Data Processing

Z-Score Normalisierer

Numerische Daten mit Z-Score Standardisierung normalisieren für Mittelwert=0 und Standardabweichung=1. Perfekt für statistische Analyse, Machine Learning Vorverarbeitung.

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Schnellstart

Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.

cURL

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/data-zscore-normalizer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"name,age,salary,score\nAlice,25,50000,85.5\nBob,30,75000,92.3\nCharlie,35,120000,78.9","targetColumns":"age, salary or name, email\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns","standardizationType":"zscore","outputRange":"0, 1","handleMissing":"skip","preserveOriginal":false,"decimalPlaces":4,"includeStatistics":true,"detectOutliers":true,"outlierThreshold":2}'

API-Referenz

Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.

Endpunkt

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/data-zscore-normalizer

Parameter

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
inputData	textarea	Ja	—
targetColumns	textarea	Nein	—
standardizationType	select	Nein	—
outputRange	text	Nein	Optional: Scale standardized values to target range. Leave empty for standard z-score output.
handleMissing	select	Nein

MCP-Integration

Fügen Sie dieses Werkzeug Ihrem Model-Context-Protocol-Server hinzu, damit KI-Agenten es auflisten und aufrufen können.

Serverkonfiguration

Fügen Sie diesen Block Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-zscore-normalizer": {
      "name": "data-zscore-normalizer",
      "description": "Numerische Daten mit Z-Score Standardisierung normalisieren für Mittelwert=0 und Standardabweichung=1. Perfekt für statistische Analyse, Machine Learning Vorverarbeitung.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-zscore-normalizer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge auflisten

Nach dem Verbinden mit dem SSE-Endpunkt listen Sie die bereitgestellten Werkzeuge auf:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Dieses Werkzeug aufrufen

Rufen Sie das Werkzeug über seine ID auf; Argumente werden aus seiner Parameterliste gebildet:

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "data-zscore-normalizer",
    "arguments": {
  "inputData": "name,age,salary,score\nAlice,25,50000,85.5\nBob,30,75000,92.3\nCharlie,35,120000,78.9",
  "targetColumns": "age, salary or name, email\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns",
  "standardizationType": "zscore",
  "outputRange": "0, 1",
  "handleMissing": "skip",
  "preserveOriginal": false,
  "decimalPlaces": 4,
  "includeStatistics": true,
  "detectOutliers": true,
  "outlierThreshold": 2
}
  }
}