Table Analyzer AI

Analizza dati tabellari da caricamenti CSV/Excel o testo incollato per rivelare tipi di colonna, valori mancanti e statistiche chiave per qualità e preparazione dati.

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Informazioni su questo strumento

Lo strumento analizza dati tabellari da CSV/TSV, caricamenti Excel o tabelle incollate per produrre un profilo riproducibile del dataset. Deduce i tipi di dati per ogni colonna, conta i valori mancanti e mette in evidenza anomalie che influenzano analisi o pipeline ETL.
Per le colonne numeriche riporta min, max, media, mediana, stima deviazione standard e per colonne categoriche cardinalità e valori principali. Rileva anche duplicati e calcola un punteggio globale di qualità dei dati. Il profiling avanzato può segnalare outlier con l'IQR.
I risultati sono restituiti come metriche strutturate, leggibili da macchina, adatte per automazione, cataloghi dati e flussi di governance. Gli utenti possono esportare report JSON o CSV e integrarli in pipeline o dashboard. L’outil è progettato per tabelle di medie-grandi e supporta parsing locale per interpretazioni coerenti tra regioni.
Questa combinazione di statistiche per colonna, valutazione della qualità e riepiloghi esportabili aiuta i team a identificare problemi di qualità dati precocemente e guidare le fasi di pulizia e trasformazione.

Come usare

  1. Carica un file tabellare (CSV/TSV/XLSX) o incolla il testo della tabella.
  2. Configura opzioni di parsing: delimitatore, intestazioni e formati data/locali.
  3. Seleziona la profondità dell’analisi (profilo di base o avanzato).
  4. Esegui l’analisi per generare metriche per colonna e punteggio di qualità.
  5. Scarica o visualizza i risultati in JSON o CSV per automazione.
How to use table analyzer ai

Frequently Asked Questions

Trova risposte rapide

Quali input accetta lo strumento?
Lo strumento accetta file CSV, TSV ed Excel o testo tabellare incollato. Supporta rilevamento delle intestazioni, configurazione delimitatore e parsing di date/numeri in base alla locale, assicurando profilazione precisa su formati comuni.
Quali output vengono prodotti?
Lo strumento restituisce un’analisi strutturata con tipi di dati per colonna, conteggio valori mancanti, statistiche di base per colonne numeriche, cardinalità per colonne categoriche, rapporto duplicati e punteggio globale di qualità dei dati. Esport JSON e CSV disponibili.
Come viene misurata la qualità dei dati?
La qualità dei dati è valutata tramite completezza, coerenza (correttezza dei tipi), unicità (duplicati) e stabilità (outlier e cardinalità). Un punteggio di qualità combinato sintetizza l’idoneità all’analisi e al caricamento.
Come vengono gestite tabelle grandi?
Le tabelle grandi possono essere elaborate per parti o in streaming per controllare l’uso di memoria. Viene mostrato lo stato di avanzamento, fornite statistiche parziali e i risultati finali sono esportabili senza caricare l’intero dataset in memoria.
Rileva automaticamente tipi e date?
Sì. L’tool deduce tipi numerici, data/ora, booleani e testo per colonna e tenta di analizzare le date con formati comuni. In caso di ambiguità, la colonna è annotata con il tipo più adatto e il livello di confidenza.

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