Wolfram Data Repository 正式推出！

李想

Wolfram 公司签约布道师和认证培训师, 中国管理科学研究院人才战略研究所特聘专家，毕业于奥地利克拉根福大学信息学专业，出版了多套教程，并为高校和企业提供软件培训和咨询服务, 帮助用户了解和掌握 Wolfram 产品的主要功能和在相关领域的具体应用。

█ 本文节译自2017年4月20日的 Stephen Wolfram 博文：Launching the Wolfram Data Repository: Data Publishing that Really Works（https://wolfr.am/lbHamabB）

在 Wolfram Data Framework 和 Wolfram 语言的基础上，Wolfram 数据存储库（Data Repository）提供了一个统一的系统，存储着海量即时的资料，从天文科学到社经文教、数字、图片和文本信息，并立即导入到 Wolfram 语言之中将其计算分析或可视化展示。

4月20日，Stephen Wolfram 宣布 Wolfram 数据存储库在历经十年的规划构建后正式推出。

我们经常会在阅读文章时候，看到有意义结论或感兴趣的情节，于是想要马上尝试自己进行分析和验证。不过如何获取直接用于计算的数据是个相当棘手的问题。

而 Wolfram 语言目标之一就是尽可能多地建立数据，并使所有数据立即可用和可计算。从木星或者其他已知行星的相关的数据，到艾伦·图灵的生日都可以在 Wolfram 中立即获得，并立即用于计算。

上面这些数据已经完全集成到 Wolfram 语言和 Wolfram|Alpha 中，但是相对于整个人类的信息而言，仍是沧海一粟。这也就是 Wolfram 数据存储库存在的意义，记录下每一个人所贡献的数据，方便这些数据未来可以作为其他人可以随时使用和计算。

我们来看一个数据存储库给出例子，Wolfram 数据存储库中发布的每个数据项目都会获得自己的网页。比如关于落在地球上的陨石的记录有一个单独的页面。

通过查看运行这个笔记本，可以开始看到 Wolfram 数据存储库的一些实际功能。可以看到获取数据变得非常轻松，所要做的就是运行 ResourceObject["Meteorite Landings"]

无论是在桌面还是云端使用 Wolfram语言，这将为你提供有关 45716 条陨石撞击的数据 (数据被会被缓存在本地，方便下一次计算能尽可能快地运行。重要的是，我们可以立即开始对该数据集执行任何想要的计算。

例如，下面取所有陨石落地的“坐标”，随机选取 1000 处坐标在地图上可视化展示出来。

你也会想到，现实中可能有很多不同领域的数据，单位进制等等，Wolfram 公司已经设计出基于 Wolfram Data Framework（WDF）可以接受各种类型和结构的数据，也是使得数据存储库得以实现的基石。

Wolfram 数据存储库中都有什么?

在正式发布之前，Wolfram 已经将一些最典型的数据集成到里面了，所以下面领域里都可以数据集共我们立即使用，不过更多的数据还需要由全球的用户和组织上传分享。

数据可以是任何类型和结构的类型，电子表格或者是数据库文件。

时间序列数据（美国联邦支出数据）：

还有机器学习相关的训练集，地理相关数据等等。

这些数据可以通过 Wolfram 语言直接调入软件中，或者通以其他格式下载如 JSON、CSV、TXT、PNG 等。

如何分享自己的数据？

Wolfram 数据存储库是面向全球的共享数据平台，所以每一个人都可以自由地向世界发布数据，还可以设置控制的方式共享数据 - 只是将数据部署到自己的云端账户里，自己或设置权限来使用。

那么如何往数据存储库里添加记录呢？可以使用 Wolfram 语言代码以编程方式执行，或者以菜单栏方式进行。

比如可以通过菜单项 “文件” > “新建” > “数据资源” 来执行此操作。

或者也可以在 Wolfram 语言中使用 CreateNotebook ["DataResource"] 。无论哪种方式，会得到新建的数据存储提交模板笔记本中，还需要完成必要的信息及数据内容编写：

当填写完必要的数据信息后，可以有两种选择：在计算机上本地添加数据资源，或把数据资源推送到云端自己的账户上。

或者你最终决定将数据与全世界分享，那还需要填入一个发布者 ID，这样需要与你所在公司组织进行关联，而不仅仅是个人账户，因此需要与 Wolfram客服进行申请后获得发布账户。

未来 Wolfram 也会推出针对企业的数据存储库和具有 DRM 数字版权保护的版本，方便整个组织在内部或与外部更加安全，便捷的进行数据分享，访问与处理。

如果你对 Wolfram 数据存储库感兴趣的话, 推荐点击阅读原文来查看 Stephen 的博客介绍，或访问 https://datarepository.wolframcloud.com 来进一步了解和探索数据存储库平台。