データの変換と平滑化
何百万もの要素を日常的に扱うことができるデータの変換と平滑化の高度に最適化されたアルゴリズムの配列は，データのリストを扱うためのWolfram言語の統合されたアーキテクチャに直接統合されている．
Rescale ▪ Clip ▪ Normalize ▪ Standardize ▪ Accumulate ▪ Differences
Threshold — 適切な閾値を適応的に決定する
MovingAverage — 任意の区間の単純な移動平均を求める
ExponentialMovingAverage — 減衰を含む指数移動平均を求める
MovingMedian — 任意の区間の移動中央値を求める
MovingMap — 任意の範囲の移動窓において関数をマップする
ArrayFilter — 任意の深さの配列の移動窓において関数をマップする
Interpolation — 任意の次元数の任意の次数の補間を求める
Fit — 線形最小2乗フィット
FindFit — データへの制約条件付き非線形フィットを求める
ListConvolve，ListCorrelate — データと任意の核とのたたみ込みまたは相関
ListDeconvolve — たたみ込まれたデータを元に戻す
CellularAutomaton — 任意の次元数でセルオートマトン規則を適用する
Fourier，InverseFourier — 離散フーリエ(Fourier)変換と逆変換
フィルタ »
GaussianFilter ▪ LaplacianFilter ▪ WienerFilter ▪ MedianFilter ▪ ...
ウェーブレット解析 »
DiscreteWaveletTransform ▪ WaveletThreshold ▪ ...
外れ値と欠測データ
DeleteAnomalies — データから学習して異常要素を削除する
SynthesizeMissingValues — 既存のデータから欠測データを補完する
ピーク解析
FindPeaks — データのピークの位置を求める
EstimatedBackground — データの滑らかなバックグラウンドを推定する
回帰分析
FindRepeat ▪ FindTransientRepeat