Herramientas de calidad de datos, deduplicacion y deteccion de anomalías

Perfila datasets CSV o JSON para detectar faltantes, duplicados, drift de formato, tipos y outliers.

Eliminar filas duplicadas basadas en combinaciones de columnas

Filtrar datos CSV por valores de columna con múltiples condiciones y operadores. Soporta 12 operadores de filtro incluyendo equals, contains, greater_than, less_than y verificaciones de valores vacíos. Ejemplos de Filtros Adicionales: [{"column": "edad", "operator": "greater_than", "value": "25"}] [{"column": "estado", "operator": "equals", "value": "activo"}, {"column": "puntuacion", "operator": "greater_equal", "value": "80"}] [{"column": "nombre", "operator": "contains", "value": "juan"}, {"column": "email", "operator": "is_not_empty"}]

Compara dos fuentes CSV o XLSX y exporta un informe PDF con diferencias por fila, columna y celda

Validar relaciones de claves foráneas entre múltiples conjuntos de datos. Perfecto para verificar integridad de datos.

Herramienta avanzada de procesamiento de límites que identifica y maneja valores mínimos y máximos en datos numéricos. Perfecta para validación de datos, verificación de rangos, análisis estadístico y preprocesamiento de datos.

Herramienta avanzada de interpolación de datos que llena valores faltantes y genera puntos de datos usando varios métodos matemáticos. Perfecto para análisis de series temporales.

Detecta valores atípicos en datos numéricos usando varios métodos estadísticos incluyendo IQR, Z-score y Z-score modificado

Sube datos de series temporales en CSV o JSON, detecta anomalías con Z-Score e IQR y devuelve un informe con grafico

Generar gráficos de caja para análisis de distribución estadística con cuartiles, bigotes y valores atípicos

Calcula z-scores desde un valor bruto, datos o media y desviacion manuales

Calcula una media recortada eliminando el mismo porcentaje de valores bajos y altos

Calcula una media winsorizada limitando valores extremos bajos y altos antes de promediar