WOLFRAM

Wolfram表格資料處理Wolfram 語言
的核心部分

分析、視覺化和建模結構化資料.

透過了解行與列的資料,傳達可執行的見解。這是完整資料科學工作流程的核心環節,整合機器學習與統計分析技術。

靈活的資料計算

透過輕鬆匯入欄位式資料結構、高效呈現複雜資料類型及強大的分析能力,降低資料科學工作流程中的摩擦。

高效能存取資料

存取儲存於關聯式資料庫或雲端儲存系統(如 Amazon S3 或 Azure blobs)的大型資料。表格函數可以無縫處理非核心資料。

有效率匯入檔案

匯入 Parquet 和 ORC 等欄位式儲存格式。自動偵測標題並解析 CSV 等格式的結構。直接從 Wolfram 知識庫中取得內建可計算實體形式的資料。

資料清理

運用統計方法與機器學習技術估算遺漏值並偵測異常值。透過自動化欄位轉換與資料整理工具,持續管理遺漏值與異常值,確保分析結果可重複驗證。

結構化資料視覺化

檢視摘要、聚類、關聯性與模式,並分享結果以獲取見解、解答疑問並做出決策。豐富的資料視覺化功能與表格資料無縫整合。

轉換欄位資料

透過可擴展至大數據的最佳化函數,重新塑造、重新排序、彙總以及轉換行列。精煉資料以清晰呈現洞察與理解。

表格資料建模

使用標準統計、分佈特徵描述、迴歸分析及其他機器學習方法對表格資料進行建模,以完成預測、分類及問題解答等功能。

摘要、繪圖、分享

以互動式報告、網頁、可計算文件、資料集、可直接用於出版的圖像或簡報形式,分享資料、視覺化成果與分析結果。

Wolfram 表格資料處理文檔

Wolfram 表格資料處理Wolfram 語言 的部分匯集。完整的系統包含 6,000 多個內建函數,涵蓋所有計算領域 — 都經過精心整合,因此可以完美地將工作結合完成。

Wolfram 語言
完整範圍和文件
Tabular ▪ ToTabular ▪ FromTabular ▪ ColumnKeys ▪ ColumnTypes ▪ DataConnectionObject ▪ Import ▪ TransformMissing ▪ TransformAnomalies ▪ RenameColumns ▪ CastColumns ▪ PivotToColumns ▪ TransformColumns ▪ AggregateRows ▪ PivotTable ▪ ConstructColumns ▪ ColumnwiseThread ▪ ListPlot ▪ Histogram ▪ BarChart ▪ SmoothHistogram ▪ Mean ▪ LinearModelFit ▪ Predict ▪ Classify ▪ FindClusters ▪ FindDistribution ▪ CloudPublish ▪ NotebookTemplate ▪ Export ▪ GenerateDocument ▪ Manipulate ▪ ColumnwiseValue ▪ Elementwise ▪ SortBy ▪ ReverseSortBy ▪ NumericalSort ▪ AlphabeticSort ▪ Total ▪ Count ▪ Median ▪ Max ▪ StandardDeviation ▪ IncludeGroupAggregates ▪ TabularStructure ▪ Select ▪ TakeLargestBy ▪ TabularQ ▪ TabularColumn ▪ TabularColumnQ ▪ TabularRow ▪ TabularRowQ ▪ TabularSchema ▪ Part ▪ Take ▪ Drop ▪ TakeDrop ▪ Key ▪ ExtendedKey ▪ ColumnKeyExistsQ ▪ KeyDrop ▪ KeyTake ▪ RowKey ▪ Discard ▪ DeleteDuplicates ▪ DeleteDuplicatesBy ▪ TakeSmallestBy ▪ MaximalBy ▪ MinimalBy ▪

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