Beschleunige dein Alteryx-Wissen, indem du Techniken der Datenaufbereitung erkundest! Du lernst, warum saubere und aufbereitete Daten für optimale Analysen wichtig sind und wie du die wichtigsten Datentypen nutzt. Außerdem erfährst du, wie du „dirty data“ erkennst und mit Methoden zur Bereinigung umgehst – etwa dem Umgang mit fehlenden Werten und dem Entfernen unnötiger Daten.

Was ist Datenbereinigung und -aufbereitung?

Warum sind saubere Daten wichtig?

Felder vorbereiten und bereinigen

Daten importieren und Felder anpassen

Datenfelder bereinigen

Zeilen entfernen und sortieren

Datenbereinigung und -aufbereitung

Erweitere deine Fähigkeiten in der Datenaufbereitung in Alteryx, indem du Wege entdeckst, Daten zu filtern und Ausdrücke zu schreiben, um Teilmengen zu bilden. Du lernst einfache und verkettete Filter kennen sowie benutzerdefinierte Filter, um genau an die benötigten Daten zu kommen. Außerdem erfährst du Best Practices zum Schreiben von Ausdrücken, inklusive der Unterschiede zwischen AND- und OR-Anweisungen, sowie hilfreiche Tipps für die korrekte Syntax.

Filtern und Ausdrücke verwenden

Optionen

Richtig

Falsch

Filterausdrücke verstehen

AND, OR und mehr!

Einfache und verkettete Filter

Benutzerdefinierte Filter und Ausdrücke

Sort- und Unique-Tools kombinieren

Tauche tiefer in die Ebenen der Datenaufbereitung ein, indem du verschiedene Formeln und ihre schnelle Anwendung in Alteryx genauer kennenlernst. Entdecke den großen Fundus an vorstrukturierten Formeln im Formula-Tool und Techniken zum Schreiben effizienter Ausdrücke je nach Datentyp. Du lernst den Unterschied zwischen längen- und positionsbasierten Formeln sowie Methoden zum Aktualisieren und Erstellen neuer Felder.

Formeln in Alteryx anwenden

Den besten Ausdruck wählen

Formeln und Best Practices

Bestehende Felder und neue Felder

Längen- und positionsbasierte Formeln

Contains-Formel und Flags

Formeln anwenden

Erkunde die Prozesse des Stichprobenziehens und Zusammenfassens deiner Daten – beides zentrale Aspekte der Datenaufbereitung. Du lernst zahlreiche Optionen zum Sampling kennen, z. B. die Top 10 Datensätze zu finden oder die ersten N Prozent der Daten zu entnehmen – und vieles mehr mit dem Sample-Tool. Anschließend vertiefst du dein Wissen über das Zusammenfassen von Daten mit numerischen Methoden wie Summe, Durchschnitt und Median sowie String-Funktionen wie hierarchisches Gruppieren nach bestimmten Feldern im Summarize-Tool.

Stichproben ziehen und zusammenfassen

Die richtigen Konzepte anwenden

Erkenntnisse gruppieren und Ausgaben erstellen

Top 10 und durchschnittliche Verkaufspreise

Zusammenfassung und Datenausgabe

Eingabedaten und oberste 25 % sampeln

Glückwunsch!

Stichproben und Zusammenfassungen

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Entdecke, wie du Daten in Alteryx Designer vorbereitest, bereinigst und analysierst! Ob du neu in der Datenanalyse bist oder bereits Erfahrung auf anderen Plattformen hast – dieser Kurs führt dich zu einem fundierten Verständnis der Grundlagen solider Datenaufbereitung. Du lernst, warum saubere und aufbereitete Daten für optimale Analysen entscheidend sind und woran du erkennst, welche Aspekte deiner Datensätze bereinigt werden müssen. <br><br>
Mit dem Preparation-Toolset erkundest du das Entfernen von Null-Werten, das Filtern nach bestimmten Kriterien, das Anwenden verschiedener Formeln, das Analysieren von Duplikaten und viele weitere Funktionen, die dich zu fortgeschritteneren Analysen auf der vielseitigen Alteryx-Designer-Plattform befähigen. Vertiefe dein Wissen über Best Practices in Alteryx Designer und hebe deine Kenntnisse mit praktischer Erfahrung auf das nächste Level. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um deine Alteryx-Reise zu starten!

Komm mit auf eine spannende Reise durch die Welt der Datenanalyse mit unserem umfassenden Kurs zur Datenaufbereitung in Alteryx. Durch spannende Inhalte und praktische Übungen lernst du, wie wichtig es ist, Daten für die Analyse vorzubereiten und zu bereinigen, damit du genauere und aufschlussreichere Infos aus deinen Datensätzen herausholen kannst.

<h2>Grundlagen der Datenaufbereitung</h2> 

Lass uns in die Grundlagen der Datenaufbereitung eintauchen, indem wir verstehen, wie wichtig saubere Daten sind, und lernen, häufige Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und zu beheben. In diesem Abschnitt geht's um Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten, zum Entfernen von doppelten Daten und zum Verstehen von Datentypen. Damit legst du eine solide Basis für fortgeschrittenere Aufgaben bei der Datenvorbereitung.<br><br>

<h2>Daten mit Filtern und Formeln aufpeppen</h2> 

Mach deine Fähigkeiten besser, indem du Filtertechniken und das Schreiben von Ausdrücken in Alteryx lernst. Du wirst verschiedene Filter entdecken, von einfachen bis hin zu benutzerdefinierten, und lernen, wie du Ausdrücke erstellst, die deine Daten für die Analyse verfeinern. Außerdem geht der Kurs auf die Anwendung von Formeln ein und zeigt dir, wie du vorgefertigte Formeln nutzen und effiziente Ausdrücke für bestimmte Datentypen schreiben kannst, um deine Fähigkeiten in der Datenbearbeitung zu erweitern.<br><br>

<h2> Techniken zur Datenerhebung und -zusammenfassung</h2> 

Der Kurs endet mit Strategien zum Sammeln und Zusammenfassen von Daten, was echt wichtige Fähigkeiten für jeden Datenanalysten sind. Du lernst verschiedene Stichprobenverfahren kennen, um aussagekräftige Teilmengen von Daten zu extrahieren, und nutzt numerische und Zeichenfolgenfunktionen, um deine Datensätze zusammenzufassen und Erkenntnisse daraus abzuleiten. <br><br>

Nach dem Abschluss dieses Kurses wirst du verstehen, wie wichtig saubere Daten für die Analyse sind, praktische Erfahrungen mit Alteryx Designer sammeln und Fähigkeiten für die Analyse auf mittlerem Niveau erwerben, wodurch du eine solide Grundlage für deine Datenanalyse-Karriere schaffst.

Introduction to Alteryx

Lernen Sie, Daten mit Alteryx Designer vorzubereiten, zu bereinigen und zu analysieren. Perfekt für Anfänger.

Datenaufbereitung in Alteryx

Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.

Alteryx Grundlagen

Eine AND-Verknüpfung bedeutet, dass BEIDE Kriterien erfüllt sind.

Bei benutzerdefinierten Ausdrücken für dasselbe Feld muss der Feldname vor jedem Kriterium stehen, z. B. [Date] > 2010 AND [Date] < 2024.

Datentypen spielen beim Schreiben von Ausdrücken keine Rolle.

Beim Schreiben von Ausdrücken für String-Werte sind keine Anführungszeichen nötig.

Eine OR-Verknüpfung bedeutet, dass BEIDE Kriterien erfüllt sind.

Beim Schreiben von Ausdrücken für String-Felder solltest du, wenn das Kriterium wie eine Zahl aussieht, keine Anführungszeichen verwenden.

Filterausdrücke verstehen

Interaktive praktische Übung