Table Analyzer AI

Analiza datos tabulares a partir de cargas CSV/Excel o texto pegado para revelar tipos de columnas, valores faltantes y estadísticas clave para la calidad de los datos.

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Sobre esta herramienta

La herramienta analiza datos tabulares desde CSV/TSV, cargas de Excel o tablas pegadas para producir un perfil reproducible del conjunto de datos. Infiera tipos de datos por columna, cuenta valores faltantes y resalta anomalías que afectan a analítica o pipelines ETL.
Para columnas numéricas, reporta mínimo, máximo, media, mediana, estimación de desviación estándar, y para columnas categóricas, cardinalidad y valores principales. También detecta duplicados y calcula una puntuación global de calidad de datos. El profiling avanzado puede señalar valor atípicos usando IQR.
Los resultados se devuelven como métricas estructuradas legibles por máquina, adecuadas para automatización, catálogos de datos y flujos de gobernanza. Los informes JSON o CSV pueden exportarse e integrarse en pipelines o tableros. La herramienta maneja tablas de tamaño medio a grande y admite parsing sensible a locale para interpretaciones consistentes entre regiones.
Esta combinación de estadísticas por columna, puntuación de calidad y resúmenes exportables ayuda a los equipos a identificar problemas de calidad de datos temprano y a guiar las fases de limpieza y transformación.

Cómo usar

  1. Cargue un archivo tabular (CSV/TSV/XLSX) o pegue el texto de la tabla.
  2. Configure opciones de parsing: delimitador, encabezados y formatos de fecha local.
  3. Elija la profundidad del análisis (perfil básico o avanzado).
  4. Ejecute el análisis para generar métricas por columna y puntuación de calidad de datos.
  5. Descargue o vea los resultados en JSON o CSV para automatización.
How to use table analyzer ai

Frequently Asked Questions

Encuentre respuestas rápidas

¿Qué entradas admite la herramienta?
La herramienta admite archivos CSV, TSV y Excel o texto tabular pegado. Soporta detección de encabezados, configuración de delimitador y parsing de fechas/números según la locales, asegurando perfilado preciso para formatos comunes.
¿Qué salidas se producen?
La herramienta devuelve un análisis estructurado con tipos de datos por columna, recuentos de valores faltantes, estadísticas básicas para columnas numéricas, cardinalidad para columnas categóricas, un informe de duplicados y una puntuación global de calidad de datos. Exportaciones en JSON y CSV disponibles.
¿Cómo se mide la calidad de los datos?
La calidad se evalúa por completitud, consistencia (exactitud de tipos), unicidad (duplicados) y estabilidad (outliers y cardinalidad). Una puntuación de calidad combinada resume la preparación para análisis y cargas.
¿Cómo se manejan tablas grandes?
Las tablas grandes pueden procesarse por lotes o en modo streaming para gestionar el uso de memoria. Se muestra el progreso, se proporcionan estadísticas parciales y los resultados finales son exportables sin cargar todo el conjunto en memoria.
¿Detecta automáticamente tipos y fechas?
Sí. El sistema infiere tipos numéricos, fecha/hora, booleano y texto por columna y intenta parsear fechas con formatos comunes. Si hay ambigüedad, se anota la columna con el tipo más adecuado y el nivel de confianza.

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