王灿，推荐了两本关于数据挖掘的教科书和参考书。课程内容涵盖了数据挖掘的概述、数据仓库与OLAP技术、数据预处理，以及数据挖掘在不同领域的应用，如市场分析、风险管理和欺诈检测等。"
在这个资源中，"雪花模式"是一种数据库设计模式，特别是在大数据场景下用于构建多维数据模型。它扩展了星型模式，通过将事实表和维度表中的键进行更细粒度的拆分，以减少数据冗余并提高查询效率。雪花模式实例中，"Sales Fact Table"是核心的事实表，包含关键指标如"time_key"、"item_key"、"branch_key"、"location_key"、"units_sold"和"dollars_sold"。维度表则包含了如"time"、"location"、"item"和"branch"等详细信息，这些维度进一步细分为更具体的属性，如"day"、"month"、"city_key"、"item_name"和"branch_type"等。
"大数据算法"的标签表明，课程可能还涵盖了大数据处理和分析的算法，这些算法可能是用于数据挖掘的关键工具。数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息的过程，包括了预处理、模式识别和知识表示等多个阶段。王灿教授提到的数据挖掘的起源和发展，强调了数据爆炸问题，即随着自动数据收集工具的发展，数据量急剧增长，但如何从这些数据中获取有用信息成为挑战。因此，数据仓库技术和数据挖掘技术应运而生，它们旨在将数据转化为可以支持决策的知识。
数据仓库(Data Warehouse)是为分析目的而设计的特殊类型数据库，它提供了一种集成、非易失性且随时间变化的数据视图。在线分析处理(OLAP)是数据仓库中的核心技术，用于支持复杂的分析操作。而数据挖掘则是在数据仓库基础上，寻找隐藏模式、规律和趋势的过程，可以应用于市场分析、风险管理等多个领域，帮助企业和组织做出更明智的决策。
课程中还提到了数据库技术的历史演变，从早期的文件系统、层次和网状数据库，到关系数据库管理系统(RDBMS)，再到21世纪的数据挖掘、数据仓库、流数据管理和XML数据库，展示了数据库技术不断适应和满足新的数据处理需求的发展历程。
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