Herramienta de normalización de datos

La herramienta admite uno o más conjuntos de datos tabulares e identifica las columnas numéricas para normalizar. Soportan tres métodos: normalización Min-Max al rango 0–1, estandarización Z-score con media 0 y desviación típica 1, y escalado robusto basado en la mediana y el IQR. Los resultados conservan los nombres de columnas y tipos de datos originales, sustituyendo valores en las características objetivo. El resultado incluye el conjunto transformado y un resumen de estadísticas por columna.
Los parámetros de normalización pueden aplicarse globalmente o por columna. En configuración por columna, el usuario asigna a cada característica numérica un método y rangos opcionales. Al fusionar conjuntos, puede computarse una distribución de referencia compartida o ajustarse de forma independiente por fuente, dependiendo del flujo de trabajo. Los valores faltantes se gestionan según reglas configurables y no interrumpen las transformaciones.
Los usuarios previstos son ingenieros de datos, científicos de datos, equipos de analítica y responsables de ML que requieren preparación de datos reproducible para informes, paneles o entrenamiento de modelos. La herramienta se distingue por control por columna, exportación de parámetros auditables y procesamiento por lotes para grandes entornos de datos, reduciendo scripting manual y asegurando escalas consistentes entre proyectos. Casos típicos incluyen armonizar conjuntos de clientes de varias regiones, preparar características para modelos de regresión o distancia y alinear conjuntos BI para comparaciones justas. Se prioriza velocidad, transparencia y repetibilidad, con manejo claro de casos límite y reporte de errores.