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

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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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Normalizador de Dados

Ferramenta de normalização de dados baseada em código que limpa e padroniza dados bagunçados usando lógica programática

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Validador de Chave Estrangeira

Validar relações de chave estrangeira entre múltiplos conjuntos de dados. Perfeito para verificar integridade de dados.

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Injeção de Ruído em Dados

Injetar vários tipos de ruído em dados de texto para fins de teste. Perfeito para testes de estresse em sistemas de processamento de dados.

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Validador CSV

Valida a estrutura CSV, detecta linhas malformadas, aspas desbalanceadas e colunas inconsistentes

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Removedor de linhas duplicadas CSV

Envie um arquivo CSV ou cole texto CSV, remova linhas duplicadas com correspondencia exata ou difusa e baixe um CSV limpo.