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使用 lodash _.defaults 为对象填充默认值

使用 lodash _.difference 从数组中删除存在于其他数组中的值

高级数据插值工具，使用多种数学方法填补缺失值和生成数据点。完美适用于时间序列分析、数据补全、信号处理和科学计算。 功能特点： - 多种插值方法（线性、多项式、样条、三次） - 支持日期/时间的时间序列插值 - 前向填充和后向填充选项 - 最近邻插值 - 自定义插值参数 - 缺失值检测和报告 - 数据点生成和加密 - 同时支持多列处理 - 交互式插值预览 常见用途： - 传感器数据填补 - 金融数据补全 - 科学实验数据处理 - 时间序列预测准备 - 图像和信号处理 - 统计数据插补

使用Min-Max缩放将数值数据标准化到0-1范围。完美用于机器学习预处理、数据分析和特征缩放。 功能特点： - Min-Max缩放（0-1标准化） - 自定义范围支持（如-1到1） - 多列选择 - 自动数据类型检测 - 处理缺失值 - 保留非数值列 - 包含统计摘要 常见用途： - 机器学习特征准备 - 神经网络输入标准化 - 数据可视化预处理 - 不同尺度的比较分析

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

将数值限制在指定范围内，通过裁剪、过滤或标记越界值。完美用于数据质量控制、传感器数据清洗、业务规则执行和数据预处理。 功能特点： - 范围裁剪（将值裁剪到最小/最大边界） - 范围过滤（移除越界行） - 范围标记（标记修改的值） - 每列范围配置 - 自动数值列检测 - 多种处理策略 - 详细修改报告 - 变更统计分析 - 业务规则执行 常见用途： - 传感器数据验证和清洗 - 机器学习输入准备 - 数据质量控制和验证 - 业务约束执行 - 异常值管理和控制 - 数据预处理管道

使用Z-Score（标准分数）标准化数值数据，使数据均值为0，标准差为1。完美用于统计分析、机器学习特征预处理、异常检测和不同尺度数据比较。 功能特点： - Z-Score标准化（均值=0，标准差=1） - 稳健Z-Score选项（使用中位数和MAD） - 自定义缩放到目标范围 - 多列选择 - 自动数据类型检测 - 智能处理缺失值 - 保留非数值列 - 综合统计摘要 - 异常值检测和报告 常见用途： - 机器学习特征准备 - 统计假设检验 - 异常值检测和移除 - 不同单位数据比较 - 主成分分析（PCA）预处理

基于代码逻辑的数据格式规范化工具，使用程序化方法清理和标准化混乱数据

验证多个数据集之间的外键关系。非常适合检查数据完整性、查找孤立记录和确保相关表之间的引用一致性。

向文本数据注入各种类型的噪声用于测试目的。非常适合压力测试数据处理系统、测试数据质量算法和创建真实的测试数据集。

校验 CSV 结构，检测畸形行、引号不配对和列数不一致

支持上传 CSV 或直接粘贴 CSV 文本，按精确或模糊规则去重，并导出清洗后的 CSV。