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（Data Warehouse Data Mining）基本方法包括以下四个方面：
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：
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：
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：
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：
以房价预测为例，具体的数据概括过程如下：
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。
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。
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。
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。
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