Normalisieren numerischer Daten mit Min-Max-Skalierung, um Werte in einen 0-1 Bereich zu transformieren. Perfekt für Machine Learning Vorverarbeitung, Datenanalyse und Feature-Skalierung.

Data Processing

Ausreißer-Prozessor

Fortgeschrittene Ausreißer-Erkennung und -Verarbeitungswerkzeug, das anomale Werte mit mehreren statistischen Methoden identifiziert, entfernt oder ersetzt.

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Datenbereichs-Begrenzer

Numerische Werte auf angegebene Bereiche begrenzen durch Clipping, Filtern oder Markieren von Werten außerhalb des Bereichs. Perfekt für Datenqualitätskontrolle.

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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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Daten-Normalisierer

Code-basiertes Daten-Normalisierungstool, das unordentliche Daten mit programmatischer Logik bereinigt und standardisiert

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Fremdschlüssel-Validator

Fremdschlüssel-Beziehungen zwischen mehreren Datensätzen validieren. Perfekt für Datenintegritätsprüfungen.

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Daten-Rausch-Injektion

Verschiedene Arten von Rauschen in Textdaten injizieren zu Testzwecken. Perfekt für Stresstests von Datenverarbeitungssystemen.

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CSV-Validator

Validiert die CSV-Struktur, erkennt fehlerhafte Zeilen, unausgewogene Anführungszeichen und Spaltenabweichungen

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CSV-Zeilenduplikate entfernen

Laden Sie eine CSV-Datei hoch oder fuegen Sie CSV-Text ein, entfernen Sie doppelte Zeilen per exakter oder unscharfer Erkennung und laden Sie eine bereinigte CSV herunter.