WOLFRAM

Wolfram表格数据处理Wolfram 语言
的核心内容

对结构化数据进行分析、可视化和建模。

深入理解行列结构的数据,交流可执行的洞见。集成机器学习与统计分析,构成完整数据科学工作流的重要环节。

灵活的数据计算

通过轻松导入列式数据结构、高效表示复杂数据类型以及强大的分析能力,简化数据科学工作流程。

高性能数据访问

访问存储在关系型数据库或云存储系统(如 Amazon S3 或 Azure Blob)中的大数据。表格函数可无缝处理核外数据。

高效文件导入

导入 Parquet 和 ORC 等列式存储格式。自动识别标题并理解 CSV 等格式的结构。从 Wolfram 知识库直接获取内置可计算实体形式的数据。

数据清理

应用统计方法和机器学习来填补缺失值并检测异常。借助自动化列转换和数据整理工具,实现对缺失数据和离群值管理的一致性及分析的可重复性。

结构化数据可视化

查看数据摘要、聚类、相关性和模式,并分享结果以获得洞察、解答问题并制定决策。丰富的数据可视化函数可与表格数据无缝协作。

列式数据转换

使用可扩展至大数据的优化函数,对行和列进行重塑、重排、聚合等转换操作。提炼数据,使洞察和理解一目了然。

表格数据建模

使用标准统计、分布表征、回归分析及其他机器学习方法对表格数据建模,以进行预测、分类和问题解答。

汇总、绘图、共享

以交互式报告、网页、可计算文档、数据集、可发布图像或演示文稿的形式共享数据、视图和成果。

Wolfram 表格数据处理的相关参考资料

Wolfram 表格数据处理Wolfram 语言的一个组成部分。整个系统包含了六千多个内置函数,涵盖了计算领域的方方面面,所有内容被精心集成在一起,相互支持,完美地结合为一个整体。

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