Wolframソリューションデータサイエンスユーザ自身のデータを取り込んで,それを拡張し続けるWolfram Knowledgebaseの知識と組み合せ,高度な記号・数値の解析を適用し,豊かでインタラクティブなレポートを自動生成してそれをクラウドに配備,またはAPIを介して配備する.これらの作業はすべて,単一のシステムの中に統合されたワークフローを使って行うことができます. Wolframのデータの解析とマイニングのソリューションの基礎となっているのは,世界最高の機械学習と分類のアルゴリズム,意味を持つデータ表現,知識ベースのWolfram言語です. |
Wolframの強み
Wolframを使う理由
主な機能
Wolframデータサイエンスソリューションは,多数の分野についての何千もの組込み関数と精選されたデータを提供します.
- 欠測値の補完,正規化,特徴選択を含む,組込みの機械学習機能を使った自動のデータ前処理
- データの意味的なインポートと構造化
- クラウドでインタラクティブレポートを自動的に生成,スケジュール,共有
- カスタマイズされた解析ツールを構築する
- データをよく使われるモデルや新しく開発された理論モデルにフィットさせる
- 投票のパターンやその他の社会的統計について研究する
- 組込みの経済データと自分の顧客データを組み合せて,販売の変化がより広範な事象にどのように関わっているかを理解する
- 高レベルのアルゴリズム自動化と計算的な美しさを備えた統計の可視化を実行する
- データ解析のためのインタラクティブツールを簡単に生成する
- データサイエンス用の独自の高度なアルゴリズムを開発する
- エンドツーエンドの1つのデータサイエンス環境でインポート,解析,可視化,出版を行う
Wolframの強み
Wolframを使う理由
主な機能
現在お使いのツールには以下のような利点がありますか.
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自分のデータと広範囲に渡るトピックについてのWolfram Knowledgebaseの継続して拡張されているデータベースとを組み合せ,プログラム的にアクセスしたり,さらに解析したりすることが可能
他のシステムでは,このように広範囲の分野に渡る精選データに組込みデータとしてアクセスすることはできない. -
即座にインタラクティブな曲線フィットやデータ解析のツールを作成する
他のプログラムでは,インタラクティブなツールを作成することができない -
複数のアプリケーションを使う代りに,単一のインタラクティブなドキュメントを使って,結果のインポート,解析,配信を行う
Matlabにはこの機能はない -
図表,棒グラフ,散布図等を含み,高度にカスタマイズされたプレゼンテーション品質の可視化を行う
SPSSではカスタマイズされたグラフのために明示的なプログラミングが必要 - 非常に規模の大きい線形代数操作の性能を向上させるアルゴリズムを使って,疎な配列(スパース配列)を操作する
- 金融,医学,工学の専門的な内容を扱う百以上の統計分布の35の特性を使用することができる.統計学専門のソフトウェアも含めて他のどのシステムよりも多くの分布を含む
- 自分が作成したモデルで組込みのアルゴリズムを拡張する
-
読みやすく,簡単に認識できる関数の名前を使う
R言語の関数名は非標準の短縮形である -
組込みの並列計算機能を使って計算をスピードアップする
他のプログラムでは組込みの並列計算は提供されていない
Wolframの強み
Wolframを使う理由
主な機能
Wolframのデータサイエンスソリューションには,計算,モデル作成,可視化,開発,配備のための何千もの組込み関数が含まれています. »
データサイエンスに特有の機能:
- 他のどのシステムよりも多くの統計分布.金融,医学,工学,科学用に特化されたものも含む »
- 数値,カテゴリ,テキスト,画像を含むさまざまな種類のデータを操作するための,組込みの機械学習関数 »
- パラメトリック過程,隠れマルコフ過程,待ち行列過程,時系列,確率微分方程式過程を含む,ランダム過程のシステム規模のサポート »
- 新しい分布をデータ,公式,およびコピュラ,混合,順序統計量,打切り,切断,変換を含む別の分布から定義して使用する »
- データから分布母数を推定し,データの分布に対する適合度を検定する
- 混合グラフや多重グラフ,ソーシャルネットワーク,3Dグラフの可視化も含めて,グラフやネットワークをモデル化,解析,統合,可視化する »
- 打切りデータ,最適化されたパラメトリックおよびノンパラメトリックの生存データのモデリングフレームワーク,広範に及ぶ一般化された仮説検定関数に対する幅広いサポート »
- HadoopLink パッケージを介したデータのインポート・エキスポートやジョブの実行を含む,Hadoopフレームワークとの接続性 »
- 完全に自動化された時系列モデルのフィットと診断を含む,時系列操作のシステム規模のサポート »
- 数値データ,ブールデータ,文字列データのクラスタ分析を任意次元で任意の距離関数を使って行う »
- 最先端のデータ分類アルゴリズム »
- 組込みの文字列操作関数を使ったテキストの分析とパターンマッチング関数 »
- 線形,非線形,ロジット,プロビット,および一般化された線形回帰のモデル »
- 一般的な移動平均とその他の平滑化関数 »
- データのたたみ込みと相関 »
- 任意次元における強力で効率的な最近傍アルゴリズム »
- 効率的なパターンマッチング関数 »
- データを数えて整理し,ビンにグループ分けするための関数 »
- R言語のコードをデータサイエンスのワークフローに統合することで,Wolframの多様な機能を統計計算言語と組み合せる »
- Mathematica の自動化機能と柔軟性を使って作成する円グラフ,棒グラフ,対のヒストグラム,箱ひげ図,レーダープロット,分位点プロット等の広範囲に渡る組込みの標準的な図表やグラフ »
- インタラクティブにでもプログラム的にでもすぐに解析可能であるテラバイトのWolfram|Alpha精選データにアクセスする »
- 自然言語によるコマンドを使って,自動解析を行ったり,特定の解析を要求したりする
- データをインポートしたりエキスポートしたりするための何百もの形式 »
- 素早く構築して配備できるインタラクティブな解析ツール »
- インタラクティブなコンテンツをCDF形式で生成し,すぐにそれをスライドショー,レポート,書籍,アプリケーション,Webオブジェクトとして無料のWolfram CDF Player,あるいはクラウドに配備する »