Продвинутый инструмент интерполяции данных, который заполняет отсутствующие значения и генерирует точки данных с использованием различных математических методов. Идеально подходит для анализа временных рядов, завершения данных, обработки сигналов и научных вычислений. Возможности: - Множественные методы интерполяции (линейная, полиномиальная, сплайн, кубическая) - Интерполяция временных рядов с поддержкой даты/времени - Опции прямого и обратного заполнения - Интерполяция ближайшего соседа - Пользовательские параметры интерполяции - Обнаружение и отчет об отсутствующих значениях - Генерация и уплотнение точек данных - Одновременная поддержка нескольких столбцов - Интерактивная визуализация интерполяции Общие случаи использования: - Заполнение пробелов в данных датчиков - Завершение финансовых данных - Обработка данных научных экспериментов - Подготовка для прогнозирования временных рядов - Обработка изображений и сигналов - Импутация статистических данных

Data Processing

Нормализатор Min-Max

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

Data Processing

Обработчик Выбросов Данных

Продвинутый инструмент обнаружения и обработки выбросов, который идентифицирует, удаляет или заменяет аномальные значения в числовых данных с использованием множества статистических методов. Идеально подходит для очистки данных, статистического анализа и подготовки данных для машинного обучения. Возможности: - Множественные методы обнаружения (IQR, Z-оценка, модифицированная Z-оценка, Isolation Forest) - Гибкие стратегии обработки (Удалить, Заменить средним/медианой/модой, Ограничить) - Автоматическая оптимизация порогов - Многомерное обнаружение выбросов - Визуальная статистика и отчеты выбросов - Возможности пакетной обработки - Настраиваемые уровни чувствительности - Всесторонний анализ воздействия Общие случаи использования: - Очистка и предварительная обработка данных - Подготовка к статистическому анализу - Очистка наборов данных для машинного обучения - Контроль качества в производстве - Обнаружение финансовых аномалий - Валидация данных сенсоров

Data Processing

Ограничитель Диапазона Данных

Ограничение числовых значений указанными диапазонами путем обрезки, фильтрации или маркировки значений вне диапазона. Идеально для контроля качества данных, очистки данных сенсоров, применения бизнес-правил и предварительной обработки данных. Возможности: - Обрезка диапазона (обрезает значения до минимальных/максимальных границ) - Фильтрация диапазона (удаляет строки вне пределов) - Маркировка диапазона (маркирует измененные значения) - Конфигурация диапазона по столбцам - Автоматическое обнаружение числовых столбцов - Множественные стратегии обработки - Подробный отчет об изменениях - Статистический анализ изменений - Применение бизнес-правил Общие случаи использования: - Валидация и очистка данных сенсоров - Подготовка входных данных для машинного обучения - Контроль и валидация качества данных - Применение бизнес-ограничений - Управление и контроль аномальных значений - Конвейеры предварительной обработки данных

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)

Data Processing

Нормализатор Данных

Инструмент нормализации данных на основе кода, который интеллектуально очищает и стандартизирует беспорядочные данные с использованием программной логики

Data Processing

Валидатор Внешних Ключей

Проверить отношения внешних ключей между несколькими наборами данных. Идеально для проверки целостности данных.

Data Processing

Внедрение Шума в Данные

Внедрять различные типы шума в текстовые данные для целей тестирования. Идеально для стресс-тестирования систем обработки данных.

Data Processing

Валидатор CSV

Проверяет структуру CSV, обнаруживает битые строки, несбалансированные кавычки и несовпадение колонок

Data Processing

Удаление дублирующихся строк CSV

Загрузите CSV-файл или вставьте CSV-текст, удалите дубли строк по точному или нечеткому совпадению и скачайте очищенный CSV.