Zahlen-Zusammenfasser

Zweck & Benutzerintention: Der Zahlen-Zusammenfasser löst das Problem, schnelle, zuverlässige numerische Zusammenfassungen aus einer Werteliste abzuleiten. Zielnutzer sind Datenanalysten, Forscher, Lehrkräfte und Produktteams, die wiederholbare Statistiken ohne manuelle Berechnungen benötigen. Er wird verwendet, um zentrale Tendenz und Streuung zu bewerten, die Datenqualität zu validieren oder schnelle Zusammenfassungen für Berichte oder Dashboards vorzubereiten. Dieses Tool eignet sich für kleine bis mittlere Datensätze, bei denen schnelle Einsichten wichtiger sind als komplexe Modellierung.
Kernlogik & Funktionen: Das Tool akzeptiert eine frei formatierte Zahlenliste, analysiert Tokens als numerische Werte und liefert strukturierte Kennzahlen. Erforderliche Funktionen: Anzahl, Summe, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum und Spannweite. Optionale/fortgeschrittene Funktionen: Standardabweichung (Stichprobe und Population), Quartile (Q1, Q2, Q3) und Perzentile, mit vom Benutzer wählbaren Optionen. Ausgaben sind numerische Werte mit standardmäßiger Formatierung auf zwei Dezimalstellen. Unterstützt gängige Trennzeichen (Kommas, Leerzeichen, Zeilenumbrüche) und verarbeitet negative sowie Dezimalwerte. Beispiele verdeutlichen, z. B. Eingabe '1, 2, 3, 4, 5' ergibt Summe 15 und Mittelwert 3,0.
Eingaben & Ausgaben: Eingaben umfassen ein einziges Feld namens 'numbers' (String, erforderlich) mit einer durch Trennzeichen getrennten Liste numerischer Tokens. Validierung trimmt Leerzeichen, ignoriert nicht-numerische Tokens und erfordert mindestens eine gültige Zahl. Ausgaben beinhalten ein strukturiertes Objekt mit: count (Integer), Summe, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Spannweite, sowie optional std_dev_sample, std_dev_population, Quartile. Formatregeln bevorzugen zwei Dezimalstellen; Einheiten sind keine.
Algorithmen & Berechnungen: Mittelwert = Summe / n. Median ist der mittlere Wert nach Sortierung (Durchschnitt der beiden mittleren Werte, falls n ungerade). Standardabweichung folgt üblichen Definitionen: Stichproben-SD verwendet Nenner n-1; Populations-SD verwendet Nenner n. Quartile werden durch Sortieren berechnet und Werte bei 25., 50. und 75. Perzentil mit standardisierter Interpolation ausgewählt. Randfälle beinhalten NaN, falls keine gültigen Zahlen existieren.
Industrie/Region & Lokalisierung: Akzeptiert Punkt als Dezimaltrennzeichen; erlaubt kommagetrennte Tokens als Delimiter. Lokalisierung gilt nicht für Währungen oder Zeitzonen; Ergebnisse sind einheitenlos. Werte werden in der Sitzung des Nutzers-Locale berechnet.
Annahmen & Ausschlüsse: Geht davon aus, dass numerische Tokens den Datensatz darstellen; es wird keine Datenbereinigung, Ausreißerbehandlung oder Modellierung durchgeführt. Schließt Datenvisualisierung, Trendanalyse oder inferenzstatistische Methoden aus.