Processeur de Valeurs Aberrantes

Outil avancé de détection et traitement des valeurs aberrantes qui identifie, supprime ou remplace les valeurs anormales en utilisant plusieurs méthodes statistiques.

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Démarrage rapide

Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.

cURL

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/data-outlier-processor' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"name,age,salary,score,temperature\nAlice,25,50000,85.2,36.5\nBob,32,75000,92.7,38.1\nCharlie,28,60000,78.9,37.2","targetColumns":"age, salary, score\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns","detectionMethod":"iqr","threshold":1.5,"handlingStrategy":"remove","replacementMethod":"median","preserveOriginal":false,"markOutliers":true,"includeStatistics":false,"autoThreshold":false,"sensitivity":"medium"}'

Référence de l'API

Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.

Point d'accès

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/data-outlier-processor

Paramètres

Nom	Type	Requis	Description
inputData	textarea	Oui	—
targetColumns	textarea	Non	—
detectionMethod	select	Non	—
threshold	number	Non	Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.
handlingStrategy	select	Non	—
replacementMethod	select	Non	—
preserveOriginal	checkbox	Non	—
markOutliers	checkbox	Non	Ajouter des colonnes pour marquer les valeurs détectées comme aberrantes
includeStatistics	checkbox	Non	—
autoThreshold	checkbox	Non	Automatically find optimal threshold based on data distribution
sensitivity	select	Non	—

Format de réponse

Résultat texte

JSON

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

Intégration MCP

Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.

Configuration du serveur

Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-outlier-processor": {
      "name": "data-outlier-processor",
      "description": "Outil avancé de détection et traitement des valeurs aberrantes qui identifie, supprime ou remplace les valeurs anormales en utilisant plusieurs méthodes statistiques.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-outlier-processor",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Lister les outils disponibles

Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Appeler cet outil

Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "data-outlier-processor",
    "arguments": {
  "inputData": "name,age,salary,score,temperature\nAlice,25,50000,85.2,36.5\nBob,32,75000,92.7,38.1\nCharlie,28,60000,78.9,37.2",
  "targetColumns": "age, salary, score\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns",
  "detectionMethod": "iqr",
  "threshold": 1.5,
  "handlingStrategy": "remove",
  "replacementMethod": "median",
  "preserveOriginal": false,
  "markOutliers": true,
  "includeStatistics": false,
  "autoThreshold": false,
  "sensitivity": "medium"
}
  }
}

Chaînez plusieurs outils dans une session avec une liste toolId séparée par des virgules, ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (20 max).

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