终极环境数据科学

Wolfram是一家卓越的数据科学解决方案和服务提供商，应用多半径通过部署最广泛的计算方法来优化数据驱动的答案的方法，先进的自动化和人机界面，而不是使用相同的预定配方跨越不同的问题类型。

Wolfram数据科学领域

数据科学领域不断发展变化。多通道工作流需要一个广泛的算法工具包，其中包含全套处理、分析和可视化功能，以满足不断增长的计算需求。

机器学习直接从复杂的数据集生成自适应模型，用于对象分类和预测分析，例如确定哪些新的广告市场输入。机器学习技术使用机器学习的示例江户时代的日本文字分类金融预测分析预测1934–2017年意大利甲级联赛的获胜概率	图形/网络分析探索并可视化离散关系系统，以分析相关性和模式，例如建模社会中的人口统计学网络。图形/网络分析技术使用图形/网络分析的示例用Wolfram语言分析殖民地波士顿革命者的社会网络 INSPIRE-HEP主题的增长和传播河流识别与图形结构	时间序列对一段时间内的事件序列进行建模、模拟和预测，以跟踪长期趋势并做出预测，例如下一个假期的预期销售额季节。时间序列技术使用时间序列的示例用Copulas进行配对交易基于SARIMA模型的通货膨胀预测金融预测分析
神经网络创建和培训分层处理网络，用于深入分析和处理任务，例如识别生产中的缺陷项目行。神经网络技术使用神经网络的示例遛狗：神经网络、图像识别和地理定位 Wolfram语言中的语义图像分割神经网络在夜空中寻找瑜伽姿势星座基于神经网络的希格斯玻色子分类图像着色	聚类分析基于相似性度量对数据进行分组和分析，以提取潜在模式和关系，例如哪些客户与您的顶层最相似100 聚类分析技术大型多资产组合的聚类技术理想网络与美国就职演说的独特性	语义文本分析分析语言数据中的底层结构以清理数据并提取含义，例如确定客户的情绪评论。语义文本分析技术使用语义文本分析的示例用Wolfram语言追踪一个野蛮人的后代：在《蝇王》美国总统演讲中的伟大对话市场情绪分析专利权利要求分析
动态可视化以样式图、图表和信息图形显示数据，使其具有可读性和交互性，便于快速分析和决策制作。动态可视化技术使用动态可视化的示例 Reddit DataViz Battle 2018年1月：可视化藻类生长速率选民们已经发言了，但他们说了什么？（第2部分）伊利诺伊州香槟市1973年至2017年的温度可视化全球恐怖主义数据库飞机飞行数据和轨迹电价预测	生存分析计算生存函数和寿命分布以分析时间到事件数据，例如一块工业产品的预期寿命设备。生存分析技术使用生存分析的示例美国的生存概率	报告生成在样式化、格式化的文档中显示结论和见解，用于会议、正在进行的项目或公共信息，如季度收益报告。报告生成技术使用报告生成的示例

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数据语义将各种传入数据集标准化为一个统一的框架，以便于分析，例如将数据与不同的单元合并系统。数据语义技术使用数据语义的示例 Wolfram语言中的汽车可靠性用Wolfram语言保护NHS患者 2015年航空公司业绩使用Wolfram语言进行LHC数据探索全球恐怖主义数据库（GTD）	排队论对排队系统进行建模和仿真，以分析等待时间和资源分配，例如银行出纳员的最佳数量分支。排队论技术使用排队论的示例排队数学	小波将数据信号分解为组成部分，以便对特定特征进行高级操作和过滤，例如消除传感器的背景噪音数据。小波技术使用小波的示例小波及其在数学中的应用
系统建模对物理、电气和其他系统进行建模，以便为设计决策提供信息，例如建筑物。系统建模技术使用系统建模的示例咖啡优化，如何获得恰到好处的咖啡用Wolfram语言推导有源滤波器的传递方程 “太阳能加热器”能源生产的测量与可视化应力应变问题的拓扑优化	统计分布根据参数分布拟合历史数据，以推断潜在事件，例如客户点击广告。统计分布技术使用统计分布的示例与Copulas进行配对交易负担得起的医疗法案：可能的新法规实验金融预测分析	随机过程对系统随时间的进展进行建模，以便对其行为进行观察和预测，例如分析特定商店的高峰时间位置。随机过程技术使用随机过程的示例如何在风险中获胜：准确概率基于SARIMA模型的通货膨胀预测
优化使用高级数学来发现与关键标准（如投资组合的理想分配）相关的数据的“最佳值”资产。优化技术解决一个目的地和多个站点的公交线路问题？咖啡优化，如何获得恰到好处的咖啡应力应变问题的拓扑优化	形态学分析在图像和高维数据上使用几何变换来分析空间属性，例如在显微镜中计数粒子图像。形态分析技术使用形态分析的示例使用Wolfram语言的计算显微镜木星的切片轮廓：处理JunoCam图像应力应变问题的拓扑优化云图像分类器	计算机视觉使用机器学习和其他复杂算法处理视觉数据，以分析特征和模式，例如从视频中识别道路危险馈送。计算机视觉技术使用计算机视觉的示例遛狗：神经网络、图像识别和地理定位江户时代的日本文字分类云图像分类器面部情绪识别手势和手语识别
信号处理处理和过滤图像、音频和其他收集的数据，以分析潜在模式，例如从心电图。信号处理技术使用信号处理的示例如何使用智能手机进行振动分析，第1部分：Wolfram语言如何使用智能手机进行振动分析，第2部分：Wolfram云木星的切片轮廓：处理JunoCam图像	自定义接口构造在屏幕上进行交互式控制，以便在分析和可视化中实时调整参数，从而可以深入探索数据。自定义接口构造技术 Eliza和Chat-Bots 带分类的基本NLP应用程序	并行计算将并行任务分配给可用的计算单元，用于大规模科学计算和其他高性能计算应用。并行计算技术使用并行计算的示例
地理计算学使用精确的地理定位数据和强大的大地测量计算来准确检查实际情况，例如可视化公交车的最佳路线服务。地理计算技术使用地理计算的示例双月蚀！或者为什么伊利诺伊州的卡本代尔很特别为2017年的日全食做好准备遛狗：神经网络、图像识别和地理定位选民们已经发言了，但他们说了什么？（第2部分）河流识别与图形结构	数学建模使用您的数据驱动微分方程、递归关系和符号公式系统来测试和优化模型，例如计算流行病。数学建模技术拉普拉斯如何隐藏山羊：魔法视窗的新科学负担得起的医疗法案：可能的新法规实验美国枪支谋杀率分析

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它如何在Wolfram语言

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快速尝试示例

识别手写数字

机器学习•分类•数据分析和可视化数据存储库•图像处理

想象名人八卦

图形分析•数据分析和可视化相关性•数据导入•语义解释

部署年龄查询网站

交互式部署•云计算•知识库•语义解释

分析陨石着陆

数据分析和可视化地理•数据存储库•导入•语义解释

将图像分类为白天或夜晚

机器学习•分类•数据分析和可视化图像处理

特色示例

跑步运动员统计数据的可视化与分析

物联网•可穿戴设备•数据分析和可视化地理•数据导入•语义解释

模拟全球埃博拉疫情

流行病学•数据可视化•预测分析•语义解释•地理上的

用计算词汇学寻找真实答案

词汇学•数据分析和可视化语言学•图形分析•语义解释

清理和构造大型数据集

网页抓取•导入•语义解释•数据争论•数据分析和可视化

安全饮用水数据挑战的探索性分析

机器学习•数据分析和可视化地理•开放数据•语义解释

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Wolfram Edge公司

Wolfram技术可以完全取代、充当数据科学生命周期所有领域的各种不同软件包和交钥匙解决方案的中心，或者简单地与之集成，由于其独特的集成架构，它涵盖了其功能的总和，超越了其组合效用。这是关于Wolfram数据科学技术堆栈元素以及它们如何与传统软件类型相关的指南。

机器学习

先进的自动机器学习满足了符号计算的能力

Wolfram率先推出了高度自动化的多通道机器学习，并将其深入集成到Wolfram语言制造最先进的机器学习中，在入门级自助服务分析师和研究人员都可以访问的全套应用程序中。

Wolfram机器学习立即适合您现有的工作流，允许您通过平台-认知即时模型部署或导出神经网络以在单独的程序或单独的硬件上独立运行，在任何地方轻松添加机器学习。此外，有了Wolfram突破性的符号框架，神经网络变得独特的模块化、可操作性和适应未来的发展。

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数据分析与可视化

具有内置计算智能的最广泛的分析和可视化工具集

Wolfram独特的集成技术堆栈允许创建完全交互的可视化，为探索数据提供新的动态体验，将数据直接添加到文档中，并部署到几乎任何规模的任何平台上，所有这些都是在一个统一的环境中进行的。

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统计与数值分析

最大的内置统计函数集合，具有任意精度的数字和符号分析的可靠性

Wolfram极大地提高了统计计算的门槛，使整个分析工作流的集成水平大大提高，并提供了超越特定统计系统中实现的特定功能的主要扩展性。

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数据库连接和数据处理

无缝的数据库连接和格式无关的内容软件数据导入和处理

Wolfram语言的符号特性使其能够支持结构化数据集的非常灵活和通用的方法。Wolfram语言统一了关系（类SQL）和层次（no-SQL）标准，集成了一种新的功能独特的数据查询语言，从直接内存计算无缝扩展到由外部文件或数据库支持的计算。

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开发环境和语言

功能最强大的笔记本电脑与最先进的编程语言相遇

Wolfram语言通过利用内置的计算智能，使程序员能够在比以往任何时候都高得多的水平上操作，该智能依赖于三十年来精心集成的大量算法和现实世界知识。Wolfram语言还通过同时支持符号和数字方法以及多种编程范式（如过程、函数、基于规则、基于模式等），避免了传统计算机语言将相同编程风格应用于每个问题的缺点。

专门的软件和附加工具箱阻碍了对新想法和领域的创造性探索。你不需要一个程序来处理数据，另一个程序用来分析数据，第三个程序用来交互显示数据。由于与Wolfram语言的本地集成，Wolfram笔记本在单个工作流中完成了所有事情，保留了项目计算、可视化、数据、，文档，甚至交互应用程序，以独特灵活的文档组合在一起。

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部署和发布

可扩展、跨平台、企业级部署和完全交互式发布

Wolfram的技术堆栈在自动化跨现代计算市场的各种技术部署功能的过程方面是独一无二的。

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由支持的行业用例示例Wolfram数据科学

利用数据优化分析师的生产力：提供独特的分析、独特的界面和独特的见解

数据来源：内部、外部、流媒体等。

导入和丰富数据

Wolfram语言

数据库连接

Wolfram知识库

知识表示与获取

预处理、浏览和清理数据

Wolfram语言

处理数据数组

Wolfram算法库

数据转换和平滑

三

列车时间序列预测模型

Wolfram语言

机器学习

神经网络

Wolfram算法库

特征检测

时间序列处理

部署为自动生成的季度报告和API

即时API

云/桌面/移动仪表板

Live演示文稿文档

实时数据和见解的自然语言查询

利用个人和现实世界事件数据扩充电子商务推荐系统

数据来源：包含历史客户购买数据的数据库

导入数据

Wolfram语言

数据库连接

Wolfram知识库

知识表示与获取

预处理和准备数据

Wolfram语言

处理数据数组

Wolfram算法库

数据转换和平滑

三

针对购买习惯训练机器学习模型

Wolfram语言

机器学习

神经网络

Wolfram算法库

特征检测

聚类分析

将推荐模型部署为API，以集成到电子商务解决方案中

Wolfram语言

云功能和部署

创建即时API

Wolfram笔记本

Web格式