Ciencia de datos

Acceso directo a datos de Wolfram|Alpha

Acceda instantáneamente a la incesantemente creciente colección de datos de Wolfram|Alpha. Compute con más de 10 billones de conjuntos de datos en cada disciplina, incluyendo ciencia, ingeniería, finanzas, estudios socioeconómicos,etc. Acceda a datos programáticamente o consulte en inglés simple.

Conectividad a base de datos

Mathematica se conecta a cualquier base de datos SQL, con soporte para conexiones seguras, conjuntos de resultados, centralización de conexiones y transacciones. Ofrece representación simbólica de alto nivel, consultas y resultados, así como soporte completo para consultas SQL basadas en secuencias. Mathematica también proporciona conectividad con el marco Hadoop a través de un paquete de código abierto.

Marco de procesos aleatorios

Sobre la base de sus sólidas capacidades para las distribuciones, Mathematica proporciona soporte para procesos aleatorios cohesivos e integrales. Utilizar una representación simbólica de un proceso hace que sea fácil simular su comportamiento, parámetros de estimación de datos y calcular las probabilidades de estado en momentos diferentes. Se incluyen funciones adicionales en las clases especiales de procesos aleatorios, como las cadenas de Markov, colas, series de tiempo y ecuaciones diferenciales estocásticas. Incluye modelos estándares, como MA, AR, y ARMA.

Análisis estadístico de datos

La amplia cobertura de estadísticas y análisis de datos de Mathematica significa distribuciones estadísticas más que cualquier otro sistema, con distribuciones que se pueden definir directamente de los datos, pruebas de hipótesis, datos ponderados, soporte de estadística clásica, análisis de datos a gran escala, análisis estadístico, análisis de modelo exploratorio de datos, manipulación simbólica y análisis numérico, gráficos y mucho más.

Computación en cadena y comparación de patrones

Mathematica proporciona algoritmos optimizados para la detección de subcadena, sustitución, alineación y coincidencia de patrones usando expresiones regulares y patrones simbólicos generalizados.

Análisis de redes sociales

Las funciones de alto nivel para la detección comunidad, grupos cohesivos y medidas de centralidad y similitud, así como el acceso a redes sociales desde una variedad de fuentes, incluyendo directamente desde los sitios de medios sociales como Facebook, LinkedIn y Twitter, hacen que el análisis de red sea más fácil y más flexible que nunca.

Integración con R y otros lenguajes

La integración incorporada con R le permite intercambiar datos entre Mathematica y R y para ejecutar código R desde Mathematica, combinando la amplia gama de capacidades de Mathematica con el lenguaje de computación estadística. Mathematica puede ser llamado de manera nativa por C, NET, Java y otros lenguajes; y generar automáticamente código C; compilar bibliotecas independientes o ejecutables, bibliotecas de enlazarse a bibliotecas dinámicas en tiempo de ejecución y conectarse a servicios web WSDL.

Ajuste de modelo

Mathematica automatiza el ajuste de modelos lineales y no lineales, incluyendo logit y regresión probit y proporciona un diagnóstico completo de ajuste, tales como los intervalos de confianza, tablas ANOVA, y mucho más.

Visualización de datos

Mathematica incluye un repertorio completo de funciones para visualizar datos estructurados y sin estructura en 2D y 3D. Las funciones incorporadas incluyen diagramas de contorno y de densidad; diagramas de puntos, líneas y superficies, diagramas de vectores y de líneas de flujo; histogramas; y gráficos estadísticos estándares, tales como gráficos circulares, de barras, burbujas y cuantiles.

Análisis de clúster

Las capacidades integradas de análisis exploratorio de datos de Mathematica incluyen detección de clústeres, búsqueda del vecino más cercano, una gran biblioteca de medidas estándares de distancia y de similitud, funciones de clasificación de datos y de histogramas,etc.

Análisis de supervivencia

Mathematica proporciona un soporte de amplio alcance totalmente automatizado para la manipulación de datos censurados y truncados, marcos paramétricos y no paramétricos de modelado de supervivencia optimizados y una amplia gama de funciones generalizadas de pruebas de hipótesis tales como logaritmos de rangos ponderados, Wald, razón de probabilidad y puntuación de pruebas.