Data Processing
使用 lodash _.compact 从数组中移除假值
compact-arrayData Processing
使用 lodash _.concat 拼接多个数组
concat-arraysData Processing
使用可配置规则和多种策略批量删除日志中的敏感数据
log-redactorData Processing
使用正则表达式解析Apache/Nginx访问日志并提取结构化数据
log-parserData Processing
对列进行计算并添加新的行
column-calculatorData Processing
从表格数据中删除指定的列
column-removerData Processing
重命名CSV和表格数据中的列标题,支持预览和验证
column-renamerData Processing
重新排列表的顺序,保持行数据不变
column-reorderData Processing
垂直追加和合并多个数据表,智能列匹配
data-append-mergerData Analysis
高级相关性分析工具,计算变量之间的相关系数以衡量它们线性关系的强度和方向。完美适用于统计分析、金融建模、科学研究和数据探索。 功能特点: - 多种相关性方法(皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔) - 相关性矩阵生成 - 统计显著性检验(p值) - 置信区间计算 - 热图可视化 - 散点图矩阵生成 - 缺失值处理策略 - 异常值检测和处理 - 分组分析能力 - 详细统计报告 常见用途: - 金融市场分析和风险评估 - 科学研究和假设检验 - 客户行为和营销分析 - 医疗和医疗数据分析 - 质量控制和流程优化 - 教育绩效评估
correlation-analyzerData Processing
高级边界值处理工具,用于识别和处理数值数据中的最小值和最大值。完美适用于数据验证、范围检查、统计分析和数据预处理。 功能特点: - 多种边界检测方法(绝对值、百分位数、标准差) - 灵活处理策略(裁剪、删除、替换、变换) - 自定义范围验证 - 非对称边界处理 - 批量处理能力 - 综合边界统计 - 数据质量评估 - 可视化边界报告 常见用途: - 数据验证和质量控制 - 传感器数据范围检查 - 金融数据限制执行 - 统计数据预处理 - 机器学习特征工程 - 数据库约束验证
data-boundary-processorData Processing
高级交叉表(数据透视表)生成器,从您的数据创建强大的交叉表分析。完美适用于商业智能、统计分析、数据探索和报告。 功能特点: - 多种聚合函数(求和、计数、平均值、最小值、最大值、中位数) - 灵活的行和列分组 - 百分比和比率计算 - 行/列总计和总计 - 多维分析 - 条件格式支持 - 统计显著性检验 - 自定义排序和过滤 - 导出就绪格式 常见用途: - 按地区和产品的销售分析 - 客户人口统计分析 - 财务报表分析 - 调查结果分析 - 库存周转分析 - 绩效指标跟踪
data-crosstab-generator