データのモデルは，詳しい分布の特徴付けの簡単なまとめから，予測と分類のための回帰モデルまでさまざまである．モデルのアーチファクトは通常データを説明したりデータの代りに質問に答えたりするために使われる． Wolfram言語は，表形式データと直接一緒に使うことを容易にする，豊かな種類のモデリング機能を所持する．

概要の統計 »

Mean — 数，日付等の平均を求める

StandardDeviation  ▪  Median  ▪  Quartiles  ▪  ...

分布のモデリング »

SmoothKernelDistribution — ノンパラメトリック分布をフィットする

FindDistribution — パラメトリック分布をフィットする

EstimatedDistribution  ▪  HistogramDistribution  ▪  KernelMixtureDistribution  ▪  DistributionFitTest  ▪  ...

回帰モデリング »

LinearModelFit — 他の列からの値を使って列のデータをフィットさせる

GeneralizedLinearModelFit  ▪  NonlinearModelFit  ▪  ...

機械学習 »

Predict, Classify — 行から数値あるいは分類の値を予測する

NetTrain — 表形式データについてニューラルネットを訓練する

FindClusters  ▪  ClusteringComponents  ▪  ClusterClassify

生存率モデリング »

SurvivalModelFit — 事象時間から生存率モデルを作成する...

CoxModelFit  ▪  EventData  ▪  LogRankTest  ▪  ...