Data Analysis

Schiefe-Analysator

Datenschiefe analysieren, um die Asymmetrie der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu messen und Datenmuster zu identifizieren

text· TextergebnisWerkzeug öffnen

Schnellstart

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

cURL

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/skewness-analyzer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"dataInput":"Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5","dataFormat":"single","analysisType":"comprehensive","detectOutliers":true}'

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/skewness-analyzer

Parameter

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
dataInput	textarea	Ja	—
dataFormat	select	Ja	—
analysisType	select	Ja	—
detectOutliers	checkbox	Nein	Ausreißer im Datensatz mit IQR-Methode identifizieren und analysieren

Antwortformat

Textergebnis

JSON

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

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-skewness-analyzer": {
      "name": "skewness-analyzer",
      "description": "Datenschiefe analysieren, um die Asymmetrie der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu messen und Datenmuster zu identifizieren",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=skewness-analyzer",
      "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": "skewness-analyzer",
    "arguments": {
  "dataInput": "Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5",
  "dataFormat": "single",
  "analysisType": "comprehensive",
  "detectOutliers": true
}
  }
}

Verketten Sie mehrere Werkzeuge in einer Sitzung mit einer kommagetrennten toolId-Liste, z. B. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (max. 20).

Werkzeuge durchsuchen Werkzeug öffnen

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/skewness-analyzer' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"dataInput":"Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5","dataFormat":"single","analysisType":"comprehensive","detectOutliers":true}'

Name

Typ

Erforderlich

Beschreibung

dataInput

textarea

—

dataFormat

select

—

analysisType

select

—

detectOutliers

checkbox

Nein

Ausreißer im Datensatz mit IQR-Methode identifizieren und analysieren

{ "mcpServers": { "elysiatools-skewness-analyzer": { "name": "skewness-analyzer", "description": "Datenschiefe analysieren, um die Asymmetrie der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu messen und Datenmuster zu identifizieren", "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=skewness-analyzer", "command": "", "args": [], "env": {}, "isActive": true, "type": "sse" } } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call", "params": { "name": "skewness-analyzer", "arguments": { "dataInput": "Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5", "dataFormat": "single", "analysisType": "comprehensive", "detectOutliers": true } } }