Data Analysis
Продвинутый инструмент корреляционного анализа, который вычисляет коэффициенты корреляции между переменными для измерения силы и направления их линейных отношений. Идеально подходит для статистического анализа, финансового моделирования, научных исследований и исследования данных. Возможности: - Множественные методы корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл) - Генерация корреляционной матрицы - Статистическая проверка значимости (p-значения) - Расчет доверительных интервалов - Визуализация тепловой карты - Генерация матрицы диаграмм рассеяния - Стратегии обработки пропущенных значений - Обнаружение и обработка выбросов - Возможности группового анализа - Подробные статистические отчеты Общие случаи использования: - Финансовый рыночный анализ и оценка рисков - Научные исследования и проверка гипотез - Анализ поведения клиентов и маркетинг - Анализ медицинских и медицинских данных - Контроль качества и оптимизация процессов - Оценка образовательной эффективности
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/correlation-analyzer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputData":"stock_price,market_cap,volume,pe_ratio,eps\n150.25,2500000000,5000000,25.5,12.8\n148.80,2450000000,4800000,24.8,11.2\n152.30,2580000000,5200000,26.2,13.5\n145.90,2420000000,4900000,23.9,11.8","targetColumns":"цена_акции, рыночная_капитализация, объем, p/e\n\nОставьте пустым для автоматического обнаружения числовых столбцов","correlationMethod":"pearson","significanceLevel":"0.05","handleMissing":"remove","outlierMethod":"none","confidenceInterval":true,"groupColumn":"категория, регион или отдел","generateHeatmap":true,"generateScatterPlots":true,"includeStatistics":true,"showPValues":true,"showConfidenceIntervals":true,"decimalPlaces":3}'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/correlation-analyzer| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Да | — |
| targetColumns | textarea | Нет | — |
| correlationMethod | select | Нет | — |
| significanceLevel | select | Нет | — |
| handleMissing | select | Нет | — |
| outlierMethod | select | Нет | — |
| confidenceInterval | checkbox | Нет | — |
| groupColumn | text | Нет | Column to group analysis by (e.g., category, region, department) |
| generateHeatmap | checkbox | Нет | — |
| generateScatterPlots | checkbox | Нет | — |
| includeStatistics | checkbox | Нет | — |
| showPValues | checkbox | Нет | — |
| showConfidenceIntervals | checkbox | Нет | — |
| decimalPlaces | number | Нет | Number of decimal places for correlation coefficients |
Текстовый результат
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-correlation-analyzer": {
"name": "correlation-analyzer",
"description": "Продвинутый инструмент корреляционного анализа, который вычисляет коэффициенты корреляции между переменными для измерения силы и направления их линейных отношений. Идеально подходит для статистического анализа, финансового моделирования, научных исследований и исследования данных.\n\nВозможности:\n- Множественные методы корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл)\n- Генерация корреляционной матрицы\n- Статистическая проверка значимости (p-значения)\n- Расчет доверительных интервалов\n- Визуализация тепловой карты\n- Генерация матрицы диаграмм рассеяния\n- Стратегии обработки пропущенных значений\n- Обнаружение и обработка выбросов\n- Возможности группового анализа\n- Подробные статистические отчеты\n\nОбщие случаи использования:\n- Финансовый рыночный анализ и оценка рисков\n- Научные исследования и проверка гипотез\n- Анализ поведения клиентов и маркетинг\n- Анализ медицинских и медицинских данных\n- Контроль качества и оптимизация процессов\n- Оценка образовательной эффективности",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=correlation-analyzer",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "correlation-analyzer",
"arguments": {
"inputData": "stock_price,market_cap,volume,pe_ratio,eps\n150.25,2500000000,5000000,25.5,12.8\n148.80,2450000000,4800000,24.8,11.2\n152.30,2580000000,5200000,26.2,13.5\n145.90,2420000000,4900000,23.9,11.8",
"targetColumns": "цена_акции, рыночная_капитализация, объем, p/e\n\nОставьте пустым для автоматического обнаружения числовых столбцов",
"correlationMethod": "pearson",
"significanceLevel": "0.05",
"handleMissing": "remove",
"outlierMethod": "none",
"confidenceInterval": true,
"groupColumn": "категория, регион или отдел",
"generateHeatmap": true,
"generateScatterPlots": true,
"includeStatistics": true,
"showPValues": true,
"showConfidenceIntervals": true,
"decimalPlaces": 3
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]