Base de Connaissance

Comment faire pour entrer plusieurs feuilles à partir de plusieurs fichiers Excel Dans cet article, nous allons jeter un oeil à la façon de tirer parti d'une macro batch à lire dans plusieurs feuilles à partir de plusieurs fichiers Excel en utilisant la version 10,0 designer. Les deux fichiers Excel que je vais utiliser dans l'exemple sont appelés fruits et légumes avec des feuilles nommées pommes, oranges, brocoli et épinards, respectivement. La première étape sera de lire dans la liste des noms de feuilles d'un des fichiers Excel à l'aide d'un outil d'entrée. Cette fonctionnalité est nouvelle à 10,0 et est un excellent ajout lorsqu'il est utilisé en conjonction avec l'outil d'entrée dynamique. Nous pouvons ensuite connecter notre outil d'entrée de l'étape précédente à un outil d'entrée dynamique. Dans notre configuration, utilisez le même fichier Excel que notre modèle de source de données d'entrée. Nous pouvons employer le champ de noms de feuille de notre outil d'entrée comme notre liste de sources de données et notre action va être de changer le nom de fichier/table. Maintenant, nous sommes prêts à ajouter nos outils d'interface à la toile. Apportez un outil de paramètres de contrôle, 2 outils d'action et une sortie macro. Connectez le paramètre de contrôle aux 2 outils d'action, puis connectez-vous à l'entrée et à l'entrée dynamique. La sortie de la macro sera connectée à la sortie de l'entrée dynamique. Dans notre configuration d'outil d'action notre type d'action sera la valeur de mise à jour. Nous voulons mettre à jour la valeur du fichier-qui est transmis à l'entrée et l'entrée dynamique. Nous allons, cependant, seulement besoin de mettre à jour la partie de la chaîne sans le nom de la feuille, c'est pourquoi nous allons également sélectionner remplacer une chaîne spécifique: cela va nous permettre de batch notre processus avec plusieurs fichiers. Enfin, si nos fichiers Excel ont des schémas différents, dans le concepteur d'interface, nous pouvons définir la macro à configurer automatiquement par le nom ou la position de sorte que notre workflow n'a pas d'erreur. Remarque: les feuilles dans le même fichier devront être le même schéma. Nous sommes maintenant prêts à enregistrer la macro et à la mettre à profit! Maintenant, sur une nouvelle toile, nous pouvons placer un outil de répertoire (si tous vos fichiers Excel sont dans un répertoire), ou, nous pouvons utiliser une entrée de texte pour entrer manuellement chaque emplacement de chemin de fichier individuel. Après l'outil d'entrée de répertoire ou de texte, insérez votre macro (clic droit sur le canevas-> insérer-macro), puis choisissez le chemin d'accès complet de votre question dans la configuration de la macro. Ajoutez une navigation, cliquez sur Exécuter et regardez les résultats! Nous sommes maintenant en mesure de lire dans plusieurs feuilles Excel à partir de plusieurs fichiers Excel! Le package de workflow ci-joint inclut un workflow, une macro batch et des fichiers Excel créés dans Alteryx v. 10.0 Tony Moses Représentant du service à la clientèle 10,0

Cet article fait partie de la série Maîtrise des outils, une compilation de contributions à la Base de connaissances visant à présenter divers exemples d'utilisation des outils Designer. Ici, nous allons nous intéresser aux différentes utilisations de l'outil Tableau croisé dynamique dans le cadre de notre apprentissage de la maîtrise d'Alteryx Designer  :   Il vous arrive parfois de regarder la pile fumante de données devant vous en vous demandant comment vous allez bien pouvoir parvenir à la transformer au format désiré. Chaque option semble demander beaucoup de travail manuel et comme vous êtes paresseux/se – hum, disons plutôt, un(e) professionnel(le) de la fusion de données – vous n'allez pas supporter ça.   Dans de telles situations, il est possible que vous souhaitiez faire bouger les choses. Pour cela, il n'existe pas de meilleur outil que Tableau croisé dynamique, un outil puissant qui vous permet de remodeler vos données n'importe comment, afin d'aborder le problème sous un angle nouveau. Dans cet article, je vais vous présenter plusieurs cas d'usage afin que vous voyiez comment exploiter au mieux ce fantastique outil.   Cas d'usage 1  : L'extraction de données dynamiques facilitée par l'attribution de groupes   Les données  ?   Vous recevez une liste qui ressemble au champ (Field_1) ci-dessous. Le PMID fait référence à un numéro d’identification (ID) d'un article de journal médical figurant dans une base de données. Chaque FAU est un autre auteur de l'article. Il peut y avoir un certain nombre d’auteurs pour un article.         L'objectif  ? Une table contenant des numéros d'identification (ID) dans le premier champ et des colonnes correspondantes pour les auteurs.       Comment  ? Préparez les données en filtrant et en séparant l'identifiant. La troisième colonne ci-dessus, « Field_12 », indique les données exploitables. Utilisez une Formule à plusieurs lignes pour identifier la colonne d'ID et les colonnes d'auteurs de manière unique. Dans ce cas, chaque numéro d'identification (ID) est représenté par ‘0’ et les auteurs sont comptés de zéro jusqu'à ce qu'ils correspondent à un autre ID. Voir la colonne "Headers" (en-têtes). Utilisez une autre formule à plusieurs lignes pour associer chaque groupe d'en-têtes à un autre. Il s'agit, en fait, d'un ID d'enregistrement : il identifie un article unique dans la base de données. Voir la colonne « Groupes » ci-dessus. Tableau croisé dynamique  ! En utilisant ces colonnes d'identification, vous pouvez déplacer vos données de sorte que chacun des en-têtes crée une colonne et que chacun des groupes crée une ligne. Voir la fenêtre de configuration sur la première image ci-dessus.   Cas d'usage 2  : Réalisation des calculs dynamiques pour n'importe quel nombre de champs   Les données  ? Une poignée de champs numériques, illustrés ci-dessous. Ils sont regroupés selon un champ de catégorie et vous avez ajouté un champ d’identification unique (RecordID).           L'objectif  ? Des moyennes mobiles pour chaque colonne, dans leur catégorie respective.       Comment ? Au lieu d'écrire une formule à plusieurs lignes pour chaque colonne, transposez l'ensemble dans une seule colonne et cochez les champs clés « RecordID » et « HP Categor ». Voir la fenêtre de configuration dans la première image. Il en résulte la sortie ci-dessous. Même si le résultat semble encore plus difficile à exploiter, il vous permet de calculer une moyenne mobile en un seul coup. Utilisez un outil Formule à plusieurs lignes pour calculer une moyenne. Vous pouvez éviter en toute simplicité de sélectionner les valeurs erronées en utilisant l'option Regrouper par : il vous suffit de cocher « HP Category » et « Name »  Assurez-vous de définir Valeurs de lignes inexistantes  sur la ligne valide la plus proche. Restructurez les données en utilisant Tableau dynamique croisé ! (Regrouper par « RecordID », sélectionnez le champ « Name » pour les en-têtes et le champ « r3 » pour les valeurs.)   Cas d'usage 3  : Simplifier une logique compliquée avec les méthodologies de Tableau croisé dynamique   Les données  ? Vous disposez d'une liste de toutes les combinaisons possibles de cinq éléments. Pour chaque combinaison, un nombre de lignes correspondant au nombre d'éléments répertorie le poids et la valeur de chaque élément, par exemple  : la combinaison 123 sera représentée trois fois, avec les informations d'item1, item2 et item3.         L'objectif  ? Vous souhaitez optimiser votre sélection d'éléments de façon à ce qu'ils remplissent certains critères, tels que le poids minimal et la valeur maximale.          Comment  ? Utilisez un outil Formule  afin d'ajouter une colonne pour « Weight », comme illustré sur la première image. Utilisez Tableau croisé dynamique avec la méthodologie « Somme » pour trouver le poids combiné de tous les éléments de chaque combinaison. L'en-tête « Weight » regroupera toutes les valeurs « kg » et le regroupement par « Combinations »créera une ligne pour chaque combinaison. Répétez cette opération pour « Value » ($).  Astuce de pro  : Changer le nom des champs   L'outil Tableau croisé dynamique présente l'inconvénient suivant : il ne gère pas bien les caractères spéciaux dans les en-têtes de champ, y compris les espaces. Cela signifie que si vous avez un en-tête de champ « a a », le résultat sera « a_a ». Je sais que cela peut être gênant, mais, au moment de développer le mécanisme Alteryx, nous avons donné la priorité à la vitesse et à l'efficacité plutôt qu'à l'apparence des en-têtes de champ. Cependant, ne vous inquiétez pas : il existe une solution parfaitement applicable pour résoudre ce problème ( plusieurs, même  ! ) qui implique d'utiliser un outil fantastique appelé Attribution dynamique d'un nouveau nom. Voici comment je l'utilise généralement  :     Pour les workflows illustrés dans ces cas d'usage, consultez le package Alteryx complémentaire. Notez qu'il est possible que vous receviez une erreur lors de l'extraction du contenu, mais cela n'affectera pas l'exécution du workflow.   Maintenant, vous devriez avoir une compétence de niveau expert avec l'outil Tableau croisé dynamique ! Si vous pensez à un cas d'utilisation que nous avons oublié, n'hésitez pas à utiliser la section commentaires ci-dessous !    Vous souhaitez maintenant contribuer au blog de la communauté en partageant vos expériences et en apprenant à utiliser nos nouveaux outils dans votre vie quotidienne, envoyez moi un e-mail à Stephanie.jansen@alteryx.com.   Si vous avez des questions, la communauté est là pour y répondre sur le Forum.    Restez à l'écoute de nos dernières publications en vous abonnant aux notifications par email sur la Base de Connaissance.      *Cet article a été écrit par @AlexKo sur la Communauté anglaise. 

La macro de DataSet de cache Vous pouvez télécharger la version la plus récente de la macro de DataSet de cache (v2) de la Alteryx Analytics Gallery et la lire ici. (vous pouvez également obtenir la version originale du DataSet de cache ici.) Une des grandes choses sur Alteryx est de savoir comment une fois que vous obtenez le coup de lui, vous êtes capable de manipuler des données presque aussi vite que vous pouvez penser à l'étape suivante dans votre processus. Vous finissez par passer moins de temps à jongler avec les mécanismes de mélange et d'analyse de vos données, et plus sur le problème réel de l'entreprise à portée de main. Vous obtenez dans un flux rythmique, cet état d'esprit où vous perdez la trace du monde extérieur tout en éclabousseant les accents de Regex et les faits saillants de la formule sur votre toile, et devenez un avec les données pour créer un chef-d'œuvre de travail. Mais lors de la construction d'un workflow qui traite de grandes quantités de données et/ou exécute des analyses de processeur lourde, vous pourriez trouver difficile d'entrer dans ce flux rythmique que vous êtes habitué quand vous devez attendre plusieurs minutes entre les pistes pour voir les résultats de l'ajout d'un outil ou un Groupe d'outils sur la toile. Une solution à cette limitation de votre flux est d'échantillonner toutes les données. Il y a plusieurs façons de le faire. L'un consiste à placer des outils d'échantillonnage stratégiquement tout au long de votre workflow. Une façon plus robuste et plus propre d'accomplir la même chose est de créer une constante utilisateur pour limiter le nombre d'enregistrements sur les outils d'entrée: Cliquez sur n'importe quel espace sur la toile, puis dans la fenêtre de configuration, accédez à l'onglet "workflow" Ajouter une nouvelle constante définie par l'utilisateur appelée "sample" et la définir à un nombre relativement faible, comme 1000 Dans le panneau de configuration de tous les outils d'entrée, définissez l'option "limiter l'enregistrement" à "% User. Sample%" (sans les guillemets) Développez votre workflow avec le nombre d'enregistrements d'entrée limitée, et lorsque vous êtes prêt à l'exécuter avec l'ensemble complet de données, il suffit de définir l'utilisateur constante définie "sample" pour être vide afin que les données ne sont pas plafonnés Le problème avec cette approche est que dans de nombreux cas, vous n'allez pas voir le comportement dont vous avez besoin pour construire votre workflow de manière appropriée. Mais que faire si vous pouviez "sauver votre place" et d'exécuter uniquement les nouveaux outils que vous avez ajouté à la toile, sans ré-exécuter tout le reste encore une fois? Eh bien, je vais vous montrer comment vous pouvez faire exactement cela-avec l'aide de la macro cache DataSet! Voici une démo rapide de la façon dont il fonctionne. Supposons que vous avez un workflow qui dispose de trois sources de données d'entrée qui ont chacune plus de cent millions de lignes. Vous les Nettoyez et faire un peu de traitement, et déjà cela commence à prendre plus de temps que vous souhaitez attendre avant d'ajouter l'outil suivant et de jouer avec la configuration. À ce stade, vous décidez d'arrêter de déconner et de couper à la poursuite avec la macro de DataSet de cache. Pour ce faire, vous devez d'abord placer les outils que vous avez terminé la configuration dans un conteneur d'outils. Vous ajoutez ensuite une macro de DataSet de cache au dernier outil du flux: Si vous n'êtes pas familier avec l'outil conteneur outil, vous pouvez le trouver dans la catégorie outil de documentation. Pour l'utiliser, il suffit de le placer sur la toile, puis de faire glisser une sélection d'outils en elle. Ensuite, vous devez configurer la macro de DataSet de cache, qui heureusement est très simple. Vous voudrez lui donner un nom unique et descriptif (si vous avez plusieurs macros de DataSet de cache sur votre toile, soyez sûr de leur donner chacun des noms différents!), et vous voudrez laisser le mode d'exécution réglé à «écrivent». Maintenant, lorsque vous exécutez le workflow, le Datastream étant alimenté dans la macro de DataSet de cache (dans ce cas, la sortie du deuxième outil de transposition) sera enregistrée en tant que fichier temporaire. (plus spécifiquement, il sera enregistré en tant que fichier de données Alteryx dans le même dossier que la macro de DataSet de cache lui-même.) Installation terminée! Nous allons accélérer notre workflow! Maintenant que nous avons la configuration du workflow pour utiliser la macro de DataSet de cache, nous allons le mettre à l'utilisation. Après avoir exécuté le workflow une fois avec la macro de DataSet de cache en mode "Write", vous pouvez l'activer en mode "Read" afin qu'il référence le fichier temporaire au lieu du flux d'entrée. Lorsque vous faites cela, vous verrez un indicateur d'erreur sur la macro de DataSet de cache vous indiquant qu'il est en "mode lecture". Ce n'est pas une erreur réelle, mais est destiné à être un indicateur visuel commode de sorte que lorsque vous commencez à construire un grand flux de travail avec de nombreuses macros de DataSet de cache, vous pouvez dire instantanément ceux qui sont mis à "Read" mode. Cela est important car cela signifie que l'entrée Datastream est ignorée, et si vous effectuez des modifications à un outil en amont, ces modifications ne passeront pas par la macro de DataSet de cache alors qu'elle est en mode «Read» puisqu'elle est lue à partir du DataSet temporaire enregistré au. Maintenant, lorsque vous exécutez le workflow à nouveau, au lieu de prendre quelques minutes, il finira de fonctionner presque instantanément! Vous pouvez maintenant continuer à créer votre workflow à partir de la macro de DataSet de cache. Lorsque vous avez votre configuration de workflow à votre goût, vous pouvez faire un clic droit sur les macros de jeu de données de cache et "supprimer et se connecter" pour se débarrasser d'eux sans perturber le flux des données, ou vous pouvez simplement placer la macro en "Bypass" mode, qui permettra le flux de données THRO ugh il intact comme si elle n'était même pas là. Retour dans le flux Une fois que vous commencez à utiliser la macro de jeu de données de cache, vous obtiendrez le coup de lui rapidement, et vous retrouverez de nouveau dans cette cannelure douce que vous êtes habituée, même lors de l'élaboration de certains lourds traitement intensive des ressources dans votre workflow. Espérons que vous trouverez la macro de jeu de données de cache pour être un ajout utile à votre boîte à outils qui vous permet d'obtenir plus de Alteryx. Si vous avez des questions, des commentaires, ou des commentaires, s'il vous plaît le partager dans la section commentaires ci-dessous, je l'apprécierais vraiment et je suis heureux de vous aider avec tous les problèmes que vous pourriez rencontrer. Une note rapide avant de se séparer: comme indiqué, cette macro écrit des datasets temporaires dans le dossier contenant la macro de DataSet de cache. Il se peut que vous souhaitiez supprimer occasionnellement les datasets dans ce dossier s'ils prennent beaucoup d'espace. À un certain point, j'ai l'intention de mettre à jour la macro pour inclure la logique pour le nettoyage de ces jeux de données temporaires, mais ce sera pour une autre fois. Quand je fais, je vais être sûr de lien vers la mise à jour ici. En attendant, c'est laissé à l'utilisateur. Après Pour conclure, je voulais montrer un exemple de ce qu'un workflow pourrait ressembler qui a été développé une section à la fois avec la macro de DataSet de cache. Dans la capture d'écran de workflow ci-dessous, j'ai eu trois grands ensembles de données que j'avais besoin de transformer et de normaliser avant de développer un modèle avec l'ensemble d'outils prédictifs Alteryx. C'était en fait ce problème très qui a été l'inspiration pour la macro de DataSet de cache. Sur le côté gauche se trouve le workflow final avec tous les conteneurs d'outils activés et les datasets de cache en mode "Write" (encerclé en rouge pour les rendre plus visibles), et sur la droite est le même Workflow avec les conteneurs désactivés et les macros de mise en cache mis en mode "Read". Shoutout à collègues ingénieur de contenu Neil Ryan, qui a également développé une macro de mise en cache avec la même fonctionnalité indépendamment, avant que je fasse. Je ne me sens pas juste en prenant le plein crédit pour cette solution à un problème commun que nous avons tous rencontré, quand Neil m'a battu au Punch. En dépit de la création fondamentalement la même chose, pour quelque raison que sa macro n'a pas eu autant de visibilité au sein de notre groupe, et en conséquence, je suis celui qui écrit ce billet de blog. C'est une véritable situation de Leibniz-Newton. Donc, si cela est bien reçu, je suis heureux de partager la gloire avec Neil. Mais si vous ne l'aimez pas, s'il vous plaît diriger votre colère et la déception envers Neil, puisque quand vous y pensez, c'était son idée d'abord. À: -10/12/2015: Une mise à jour mineure de la macro a été téléchargée afin qu'elle puisse être présente dans les workflows téléchargés dans la galerie en 10,0. Lorsqu'une macro est dotée d'un outil d'entrée et d'un outil de sortie qui pointe vers le même fichier, elle l'interprète comme un problème et indique que la validation a échoué. Cela se produit dans cette macro, puisque nous sommes à la fois la lecture et l'écriture à partir du fichier mis en cache temporaire, même si elle ne se produit jamais en même temps. Nous obtenons autour de ceci en pointant les outils d'entrée/sortie à différents noms de fichier d'espace réservé, et puisque les outils d'action mettent à jour le chemin en utilisant le nom spécifié par l'utilisateur dans la configuration, nous sommes bons pour aller. Gardez à l'esprit cependant, que si vous êtes en téléchargeant un workflow à la galerie qui utilise cette macro, vous serez OK si elle est réglée sur "Write" ou "Bypass" mode, mais se déroulera dans les problèmes si vous l'avez réglé sur "Read" mode! -10/14/2015: Ajout d'un lien pour télécharger la macro à partir de la galerie en haut de la page. -04/11/2016: Ajout d'un lien vers la macro cache DataSet V2 en haut de la page. Le développement de workflows à forte intensité de ressources peut être un défi lorsque les modifications de test impliquent l'exécution du workflow via des itérations qui peuvent prendre plusieurs minutes ou plus avant d'être en mesure de voir les résultats. Ce message parcourt l'utilisation de la macro de DataSet de cache pour développer des workflows d'une manière plus intelligente, éviter les temps de longue durée répétés et accélérer le processus de fusion et d'analyse de plus grandes séries de données. Cache

Galerie analytique FAQ The Analytics Gallery What is an Analytic Application? Pre-packaged data and analytic integration published to the Alteryx Analytics Gallery by Data Artisans to answer specific strategic analytics questions. What is the Analytics Gallery? The Analytics Gallery is a publicly hosted web service where applications can be published, securely shared, and run in the cloud. What is a Viewer? A Viewer is a free user of the Analytics Gallery. A Viewer can run all applications published in the Public Gallery. What is a Member? A Member is a user who can run applications that are shared privately through Collections. A Membership is granted by a Data Artisan. A Member also shares the privileges of a Viewer to run all applications published in the Public Gallery. What is a Data Artisan? A Data Artisan is a user who creates analytic applications using the Alteryx Designer Desktop and then shares them publicly and/or privately in the Analytics Gallery. A Data Artisan also shares the privileges of a Member. What is required to run applications in the Public Gallery? Anyone can sign up and become a Viewer, with the ability to run all applications in the Public Gallery, for free. As soon as you confirm your email, you will have access to the Public Gallery. What is required to run an application in a private Collection? You must be a Member to run applications shared in private Collections. Memberships are granted by Data Artisans, who create and share applications. What is required to build applications? Applications are built with Alteryx Designer Desktop. Download the Designer Desktop Free Trial. What is required to publish applications in the Analytics Gallery? Applications are published from the Alteryx Designer Desktop into a private Studio. •A Studio is automatically created for license holders of the Designer Desktop. •Trial users of the Designer Desktop can set up a Studio with a 30-Day Studio Free Trial A user with the Designer Desktop and a private Studio is known as a Data Artisan. How do I run an application? 1. Click on the title of an application to view application details and click the Run button; or simply click the icon. 2. Configure the application to suit your needs. Depending upon the application, you might be prompted to enter an address for geocoding, to input a customer file for demographic analysis, or to select data from a range of choices that apply to your business. 3. Click the Run button at the bottom of the application. What are the results of running an application? Applications can be authored to create a variety of different reports and data outputs. When the application processing finishes, the results will appear in the same window as the questions you answered before running the application. Reports can be previewed after an application has completed by clicking on the Preview link. Additionally, results for applications that have been run can be found in the application detail view, and the "App Results" tab on the left of the screen. What kinds of reports can an application create? Depending upon how the application was built, it may produce Word, Excel, HTML, and/ or PDF files, containing a variety of text, tables, charts and maps. What kinds of tabular and spatial data output can an application create? Depending upon how the application was built, it may produce CSV, MDB/ ACCDB, DBF, FlatFile, MID/ MIF, SHP, TAB, YXDB, and/or KML files. I ran an application but I closed the window before it finished running. How can I view the results? Application results are stored with your account and can be accessed at any time. As long as you are signed in, the results of any applications that have finished running can be found in two places: •Under the application details page for an application. •Under "App Results" (visible on the left side of the screen when you are signed in). How can I view more details about an application? Click on the name of an application to view details, such as the upload date, description, author, studio, copyright, and number of times run. The application details page also includes buttons enabling you to Run, Share, and (if enabled) Download the application. What browsers are supported by the Analytics Gallery? We always test and support the latest versions of the most popular web browsers. For more detail about specific browser versions see ‘System Requirements’ of the [#$dp3]Technical Specifications page. How can I find the applications I need? Each section of the Analytics Gallery features a context-sensitive Search field you can use to find applications. •Searching in the Public Gallery returns applications in the Public Gallery. •Searching in the Studio tab returns applications in your Studio. •Searching in a Collection returns applications in the Collection. •Additionally, a Collection created by you will offer a second search window, which allows you to find applications in your Studio and add them to your Collection. Publishing and Sharing Applications What is a Studio? A Studio contains all of the applications published by the Data Artisans within an organization. Who has access to the applications published in a Studio? All of the Data Artisans within an organization, and only those Data Artisans, can view and run any applications in their Studio. How can I rename my Studio? 1.Click on your User Name to go to your Settings. 2.Select the Studio Tab. 3.Enter a new name in the Studio Name field. 4.Click the save button. How can an application be shared? 1.When an application is published in a Studio, all Data Artisans belonging to that Studio can access it. 2.An application in a Studio can also be shared to the Public Gallery, where anyone can access it. 3.An application in a Studio can also be shared in a Collection. Any users added to the Collection can access it. As a Data Artisan, how can I share an application privately with someone? 1.Publish an application from the Designer Desktop to your private Studio. 2.Add the application to a Collection. 3.Add the User to the Collection. In order to run the application, the user must be a Member. As a Data Artisan, how do I grant a Membership to someone? 1.Click on your User Name to go to your Settings. 2.Select the Studio Tab. 3.In the Members section, enter an Email address or User Name. As a Data Artisan, how can I tell how many Memberships I have to distribute? 1.Click on your User Name to go to your Settings. 2.Select the Studio Tab. 3.Find "Memberships available to distribute" in the Members section. How can I purchase additional Memberships? Please contact Sales@Alteryx.com. What applications can be added to a Collection? Only applications published in the Data Artisan's Studio may be added to a Collection. Applications in the Data Artisan's Studio may also (at their discretion) be shared in the Public Gallery. However, applications in the Public Gallery that were published from other Studios cannot be added to a Collection. Can an application be added to more than one Collection? Yes. As a Data Artisan, do I also need a Membership? No, Data Artisans are also Members. I am a Data Artisan or Member. I want to run an application shared with me from a different organization. Do I need a Membership from that organization? No. A single Analytics Gallery Membership entitles you to run private applications shared from any Collection. As a Data Artisan, how can I add another Data Artisan to my Studio? Please contact [#$dp4]support@alteryx.com for assistance. My organization has more than one Data Artisan. Who controls the distribution of Memberships? At present, all Data Artisans have equal access to Membership distribution under Studio Settings. What types of users can be added to a Collection? Data Artisans, Members, and Viewers can all be added to a Collection. You can even enter the email address of someone who has not yet visited the Analytics Gallery. Can a Viewer who is added to a Collection run the applications in the Collection? Only those applications in the Collection that have also been shared in the Public Gallery by the Data Artisan can be run by the Viewer. What types of users can run private applications in a Collection? If an application in a Collection has not been shared in the Public Gallery, Viewers (who have been invited to join the Collection) can view the application, but cannot run it. Only Data Artisans and Members can run the application. How can I find users to add to a Collection? Select the Collection and use the Search Users field on the right. Any registered users of the Analytics Gallery that match your search terms will be returned. Additionally, you can add someone who has not registered with the Alteryx Analytics Gallery by entering a valid email address. An invitation will be sent. Is there a limit to the number of applications or users I can add to a Collection? No. When I add a new application to a Collection, are the users in that Collection notified? Yes. Can I allow users within my Collection to share it with others? Each Collection includes a checkbox on the upper right that states "Other users may share this collection." When this box is checked, anyone in the Collection will have the ability to add other users to the Collection. The Data Artisan who created the Collection will see the names of any additional users who are added to the Collection, and can remove them. I published an application and shared it in a Collection (or in the Public Gallery). Since then, I have made changes to the application in the Designer Desktop. Can I update it? First, select the original version and delete it. Next, re-publish the application and add it to your Collection (or to the Public Gallery) How can I share an application in the Public Gallery? Click on the name of an application to view the application details page. Click the Sharing button and choose "Place in Public Gallery." How can I remove an application from the Public Gallery? Click on the name of an application to view the application details page. Click the Sharing button and choose "Remove from Public Gallery." How can I share an application through email or social media? (Public Gallery applications only) Click on the name of an application to view the application details page. Click the Sharing button to share via email, Twitter, Facebook, and Google+. Publishing Restrictions What is "private data?" A license of the Alteryx Designer Desktop may include a variety of private data sets, including demographic data, psychographic data, business list and consumer list. Can I publish applications using private data? Yes, applications using private data can be published in your private Studio, and can be shared in Collections. They cannot be shared in the Public Gallery. What data is allowed in the Public Gallery? Please see Alteryx Analytics Gallery Data Inventory What capabilities in the Designer Desktop cannot be used in the Analytics Gallery? The following tools are prohibited in applications published in the Analytics Gallery. •Run Command tool •Run Command event •R tool (Macros included in the Designer Desktop that use the R tool are permitted.) •Email tool •Send Email event •Download tool I built an application that uses a prohibited tool in a safe manner. How can I apply for an exemption? 1.Email curator@alteryx.com and explain how and why each prohibited tool is used, along with the general purpose of the application. 2.Publish the application in your Private Studio and check the box "Others may download this application." 3.Add the application to a Collection and share it with curator@alteryx.com. Your application will be reviewed and an exemption may be made to allow it to be run. What tool configurations or question types cannot be used in the Analytics Gallery?•Input and output files referenced by Tools must be in the same directory as the application. •The application Question type "Folder Browse" cannot be used in applications published to the web. •In the application Question type "File Browse," the "Save As Dialog" configuration cannot be checked. •Application results (under analytic application properties) cannot include Browse tools. Are there limits to the file size of applications and/or data published in the Analytics Gallery? Yes, applications and data are limited to 100MB. What are my options if I want to publish an application and data that exeed 100MB? Please use the Cloud Connector tools within the Designer Desktop to host your data on the cloud. Are chained applications supported in the Analytics Gallery? At present, chained applications are not supported. General Assistance I forgot my password. How can I reset it? Click Sign In and click the Forgot Password link. Enter the email address associated with your account and a new password will be emailed to you. Can I download an application? Yes, many applications can be downloaded. View application details and click the Download button. Use the Alteryx Designer Desktop to open the *.YXZP files that are downloaded. Go to Designer Desktop Free Trial to get started if you're not already an Alteryx customer. I need help with my account. Who should I contact? Please log a case at [#$dp5]www.alteryx.com/community. /> I found a bug on the Analytics Gallery or in an application. Who should I contact? Please log a case at [#$dp6]www.alteryx.com/community. /> How can I purchase additional Memberships, Data Artisan accounts, or extend my subscription? Please contact Sales@alteryx.com. How can I recommend a feature for the Analytics Gallery? Please send your feedback to GalleryFeedback@alteryx.com. Where can I connect with other Alteryx users to ask questions and learn about best practices? [#$dp7]www.alteryx.com/community /> Who is the better captain, Kirk or Picard? Malcolm Reynolds Apps

Sortie pour séparer les fichiers Excel Si vous avez un fichier que vous souhaitez produire pour séparer les fichiers Excel, vous pouvez d'abord créer le chemin d'accès de fichier désiré avec l'outil de formule, puis utiliser l'outil de sortie pour modifier le chemin entier. Cet exemple illustre un fichier avec des enregistrements provenant de différents États, où nous souhaitons créer un fichier distinct pour les enregistrements appartenant à chaque État. Avec l'outil de formule, créez un champ de chaîne qui contiendra le chemin d'accès au fichier, où le chemin d'accès inclut le champ que vous utiliserez comme partie du nom de fichier. Ici, nous utilisons le champ State_Name. "C: EMP" est le chemin où vos fichiers seront sauvegardés. "" C: EMP "+ [State_Name] +" .xls | Sheet1 "le champ que vous créez, et le champ que vous incluez en tant que nom de chemin variable (State_Name) doivent être d'un type chaîne." Si votre champ de nom de chemin d'accès variable n'est pas un type chaîne, vous pouvez le convertir avec la fonction TOSTRING. Dans l'outil sortie, sélectionnez Modifier le chemin d'accès complet du fichier et sélectionnez le champ nouvellement créé. Décochez le champ conserver dans la sortie afin qu'il n'ajoute pas comme champ le chemin d'accès qui a été créé avec l'outil de formule. L'outil de sortie va écrire des fichiers Excel distincts, le nom et le chemin des fichiers sont ceux créés par la formule. Entrée

Comment puis-je afficher un fichier modèle Excel? Comment puis-je afficher un fichier modèle Excel? Il est possible de produire vos données dans un document Excel existant qui a déjà des formats modifiés et des noms de colonnes. Par exemple, le fichier Excel ci-dessous contient des données existantes dans les 4 premières lignes. Si vous voulez ajouter des adresses à ce fichier tout en gardant les 4 premières lignes, la première étape serait de mettre en surbrillance la zone que vous souhaitez écrire. Si vous ne connaissez pas la longueur/largeur exacte de vos données, je recommanderais d'aller grand: une fois que vous avez votre zone désirée en surbrillance, cliquez avec le bouton droit et choisissez le nom de définir ... option: une boîte de popup apparaîtra, entrez dans un nom de votre choix et cliquez sur OK: vous avez également besoin de faire Assurez-vous que la feuille que vous enregistrez ne contient pas d'espaces dans le nom de la feuille. Une fois vérifié, enregistrez le modèle et fermez: ci-dessous est un exemple des exemples de données qui seront ajoutées au modèle ci-dessus: dans Alteryx, utilisez un outil d'entrée pour pointer vers les données que vous souhaitez utiliser pour mettre à jour le fichier modèle: dans la sortie , vous voudrez choisir le modèle de fichier, qui fera apparaître le message ci-dessous, choisissez Oui pour remplacer: lors de l'enregistrement à Excel, la fenêtre ci-dessous Popup, entrez le nom que vous avez utilisé pour la plage que vous avez mis en évidence dans le fichier modèle: après avoir cliqué sur OK , la zone de configuration de sortie sera renseignée. Modifiez les options de sortie pour supprimer Data et Append: vous pouvez maintenant exécuter le module. Une fois le module terminé, vous pouvez ouvrir le fichier de modèle mis à jour, vous devriez voir vos lignes/colonnes précédemment mises en forme plus les nouvelles données que vous avez voulu ajouter: Si vous définissez un format dans la plage que vous avez nommée (couleur, style de texte, gras, etc.), Excel le gardera afin que les données y ous écrivez au fichier apparaîtra avec le format spécifié. Entrée

Supposons que votre feuille de calcul a plusieurs feuilles avec la même structure et vous souhaitez lire plusieurs feuilles dans votre module à la fois. Votre première réaction pourrait être d'utiliser un outil d'entrée par feuille, suivi d'un outil de syndicat pour rassembler toutes les données. Dans ce cas, l'alternative préférée consiste à utiliser l'outil d'entrée dynamique. Dans cet exemple, nous avons des données démographiques pour 5 États, où les données d'un État sont dans chacune des cinq feuilles à l'intérieur d'un fichier Excel. Dans ce scénario, nous aimerions entrer les données de seulement 3 des cinq feuilles (Alaska, Arizona et Californie).     Nous pouvons utiliser l'outil d'entrée de texte pour spécifier les noms des trois feuilles, voir l'image suivante. Nous nous connectons ensuite à un outil d'entrée dynamique, que nous configurons pour utiliser les noms de feuille que nous avons spécifiés dans l'outil d'entrée de texte, comme moyen de mise à jour du «nom de fichier/table» que l'outil d'entrée dynamique sera l'importation.     Outil d'entrée dynamique configuration   From la configuration de l'outil d'entrée, accédez au fichier Excel et sélectionnez l'une des feuilles ou des onglets, cette sélection servira d'espace réservé. Cliquez sur le bouton "éditeur SQL" pour la table ou la requête, ceci doit indiquer: Select * from'Alabama $'lorsque le module s'exécute, le texte'Alabama $'sera remplacé par les noms de table spécifiés dans l'outil saisie de texte. Choisissez la case d'option "lire la liste des fichiers"; pour la liste déroulante "Field", sélectionnez le nom de champ qui a été créé dans l'outil d'entrée de texte (dans lequel les noms de feuille ont été tapés) et définissez l'action pour modifier le nom de fichier/table.           Après l'exécution du module, vous remarquerez que les enregistrements des trois différents les feuilles seront remplies dans la vue de table de votre navigation. Une excellente option pour profiter de ce processus est l'option #5 "nom de fichier de sortie comme champ", qui vous permet d'ajouter le chemin d'accès complet ou le nom de fichier comme un champ pour chaque enregistrement unique. Il s'agit d'un excellent moyen de vous permettre de rapidement regrouper et d'organiser vos données en fonction de la feuille à partir de laquelle il a été source.  

Trucs et astuces pour une correspondance floue Tous les champs que vous serez en correspondance floue sur qui se rapportent à l'information d'adresse doivent être exécutés par l'outil de Cass afin de normaliser les valeurs d'enregistrement. Les champs d'adresse d'origine doivent être désélectionnés du flux de données via un outil de sélection afin d'éviter toute confusion et de minimiser le temps de traitement (conseils d'optimisation de rappel ...). Lors de la fusion de deux fichiers de données (fusionner le processus de correspondance floue), utilisez une jointure pour supprimer les correspondances exactes du processus de correspondance floue. Le long de la même ligne de pensée, vous pouvez utiliser l'outil unique pour supprimer les matchs exacts si avant d'entrer dans votre processus de match de purge floue. Dans une correspondance floue de fusion, le côté gauche du match est généralement le fichier maître (par exemple, le fichier Experian hh ou le fichier info USA). Le côté droit est le fichier client, ou le fichier que nous essayons de faire correspondre au fichier maître. Compte tenu de cette configuration, dans chacun des différents passages de la correspondance floue, nous n'envoyons pas les enregistrements qui ont une correspondance de la gauche dans le passage suivant s'ils ont égalé. La logique du match flou est qu'une ou plusieurs choses seront considérées comme la chose forte ou la chose dont nous sommes les plus confiants. L'autre chose sera les choses que nous allons isoler par la logique floue afin de trouver un match. Exemple serait l'adresse et zip pour la pièce forte et le prénom et le nom de la pièce Fuzzy match. Seuils et poids des allumettes: Pour le processus correspondant qui se produit dans toute la portée d'un outil de correspondance floue, nous définissons le seuil de match total (le score final). Pour chaque champ que nous traitons dans l'outil Fuzzy match, nous pouvons déclarer un seuil de match et un poids de match pour ce champ. Qu'il se produise au niveau du champ ou de l'outil de correspondance floue, le seuil de match est une valeur de coupe stricte. Les correspondances qui génèrent une valeur de correspondance supérieure à votre seuil de match sont acceptées en tant qu'allumettes, celles qui tombent au-dessous, sont supprimées en tant que candidates de match. Le poids de match d'un champ particulier, vous permet d'appliquer une importance relative pour les différents domaines que vous assortis sur. Si vous avez 3 champs, où le poids d'allumette pour chacun est a = 100, B = 100, c = 75, alors vous dites Alteryx que le champ C devrait avoir une contribution moindre à la détermination de si ou non une allumette est faite. (comme les humains, pensez à la façon dont nous pourrions choisir un partenaire pour danser avec ...) Après avoir transmis vos données à l'aide de l'outil Fuzzy match, rejoignez vos données originales pour comparer les correspondances. Vous pouvez trier par score de match, pour voir si vous avez besoin d'ajuster vos seuils de match plus ou moins en fonction de la présence de faux-positifs matches, ou l'absence de fausses correspondances négatives. Comme Fuzzy appariement est intrinsèquement floue, il est assez commun, et en fait nécessaire pour exécuter votre module de nombreuses fois avec des paramètres différents. En règle générale, le plus de considération que vous placez sur le développement d'un module de correspondance floue approfondie, plus la valeur de votre sortie. Optimisation du temps de traitement correspondant flou: Étant donné que la correspondance floue peut vous obliger à exécuter votre module plusieurs fois, il est prudent de préparer vos données et de les enregistrer dans un fichier yxdb. L'enregistrement de vos données vers les fichiers yxdb vous permettra d'utiliser les fichiers yxdb en tant qu'entrée dans votre module de correspondance floue. Alteryx pouvez lire un fichier yxdb plus rapidement que d'autres types de fichiers, c'est donc un excellent endroit pour commencer avec l'optimisation. Une autre étape dans la préparation des données, est d'utiliser l'outil de champ automatique, qui permet à Alteryx de sélectionner le type de champ et la longueur les plus appropriés pour chaque champ de votre DataSet. Selon vos données d'entrée, ceci peut fournir des améliorations choquantes dans la vitesse. En supposant que vous allez faire une fusion Fuzzy match, vos fichiers nécessitent à la fois un champ d'ID d'enregistrement, et un champ source; vous pourriez aussi bien les ajouter maintenant. Enfin, il ne sert à rien de mettre des champs dans votre module Fuzzy match que vous n'avez pas besoin, utilisez un outil de sélection pour les supprimer maintenant. Enfin, utilisez vos nouveaux fichiers optimisés en tant qu'entrées yxdb dans votre module de correspondance floue. – pour résumer, préparez les données dans un module, puis Fuzzy le faire correspondre dans un autre. Selon que vous êtes DeDuping, la fusion ou les deux, essayez de minimiser votre contrôle croisé et les outils de navigation étrangers dans les données quand ils ne sont plus nécessaires. Par tous les moyens, la vérification croisée de vos données est le processus le plus important dans l'appariement flou, mais pour les grands modules, il est souvent utile de supprimer les outils qui ne sont plus nécessaires. Si vous êtes nouveau à Fuzzy appariement, la chose la plus importante que vous pouvez faire est de travailler à travers les 2 modules d'échantillon inclus avec Alteryx (DeDupeFuzzyMatching, et MergeFuzzyMatch), qui peut être trouvé au fichier > ouvrir Sample >> échantillons avancés. Allumette floue

Option pour la sortie d'un fichier à plusieurs feuilles ou des onglets dans un fichier Excel utilise la sortie Tool.   In cet exemple, nous voulons créer des feuilles multiples ou des onglets. Nous aurons un onglet par ville, de sorte que tous les clients dans la même ville sera dans la même feuille ou un onglet.  Configu rez l'outil de sortie pour modifier le nom de fichier/table et sélectionnez le champ à fractionner votre fichier dans le champ contenant le nom de fichier ou une partie du nom de fichier déroulant, pour cet exercice, il serait City16.   la sortie affiche une feuille ou un onglet par ville.   UPDATE 12/8/2015: Sur une note similaire si vous souhaitez avoir nommé des feuilles à l'aide de l'outil de rendu Alteryx de sorte que vous pouvez avoir joliment formaté sortie Excel avec des couleurs et d'autres fonctionnalités de rapport Alteryx dans la sortie Excel, vous pouvez utiliser "Grouper par" fonctionnalité dans les outils de Reporting avec vertical avec des coupures de section dans l'outil de mise en page final. Voir l'exemple ci-joint (SheetNames yxmd) créé en 10.0.

Raccourcis clavier dans Alteryx Il existe de nombreux raccourcis clavier différents pour vous aider dans la consutrction de vos workflow dans Alteryx. Comme dans la plupart des progiciels, l'ensemble standard de fonctions de clavier natives du système d'exploitation Windows s'applique également à Alteryx. Raccourcis utiles spécifiques à Alteryx: Ctrl + Alt + B: afficher/masquer Toolbar Ctrl + Alt + T: afficher/masquer Toolbox Ctrl + Alt + V: afficher/masquer Overview Ctrl + Alt + R: afficher/masquer les résultats Window Ctrl + Alt + C: afficher/masquer la fenêtre de configuration CTRL + ALT + D: afficher/masquer l'interface DesignerCtrl + Maj + B: ajouter toutes les navigations après avoir sélectionné l'outilCtrl + R: exécuter WorkflowF5: Actualiser ConfigurationCtrl + MAJ +-: aligner les outils sélectionnés horizontalementCtrl + MAJ + +: aligner les outils sélectionnés verticalementCtrl + touche fléchée: écarté outil par un pixel La liste complète des raccourcis clavier peut être trouvée ici. Navigation du canevas a été mis à jour dans Alteryx version 10,1. Consultez le blog posté ici. Raccourcis standardCtrl + N: Ouvrir un nouveau workflowCtrl + O: Ouvrir un workflow existant Ctrl + Z: AnnulerCtrl + Y: RefaireCtrl + F: Rechercher l'outil (cela vous permet de trouver des outils dans votre workflow par nom ou par numéro) Ctrl + X: Couper sélectionné (dans le canevas cela va couper les outils sélectionnés, le texte sera coupé si le texte est sélectionné à l'intérieur de la fenêtre de configuration de l'outil) Ctrl + C: copier les outils sélectionnés (dans le canevas, cela copiera les outils sélectionnés, le texte sera copié si le texte est sélectionné à l'intérieur de la fenêtre de configuration de l'outil. Vous pouvez également sélectionner des lignes spécifiques à partir d'un outil Explorateur et copier ces lignes à l'aide de cette commande) Ctrl + V: Copier outils(si les lignes ont été copiées à partir d'un outil Explorateur, cette commande créera une entrée de texte sur le canevas des lignes copiées à partir du presse-papiers) : sélectionne tous les outils dans le workflowCtrl + S: enregistrez votre module (Enregistersous si c'est la première fois que le module est enregistré) F1: ce bouton unique va mettre en place le fichier d'aide spécifique à l'outil que vous avez sélectionné sur le canevas, sinon il tire vers le haut de la fenêtre d'aide générique. CTRL + TAB: basculer entre les workflows ouverts (si vous avez plus d'un workflow ouvert dans une seule session de Alteryx) Autres commandes et raccourcis pratiques: clic droit et glisser: à l'intérieur d'un outil de sélection, ou tout autre outil avec la fonctionnalité "Selectionner", vous pouvez sélectionner un champ, ou un groupe de champs, et faites un clic droit et faire glisser ces champs vers une nouvelle destination dans la structure du champ. Cela élimine le besoin de cliquer sur les flèches haut/bas pour réorganiser les champs. Maintenez la molette de la souris enfoncée: Pan la barre de canvasMaj + clic gauche de la souris:P une molette de la souris canvasMaj +: rouleau de toile horizontalementCtrl + roulette de la souris: zoom sur la CanvasCtrl + touche fléchée: outil de coup de coude par un écran pixelSplash: pour supprimer l'écran de démarrage alors que le les charges de programme cliquez simplement sur le imageOuvrir un ou plusieurs fichiers:D les fichiers RAG de l'Explorateur Windows directement sur le canevas. Les fichiers de workflow (*. yxmd, *. yxwz, *. yxmc) s'ouvrent directement dans un nouvel onglet sur le canevas du module. Les fichiers de données seront représentés par un outil d'entrée configuré pour chaque fichier de données sur le Workflow actif. Documentation

Comment trouver le dernier jour de n'importe quel mois dans Alteryx Pour commencer, il y a beaucoup de fonctions dans Alteryx qui peuvent être exécutées dans l'outil de formule. Nous essayons de couvrir le plus grand nombre possible sous la forme de conditionnel, de conversion, spatial, et pour cet article, DateTime. Pour tout champ date ou DateTime dans Atleryx, vous avez la possibilité de modifier ou de mettre à jour ce champ directement dans l'outil formule. Par exemple, disons que vous voulez trouver la moyenne par jour des ventes du mois précédent. Avec les fonctions DateTime, vous pouvez déterminer le dernier jour du mois précédent pour savoir combien de jours ont été dans ce mois, puis diviser cela par les ventes totales. C'est bien sûr un exemple simple, mais vous obtenez le point. On avance! Vous pensez peut-être que les fonctions intégrées de l'outil de formule couvriraient quelque chose comme ceci. Dans un sens, vous avez raison. Il existe une fonction appelée DateTimeLastOfMonth (), qui renverra le dernier jour du mois en cours. Le problème est qu'il n'y a pas de paramètres supplémentaires pour cette fonction particulière, comme le dernier jour d'un mois particulier. Afin de trouver correctement le dernier jour de n'importe quel mois précédent (ou futur), nous devons imbriquer cette fonction dans une autre fonction, DateTimeAdd (). Cette fonction vous permet d'ajouter ou de soustraire des minutes, des heures, des jours, des mois ou des années à un champ DateTime donné. Dans notre cas, plutôt que de simplement énoncer DateTimeLastOfMonth (), nous voulons déterminer le premier jour du mois, moins un jour. Heureusement, nous avons une autre fonction appelée DateTimeFirstOfMonth () qui nous permet de faire exactement cela. Le résultat final: DateTimeAdd (DateTimeFirstOfMonth (),-1, "Days") le résultat est 2013-10-31. Simple, hein? Mieux encore, disons que nous devons déterminer le dernier jour d'il y a deux mois. Puisque nous ne pouvons pas dire dynamiquement-30 jours, ou-31 jours selon le mois en cours, tout ce que nous devons faire est de Nest dans une fonction de plus DateTimeAdd (): DateTimeAdd (DateTimeAdd (DateTimeFirstOfMonth (),-1, "months"),-1, "Days") le résultat est 2013-09-30 (si vous êtes exécution du module en novembre). En nichant dans une autre fonction DateTimeAdd () en tirant le premier jour du mois précédent moins un jour, vous vous retrouvez avec le résultat désiré. Comme mentionné précédemment, il y a beaucoup de fonctions dans Alteryx qui peuvent être exécutées pour une série de raisons. La fonction DateTime que nous touchons ici est juste une goutte dans le seau pour ce que nous avons la capacité de faire, mais est une bonne démonstration de certains de la flexibilité incroyable mais simple dans Alteryx. jusqu'à la prochaine fois! -ChadFor plus de conseils, astuces, et les enquêtes Alteryx général, suivez-moi sur Twitter! @AlteryxChad Date heure

Est-ce qu'Alteryx peut analyser un document Word ou un PDF? Une des principales raisons pour lesquelles les gens aiment Alteryx, est la possibilité de lire un grand nombre de source de données différentes. Une limitation est qu'il ne peut pas lire dans un PDF ou un document Word sans l'aide d'une autre source. Pourquoi vouloir faire cela ? Un parfait exemple serait d'analyser un dossier rempli de CV à la recherche d'un texte spécifique. Pourquoi Alteryx ne peut-il pas lire ces formats nativement ? Il ne s'agit pas de format standard, donc afin de les lire, nous devons d'abord les convertir en texte brut. Pour la conversion, il existe un programme gratuit, open source, appelé DocToText. Ce programme peut être exécuté à partir de la ligne de commande pour convertir ces types de fichiers en texte brut, lisible par Alteryx sans problème. J'ai attaché un exemple à ce poste. Ce module utilise un outil souvent sous-utilisé, l'outil exécuter une commande. Avec l'aide de cet outil, nous pouvons lire dans une liste de fichiers à partir d'un dossier source spécifique, analyser les informations dans un format utilisable par DocToText, puis convertir les fichers en texte via l'outil exécutez une commande. J'ai inclus tout ce dont vous aurez besoin dans la pièce jointe (y compris un exemple de fichier PDF et l'exécutable). Téléchargez et ouvrez le fichier yxzp ci-joint, consultez le module, et faites-nous savoir ce que vous pensez ! Vous remarquerez que le paquet produira des erreurs de dépendance de couple lors de l'ouverture. C'est normal! Il n'y aura pas d'erreur lors de l'exécution. Un merci spécial à Maureen Wolfson pour l'application de base et les suggestions ! A bientôt ! ~ Chad Suivez-moi sur Twitter! @AlteryxChad 10,0

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Filtrer à l'aide de données de chaîne Il existe une poignée de façons de rechercher une chaîne particulière dans un champ de données. Si vous souhaitez effectuer une requête, identifier les enregistrements avec un champ de chaîne particulier dans un champ de données: Utilisez l'outil filtre: le résultat sera deux flux de jour-les enregistrements qui répondent à vos critères de filtrage et ceux qui ne le font pas. Sur les fonctions trab, développez l'arborescence de chaînes et sélectionnez FindString (STR, target) Remplacer Str par le nom du champ Remplacez Target par la chaîne que vous cherchez à identifier Terminez l'expression avec! =-1 qui séparera les vraies valeurs des fausses. Exemple-si vous essayez d'identifier tous les clients avec Joe dans un champ de données, «Name»: FindString ([nom], "Joe")! =-1 Les enregistrements qui satisfont à ce critère seront déroulés dans le flux vrai (le nom contiendra la valeur «Joe»). Tous les autres enregistrements seront déroulés par le faux flux. Cette fonction peut également être utilisée dans l'outil de formule si, par exemple, vous avez voulu renseigner une colonne de données différente en fonction de ce champ de nom, vous pouvez utiliser la méthode FindString dans une instruction if. Exemple: vous souhaitez classer vos données dans un nouveau champ en fonction de l'instance des clients avec Joe dans un champ de données, «Name» IF (FindString ([nom], "Joe")! =-1) puis "Joe client" Else "autre" endif Cela va remplir un nouveau champ de données avec "Joe client" f le champ "nom" contient "Joe" sinon il remplira ce champ avec la valeur "Other" À partir des propriétés de configuration de l'outil de formule, ajoutez un nouveau champ en tapant un nouveau nom de champ dans la zone, ou choisissez un champ existant pour mettre à jour les données avec. Assurez-vous que le type de champ et la taille appropriés sont également spécifiques Sous l'onglet fonctions, développez l'arborescence conditionnelle et sélectionnez si c alors t else f endif Sous l'onglet fonctions, développez l'arborescence de chaînes et sélectionnez FindString (STR, target) pour remplacer c Remplacer Str par le nom du champ Remplacez Target par la chaîne que vous cherchez à identifier Terminez cette partie de l'expression avec! =-1 qui séparera les vraies valeurs des fausses Remplacez "t" par la valeur souhaitée pour remplir le nouveau champ si la condition est remplie: "client Joe" Remplacez "f" par la valeur désirée pour remplir le nouveau champ si la condition n'est pas remplie: "autre" Expression