数据概括的基本方法（DWDM）

数据概括是数据分析的基本步骤，它包括描述数据的基本特征、分布以及异常值的检测。DWDM是一种常用的数据概括方法，下面将详细介绍DWDM的基本方法以及应用方式。

DWDM基本方法

DWDM（Data Warehouse Data Mining）基本方法包括以下四个方面：

数据清洗

数据清洗是确保数据的一致性和可靠性的基本步骤。主要有以下清洗方法：

• 缺失值处理：删除含有缺失值的样本或使用插补法填补
• 异常值处理：检测异常值并根据业务需求进行纠正或删除
• 重复数据处理：删除或合并重复的数据
• 数据格式统一：将不同格式的数据格式进行统一

数据转换

通过数据转换可以将数据从原始形式转化为适合进行分析的形式。主要有以下转换方法：

• 特征选择：选择对结果影响较大的特征
• 特征提取：从已有数据中提取与结果有关的特征
• 归一化：将数据缩放到相同的规模，以便进行比较和分析
• 时间序列分析：将时间序列数据转化为一定的特征向量，便于进行分析

数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中找出有意义的信息的过程，通过数据挖掘可以发现隐含在数据中的利用价值。主要方法有以下：

• 分类：将数据按照某些特征进行分类
• 聚类：将数据按照相似度进行聚类
• 关联分析：找出数据中的相关关系
• 预测：通过对已有数据进行建模来进行预测

数据可视化

数据可视化将大量的数据以可视化的方式展现出来，以提高人们对数据的理解和分析。主要方法有以下：

• 折线图：用线条表现数据变化趋势
• 散点图：用点的位置表现数据间的关系
• 柱状图：比较不同类别或时间上的数据差异
• 饼图：显示各部分所占比例

DWDM实例

以房价预测为例，具体的数据概括过程如下：

1. 数据清洗：检测房屋面积、房间数量等字段是否存在缺失值、异常值，如果存在，通过填补或删除等方式进行处理。

2. 数据转换：选择与房价相关的特征，并归一化处理数值型特征。将非数值型变量通过独热编码进行转换。

3. 数据挖掘：对数据建立回归模型，应用算法对房价进行预测，并对预测结果进行评估。

4. 数据可视化：使用折线图等方式展示数据分布、预测结果与实际值的比较。

通过DWDM方法的应用，我们可以对数据进行全面的概括和分析，找出其中隐藏的有价值的信息。本例中，我们使用数据挖掘方法建立预测模型，可以帮助人们更好地理解房价变化的原因，以及进行相关的决策。