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.

Filtrare e usare espressioni

Opzioni

Corrette

Errate

Capire le espressioni di filtro

AND, OR e altro!

Filtri di base e in catena

Filtri personalizzati ed espressioni

Combinare gli strumenti Sort e 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

Scopri come preparare, pulire e analizzare i dati in Alteryx Designer! Che tu sia alle prime armi con l’analisi dei dati o un analista esperto su altre piattaforme, questo corso ti guiderà a comprendere a fondo gli elementi essenziali di una solida preparazione dei dati. Imparerai perché disporre di dati puliti e preparati è fondamentale per un’analisi ottimale e come riconoscere gli aspetti dei tuoi insiemi di dati che richiedono pulizia. <br><br>
Usando il set di strumenti Preparation, esplorerai la rimozione dei valori null, il filtraggio in base a criteri specifici, l’applicazione di varie formule, l’analisi dei duplicati e molte altre funzionalità che ti permetteranno di passare ad analisi di livello intermedio sulla versatile piattaforma Alteryx Designer. Acquisisci una conoscenza approfondita delle buone pratiche di Alteryx Designer e porta le tue competenze al livello successivo con esercitazioni pratiche. È il momento giusto per iniziare il tuo percorso con Alteryx!

Fai un viaggio che ti cambierà la vita nel mondo dell'analisi dei dati con il nostro corso completo sulla preparazione dei dati in Alteryx. Grazie a contenuti coinvolgenti ed esercizi pratici, capirai quanto sia importante preparare e pulire i dati prima di analizzarli, così potrai ricavare informazioni più precise e approfondite dai tuoi set di dati.

<h2>Nozioni di base sulla preparazione dei dati</h2> 

Scopri le basi della preparazione dei dati capendo l'importanza di avere dati puliti e imparando a riconoscere e risolvere i problemi più comuni legati alla qualità dei dati. Questa sezione spiega come gestire i valori mancanti, togliere i dati che si ripetono e capire i tipi di dati, creando una base solida per fare cose più avanzate nella preparazione dei dati.<br><br>

<h2>Migliorare i dati con filtri e formule</h2> 

Migliora le tue competenze imparando le tecniche di filtraggio e l'arte di scrivere espressioni in Alteryx. Esplorerai una serie di filtri, da quelli di base a quelli personalizzati, e imparerai a creare espressioni che perfezionano i tuoi dati per l'analisi. In più, il corso ti spiega come usare le formule, insegnandoti a usare quelle già pronte e a scrivere espressioni efficaci per tipi di dati specifici, così potrai migliorare le tue abilità nel gestire i dati.<br><br>

<h2> Tecniche di campionamento e sintesi dei dati</h2> 

Il corso si conclude con le strategie per campionare e riassumere i dati, abilità fondamentali per qualsiasi analista di dati. Imparerai vari metodi di campionamento per estrarre sottoinsiemi significativi di dati e userai funzioni numeriche e stringhe per riassumere e ricavare informazioni dai tuoi set di dati. <br><br>

Finito questo corso, capirai quanto siano importanti i dati puliti per l'analisi, avrai fatto pratica con Alteryx Designer e imparerai le basi per l'analisi intermedia, creando una solida base per il tuo percorso nell'analisi dei dati.

Introduction to Alteryx

Impara a preparare, pulire e analizzare dati con Alteryx Designer. Perfetto per principianti ed esperti.

Preparazione dei dati in Alteryx

Impara a preparare, pulire e analizzare i dati in Alteryx Designer, sia che tu sia un analista alle prime armi o con tanta esperienza.

Fondamenti di Alteryx

Un’istruzione AND significa che ENTRAMBI i criteri sono soddisfatti.

Le espressioni personalizzate per lo stesso campo devono riportare il nome del campo prima di ogni criterio, ad esempio [Date] > 2010 AND [Date] < 2024.

I tipi di dato non contano quando si scrivono le espressioni.

Quando scrivi espressioni per valori stringa, non servono le virgolette.

Un’istruzione OR significa che ENTRAMBI i criteri sono soddisfatti.

Quando scrivi espressioni per campi stringa, se il criterio sembra un numero, non usare le virgolette.

Capire le espressioni di filtro

Preparazione dei dati in Alteryx

Esercizio pratico interattivo