データをクリーニングして準備する理由をいくつも学びました。分析においてデータのクリーニングが重要である理由として、正しいものをすべて選んでください。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
データ準備の手法を学んで、Alteryx の知識を一気に高めましょう。クリーンで整ったデータが最適な分析に重要である理由や、主要なデータ型の使い方を学びます。また、「汚れたデータ」を見分ける方法や、欠損値の扱い・不要データの削除などのクレンジング手法も身につけます。
現在の演習
Alteryx でのデータ準備スキルを広げ、データをフィルタリングする方法や、データの部分集合を作る式の書き方を学びます。基本フィルターや連結（チェーン）フィルターに加えて、カスタムフィルターも取り上げ、必要なデータに素早くたどり着く練習をします。AND と OR の違いを含む、式作成のベストプラクティスや、正しい構文で書くためのヒントも学びます。
データ準備をさらに深め、Alteryx で素早く適用できる多様な数式について学びます。Formula ツールに用意された豊富な事前定義の数式や、データ型に基づいて効率的に式を書くテクニックを探ります。長さベースの式と位置ベースの式の違い、フィールドの更新や新規作成の方法も理解します。
データ準備に欠かせない、サンプリングと要約のプロセスを学びます。Sample ツールを使って、トップ 10 件の抽出や先頭 N% の取得など、さまざまなサンプリング方法を習得します。さらに Summarize ツールで、合計・平均・中央値といった数値的な要約に加え、特定のフィールドで階層的にグループ化するなど、文字列関数を用いた要約についても理解を深めます。
