Data Normalizer ist eine KI-gesteuerte Lösung, die für die Bewältigung der Komplexität der Datennormalisierung entwickelt wurde. Das Tool bereinigt und standardisiert Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Excel, Python, R und SQL, und bekämpft Probleme wie Tippfehler, Abkürzungen und inkonsistente Schreibweisen. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten genau, konsistent und bereit für die Analyse sind, wodurch die Zuverlässigkeit der aus Ihren Datensätzen gewonnenen Erkenntnisse verbessert wird.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent ist darauf ausgelegt, den End-to-End-Forschungsworkflow zu automatisieren, indem Web-Scraping-Techniken mit Fähigkeiten großer Sprachmodelle kombiniert werden. Nutzer definieren Zielbereiche, spezifizieren URL-Muster oder Suchanfragen und legen Parsing-Regeln mit BeautifulSoup oder ähnlichen Bibliotheken fest. Das Framework steuert HTTP-Anfragen, um Rohtexte, Tabellen oder Metadaten zu extrahieren, und speist die Inhalte in ein LLM für Aufgaben wie Zusammenfassung, Themenclustering, Fragen & Antworten oder Datenormalisierung. Es unterstützt iterative Schleifen, bei denen LLM-Ausgaben die nachfolgenden Scraping-Aufgaben lenken, was tiefe Einblicke in verwandte Quellen ermöglicht. Mit integriertem Cache, Fehlerbehandlung und konfigurierbaren Prompt-Vorlagen optimiert dieses Agent die umfassende Informationsbeschaffung, ideal für wissenschaftliche Literaturreviews, Wettbewerbsintelligenz und automatisierte Marktforschung.