データをインポートする

データベースに接続し，スキーマについてEntityStoreを構築する：

実体を登録して，直接アクセスする：

• データベースからインポートすることについての詳細は，表形式データを計算可能なデータ集合としてインポートするを参照されたい．

データをまとめる

データベース全体からオフィスについての情報を可視化する：

都市と電話番号についてオフィス情報を可視化する：

“customers”クラスと“payments”クラスを組み合せることによって，顧客者の表を支払いの表に加える：

組み合せられたクラスは，個々のクラスのどちらもの特性を共有する：

顧客名と金額の特性にアクセスする：

顧客の支払い情報をキーと値のペアに変換する：

KeyValueMapを使って，“customer”と“amount”のキーをそれぞれ上のKeysとValuesにマップする：

Dataset内の関係を列ヘッダで可視化する：

1人の顧客が支払った金額の平均を求める：

同じような金額を使った顧客の数を求める：

支払い金額の高いものから低いものへ順に並べる：

最も高い金額を支払った顧客5人を可視化する：

実体の登録を解除する

販売取引データを含むEntityStoreの登録を解除する：

データをインポートする

都市の木についてのCSV形式のデータファイルを計算可能なDatasetオブジェクトとしてインポートする．SemanticImportは，一番右の“Location”の列の値を地理的位置であると自動的に認識し，これらの値を計算可能なGeoLocationオブジェクトに変換する：

• SemanticImportは，Datasetオブジェクトを返す．

データをまとめる

Countsを使って，いくつの木が指定の数の幹を持つかを数える：

データのクエリを行う

MaximalByを使って，幹の数が最大である木を求める：

プロットを作る

木の幹の直径の値についての分布をプロットする：

統計値を計算する

木の幹の直径値の平均を求める：

• デフォルトでMeanは値を分数で出力する．結果をNで囲むと近似値が得られる．

データを抽出する

すべての木の種類についてDatasetを抽出する：

地図を作る

TakeLargestByを使って，胸高での幹の直径が最大の木を10本得て，その位置だけを出力する：

最大の木10本の位置を示す地図を作る：