Ohne Kopfschmerzen analysieren

Erhalten Sie Einblicke aus Ihren CSV-Dateien ohne Excel-Abstürze oder Python-Komplexität.

Hören Sie auf, mit CSV-Dateien zu kämpfen

Wenn Sie dies lesen, sind Sie wahrscheinlich frustriert. Gut. Das bedeutet, dass Ihnen die Erledigung Ihrer Arbeit am Herzen liegt.

Die Tools in diesem Abschnitt sollen eines lösen: Ihre CSV-Probleme.

Kein Flaum. Keine „Enterprise-Funktionen“, die Sie nie nutzen werden. Nur Lösungen für häufige, lästige Probleme.

Was Sie hier finden

• Schadensbewertungsbericht - Erstellen Sie mit einem schmerzhaften Klick einen vollständigen Bericht, der zeigt, wie schlecht Ihre Datenqualität ist.
• Gruppieren – Gruppieren Sie unterbrochene Zeilen nach Kategorie und berechnen Sie Summen oder Durchschnittswerte, wenn sich nichts richtig summiert.
• SQL auf CSV – Führen Sie SQL-Abfragen direkt auf Ihren defekten CSV-Dateien aus, da Flatfiles für die Analyse schlecht sind.
• Korrelation in Daten - Finden Sie mithilfe der Pearson-Korrelation Beziehungen zwischen Variablen, selbst wenn Ihre Daten unübersichtlich sind.
• Werte Zählen – Zählt die Häufigkeit eindeutiger Werte in einer unterbrochenen Spalte.
• Zwei CSV-Vergleiche - Finden Sie Unterschiede (hinzugefügte/entfernte Zeilen) zwischen zwei CSV-Katastrophen, da die Versionen nie übereinstimmen.
• Datentypen Raten – Versuchen Sie, Datentypen und -struktur für SQL CREATE TABLE abzuleiten, wenn alles als Text gespeichert ist.
• Text-Daten Hölle - Analysieren Sie Worthäufigkeit und Textlänge in Ihren unterbrochenen Textspalten.
• Clustering – Gruppiert automatisch ähnliche fehlerhafte Datenpunkte, die nicht zusammen sein sollten.
• Regression – Modellieren Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen, die nicht wirklich in Beziehung stehen.
• Ausreißer Finden Katastrophe - Finden Sie fehlerhafte Datenpunkte, die nicht in das Muster passen, mit Z-Score, weil Ausreißer alles kaputt machen.
• Ausreißer Schadensbegrenzung - Anomalien, die Ihren Datensatz zerstören, begrenzen, entfernen oder kennzeichnen st