数据概括（DWDM）的基本方法

数据概括是数据仓库数据管理的基本方法之一，可以用来快速了解数据集的基本特征和信息。数据仓库数据管理（DWDM）是建立在关系模型基础上的一系列数据处理技术，主要用于实现数据的高效管理和统一化处理。

常见的数据概括方法包括：

1. 描述统计分析

描述统计分析是研究一个或多个变量分布情况的方法，主要包括以下内容：

• 集中趋势的测度，如均值、中位数、众数等。
• 分散程度的测度，如方差、标准差等。
• 分位数。
• 偏度和峰度等。

这些指标旨在提供关于给定数据集的概括和描述性信息，可以用来了解数据分布的中心和分布的程度，以及分布的偏离和异常。

2. 数据可视化

数据可视化是将数据以图表或其他视觉的形式展现出来，使得数据的特征和规律更加直观明了。基于数据可视化可以快速了解数据集的分布情况、趋势、特征等，常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等。

3. 数据建模

数据建模是将数据集与其背景、特征、规则进行抽象和建立数学模型的过程，主要用于预测、分类、聚类、关联规则等任务中。在数据建模过程中，需要结合数据挖掘、机器学习、统计学等多学科知识进行分析和处理。

4. 数据分析和演绎

数据分析和演绎包括从数据中推断结论和得出结论的过程，主要根据已有数据和经验法则进行演绎，判断未来可能出现的情况。数据分析和演绎是DWDM中重要的组成部分，可以用来预测趋势、了解用户行为、识别异常等。

以上是常见的DWDM数据概括方法，依据实际情况和需要，可以选用不同的方法或结合多个方法进行数据分析和管理。