Ferramenta avançada de interpolação de dados que preenche valores ausentes e gera pontos de dados usando vários métodos matemáticos. Perfeito para análise de séries temporais, conclusão de dados, processamento de sinais e computação científica. Recursos: - Múltiplos métodos de interpolação (linear, polinomial, spline, cúbico) - Suporte para interpolação de séries temporais com data/hora - Opções de preenchimento para frente e para trás - Interpolação de vizinho mais próximo - Parâmetros de interpolação personalizados - Detecção e relatório de valores ausentes - Geração e densificação de pontos de dados - Suporte para múltiplas colunas simultaneamente - Visualização de interpolação interativa Casos de Uso Comuns: - Preenchimento de lacunas em dados de sensores - Conclusão de dados financeiros - Processamento de dados de experimentos científicos - Preparação para previsão de séries temporais - Processamento de imagem e sinal - Imputação de dados estatísticos

Data Processing

Normalizador Min-Max

Normalizar dados numéricos usando escalonamento Min-Max para transformar valores em uma faixa de 0-1. Perfeito para pré-processamento de machine learning, análise de dados e escalonamento de características. Recursos: - Escalonamento Min-Max (normalização 0-1) - Suporte para faixa personalizada (como -1 a 1) - Seleção de múltiplas colunas - Detecção automática de tipo de dados - Processamento de valores ausentes - Preservação de colunas não numéricas - Inclui resumo estatístico Casos de Uso Comuns: - Preparação de características para machine learning - Normalização de entrada de redes neurais - Pré-processamento para visualização de dados - Análise comparativa em diferentes escalas

Data Processing

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

Data Processing

Limitador de Faixa de Dados

Limitar valores numéricos a faixas específicas através de recorte, filtragem ou marcação de valores fora da faixa. Perfeito para controle de qualidade de dados, limpeza de sensores, execução de regras de negócio e pré-processamento de dados. Recursos: - Recorte de faixa (recorta valores para limites mínimo/máximo) - Filtragem de faixa (remove linhas fora dos limites) - Marcação de faixa (marca valores modificados) - Configuração de faixa por coluna - Detecção automática de colunas numéricas - Múltiplas estratégias de processamento - Relatório detalhado de modificações - Análise estatística de alterações - Execução de regras de negócio Casos de Uso Comuns: - Validação e limpeza de dados de sensores - Preparação de entrada para machine learning - Controle e validação de qualidade de dados - Execução de restrições de negócio - Gerenciamento e controle de valores anômalos - Pipelines de pré-processamento de dados

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)

Data Processing

CSV Column Selector

Select specific columns from CSV data by column names or indices. Perfect for extracting relevant data from large CSV files with many columns.

Data Processing

CSV Data Grouper

Group CSV data by specified columns with aggregation options. Perfect for summarizing and analyzing large datasets by categories, dates, or other criteria.

Data Analysis

频率分布表生成器

生成数据的频率分布表，支持数值分组、自定义区间、百分比统计等。适用于数据分析、统计报表和数据可视化准备。

Data Processing

Transpor de Linhas Colunas CSV

Transponha dados CSV convertendo linhas em colunas, com suporte para vários delimitadores e formatos de saída

Data Processing

Extrator de Colunas de Dados

Extrai colunas específicas de dados tabulares com suporte para vários formatos e seleção flexível de colunas

Data Processing

Normalizador de Dados IA

Ferramenta de normalização de dados alimentada por IA que limpa inteligentemente e padroniza dados bagunçados