Инструменты для анализа данных онлайн

Выполнить однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) для сравнения средних значений между группами

Создание ящиков с усами для статистического анализа распределения с квартилями, усами и выбросами

Рассчитать коэффициент вариации (CV) для числовых столбцов для измерения относительной изменчивости

Рассчитать доверительные интервалы для средних значений генеральной совокупности используя Z или T распределения

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

Нормализация числовых данных с использованием масштабирования Min-Max для преобразования значений в диапазон 0-1. Идеально для предварительной обработки машинного обучения, анализа данных и масштабирования признаков. Возможности: - Масштабирование Min-Max (нормализация 0-1) - Поддержка пользовательского диапазона (например, от -1 до 1) - Выбор нескольких столбцов - Автоматическое обнаружение типов данных - Обработка пропущенных значений - Сохранение нечисловых столбцов - Включает статистическую сводку Общие случаи использования: - Подготовка признаков для машинного обучения - Нормализация входных данных нейронных сетей - Предварительная обработка для визуализации данных - Сравнительный анализ в разных масштабах

Выявляет дисбаланс классов в CSV или JSON, сравнивает стратегии ресемплинга и показывает сбалансированный набор

Строит профиль качества CSV или JSON, выявляя пропуски, дубли, дрейф форматов и выбросы.

Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки

Генерировать настраиваемые диаграммы Эйлера для визуализации отношений множеств, включений и иерархических структур

Генерирует таблицы распределения частот для данных с поддержкой числовой группировки, пользовательских диапазонов, процентных статистик и многого другого. Идеально для анализа данных, статистических отчетов и подготовки визуализации данных.

Генерировать сгруппированные столбчатые диаграммы для сравнения нескольких категорий бок о бок, идеально подходит для многокатегорийных сравнений и сравнительного анализа

Анализировать эксцесс данных для измерения "хвостости" распределения и обнаружения паттернов тяжелых или легких хвостов

Comprehensive normality testing using multiple statistical methods

Анализировать и подсчитывать числа в указанных диапазонах или интервалах

Обнаруживает выбросы в числовых данных с использованием различных статистических методов, включая IQR, Z-score и модифицированный Z-score

Создание графиков параллельных координат для визуализации многомерных данных с настраиваемой нормализацией

Создание интерактивных сводных таблиц из данных CSV/JSON с настраиваемой конфигурацией полей строк, столбцов и значений

Продвинутый инструмент регрессионного анализа для выполнения линейного регрессионного анализа, расчета регрессионной статистики и составления прогнозов. Идеально подходит для статистического моделирования, анализа тенденций, прогнозирования и понимания отношений между переменными. Возможности: - Простая линейная регрессия (y = mx + b) - Поддержка множественной линейной регрессии - Расчет коэффициентов регрессии - Проверка статистической значимости - R-квадрат и скорректированный R-квадрат - Анализ остатков и диагностика - Интервалы прогнозирования и доверительные интервалы - Обнаружение выбросов в регрессии - Метрики валидации модели - Визуальная диагностика регрессии - Поддержка преобразования данных Общие случаи использования: - Прогнозирование продаж и анализ тенденций - Финансовое моделирование и оценка рисков - Научные исследования и проверка гипотез - Контроль качества и оптимизация процессов - Маркетинговый анализ и анализ ROI - Медицинские и биологические исследования

Вычисление сезонных индексов для данных временных рядов для выявления сезонных паттернов

Анализировать асимметрию данных для измерения асимметрии распределения вероятностей и выявления паттернов данных

Комплексный анализ стандартного отклонения с оценкой изменчивости, доверительными интервалами и практическими выводами

Загружает временной ряд в CSV или JSON, находит аномалии по Z-Score и IQR и возвращает отчет с графиком

Строит прогноз по CSV или JSON временным рядам и показывает тренд, сезонность и остатки в одном отчете