Data Processing
Нормализатор Z-Score
Стандартизация числовых данных с использованием Z-Score (стандартная оценка) для преобразования значений со средним=0 и стандартным отклонением=1. Идеально для статистического анализа, предварительной обработки машинного обучения, обнаружения аномалий и сравнения данных в разных масштабах. Возможности: - Нормализация Z-Score (среднее=0, стандартное отклонение=1) - Опция устойчивого Z-Score (используя медиану и MAD) - Пользовательское масштабирование до целевого диапазона - Выбор нескольких столбцов - Автоматическое обнаружение типов данных - Интеллектуальная обработка пропущенных значений - Сохранение нечисловых столбцов - Комплексная статистическая сводка - Обнаружение и отчетность аномалий Общие случаи использования: - Подготовка признаков для машинного обучения - Статистическая проверка гипотез - Обнаружение и удаление аномалий - Сравнение данных в разных единицах - Предварительная обработка для анализа главных компонентов (PCA)
Быстрый старт
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/data-zscore-normalizer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputData":"name,age,salary,score\nAlice,25,50000,85.5\nBob,30,75000,92.3\nCharlie,35,120000,78.9","targetColumns":"возраст, зарплата или имя, email\n\nОставьте пустым для автоматического обнаружения числовых столбцов","standardizationType":"zscore","outputRange":"0, 1","handleMissing":"skip","preserveOriginal":false,"decimalPlaces":4,"includeStatistics":false,"detectOutliers":true,"outlierThreshold":2}'