Gegevensnormalisatie-tool

De tool accepteert één of meerdere tabellen en identificeert numerieke kolommen die genormaliseerd moeten worden. Drie methoden worden ondersteund: Min-Max-normalisatie naar een bereik van 0–1, Z-score-standaardisatie met een gemiddelde van 0 en een standaardafwijking van 1, en robuuste schaalverdeling op basis van mediaan en IQR. Uitvoer behoudt de oorspronkelijke kolomnamen en -types terwijl waarden in de doelkenmerken worden vervangen. Output bevat de getransformeerde dataset en een kolomspecifieke statistiekensamenvatting.
Normalisatieparameters kunnen globaal of per kolom worden toegepast. Bij per-kolom-configuratie wijs je elke numerieke feature een methode en optionele range toe. Bij het samenvoegen van datasets kan een gedeelde referentieverdeling worden berekend of onafhankelijk per bron worden getraind. Missende waarden worden behandeld volgens configureerbare regels en breken geen transformaties af.
Doelgroepen zijn data engineers, data scientists, analytics-teams en ML-engineers die reproduceerbare data-preparatie nodig hebben voor rapportages, dashboards of modeltraining. Het onderscheidt zich door kolommatige controle, auditable parameter-export en batchverwerking voor grote data-omgevingen, waardoor handmatig scripting afneemt en consistente features over projecten heen ontstaat. Veelvoorkomende toepassingen zijn het harmoniseren van klantendatasets uit meerdere regio’s, het voorbereiden van features voor regressie- of afstandenmodellen, en het afstemmen van BI-datasets voor eerlijke vergelijkingen. De tool is gericht op snelheid, transparantie en herhaalbaarheid, met duidelijke foutafhandeling en rapportage.