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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Alteryx und die Designer-Umgebung
- Überblick über die Alteryx-Designer-Oberfläche und das Workflow-Canvas
- Konfiguration von Workflows, Werkzeugpaletten und Workflow-Eigenschaften
- Bewährte Methoden für das Speichern, Dokumentieren und Teilen von Workflows
Grundlegende Werkzeuge zur Datenvorbereitung
- Werkzeuge für Eingabedaten (Input Data) und Ausgabedaten (Output Data): Anbindung von CSV, Excel und Datenbanken
- Select, Filter, Sort und Browse für die schnelle Datenprüfung und Bereinigung
- Praktische Übungen: Bereinigung eines Beispieldatensatzes
Grundlegende Datentransformation
- Formel-Tool für berechnete Felder und bedingte Logik
- Bereinigung von Daten: Behandlung von Nullwerten, Trimmen und Standardisierung von Werten
- Text to Columns und Aufbereitung getrennter Felder (Parsing)
Einfache Datenkombination
- Join und Union zum Kombinieren von Datensätzen
- Summarize für Aggregation und Aufsummierung (Roll-ups)
- Praxis: Erstellung eines E2E-ETL-Workflows
Fortgeschrittenes Blending und Parsing (Mittelstufe)
- Effektive Kombination mehrerer Datenquellen und Dateiformate
- Aufbereitung halbstrukturierter Daten: Grundlagen von XML und JSON
- Techniken zur Validierung und Normalisierung von kombinierten Daten
Grundlegende Analysewerkzeuge und Reporting
- Find Replace, Cross Tab und Transpose zur Umstrukturierung von Daten
- Erstellung einfacher Berichte und Export der Ergebnisse
- Studienfall: Erstellen eines zusammengefassten operativen Berichts
Einführung in Makros und Wiederverwendbarkeit
- Arten von Makros: Standard-Makros und Anwendungsfälle
- Erstellen, Testen und Verpacken eines wiederverwendbaren Makros
- Einsatz von Makros in Workflows zur Vereinfachung von Prozessen
Bewährte Methoden zur Workflow-Automatisierung
- Strukturierung von Workflows mit Containern und Annotationen
- Überlegungen zu Fehlerbehandlung, Protokollierung und Planung
- Praktische Übung: Automatisierung einer wiederkehrenden Datenvorbereitungsaufgabe
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender Datenkonzepte und Tabellenkalkulationen
- Kenntnis der Dateiformate CSV/Excel
- Grundlegen im analytischen Denken und Problemlösen
Zielgruppe
- Datenanalysten und Business Analysten
- ETL-Praktiker und operative Mitarbeiter
- Nutzer, die für die Automatisierung routinemäßiger Data-Aufgaben zuständig sind
