# Limpiar y calibrar datos de rendimiento

En este caso de uso, trabajamos con conjuntos de datos de rendimiento para comprender la distribución y la calidad de los datos cosechados en todo el lote. Usando el GeoPard MCP conectado, un LLM recupera resúmenes estadísticos del conjunto de datos de rendimiento original, detecta irregularidades o ruido de los sensores e identifica dónde se requiere limpieza o calibración.

Una vez completadas las comprobaciones de calidad, el LLM activa el flujo de trabajo de limpieza y calibración de GeoPard MCP con los parámetros óptimos.

{% hint style="success" %}
Asegúrese de que GeoPard MCP esté conectado antes de ejecutar este flujo de trabajo. Los detalles de la configuración se proporcionan [aquí](/geopard-tutorials/esp/tour-del-producto-aplicacion-web/geopard-mcp/conectar-geopard-mcp.md).
{% endhint %}

## Conjunto de datos de rendimiento individual

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L>" flowId="Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L" %}

### Antes

<figure><img src="/files/92f55bbcfee0faf08ca434e7c55f853dceb259ca" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Después

<figure><img src="/files/17a3ba79ace1bc070a8792637b12df2aa16c05db" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Calibración por lotes del conjunto de datos de rendimiento

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/bibREyFI1hqQvPk7rBFq>" flowId="bibREyFI1hqQvPk7rBFq" %}

### Antes

<figure><img src="/files/7b97e7d5a96cb48c9210140695fada75103a8a89" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Después

<figure><img src="/files/da39dda33822e10bff635287924a963f1501ba78" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/esp/tour-del-producto-aplicacion-web/geopard-mcp/limpiar-y-calibrar-datos-de-rendimiento.md?ask=<question>
```

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