データサイエンスとレポート生成

ファイルからデータをインポートする

データサイエンスにはデータが必要ですが，Wolfram言語には必要なデータに簡単にアクセスする方法が備わっています．組込みのImport関数は，一般的に使用される数百種類のファイル形式をインポートします．

1. デフォルト設定を使ってデータをインポートする．

Import関数はほとんどの一般的なファイル形式を適切な式として自動的にインポートします．

In[•]:=

Out[•]=

Import関数がファイル形式を判別できない場合は，明示的に指定することができます．

In[•]:=

Out[•]=

リストの階層と連想に基づいた構造化データセットであるDatasetオブジェクトにデータをインポートすることも簡単にできます．このようにすると，大規模データセットのトラバースが簡単に速く行えます．

2. Datasetとしてデータをインポートする．

CSV，TSV，XLS，XLSX等のデータ指向のファイル形式はDatasetとしてインポートされます．Import関数の第2引数に"Dataset"を指定します．

Import関数はほとんどの一般的なファイル形式を適切な式として自動的にインポートします．

In[•]:=

Out[•]=

データセット全体をインポートしないで，特定の要素だけを抽出したいことがあります．追加のパラメータを使うことによって，Import関数は特定の要素だけを抽出することができます．

3. データファイルやWebページから特定の要素を抽出する．

ファイルやWebページの多くには，Importがデフォルトで返すデータ以外の要素が含まれています．Importの第2引数に"Elements"を指定すると，要素のリストを得ることができます．

Importはほとんどの一般的なファイル形式を適切な式として自動的にインポートします．

In[•]:=

Out[•]=

インポートする要素を指定します．

Import["ExampleData/cities.xlsx", "Images"]

Out[•]=

APIからデータをインポートする

Wolfram言語では外部サービスに簡単に接続できます．この例では，ロンドンのシェアサイクルの場所に関するデータに，APIを介してアクセスします．

In[•]:=

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自動解析

Wolfram言語には何千もの組込み関数が含まれているため，特定の動作がどのように構成されているかという技術的側面は気にせずに，自分のプロジェクトに集中することができます．すべての詳細を完全に指定することもできますが，関数のデフォルト設定はほとんどどのような場合でもうまく動作するように設計されており，非常に複雑なタスクでさえも，短く読みやすいコードになります．この例では，二変量データがFindClusters関数で自動的にクラスタ化されます．

二変量データのクラスタを見付け可視化する．

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FindDistribution等の高レベル関数は，さまざまな統計手法を使ってデータを解析し，35を超える分布の中からデータに最もフィットするものを選びます．

指数分布からサンプリングされたデータを生成する．

データから最適な分布を求める．

Out[•]=

もとの分布と推測した分布の確率密度関数を比較する．

Out[•]=

クラウド配備

プログラムを他の人と共有したい場合がよくありますが，Wolfram言語ならコードをスタンドアロンのインタラクティブなWebページにすることが簡単にできます．CloudDeploy関数を使えば，コードはWolfram Researchのサーバに公開され，誰もがアクセスできるようにすることも，許可を持つ人だけがアクセスできるようにすることもできます．この例では，分子の画像を認識するためのインタラクティブなプログラムを公開のWebページに変換します．