Daten-Normalisierungstool

Das Tool akzeptiert ein oder mehrere tabellarische Datensätze und identifiziert die numerischen Spalten, die normalisiert werden sollen. Es unterstützt drei Skalierungsmethoden: Min-Max-Normalisierung auf den Bereich 0–1, Z-Score-Standardisierung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1 sowie robuste Skalierung basierend auf dem Median und dem Interquartilsabstand. Die Ausgaben behalten die ursprünglichen Spaltennamen und Datentypen bei und ersetzen Werte in den Zielmerkmalen. Ergebnisse umfassen den transformierten Datensatz und eine pro-Spalte Statistikübersicht.
Normalisationsparameter können global oder pro Spalte angewendet werden. Bei der Per-Spalten-Konfiguration ordnet der Benutzer jeder numerischen Merkmal zu einer Methode und optionalen Bereich. Beim Zusammenführen von Datensätzen kann eine gemeinsame Referenzverteilung verwendet oder diese für jede Quelle separat angepasst werden, je nach Workflow. Fehlende Werte werden durch konfigurierbare Regeln behandelt und brechen Transformationen nicht ab.
Zielnutzer sind Data Engineers, Data Scientists, Analytics-Teams und ML-Ingenieure, die reproduzierbare Datenaufbereitung für Berichte, Dashboards oder Modeltraining benötigen. Differenziert wird durch feinkörnige Spaltenkontrolle, auditierbare Parameter-Exporte und Batch-Verarbeitung für große Datenumgebungen, wodurch manuelles Scripting reduziert und konsistente Merkmale über Projekte hinweg gewährleistet wird. Typische Anwendungsfälle umfassen die Harmonisierung von Kundendatensätzen aus mehreren Regionen, die Vorbereitung von Merkmalen für Regressions- oder Distanzmodelle und die Angleichung von BI-Datasets für faire Vergleiche. Das Tool setzt auf Geschwindigkeit, Transparenz und Wiederholbarkeit, mit expliziter Behandlung von Randfällen und klarem Fehlerreporting.