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CSV 데이터 프로파일러

Drag 및 CSV 또는 TSV 파일을 드롭하여 즉시 컬럼 통계를 얻을 수 있습니다. - 자동 감지 된 데이터 유형, 숫자 통계, 텍스트 주파수, 아웃 런 탐지 및 배포 불꽃. JSON으로 프로필을 내보내세요.

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

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How to use CSV Data Profiler

  1. 드래그 및 드롭 영역에 .csv 또는 .tsv 파일을 드롭하거나 탐색을 클릭합니다.
  2. 도구 자동 감지 delimiter 및 헤더 행 - 필요한 경우이 설정을 조정할 수 있습니다.
  3. Data type, value counts, null ratios, type-specific 통계를 보여주는 column stats card를 검토합니다.
  4. 카드보기와 요약 테이블보기 사이의 토글 컴팩트 개요.
  5. Export Profile을 클릭하여 JSON 파일로 전체 통계 프로필을 다운로드하십시오.

CSV 데이터 프로파일러은 무엇입니까?

The CSV Data Profiler는 CSV 또는 TSV 파일에서 각 열의 종합 통계 프로필을 제공하는 클라이언트 측 데이터 탐험 도구입니다. 파일을 드롭하거나 데이터를 붙여, 즉시 자동 감지 각 열의 데이터 유형 - 숫자, 텍스트, 날짜, 불린, 또는 혼합 - 그 유형에 대한 관련 통계를 계산합니다.

숫자 란을 위해, 당신은 분, 최대, 평균, 매체, 합계, 및 표준 편차를, 플러스 자동적인 outlier 탐지 (평균에서 3개의 표준 편차를 초과하는 가치) 얻습니다. 텍스트 열의 경우 최소 / 최대 길이, 가장 일반적인 값 (모드), 고유 값 카운트 및 주파수 배포 막대를 보여줍니다. Date columns show earliest/latest 날짜 및 배포 시간.

각 열은 한 눈에 값 분배를 보여주는 스파클린 또는 수평 바 차트를 표시하고, null 비율은 색으로 구분됩니다 (녹색 = 낮은, 노란색 = 중간, 빨간색 = 높은). toggleable 요약 테이블은 모든 열에 대한 컴팩트 통계를 제공합니다. 문서, 보고, 분석을 위한 JSON으로 전체 프로필을 내보내기 합니다.

모든 처리는 브라우저에서 완전히 발생합니다. - 귀하의 CSV 데이터는 장치를 결코 남지 않습니다. 업로드, 서버 없음, 데이터 보유 없음.

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FAQ

내 CSV 데이터는 어디에서 업로드됩니까?
이름 * 모든 파싱, 분석 및 통계 계산은 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 완전히 발생합니다. 당신의 자료는 결코 당신의 장치를 떠납니다.
어떤 파일 형식이 지원됩니까?
CSV(comma-separated), TSV(tab-separated), 파이프 제한 파일. 도구는 첫번째 선에서 delimiter를 자동 감지하고, delimiter selector를 통해 수동으로 override 할 수 있습니다.
어떤 데이터 유형이 감지 할 수 있습니까?
프로파일러는 숫자, 텍스트, 날짜 (ISO 및 슬래시 형식), 불린 (true/false, yes/no, 1/0) 및 혼합 유형을 감지합니다. 한 가지 유형의 80 % 미만의 기둥은 혼합으로 조각됩니다.
어떻게 감지됩니까?
숫자 열의 경우, 그 열에 대한 통계 카드에 나열된 의미에서 3 개 이상의 표준 편차를 떨어뜨리고 있습니다.
수출 된 JSON 프로파일로 무엇을 할 수 있습니까?
JSON 수출은 모든 열 통계, outlier 값, 주파수 배포 및 메타 데이터 (파일 이름, 행 수, 분석 타임스탬프)를 포함합니다. 문서, 데이터 품질 보고서 또는 파이프라인의 다른 도구로 피드를 사용할 수 있습니다.

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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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