数据科学与生成报告
Wolfram 语言可满足您处理数据和发布专业报告的需求。
从文件导入数据
您需要数据进行数据科学研究，Wolfram 语言提供了多种方法，让您轻松获取所需数据。内置的 Import 函数可导入数百种常用文件格式。
1. 用默认设置导入数据。
Import 将自动导入大多数常见的文件格式作为合适的表达式：
若 Import 无法确定文件格式，那么您可以明确指定文件格式：
将数据导入 Dataset 对象也很便捷，Dataset 对象是一个基于列表和关联层次结构的结构化数据集。这样就可以轻松（快速）地遍历大型数据集。
2. 以数据集形式导入数据。
面向数据的格式，如 CSV、TSV、XLS 和 XLSX，将作为数据集导入。将 "Dataset" 指定为 Import 的第二个参数。
Import 自动将大多数常见的文件格式导入为合适的表达式：
通常情况下，您可以从数据集中提取特定元素，而不必先导入整个数据集，然后再提取。使用附加参数，Import 函数可以直接提取特定元素。
3. 从数据文件或网页中导入特定元素。
许多文件和网页都包含 Import 默认返回数据以外的元素。将 "Elements" 作为 Import 的第二个参数可获取元素列表。
Import 自动将大多数常见的文件格式导入为合适的表达式：
指定要导入的元素：
从 API 导入数据
Wolfram 语言可以轻松连接外部服务。下面的例子中，我们通过 API 访问伦敦共享单车位置的数据：
自动化分析
Wolfram 语言拥有数以千计的内置函数，让你可以专注于你的项目，而无需担心具体操作的技术问题。虽然您可以指定每个细节，但函数的默认设置几乎在所有情况下都能发挥最佳效果，即使是非常复杂的任务，也能产生简短易读的代码。在本例中，使用 FindClusters 函数自动对二元数据进行聚类。
查找二元数据中的聚类并将其可视化：
FindDistribution 等高阶函数可以分析您的数据，并使用各种统计方法查明超过 35 个的分布中，哪一个最适合您的数据。
生成从指数分布中采样的数据：
根据数据找出最佳分布：
比较原始分布和估计分布的 PDF：
云部署
当您希望与他人共享程序时，Wolfram 语言可以轻松地将您的代码转化为独立的交互式网页。使用 CloudDeploy 函数可将您的代码发布到 Wolfram Research 服务器上，供所有人或您授权的任何人访问。此例将一个用于识别分子图像的交互式程序转换为一个公共网页。
1. 制作待发布的内容：
学习资源
学习路径
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进一步使用数据科学
如果您想了解 Wolfram 为数据科学提供的更多内容，请阅读有关 Wolfram 处理数据科学和人工智能的方法。您将看到：
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- 参考资料的链接
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