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离群值处理器

高级离群值检测和处理工具，使用多种统计方法识别、删除或替换数值数据中的异常值。完美用于数据清洗、统计分析和机器学习数据准备。 功能特点： - 多种检测方法（IQR、Z-score、修正Z-score、孤立森林） - 灵活处理策略（删除、替换均值/中位数/众数、封顶） - 自动阈值优化 - 多维离群值检测 - 可视化离群值统计和报告 - 批量处理能力 - 自定义敏感度级别 - 综合影响分析 常见用途： - 数据清洗和预处理 - 统计分析准备 - 机器学习数据集清洗 - 制造业质量控制 - 金融异常检测 - 传感器数据验证

Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.

添加列来标记哪些值被检测为离群值

Automatically find optimal threshold based on data distribution

API 文档

请求端点

POST /zh/api/tools/data-outlier-processor

请求参数

参数名 类型 必填 描述
inputData textarea 是 -
targetColumns textarea 否 -
detectionMethod select 否 -
threshold number 否 Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.
handlingStrategy select 否 -
replacementMethod select 否 -
preserveOriginal checkbox 否 -
markOutliers checkbox 否 添加列来标记哪些值被检测为离群值
includeStatistics checkbox 否 -
autoThreshold checkbox 否 Automatically find optimal threshold based on data distribution
sensitivity select 否 -

响应格式

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}
文本: 文本

AI MCP 文档

将此工具添加到您的 MCP 服务器配置中： 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-outlier-processor": {
      "name": "data-outlier-processor",
      "description": "高级离群值检测和处理工具，使用多种统计方法识别、删除或替换数值数据中的异常值。完美用于数据清洗、统计分析和机器学习数据准备。

功能特点：
- 多种检测方法（IQR、Z-score、修正Z-score、孤立森林）
- 灵活处理策略（删除、替换均值/中位数/众数、封顶）
- 自动阈值优化
- 多维离群值检测
- 可视化离群值统计和报告
- 批量处理能力
- 自定义敏感度级别
- 综合影响分析

常见用途：
- 数据清洗和预处理
- 统计分析准备
- 机器学习数据集清洗
- 制造业质量控制
- 金融异常检测
- 传感器数据验证",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-outlier-processor",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

你可以串联多个工具，比如：`https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`，最多20个。

如果遇见问题，请联系我们：[email protected]