Pourquoi des données propres sont-elles importantes ?

Vous avez vu de nombreuses raisons de nettoyer et de préparer les données. Sélectionnez toutes les réponses correctes expliquant pourquoi le nettoyage des données est important en analytique :

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<cours>Préparation des données avec Alteryx</cours>

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Accélérez votre maîtrise d’Alteryx en explorant les techniques de préparation des données ! Vous verrez pourquoi des données propres et préparées sont essentielles à des analyses optimales et comment exploiter les principaux types de données. Vous apprendrez aussi à reconnaître les « données sales » et les techniques de nettoyage, comme la gestion des valeurs manquantes et la suppression des données inutiles.

Exercise 1: Qu’est-ce que le nettoyage et la préparation des données ?Exercise 2: Pourquoi des données propres sont-elles importantes ?

Exercice actuel

Exercise 3: Préparer et nettoyer les champs Exercise 4: Importer des données et modifier des champs Exercise 5: Nettoyer des champs de données Exercise 6: Supprimer des lignes et trier

Développez vos compétences de préparation des données dans Alteryx en découvrant comment filtrer les données et écrire des expressions pour créer des sous-ensembles. Nous aborderons les filtres de base et chaînés, ainsi que les filtres personnalisés, pour accéder directement aux données dont vous avez besoin. Vous verrez les bonnes pratiques d’écriture d’expressions, notamment la différence entre les opérateurs AND et OR, ainsi que des conseils utiles pour une syntaxe correcte.

Exercise 1: Filtrer et utiliser des expressions Exercise 2: Comprendre les expressions de filtrage Exercise 3: AND, OR et plus encore !Exercise 4: Filtres de base et filtres enchaînés Exercise 5: Filtres personnalisés et expressions Exercise 6: Combiner les outils Sort et Unique

Approfondissez la préparation des données en explorant différentes formules et la façon de les appliquer rapidement dans Alteryx. Découvrez la richesse de formules préconfigurées, prêtes à l’emploi dans l’outil Formula, ainsi que des techniques pour rédiger des expressions efficaces selon les types de données. Vous apprendrez la différence entre les formules basées sur la longueur et celles basées sur la position, ainsi que des méthodes pour mettre à jour et créer de nouveaux champs.

Exercise 1: Appliquer des formules dans Alteryx Exercise 2: Rédiger la meilleure expression Exercise 3: Formules et bonnes pratiques Exercise 4: Champs existants et nouveaux champs Exercise 5: Formules basées sur la longueur et la position Exercise 6: Fonction Contains et indicateurs

Explorez les processus d’échantillonnage et de synthèse de vos données, des aspects essentiels de la préparation des données. Vous verrez de nombreuses options pour échantillonner, comme trouver les 10 premiers enregistrements ou obtenir les N premiers pourcentages de données, et bien plus encore avec l’outil Sample. Vous élargirez ensuite vos connaissances de la synthèse des données à l’aide de méthodes numériques comme la somme, la moyenne et la médiane, ainsi que de fonctions sur les chaînes, par exemple le regroupement hiérarchique par champs spécifiques dans l’outil Summarize.

Exercise 1: Échantillonnage et synthèse Exercise 2: Appliquer les bons concepts Exercise 3: Regrouper des insights et créer une sortie Exercise 4: Top 10 et prix de vente moyens Exercise 5: Résumé et export des données Exercise 6: Importer les données et échantillonner le top 25 %Exercise 7: Félicitations !