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)

Documentação da API

Ponto final da solicitação

POST /pt/api/tools/data-zscore-normalizer

Parâmetros da solicitação

Nome do parâmetro	Tipo	Requerido	Descrição
inputData	textarea	Sim	-
targetColumns	textarea	Não	-
standardizationType	select	Não	-
outputRange	text	Não	Optional: Scale standardized values to target range. Leave empty for standard z-score output.
handleMissing	select	Não	-
preserveOriginal	checkbox	Não	-
decimalPlaces	number	Não	-
includeStatistics	checkbox	Não	-
detectOutliers	checkbox	Não	-
outlierThreshold	number	Não	Values beyond this many standard deviations will be flagged as outliers

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-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.

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)",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-zscore-normalizer",
      "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.

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