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Data Processing

Normalizador Z-Score

Normalizar dados numéricos usando Z-Score (pontuação padrão) para transformar valores com média=0 e desvio padrão=1. Perfeito para análise estatística, pré-processamento de machine learning, detecção de anomalias e comparação de dados em diferentes escalas. Recursos: - Normalização Z-Score (média=0, desvio padrão=1) - Opção de Z-Score Robusto (usando mediana e MAD) - Escalonamento personalizado para faixa alvo - Seleção de múltiplas colunas - Detecção automática de tipo de dados - Processamento inteligente de valores ausentes - Preservação de colunas não numéricas - Resumo estatístico abrangente - Detecção e relatório de anomalias Casos de Uso Comuns: - Preparação de características para machine learning - Testes de hipóteses estatísticas - Detecção e remoção de anomalias - Comparação de dados em diferentes unidades - Pré-processamento para Análise de Componentes Principais (PCA)

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Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.

cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/data-zscore-normalizer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"name,age,salary,score\nAlice,25,50000,85.5\nBob,30,75000,92.3\nCharlie,35,120000,78.9","targetColumns":"idade, salário ou nome, email\n\nDeixe em branco para detectar automaticamente colunas numéricas","standardizationType":"zscore","outputRange":"0, 1","handleMissing":"skip","preserveOriginal":false,"decimalPlaces":4,"includeStatistics":false,"detectOutliers":true,"outlierThreshold":2}'

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Referência da API

Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.

Endpoint

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/data-zscore-normalizer

Parâmetros

NomeTipoObrigatórioDescrição
inputDatatextareaSim—
targetColumnstextareaNão—
standardizationTypeselectNão—
outputRangetextNãoOptional: Scale standardized values to target range. Leave empty for standard z-score output.
handleMissingselectNão—
preserveOriginalcheckboxNão—
decimalPlacesnumberNão—
includeStatisticscheckboxNão—
detectOutlierscheckboxNão—
outlierThresholdnumberNãoValues beyond this many standard deviations will be flagged as outliers

Formato de resposta

Resultado de texto

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

Integração MCP

Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.

Configuração do servidor

Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-zscore-normalizer": {
      "name": "data-zscore-normalizer",
      "description": "Normalizar dados numéricos usando Z-Score (pontuação padrão) para transformar valores com média=0 e desvio padrão=1. Perfeito para análise estatística, pré-processamento de machine learning, detecção de anomalias e comparação de dados em diferentes escalas.\n\nRecursos:\n- Normalização Z-Score (média=0, desvio padrão=1)\n- Opção de Z-Score Robusto (usando mediana e MAD)\n- Escalonamento personalizado para faixa alvo\n- Seleção de múltiplas colunas\n- Detecção automática de tipo de dados\n- Processamento inteligente de valores ausentes\n- Preservação de colunas não numéricas\n- Resumo estatístico abrangente\n- Detecção e relatório de anomalias\n\nCasos de Uso Comuns:\n- Preparação de características para machine learning\n- Testes de hipóteses estatísticas\n- Detecção e remoção de anomalias\n- Comparação de dados em diferentes unidades\n- Pré-processamento para Análise de Componentes Principais (PCA)",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-zscore-normalizer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Listar ferramentas disponíveis

Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:

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

Chamar esta ferramenta

Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "data-zscore-normalizer",
    "arguments": {
  "inputData": "name,age,salary,score\nAlice,25,50000,85.5\nBob,30,75000,92.3\nCharlie,35,120000,78.9",
  "targetColumns": "idade, salário ou nome, email\n\nDeixe em branco para detectar automaticamente colunas numéricas",
  "standardizationType": "zscore",
  "outputRange": "0, 1",
  "handleMissing": "skip",
  "preserveOriginal": false,
  "decimalPlaces": 4,
  "includeStatistics": false,
  "detectOutliers": true,
  "outlierThreshold": 2
}
  }
}
Encadeie várias ferramentas em uma sessão com uma lista toolId separada por vírgulas, p. ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).

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