Acelera tu aprendizaje de Alteryx explorando técnicas de preparación de datos. Verás por qué los datos limpios y preparados son fundamentales para un análisis óptimo y cómo utilizar los principales tipos de datos. También descubrirás cómo reconocer “datos sucios” y técnicas para depurarlos, como gestionar valores ausentes y eliminar información innecesaria.

¿Qué es la limpieza y preparación de datos?

¿Por qué son importantes los datos limpios?

Preparación y limpieza de campos

Importar datos y modificar campos

Limpieza de campos de datos

Eliminar filas y ordenar

Limpieza y preparación de datos

Amplía tus habilidades de preparación de datos en Alteryx descubriendo maneras de filtrar datos y escribir expresiones para crear subconjuntos. Verás filtros básicos y encadenados, además de filtros personalizados, para llegar justo a los datos que necesitas. Aprenderás buenas prácticas para escribir expresiones, incluidas las diferencias entre las sentencias AND y OR, junto con consejos útiles para una sintaxis correcta.

Filtrado y uso de expresiones

Opciones

Correcto

Incorrecto

Comprender las expresiones de filtrado

¡AND, OR y más!

Filtros básicos y encadenados

Filtros y expresiones personalizadas

Combinando las herramientas sort y unique

Profundiza en las capas de la preparación de datos con diversas fórmulas y cómo aplicarlas rápidamente en Alteryx. Descubre la gran variedad de fórmulas preconfiguradas disponibles y listas para usar en la herramienta Formula, además de técnicas para escribir expresiones eficientes según los tipos de datos. Aprenderás la diferencia entre fórmulas basadas en longitud y en posición, y métodos para actualizar y crear campos nuevos.

Aplicar fórmulas en Alteryx

Creando la mejor expresión

Fórmulas y buenas prácticas

Campos existentes y campos nuevos

Fórmulas basadas en longitud y en posición

Fórmula Contains y flags

Aplicación de fórmulas

Explora los procesos de muestreo y resumen de datos, aspectos esenciales de la preparación. Aprenderás múltiples opciones para muestrear datos, como encontrar los 10 primeros registros u obtener el primer N por ciento de datos, y mucho más con la herramienta Sample. Después ampliarás tus conocimientos sobre cómo resumir datos con métodos numéricos como suma, media y mediana, así como funciones de texto como agrupar por campos específicos de forma jerárquica en la herramienta Summarize.

Muestreo y resumen

Aplicar los conceptos correctos

Ideas a partir de agrupaciones y creación de resultados

Top 10 y precios medios de venta

Resumen y salida de datos

Datos de entrada y muestreo del 25% superior

¡Enhorabuena!

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Descubre cómo preparar, limpiar y analizar datos en Alteryx Designer. Tanto si te inicias en el análisis de datos como si ya tienes experiencia en otras plataformas, este curso te ayudará a comprender los fundamentos de una buena preparación de datos. Aprenderás por qué contar con datos limpios y preparados es clave para un análisis óptimo y cómo identificar qué aspectos de tus conjuntos de datos necesitan limpieza. <br><br>
Con el conjunto de herramientas de Preparation, explorarás cómo eliminar valores nulos, filtrar según criterios específicos, aplicar distintas fórmulas, analizar datos duplicados y muchas otras funciones que te permitirán realizar análisis de nivel intermedio en la versátil plataforma Alteryx Designer. Domina las mejores prácticas de Alteryx Designer y lleva tus conocimientos al siguiente nivel con experiencia práctica. ¡Es el momento de empezar tu recorrido con Alteryx!

Embárcate en un viaje transformador por el mundo del análisis de datos con nuestro completo curso sobre preparación de datos en Alteryx. A través de contenidos interesantes y ejercicios prácticos, aprenderás la importancia fundamental de preparar y limpiar los datos para su análisis, lo que te permitirá extraer información más precisa y detallada de tus conjuntos de datos.

<h2>Fundamentos de la preparación de datos</h2> 

Sumérgete en los aspectos esenciales de la preparación de datos comprendiendo la importancia de los datos limpios y aprendiendo a identificar y rectificar los problemas comunes relacionados con la calidad de los datos. Esta sección trata sobre técnicas para gestionar valores perdidos, eliminar datos redundantes y comprender los tipos de datos, sentando así unas bases sólidas para tareas más avanzadas de preparación de datos.<br><br>

<h2>Mejorar los datos con filtros y fórmulas</h2> 

Mejora tus habilidades dominando las técnicas de filtrado y el arte de escribir expresiones en Alteryx. Explorarás una variedad de filtros, desde los básicos hasta los personalizados, y aprenderás a crear expresiones que refinen tus datos para su análisis. Además, el curso profundiza en la aplicación de fórmulas, enseñándote a utilizar fórmulas preestructuradas y a escribir expresiones eficientes adaptadas a tipos de datos específicos, ampliando así tus capacidades en la manipulación de datos.<br><br>

<h2> Técnicas de muestreo y resumen de datos</h2> 

El curso culmina con estrategias para muestrear y resumir datos, habilidades esenciales para cualquier analista de datos. Aprenderás varios métodos de muestreo para extraer subconjuntos significativos de datos y emplear funciones numéricas y de cadenas para resumir y obtener información a partir de tus conjuntos de datos. <br><br>

Al completar este curso, comprenderás la importancia de los datos limpios para el análisis, obtendrás experiencia práctica con Alteryx Designer y adquirirás habilidades para el análisis intermedio, lo que te permitirá sentar unas bases sólidas para tu trayectoria en el análisis de datos.

Introduction to Alteryx

Aprende a preparar, limpiar y analizar datos con Alteryx Designer. Ideal para principiantes y expertos.

Preparación de datos en Alteryx

Domina la preparación, limpieza y análisis de datos maestros en Alteryx Designer, tanto si eres un analista novel como experimentado.

Alteryx Fundamentals

Una sentencia AND significa que se cumplen AMBOS criterios.

Las expresiones personalizadas para el mismo campo deben incluir el nombre del campo antes de cada criterio, como [Date] > 2010 AND [Date] < 2024.

Los tipos de datos no importan al escribir expresiones.

Al escribir expresiones para valores de texto (string), no hacen falta comillas.

Una sentencia OR significa que se cumplen AMBOS criterios.

Al escribir expresiones para campos de texto, si el criterio parece un número, no uses comillas.

Comprender las expresiones de filtrado

Preparación de datos en Alteryx

Ejercicio interactivo práctico