Vì sao dữ liệu sạch lại quan trọng?

Giờ bạn đã biết nhiều lý do để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, hãy chọn tất cả đáp án đúng về lý do dữ liệu sạch quan trọng trong phân tích:

Bài tập này là một phần của khóa học

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

1129 reviews

Mở rộng kỹ năng chuẩn bị dữ liệu trong Alteryx bằng cách tìm hiểu các cách lọc dữ liệu và viết biểu thức để tạo các tập con dữ liệu. Bạn sẽ khám phá lọc cơ bản và lọc xâu chuỗi, cùng với lọc tùy chỉnh, để đi thẳng vào đúng phần dữ liệu bạn cần. Bạn sẽ học các thực tiễn tốt nhất khi viết biểu thức, bao gồm hiểu sự khác nhau giữa các mệnh đề AND và OR, cùng những mẹo hữu ích để viết cú pháp chính xác.

Exercise 1: Lọc dữ liệu và dùng biểu thức Exercise 2: Hiểu về biểu thức lọc Exercise 3: AND, OR và nhiều hơn nữa!Exercise 4: Bộ lọc cơ bản và bộ lọc xâu chuỗi Exercise 5: Bộ lọc tùy chỉnh và biểu thức Exercise 6: Kết hợp công cụ sort và unique

Đi sâu hơn vào các lớp chuẩn bị dữ liệu bằng cách khám phá nhiều loại công thức và cách áp dụng nhanh chóng trong Alteryx. Khám phá kho công thức dựng sẵn, sẵn sàng sử dụng trong công cụ Formula, cùng các kỹ thuật viết biểu thức hiệu quả dựa trên kiểu dữ liệu. Bạn sẽ học sự khác biệt giữa các công thức dựa trên độ dài và vị trí, cũng như các phương pháp cập nhật và tạo trường mới.

Exercise 1: Áp dụng công thức trong Alteryx Exercise 2: Tạo biểu thức hiệu quả nhất Exercise 3: Công thức và thực hành tốt Exercise 4: Trường hiện có và trường mới Exercise 5: Công thức theo độ dài và theo vị trí Exercise 6: Công thức Contains và cờ đánh dấu

Khám phá các quy trình lấy mẫu và tổng hợp dữ liệu — những khía cạnh thiết yếu của chuẩn bị dữ liệu. Bạn sẽ học nhiều tùy chọn lấy mẫu dữ liệu, như tìm 10 bản ghi đứng đầu hoặc lấy N phần trăm đầu tiên của dữ liệu, và nhiều hơn nữa với công cụ Sample. Sau đó, bạn sẽ mở rộng hiểu biết về tổng hợp dữ liệu bằng các phương pháp số học như tổng, trung bình và trung vị, cũng như các hàm chuỗi như nhóm theo các trường cụ thể theo thứ bậc trong công cụ Summarize.

Exercise 1: Lấy mẫu và Tóm tắt dữ liệu Exercise 2: Áp dụng đúng khái niệm Exercise 3: Nhóm hóa insight và tạo đầu ra Exercise 4: Top 10 và giá bán trung bình Exercise 5: Tổng hợp và xuất dữ liệu Exercise 6: Nhập dữ liệu và lấy mẫu top 25%Exercise 7: Chúc mừng bạn!