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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
डेटा प्रिपरेशन तकनीकों की खोज करके Alteryx में अपना ज्ञान तेज़ी से बढ़ाएँ! आप जानेंगे कि साफ और तैयार डेटा बेहतरीन एनालिटिक्स के लिए क्यों महत्त्वपूर्ण है और मुख्य डेटा टाइप्स का उपयोग कैसे करें। आप यह भी सीखेंगे कि "डर्टी डेटा" को कैसे पहचाना जाए और उसे साफ करने की तकनीकें, जैसे missing values को संभालना और अनावश्यक डेटा हटाना।
Alteryx में अपने डेटा प्रिपरेशन कौशल को बढ़ाएँ और डेटा फ़िल्टर करने तथा expressions लिखकर डेटा के सबसेट बनाने के तरीके जानें। बेसिक और चेन किए हुए फ़िल्टरों के साथ-साथ कस्टम फ़िल्टरों की भी पड़ताल होगी, ताकि आप सीधे ज़रूरी डेटा तक पहुँचें। आप expressions लिखने की best practices सीखेंगे, जिसमें AND और OR स्टेटमेंट्स के अंतर को समझना और सही syntax के लिए उपयोगी सुझाव शामिल हैं।
डेटा प्रिपरेशन की परतों में और आगे बढ़ें और अलग-अलग फ़ॉर्मूलों को गहराई से समझें, जिन्हें Alteryx में तेज़ी से लागू किया जा सकता है। Formula टूल में उपलब्ध पहले से संरचित फ़ॉर्मूलों की बहुलता जानें, और डेटा टाइप्स के आधार पर कुशल expressions लिखने की तकनीकें सीखें। आप length-आधारित और position-आधारित फ़ॉर्मूलों के अंतर के साथ-साथ फ़ील्ड्स को अपडेट करने और नए फ़ील्ड बनाने के तरीके सीखेंगे।
अपने डेटा का सैंपलिंग और summarizing करने की प्रक्रियाएँ जानें, जो डेटा प्रिपरेशन के अहम हिस्से हैं। आप Sample टूल के साथ डेटा सैंपल करने के कई विकल्प सीखेंगे, जैसे टॉप 10 रिकॉर्ड्स ढूँढना या पहले N प्रतिशत डेटा प्राप्त करना, और भी बहुत कुछ। इसके बाद आप Summarize टूल में संख्यात्मक तरीकों जैसे sum, average, और median के साथ-साथ string फ़ंक्शंस, जैसे खास फ़ील्ड्स के आधार पर hierarchical grouping, से डेटा को summarize करने का ज्ञान बढ़ाएँगे।
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