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CSV Datenprofiler

Ziehen Sie eine CSV- oder TSV-Datei per Drag & Drop, um sofortige Statistiken für Spalten zu erhalten - automatisch erkannte Datentypen, numerische Statistiken, Texthäufigkeit, Ausreißererkennung und Verteilungsfunklinien. Exportieren Sie Ihr Profil als JSON.

Drag a .csv or .tsv file here, paste from clipboard (Ctrl+V), or

Your file stays in your browser -- nothing is uploaded.

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How to use CSV Data Profiler

  1. Ziehen Sie eine .csv- oder .tsv-Datei in die Drop-Zone oder klicken Sie zum Durchsuchen.
  2. Das Tool erkennt automatisch die Trennlinie und die Kopfzeile - passen Sie diese Einstellungen bei Bedarf an.
  3. Überprüfen Sie die Spaltenstatistikkarten mit Datentypen, Wertzählungen, Nullprozentsätzen und typspezifischen Statistiken.
  4. Wechsel zwischen Kartenansicht und Übersichtstabelle für eine kompakte Übersicht.
  5. Klicken Sie auf Exportprofil, um das vollständige statistische Profil als JSON-Datei herunterzuladen.

Was ist CSV-Datenprofiler?

Der CSV Data Profiler ist ein clientseitiges Datenerkundungstool, das Ihnen ein umfassendes statistisches Profil jeder Spalte in Ihrer CSV- oder TSV-Datei bietet. Lassen Sie eine Datei fallen oder fügen Sie Ihre Daten ein, und es erkennt sofort automatisch den Datentyp jeder Spalte - numerisch, Text, Datum, boolean oder gemischt - und berechnet dann die relevanten Statistiken für diesen Typ.

Für numerische Spalten erhalten Sie min, max, Mittelwert, Median, Summe und Standardabweichung sowie automatische Ausreißererkennung (Werte jenseits von 3 Standardabweichungen vom Mittelwert). Für Textspalten zeigt es die Länge min/max, den häufigsten Wert (Modus), die Anzahl eindeutiger Werte und eine Frequenzverteilungsleiste an. Datumsspalten zeigen früheste/letzte Daten und Verteilung über die Zeit.

Jede Spalte zeigt eine Funklinie oder ein horizontales Balkendiagramm an, das die Wertverteilung auf einen Blick zeigt, und Nullprozentsätze sind farbcodiert (grün = niedrig, gelb = mittel, rot = hoch). Eine umschaltbare Zusammenfassungstabelle bietet kompakte Statistiken für alle Spalten in einer Ansicht. Exportieren Sie das vollständige Profil als JSON zur Dokumentation, Berichterstattung oder weiteren Analyse.

Die gesamte Verarbeitung erfolgt vollständig in Ihrem Browser - Ihre CSV-Daten verlassen Ihr Gerät niemals. Keine Uploads, keine Server, keine Datenspeicherung.

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FAQ

Werden meine CSV-Daten irgendwo hochgeladen?
Nein. Alle Parsing-, Analyse- und Statistikberechnungen erfolgen vollständig in Ihrem Browser mit JavaScript. Ihre Daten verlassen Ihr Gerät niemals.
Welche Dateiformate werden unterstützt?
CSV (komma-separiert), TSV (tab-separiert) und pipe-delimitierte Dateien. Das Tool erkennt das Trennzeichen automatisch von der ersten Zeile aus und Sie können es manuell über den Trennzeichen-Selektor überschreiben.
Welche Datentypen kann es erkennen?
Der Profiler erkennt Zahlen, Text, Datum (ISO- und Slash-Formate), boolesche (wahr/falsch, ja/nein, 1/0) und gemischte Typen. Spalten mit weniger als 80% eines Typs werden als gemischt gekennzeichnet.
Wie werden Ausreißer erkannt?
Für numerische Spalten wird jeder Wert, der mehr als 3 Standardabweichungen vom Mittelwert unterschreitet, als Ausreißer gekennzeichnet und in der Statistikkarte für diese Spalte aufgeführt.
Was kann ich mit dem exportierten JSON-Profil tun?
Der JSON-Export umfasst alle Spaltenstatistiken, Ausreißerwerte, Häufigkeitsverteilungen und Metadaten (Dateiname, Zeilenanzahl, Analysezeitstempel). Sie können es für die Dokumentation, Datenqualitätsberichte oder für andere Tools in Ihrer Pipeline verwenden.

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Author

SC
Sarah Chen"The Data Whisperer"

Data Analyst & CSV Specialist

Sarah has spent more than a decade wrangling spreadsheets, debugging CSV exports, and teaching teams how to make data work for them. She previously led data-quality initiatives at a fintech unicorn, where she reduced reporting errors by 40 percent through automated validation pipelines. When she is not optimizing queries or writing about data tooling, you will find her mentoring junior analysts at local bootcamps and speaking at data literacy meetups.

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