Welche Dateiformate werden unterstützt?

Sie können Daten als CSV, JSON oder Excel-Dateien (.xlsx, .xls) hochladen oder direkt als Text in das Eingabefeld einfügen.

Was ist der Unterschied zwischen Z-Score und IQR?

Der Z-Score misst die Abweichung vom Mittelwert und eignet sich gut für normalverteilte Daten. IQR (Interquartilsabstand) basiert auf Medianen und ist robuster gegenüber extremen Ausreißern.

Wie wähle ich den richtigen Z-Score-Schwellenwert?

Ein Wert von 3 ist der Standard und erfasst extreme Ausreißer. Senken Sie den Wert (z. B. auf 2 oder 2.5), um empfindlicher auf kleinere Abweichungen zu reagieren.

Wofür ist das Saisonalitätsfenster?

Es hilft, wiederkehrende Muster zu berücksichtigen, sodass normale saisonale Schwankungen nicht fälschlicherweise als Anomalien markiert werden.

Wie wird das Ergebnis ausgegeben?

Das Tool generiert einen HTML-Bericht, der ein Diagramm Ihrer Zeitreihe sowie eine Zusammenfassung der erkannten Anomalien und Segmente enthält.

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Data Analysis

Zeitreihen-Anomalie-Detektor

Liest Zeitreihendaten aus CSV oder JSON ein, erkennt Anomalien per Z-Score und IQR und gibt einen Chart-gestuetzten Bericht aus

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Vorbereitete Beispielausführungen

Klicken Sie auf ein Beispiel, um das Formular automatisch auszufüllen. Dateien müssen weiterhin hochgeladen werden.

2 Beispiele

Verdaechtigen Tagesumsatz-Spike markieren

Laedt eine einfache Zeitreihe und hebt einen Ausreisser mit Chart und Segmentzusammenfassung hervor

<div>Time series report with one highlighted anomaly and a rendered chart.</div>

Server-Latency-Drift mit saisonalem Kontext pruefen

Analysiert Monitoringdaten mit Z-Score und Saisonalitaetsfenster

<div>Time series report with anomaly markers, trend slope, and contiguous anomaly segments.</div>

Eingaben

Fülle die erforderlichen Felder aus und starte das Tool.

7 Optionen

DateienQuelldateien für diesen Workflow hochladen.1

DatendateifileOptionales Feld

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.3

CSV- oder JSON-EingabetextareaOptionales FeldZeitspaltetextOptionales FeldWertespaltetextOptionales Feld

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.3

ErkennungsmethodeselectOptionales FeldZ-Score-SchwellenumberOptionales FeldSaisonalitaetsfensternumberOptionales Feld

Ergebnis

Bereit zum Start

Nach dem Ausführen erscheinen hier Dateien, Text, strukturierte Daten oder Stream-Ausgaben.

Beispiele

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Eingaben

Ergebnis

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Ergebnis

Erfahren Sie, wann dieses Tool passt, was es unterstützt und wie Nutzer es anwenden.

Wichtige Fakten

Überblick

Wann verwenden

So funktioniert es

Anwendungsfälle

Beispiele

1. Verdächtigen Tagesumsatz-Spike markieren

2. Server-Latency-Drift mit saisonalem Kontext prüfen

FAQ

XLSX-Beispiele

CSV Beispiele

Python Beispiele

WebRTC Echtzeitkommunikation Beispiele

Zeitreihen-Prognose- und Saisonalitaetsanalyse

JSON-LD-Generator aus CSV

XLSX Multi-Sheet-Splitter

Barcode-Batch-Generator

Tools fuer Datenqualitaet, Dublettenbereinigung und Anomalieerkennung

Tools fur JSON-Austausch und Format-Ubersetzung

Textfall-, Encoding- und Normalisierungs-Konvertierungs-Tools

Werkzeuge fur JSON-Inspektion, Diff und Transformation