¿Qué métodos de detección están disponibles?

Ofrecemos métodos estadísticos clásicos como IQR, Z-Score, Modified Z-Score, Simple Range y el algoritmo de aprendizaje automático Isolation Forest.

¿Puedo conservar mis datos originales?

Sí, puedes activar la opción 'Preservar Columnas Originales' para comparar los valores procesados con los datos de entrada originales.

¿Qué sucede si elijo la estrategia de reemplazo?

Los valores atípicos se sustituirán por el valor estadístico que elijas, como la media, la mediana, la moda o mediante interpolación lineal.

¿Cómo sé qué umbral de detección es el adecuado?

Puedes usar la función 'Auto-optimize Threshold' para que el sistema determine el umbral óptimo basado en la distribución de tus datos.

¿Es posible marcar los valores sin eliminarlos?

Sí, seleccionando la estrategia 'Mark', el sistema añadirá una columna adicional indicando qué filas contienen valores atípicos sin alterar los datos originales.

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Data Processing

Procesador de Valores Atípicos

Herramienta avanzada de detección y procesamiento de valores atípicos que identifica, elimina o reemplaza valores anómalos usando múltiples métodos estadísticos.

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Entradas

Las opciones están agrupadas para que los formularios largos sean más fáciles de revisar.

11 opciones

ContenidoPega o escribe los valores principales.2

Datos CSVtextareaObligatorioColumnas Objetivo (Opcional)textareaOpcional

AjustesAjusta formatos, rangos, números y modos.5

Método de DetecciónselectOpcionalUmbral de DetecciónnumberOpcionalSensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.Estrategia de ManejoselectOpcionalReplacement MethodselectOpcionalSensitivity LevelselectOpcional

InterruptoresActiva o desactiva comportamientos opcionales.4

Preservar Columnas OriginalescheckboxOpcionalActivado si está marcadoMarcar Valores AtípicoscheckboxOpcionalActivado si está marcadoAgregar columnas para marcar valores detectados como atípicosIncluir EstadísticascheckboxOpcionalActivado si está marcadoAuto-optimize ThresholdcheckboxOpcionalActivado si está marcadoAutomatically find optimal threshold based on data distribution

Resultado

Listo para ejecutar

Al ejecutar la herramienta, aquí verás archivos, texto, datos estructurados o salida en streaming.

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Datos clave

Resumen

Cuándo usarlo

Cómo funciona

Casos de uso

Ejemplos

1. Limpieza de datos de sensores IoT

2. Detección de anomalías en salarios

Preguntas frecuentes

Ejemplos CSV

Procesamiento de Cadenas Windows - Ejemplos C#

Ejemplos Python

Ejemplos de R

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Eliminador de Duplicados de CSV

Limitador de Rango de Datos

Normalizador Z-Score

Herramientas de calidad de datos, deduplicacion y deteccion de anomalías

Herramientas de exportacion CSV y conversion de tablas

Herramientas de limpieza y reestructuracion CSV

Herramientas de codigo de barras, QR y etiquetas