用多范式强大 的 Wolfram语言探索数据科学
多范式数据科学使用现代分析技术、 自动化和人工-数据接口来探寻问题的答案。它不是狭隘地局限于传统的统计分析，而是通过运用许多尖端算法和跨学科的计算方法，深刻理解数据，洞察数据背后的意义，并据此作出决策。
从数据中获取答案，拥有正确的接口至关重要。不同的任务，像自然语言查询、按时生成报表、现场建模演示，需要不同的接口。在某些情况下，您希望部署为交互式云文档，而另一些情况下，则希望部署为 Web API。
多范式方法需要一个覆盖面广、灵活的计算工具包，将项目从开始到完成的方方面面汇合到一个工作流程中。Wolfram 技术堆栈正是这样，它拥有世界上最大的算法集合和可计算知识，使您能够获取数百种格式的数据，执行全面的分析和可视化，并立即共享或发布结果。
使用密度热图对社交网络中的信息扩散进行模拟， 以分析小世界网络中的连通性和邻近度。
内置函数 GlobalClusteringCoefficient 使用 ColorData 和 Grid 有效地分析来自 SocialMediaData 的大型数据集，以便对结果进行视觉解释。
根据最近邻分析预测美国参议院的投票行为和政治党派分歧， 提供对多维数据的计算式洞察。
NearestNeighborGraph 可快速计算图像、文本和数值、地理定位数据的近邻测度。
在高级数据语义和无监督机器学习的推动下，通过自动分区和维度分析实现非结构化数据集的可视化。
FindClusters 会自动对各种数据类型的相似条目进行分组，使用 SemanticImport 导入，并使用 ListPlot 立即可视化。
通过交互式状态监视器和自动后台计算，直观地跟踪神经网络中数据集训练的进展和性能。
TrainingProgressReporting 与 TrainingProgressFunction 为神经网络训练的监控提供了多种方法。
高级计算机视觉使用预建的机器学习模型自动检查和追踪视觉特征，并拥有探索特定参数的高级选项。
使用 ImageKeypoints 手动检查图像中的兴趣点，或使用 ImageIdentify 即时识别图像中的物体。
使用高级特征提取和维数缩减功能对内置图像自动分类，并使用各种绘图和图形可视化功能进行显示。
FeatureSpacePlot 和 ClusteringTree 根据从各种类型的数据集（包括来自 Wolfram 知识库的数据）中提取的特征构建分层可视化。
利用内置预测器和语言数据，预测剪刀-石头-布的下一个动作，或者某个句子的下一个单词，并具有调整性能的高级选项。
SequencePredict 自动选择算法从各种类型的数据推断序列，支持七种语言，并跨平台兼容几百种数据格式。
对策展数据源应用自动文本处理和预先训练的分类器，分析《双城记》英文全文中的情绪变化。
Classify 使用机器学习来确定 ResourceObject 的上下文情绪值，该 ResourceObject 从 Wolfram 数据存储库导入，并使用 TextSentences 进行解析。
Reddit AMA 的社区分析图使用策展服务连接导入的文本数据，显示通过机器学习获取的相关问题群集之间的连接关系。
FindGraphCommunities 和 CommunityGraphPlot 使用性能优化的机器学习算法分析并显示通过 ServiceConnect 获取的数据中的群集。
财务面板显示来自实时财务数据的多种可视化类型，以快速分析关键指标和预测模型。
FinancialData 提供历史财务信息，以使用 ListPlot 和 AngularGauge 立即可视化，同时可通过 Manipulate 进行交互控制。
对云端自动累积和处理的物联网数据中的 Runkeeper 统计信息进行即时地理可视化。
使用 Wolfram Data Drop 收集和解析 GeoPosition 数据，作为 TimeSeries 导入，并用 GeoGraphics 生成地图。
利用一系列可视化功能，将公共卫生数据与可计算地理数据无缝结合，对疫情蔓延进行建模和预测。
SemanticImport 可解析传入的数据，将其与内置地理实体相结合，并通过GeoBackground、GeoProjection 和 GeoRange 等选项调整可视化效果。
通过网页表单按邮政编码显示提供暑期食物补助机构的地点和位置。
导入 ResourceData 以便在 GeoListPlot 可视化中直接使用，并使用 CloudDeploy 将其作为交互式 FormPage 部署到网页上。
使用具有自定义网络层的神经网络对多维数据集进行参数化，将其缩减为标量流形，以便进行直观分析和可视化。
NetChain、NetGraph 和 NetTrain 使用 MeanSquaredLossLayer 降低维数，使用 StreamPlot 和 ListPlot 显示结果。
高级时间序列函数可自动从内置拟合方法中进行选择，以实现高精度预测，并具有创建和拟合新类别混合模型的选项。
通过寥寥几行代码，即可使用 TemporalData 和 TimeSeriesModelFit 创建自动回归、移动平均和季节性模型。
通过统计可视化检验总体方差和比例差异，自动将数据拟合为 150 多个内置分布的任意组合。
DistributionFitTest 使用符号式分布检查各种拟合，为数据选择适当的检验分布提供指导。
Wolfram 语言为多范式数据科学提供了最全面的支持。浏览近六千个函数，领略数据科学计算的无限可能。
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