डेटा गुणवत्ता और विज़ुअलाइज़ेशन स्टूडियो
ब्राउज़र मेमोरी में पूर्ण प्रसंस्करण • कोई सर्वर डेटा प्रवाह नहींब्राउज़र में CSV, TSV और JSON डेटासेट का संपूर्ण विश्लेषण करें। डेटा गुणवत्ता प्रोफाइलिंग, अनुपलब्ध मानों और डुप्लिकेट की जांच, सफाई और परिवर्तन, सांख्यिकीय गणना, पिवट टेबल, 15 प्रकार के सुलभ चार्ट और विभिन्न प्रारूपों में निर्यात शामिल हैं।
- 100% ब्राउज़र में सुरक्षित प्रसंस्करण·शून्य सर्वर अपलोड
- डेटा गुणवत्ता एवं सांख्यिकीय प्रोफाइलिंग
- सुरक्षित डेटा सफाई और सूत्र द्वारा नए कॉलम
- 15 सुलभ वेक्टर एसवीजी चार्ट प्रकार
- CSV, JSON, SVG, PNG और सत्यापित PDF निर्यात
ब्राउज़र मेमोरी में पूर्ण प्रसंस्करण • कोई सर्वर डेटा प्रवाह नहीं
दर्ज किया गया सभी डेटा केवल आपके ब्राउज़र की मेमोरी में रहता है। यह कभी किसी सर्वर पर नहीं भेजा जाता और न ही कुकीज़ में संग्रहीत होता है।
सांख्यिकीय सहसंबंध केवल चरों के बीच रैखिक संबंध को दर्शाता है और प्रत्यक्ष कारण-प्रभाव सिद्ध नहीं करता।
IQR विधि द्वारा पहचाने गए आउटलायर्स सांख्यिकीय उम्मीदवार हैं, अनिवार्य रूप से त्रुटियां नहीं।
Dataset Loaded
यहाँ CSV, TSV या JSON फ़ाइलें खींचकर छोड़ें
या स्थानीय फ़ाइल चुनने के लिए क्लिक करें (100MB तक)
कुल पंक्तियाँ
12
कुल कॉलम
8
अनुपलब्ध सेल
2(2.1%)
डुप्लिकेट पंक्तियाँ
1(1 groups)
डेटा गुणवत्ता निष्कर्ष
कॉलम प्रोफाइल विवरण व वितरण
Click a column row to inspect distribution & frequencies| # | कॉलम नाम | पहचाना गया प्रकार | अनुपलब्ध संख्या | अद्वितीय मान | औसत / माध्यिका / चतुर्थक | संभावित आउटलायर्स |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Date | 0 | 11 | - | 0 | |
| 2 | Region | 0 | 6 | - | 0 | |
| 3 | Product | 0 | 3 | - | 0 | |
| 4 | Quantity | 1 (8.3%) | 10 | μ: 11.3 | med: 12.0 | 0 | |
| 5 | UnitPrice | 0 | 3 | μ: 2533.3 | med: 2500.0 | 0 | |
| 6 | Revenue | 1 (8.3%) | 8 | μ: 22218.2 | med: 21600.0 | 0 | |
| 7 | CustomerRating | 0 | 10 | μ: 4.5 | med: 4.5 | 0 | |
| 8 | InStock | 0 | 2 | - | 0 |
Column Details: Date
Detected as date (100% match)
Value Frequencies (Top Values)
| Value | Count | % |
|---|---|---|
| 2025-01-05 | 2 | 16.7% |
| 2025-01-06 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-08 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-12 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-15 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-18 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-20 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-22 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-25 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-28 | 1 | 8.3% |
| 2025-01-30 | 1 | 8.3% |
Statistical Distribution
सहसंबंध मैट्रिक्स (पियर्सन r)
सूचना: सांख्यिकीय सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण संबंध नहीं होता है।
| Column | Quantity | UnitPrice | Revenue | CustomerRating |
|---|---|---|---|---|
| Quantity | 1.00 | -0.71 | 0.41 | 0.79 |
| UnitPrice | -0.71 | 1.00 | 0.24 | -0.93 |
| Revenue | 0.41 | 0.24 | 1.00 | -0.06 |
| CustomerRating | 0.79 | -0.93 | -0.06 | 1.00 |
डेटा गुणवत्ता और विज़ुअलाइज़ेशन स्टूडियो के बारे में
Solasu का डेटा गुणवत्ता और विज़ुअलाइज़ेशन स्टूडियो केवल एक साधारण CSV व्यूअर या चार्ट निर्माता नहीं है।
डेटा दर्ज करते ही यह स्वचालित रूप से डेटा की गुणवत्ता की जांच करता है—लुप्त सेल, डुप्लिकेट पंक्तियाँ, प्रकार की बेमेलता, सांख्यिकीय आउटलायर्स और सहसंबंधों की पहचान करता है।
इसमें प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य डेटा सफाई, सुरक्षित फ़ॉर्मूला कॉलम, पिवट टेबल, 15 सुलभ वेक्टर SVG चार्ट और CSV, JSON, PNG, SVG व PDF.js द्वारा सत्यापित PDF रिपोर्ट निर्यात शामिल हैं।
सभी गणनाएं आपके ब्राउज़र की मेमोरी में होती हैं; कोई भी संवेदनशील डेटा किसी दूरस्थ सर्वर पर अपलोड नहीं किया जाता है।
चार्ट बनाने से पहले डेटा की वास्तविक गुणवत्ता जांचें
कुल पंक्तियों और कॉलमों के अलावा, यह प्रत्येक कॉलम के लिए लुप्त मान दर की गणना करता है, रिक्त मानों और 'N/A' प्रतीकों में अंतर करता है और डुप्लिकेट पंक्तियों को समूहीकृत करता है।
हम 'डेटा गुणवत्ता 82/100' जैसे मनमाने समग्र स्कोर नहीं बनाते, केवल वस्तुनिष्ठ गणितीय मेट्रिक्स और स्पष्ट निष्कर्ष प्रदान करते हैं।
सत्यापनीय सफाई कार्यप्रणाली और सुरक्षित सूत्र कॉलम
एक क्लिक में व्हाइटस्पेस ट्रिम करें, केस बदलें, मान प्रतिस्थापित करें, डुप्लिकेट हटाएं और लुप्त मान भरें।
eval-मुक्त सुरक्षित पार्सर के साथ '[मूल्य] * [मात्रा]' जैसे परिकलित कॉलम जोड़ें। सभी चरण ट्रांसफ़ॉर्मेशन लॉग में सुरक्षित रहते हैं जिन्हें कभी भी बदला जा सकता है।
सांख्यिकीय प्रोफाइलिंग, आउटलायर्स, सहसंबंध और पिवट टेबल
औसत, माध्यिका, मानक विचलन और चतुर्थक (Q1, Q3, IQR) की सटीक गणना। आउटलायर्स को निष्पक्ष रूप से 'सांख्यिकीय आउटलायर उम्मीदवार' के रूप में चिन्हित किया जाता है।
पियर्सन सहसंबंध मैट्रिक्स की हीटमैप प्रस्तुति और लचीली सारांश पिवट टेबल का निर्माण करें।
15 सुलभ वेक्टर SVG चार्ट और नियम-आधारित सुझाव
बार, कॉलम, लाइन, एरिया, स्कैटर, बबल, पाई, डोनट, हिस्टोग्राम, बॉक्स प्लॉट और हीटमैप सहित 15 सुलभ चार्ट बनाएं।
डेटा प्रकारों के आधार पर पारदर्शी नियमों द्वारा चार्ट अनुशंसाएं प्राप्त करें। कलरब्लाइंड-अनुकूल रंग और स्क्रीन-रीडर सारांश अंतर्निहित हैं।
100% ब्राउज़र गोपनीयता और बहु-प्रारूप सुरक्षित निर्यात
DDE फ़ॉर्मूला इंजेक्शन से सुरक्षित CSV, प्रोजेक्ट कॉन्फ़िग JSON, वेक्टर SVG, PNG और PDF.js द्वारा सत्यापित PDF रिपोर्ट डाउनलोड करें।
आपका डेटा कभी भी किसी सर्वर पर नहीं भेजा जाता और न ही कुकीज़ में संग्रहीत होता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
क्या मैं CSV फ़ाइलें लोड और विश्लेषण कर सकता हूँ?
हाँ। RFC 4180 मानक पार्सर उद्धृत फ़ील्ड, एस्केप्ड उद्धरण और मल्टीलाइन सेल को सटीक रूप से संभालता है और UTF-8 BOM को हटाता है।
क्या यह JSON डेटासेट का समर्थन करता है?
हाँ। ऑब्जेक्ट्स की एरे का समर्थन करता है और नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स को डॉट-नोटेशन (जैसे 'user.address.city') में सपाट करता है।
क्या मैं एक्सेल या गूगल शीट्स से कॉपी और पेस्ट कर सकता हूँ?
हाँ। एक्सेल से कॉपी करके इनपुट बॉक्स में पेस्ट करें, टूल स्वचालित रूप से टैब विभाजक (TSV) पहचान कर डेटा लोड कर देगा।
लुप्त मानों (Missing Values) का पता कैसे लगाया जाता है?
टूल प्रति-कॉलम लुप्त दरों की गणना करता है और null, रिक्त स्ट्रिंग, व्हाइटस्पेस और 'NA'/'N/A' में स्पष्ट अंतर करता है।
क्या मैं डुप्लिकेट पंक्तियों को पहचान और हटा सकता हूँ?
हाँ। यह सभी कॉलमों में समान पंक्तियों की पहचान करता है और एक क्लिक में उन्हें हटाने की सुविधा देता है।
क्या कॉलम का डेटा प्रकार स्वचालित रूप से पहचाना जाता है?
हाँ। यह पूर्णांक, दशमलव, दिनांक, बूलियन और टेक्स्ट प्रकारों का अनुमान लगाता है, जिसे आप कभी भी मैन्युअल रूप से बदल सकते हैं।
ब्राउज़र में कौन से डेटा सफाई विकल्प उपलब्ध हैं?
व्हाइटस्पेस ट्रिमिंग, केस नॉर्मलाइज़ेशन, टेक्स्ट रिप्लेसमेंट, कॉलम नाम बदलना/हटाना और अनुपलब्ध मान भरना।
क्या पंक्तियों को शर्तों के अनुसार फ़िल्टर किया जा सकता है?
हाँ। बराबर, असमान, युक्त, प्रारंभ, बड़ा, छोटा और बीच में जैसे ऑपरेटरों के साथ AND/OR संयोजन में फ़िल्टर करें।
क्या कॉलम को सॉर्ट किया जा सकता है?
हाँ। किसी भी कॉलम को आरोही या अवरोही क्रम में संख्यात्मक या वर्णानुक्रम के अनुसार सॉर्ट करें।
सांख्यिकीय आउटलायर्स की पहचान कैसे की जाती है?
IQR पद्धति और Z-स्कोर के माध्यम से आउटलायर्स को निष्पक्ष रूप से 'सांख्यिकीय आउटलायर उम्मीदवार' के रूप में पहचाना जाता है।
कौन से वर्णनात्मक आँकड़े प्रदान किए जाते हैं?
योग, न्यूनतम, अधिकतम, माध्य, माध्यिका, मानक विचलन और चतुर्थक (Q1, Q3, IQR)।
क्या यह कॉलमों के बीच सहसंबंध की गणना करता है?
हाँ। यह संख्यात्मक कॉलमों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक (r) की गणना करता है और हीटमैप मैट्रिक्स दिखाता है।
क्या पिवट टेबल (Pivot Table) बनाई जा सकती है?
हाँ। पंक्ति, कॉलम, मान फ़ील्ड और योग/औसत/माध्यिका/गणना एग्रीगेशन के साथ लचीली पिवट टेबल बनाएं।
किस प्रकार के चार्ट बनाए जा सकते हैं?
बार, कॉलम, लाइन, एरिया, स्कैटर, बबल, पाई, डोनट, हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट सहित 15 सुलभ चार्ट।
क्या यह उपयुक्त चार्ट का सुझाव देता है?
हाँ। यह कॉलम प्रकारों के आधार पर पारदर्शी नियमों द्वारा उपयुक्त चार्ट सुझाता है।
क्या मैं परिष्कृत डेटा को CSV में निर्यात कर सकता हूँ?
हाँ। DDE फॉर्मूला इंजेक्शन सुरक्षा और UTF-8 BOM के साथ साफ डेटा डाउनलोड करें।
क्या प्रोजेक्ट सेटिंग्स को JSON में सहेजा जा सकता है?
हाँ। ट्रांसफ़ॉर्मेशन इतिहास और सेटिंग्स को JSON में निर्यात और पुनर्स्थापित करें।
क्या यह PDF रिपोर्ट तैयार करता है?
हाँ। डेटा गुणवत्ता, आँकड़े और ऑडिट लॉग के साथ सत्यापित PDF रिपोर्ट तैयार करें।
क्या मेरा डेटा किसी सर्वर पर भेजा जाता है?
नहीं। यह 100% आपके ब्राउज़र में चलता है; कोई भी डेटा नेटवर्क पर नहीं जाता।
क्या डेटा कुकीज़ या स्टोरेज में सेव होता है?
नहीं। डेटा केवल रैम में रहता है और टैब बंद करते ही पूरी तरह मिट जाता है।
क्या सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण संबंध होता है?
नहीं। सहसंबंध केवल रैखिक संबंध दिखाता है और कारण-प्रभाव सिद्ध नहीं करता।