Accelerate your Alteryx knowledge by exploring data preparation techniques! You’ll learn why clean and prepared data is important for optimal analytics and how to utilize the main data types. You’ll also discover how to recognize “dirty data” and techniques for cleansing data, such as managing missing values and removing unnecessary data.

What is data cleaning and preparation?

Why is clean data important?

Preparing and cleansing fields

Importing data and modifying fields

Cleansing data fields

Removing rows and sorting

Data Cleaning and Preparation

Expand your data preparation skills in Alteryx by uncovering ways to filter data and write expressions to create subsets of data. Basic and chained filters will be explored, along with custom filters, to get right to the data you need. You’ll learn best practices in writing expressions, including understanding the differences between AND and OR statements, along with helpful tips for correct syntax.

Penyaringan dan Penggunaan Ekspresi

Opsi

Benar

Salah

Memahami ekspresi filter

AND, OR, dan lainnya!

Filter dasar dan berantai

Filter dan ekspresi kustom

Menggabungkan alat sort dan unique

Filtering and Using Expressions

Go further into the layers of data preparation by diving deeper into various formulas and how they can be quickly applied in Alteryx. Discover the wealth of pre-structured formulas available and ready to use in the Formula tool, along with techniques for writing efficient expressions based on data types. You’ll learn the difference between length and position-based formulas and methods to update and create new fields.

Applying Formulas in Alteryx

Making the best expression

Formulas and best practices

Existing fields and new fields

Length and position-based formulas

Contains formula and flags

Applying Formulas

Explore the processes of sampling and summarizing your data, which are essential aspects of data preparation. You’ll learn many options for sampling data, such as finding the top 10 records or obtaining the first N percentage of data, and much more with the Sample tool. You’ll then expand your knowledge of summarizing data using numerical methods like sum, average, and median, as well as string functions like grouping by specific fields hierarchically in the Summarize tool.

Sampling and Summarizing

Applying the right concepts

Grouping insights and creating output

Top 10 and average sale prices

Summary and data output

Input data and sampling top 25%

Congratulations!

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Pelajari cara menyiapkan, membersihkan, dan menganalisis data di Alteryx Designer! Baik Anda baru dalam analitik data secara umum maupun analis berpengalaman di platform lain, kursus ini akan memandu Anda untuk memahami esensi persiapan data yang andal. Anda akan mempelajari mengapa data yang bersih dan siap pakai penting untuk analitik yang optimal serta bagaimana mengenali aspek-aspek dari himpunan data Anda yang perlu dibersihkan. <br><br>
Dengan Preparation Toolset, Anda akan mempelajari cara menghapus data null, memfilter berdasarkan kriteria tertentu, menerapkan berbagai formula, menganalisis data duplikat, dan banyak fitur lainnya yang akan membawa Anda melakukan analisis tingkat menengah di platform Alteryx Designer yang serbaguna. Capai pemahaman lebih dalam tentang praktik terbaik Alteryx Designer dan tingkatkan pengetahuan Anda dengan pengalaman langsung. Sekarang saat yang tepat untuk memulai perjalanan Anda dengan Alteryx!

Mulailah perjalanan transformatif Anda dalam dunia analitik data dengan kursus komprehensif kami tentang persiapan data di Alteryx. Melalui konten yang menarik dan latihan praktis, Anda akan memahami pentingnya mempersiapkan dan membersihkan data untuk analisis, sehingga Anda dapat mengekstrak informasi yang lebih akurat dan bermakna dari dataset Anda.

<h2>Dasar-dasar Persiapan Data</h2> 

Pelajari dasar-dasar persiapan data dengan memahami pentingnya data yang bersih dan belajar mengidentifikasi serta memperbaiki masalah kualitas data yang umum. Bagian ini membahas teknik untuk mengelola nilai yang hilang, menghilangkan data yang berulang, dan memahami jenis data, yang membentuk dasar yang kokoh untuk tugas-tugas persiapan data yang lebih lanjut.<br><br>

<h2>Meningkatkan Data dengan Filter dan Rumus</h2> 

Tingkatkan keterampilan Anda dengan menguasai teknik penyaringan dan seni penulisan ekspresi di Alteryx. Anda akan menjelajahi berbagai jenis filter, mulai dari yang dasar hingga yang disesuaikan, dan belajar cara membuat ekspresi yang dapat menyempurnakan data Anda untuk analisis. Selain itu, kursus ini juga membahas penerapan rumus, mengajarkan Anda untuk menggunakan rumus yang sudah terstruktur dan menulis ekspresi yang efisien sesuai dengan jenis data tertentu, sehingga memperluas kemampuan Anda dalam manipulasi data.<br><br>

<h2> Teknik Pengambilan Sampel dan Ringkasan Data</h2> 

Kursus ini diakhiri dengan strategi pengambilan sampel dan penyajian data, keterampilan yang esensial bagi setiap analis data. Anda akan mempelajari berbagai metode pengambilan sampel untuk mengekstrak subset data yang bermakna dan menggunakan fungsi numerik dan string untuk merangkum serta menganalisis data dari dataset Anda. <br><br>

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan memahami pentingnya data yang bersih untuk analisis, mendapatkan pengalaman praktis dengan Alteryx Designer, dan menguasai keterampilan untuk analisis tingkat menengah, yang akan menjadi landasan yang kokoh untuk perjalanan analisis data Anda.

Introduction to Alteryx

Pelajari persiapan, pembersihan, dan analisis data dengan Alteryx Designer. Cocok untuk pemula dan ahli.

Persiapan Data di Alteryx

Menguasai persiapan, pembersihan, dan analisis data master di Alteryx Designer, baik Anda seorang analis pemula maupun berpengalaman.

Dasar-Dasar Alteryx

Pernyataan AND berarti KEDUA kriteria terpenuhi.

Ekspresi kustom untuk field yang sama harus mencantumkan nama field sebelum setiap kriteria, seperti [Date] > 2010 AND [Date] < 2024.

Tipe data tidak berpengaruh dalam penulisan ekspresi.

Saat menulis ekspresi untuk nilai string, tanda kutip tidak diperlukan.

Pernyataan OR berarti KEDUA kriteria terpenuhi.

Saat menulis ekspresi untuk field string, jika kriteria terlihat seperti angka, jangan gunakan tanda kutip.

Memahami ekspresi filter

Persiapan Data di Alteryx

Latihan interaktif praktis