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Processador de Outliers de Dados

Ferramenta avançada de detecção e processamento de outliers que identifica, remove ou substitui valores anômalos em dados numéricos usando múltiplos métodos estatísticos. Perfeita para limpeza de dados, análise estatística e preparação de dados para machine learning. Recursos: - Múltiplos métodos de detecção (IQR, Z-score, Z-score modificado, Isolation Forest) - Estratégias flexíveis de manejo (Remover, Substituir por média/mediana/moda, Limitar) - Otimização automática de limiares - Detecção de outliers multidimensional - Estatísticas e relatórios visuais de outliers - Capacidades de processamento em lote - Níveis de sensibilidade personalizáveis - Análise de impacto abrangente Casos de Uso Comuns: - Limpeza e pré-processamento de dados - Preparação para análise estatística - Limpeza de conjuntos de dados para machine learning - Controle de qualidade na manufatura - Detecção de anomalias financeiras - Validação de dados de sensores

Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.

Adicionar colunas para sinalizar quais valores foram detectados como outliers

Automatically find optimal threshold based on data distribution

Documentação da API

Ponto final da solicitação

POST /pt/api/tools/data-outlier-processor

Parâmetros da solicitação

Nome do parâmetro Tipo Requerido Descrição
inputData textarea Sim -
targetColumns textarea Não -
detectionMethod select Não -
threshold number Não Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.
handlingStrategy select Não -
replacementMethod select Não -
preserveOriginal checkbox Não -
markOutliers checkbox Não Adicionar colunas para sinalizar quais valores foram detectados como outliers
includeStatistics checkbox Não -
autoThreshold checkbox Não Automatically find optimal threshold based on data distribution
sensitivity select Não -

Formato de resposta

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

Documentação de MCP

Adicione este ferramenta à sua configuração de servidor MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-outlier-processor": {
      "name": "data-outlier-processor",
      "description": "Ferramenta avançada de detecção e processamento de outliers que identifica, remove ou substitui valores anômalos em dados numéricos usando múltiplos métodos estatísticos. Perfeita para limpeza de dados, análise estatística e preparação de dados para machine learning.

Recursos:
- Múltiplos métodos de detecção (IQR, Z-score, Z-score modificado, Isolation Forest)
- Estratégias flexíveis de manejo (Remover, Substituir por média/mediana/moda, Limitar)
- Otimização automática de limiares
- Detecção de outliers multidimensional
- Estatísticas e relatórios visuais de outliers
- Capacidades de processamento em lote
- Níveis de sensibilidade personalizáveis
- Análise de impacto abrangente

Casos de Uso Comuns:
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Preparação para análise estatística
- Limpeza de conjuntos de dados para machine learning
- Controle de qualidade na manufatura
- Detecção de anomalias financeiras
- Validação de dados de sensores",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-outlier-processor",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Você pode encadear várias ferramentas, ex: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, máx 20 ferramentas.

Se você encontrar algum problema, por favor, entre em contato conosco em [email protected]