Base de Connaissance

Si on vous dit Calendrier Grégorien, jours fériés, ça vous parle ? Et si on regardait comment les calculer pour la France en utilisant seulement l'année ! 

Comparaison de données de deux datasets L'intégrité des données fait référence à l'exactitude et à la cohérence des données stockées dans une base de données, un entrepôt de données, un Data Mart ou une autre construction, et c'est un élément fondamental de tout workflow analytique. Dans Alteryx, la création d'une macro pour comparer les valeurs attendues à des valeurs réelles dans vos données est assez simple et fournit une vérification de contrôle de qualité avant de produire un rapport visuel. Je vais te montrer comment construire ça. Les deux entrées représentent les valeurs réelles et attendues dans vos données. Ces flux de données sont passés par un outil d'ID d'enregistrement pour conserver l'intégrité de la position, puis transmis à l'outil transpose pour créer deux colonnes. La première colonne contient les noms de champs et la deuxième colonne affiche les valeurs dans chaque champ. Ces données sont ensuite transmises à une jointure, correspondant à l'ID d'enregistrement et au nom du champ, afin de comparer chaque valeur. Enfin, si les données ne correspondent pas à la réalité attendue, un message personnalisé apparaît dans les messages de résultats alertant l'utilisateur où l'incompatibilité s'est produite dans le DataSet. L'image ci-dessous montre le message d'erreur produit si les valeurs diffèrent entre les datasets. Tony Moses Représentant du service à la clientèle Données

Utilisation d'instructions conditionnelles pour modifier vos données Si vous utilisez l'outil de formule dans la version 11.0 +, assurez-vous de vous familiariser avec la refonte de l'interface de l'outil! Un composant important du mélange de données applique des processus mathématiques ou transformations à des sous-ensembles de vos données. Souvent, cela nécessite d'isoler les données qui sont conformes à un certain nombre de critères que vous avez définis: "je veux seulement marquer les SKU pour les produits dont le coût est inférieur à $10" «les clients âgés de 25 à 40 devraient être classés dans le groupe A, 41-65 en tant que groupe B et 66 + en tant que groupe C» "classer les transactions en semaine ou en week-end". "si un produit est rouge, renommez R." Si c'est bleu, renommez le B. Si c'est jaune, renommez ça en Y. Si c'est vert, renommez ça en G. Sinon, renommez l'autre ". L'une de ces situations vous semble familière? Si oui, alors un bon endroit pour commencer à transformer vos données est les fonctions conditionnelles de l'outil de formule (figure 1). Les fonctions conditionnelles construisent des expressions qui vous permettent d'appliquer des processus aux données qui satisfont les conditions que vous définissez. Peu importe si vous venez du monde de SQL, Excel, R ou un autre programme de données qui a été de rendre votre vie plus difficile que ce qu'il devrait être, le concept de l'énoncé conditionnel reste le même: si une condition est ou n'est pas vrai, puis appliquer un processus ou un résultat. Sinon, appliquez un processus ou un résultat différent. Cette logique peut prendre le format de l'un des quatre types d'expressions différents: (1) une déclaration traditionnelle If peut être un outil puissant dans la transformation des données. Structurellement, Alteryx requiert quatre clauses distinctes pour appliquer cette logique de type à vos données: Si une condition est (pas) vraie alors appliquez la fonction a else appliquent la fonction B endif En utilisant la première situation (SKU et prix) à titre d'exemple, la déclaration If nous permet de déterminer quels produits seront marqués pour une analyse plus poussée: (2) une instruction imbriquée if permet de définir plusieurs conditions, en regroupant essentiellement des instructions logiques, en utilisant des instructions logiques répétées semblables à une instruction if unique. Bien que la documentation fournit un exemple avec trois conditions définies, ce n'est en aucun cas une limite dans le nombre de critères qui peuvent être définis. Tant que la syntaxe correcte est utilisée, de nombreuses autres conditions peuvent être définies! Considérez la deuxième situation (groupes d'âge des clients). En continuant avec la syntaxe correcte, quatre groupes (A, B, C et autres) sont créés à la suite de l'instruction imbriquée. Lorsque vous travaillez avec des instructions imbriquées, vous pouvez trouver utile de diviser chaque clause en une nouvelle ligne dans la zone expression, comme indiqué dans l'exemple ci-dessous. (3) bien que les instructions If en ligne (IIF) appliquent une logique similaire à une instruction if, l'évaluation d'une condition soit «true» ou «false», elles diffèrent syntaxiquement. Les expressions IIF nécessitent trois composants séparés par une virgule: une expression booléenne à évaluer, le résultat «vrai» et le résultat «false». Les résultats vrais et faux prennent en charge non seulement le texte mais aussi les opérations mathématiques. Dans le cas de la troisième situation, où un enregistrement ne peut être classé que comme l'un des deux types (en semaine ou en fin de semaine), une déclaration IIF classe efficacement les données selon un critère logique de savoir si la valeur de [Day] n'est pas «SAT» ou «Sun». Le résultat réel de cette instruction renvoie «jour ouvrable»; le faux résultat est «weekend». (4) la fonction de commutation de l'outil de formule est une gemme cachée! Pièce Find/Replace Tool, partie imbriquée if, instruction part case dans SQL ... c'est pratique! Cette expression évalue plusieurs conditions pour assigner un résultat désigné. Si aucune condition n'est remplie, une valeur par défaut (value) est définie. La fonction Switch offre un couple d'avantages sur des fonctionnalités similaires dans Alteryx. Tout d'abord, il accorde une grande partie de la souplesse d'une déclaration imbriquée if sans avoir à répéter IFS, thenes, ELSEIFs .... etc. Deuxièmement, il peut servir une fonction similaire comme outil de recherche/remplacement sans avoir à créer une deuxième instance de toutes les données que vous souhaitez trouver et les données correspondantes utilisées comme remplacement. Me sauver un peu de temps et de frappe sujette aux erreurs? Fais-moi signe! Remarque: les types d'opérateurs qui peuvent être utilisés dans une expression dépendent du type de données du champ de sortie. Si vous écrivez dans le champ chaîne (ou autre type de texte), le résultat nécessitera des guillemets (simple ou double) autour. Notez comment le groupe'a'est encapsulé par des guillemets simples. Les champs numériques, d'autre part, ne nécessitent pas de guillemets autour du résultat. * le workflow ci-joint est compatible avec Alteryx designer version 10.0 et supérieure. Un composant important du mélange de données applique des processus mathématiques ou transformations à des sous-ensembles de vos données. Souvent, cela nécessite d'isoler les données qui respectent un certain critère que vous avez défini. Les fonctions conditionnelles construisent des expressions qui vous permettent d'appliquer des processus aux données qui satisfont les conditions que vous définissez. 10,0

Savez-vous qu'avec Alteryx il est possible de créer automqtiquement une documentation de son workflow ? Fini les corvées à rédiger vos documentations, utilisez Alteryx pour documenter vos flx Alteryx.

Créer la clé primaire de table de base de données dans Alteryx Une des choses puissantes sur le concepteur Alteryx est que vous pouvez faire la plupart des choses liées à votre flux de travail à partir de l'intérieur du workflow lui-même. Une de ces opérations est la création d'une clé primaire pour votre table de base de données et à savoir l'utilisation des options de pré-créer SQL et post-Create SQL dans les données d'entrée et les outils de données de sortie pour ce faire. Que sont les clés primaires? Une clé primaire identifie de manière unique un enregistrement dans une table de base de données. La valeur d'un identificateur unique, entre autres avantages, est qu'il améliore les performances de la base de données et permet des mises à jour sur les enregistrements. Les clés primaires peuvent être constituées d'une ou plusieurs colonnes dans la table d'une table de base de données. Toutefois, une table ne peut avoir qu'une seule clé primaire. Les clés primaires ne peuvent pas être null et doivent être uniques et, par conséquent, l'assignation d'une clé primaire se compose au moins de deux étapes: la définition de la colonne n'est pas null et la définition de la clé primaire. Les valeurs de la colonne cible que vous définissez en tant que clé primaire doivent uniquement avoir des valeurs uniques, sinon la base de données lèvera une erreur. Si aucune colonne de la table ne convient pour être une clé primaire, vous pouvez utiliser l'outil Alteryx record ID pour créer une telle colonne. Cet article traitera du cas d'utilisation d'une colonne comme clé primaire. Une fois que vous savez comment créer une clé primaire à une colonne, vous pouvez trouver de nombreux articles en ligne expliquant comment créer des clés primaires multi-colonnes dans SQL. Création de clés primaires dans Alteryx Tous les exemples suivants supposent que vous savez comment vous connecter à votre base de données. 1. Clé primaire pour une nouvelle table: Lors de la création d'une nouvelle table dans Alteryx puis de l'enregistrer sur la base de données, la méthode la plus simple consiste à enregistrer la table en premier, puis à «modifier» la table à l'aide de post-Create SQL pour définir la clé primaire. Les instructions SQL pre/post-Create dépendent de la base de données que vous utilisez. Dans cet article, vous trouverez des exemples pour SQL Server et Oracle, mais vous pouvez obtenir plus d'exemples en ligne. Pour SQL Server-expression 1a: ALTER TABLE ExampleTest1 ALTER COLUMN PrimaryK int NOT NULL; ALTER TABLE ExampleTest1 ADD PRIMARY KEY (PrimaryK); Pour Oracle (10 +) – expression 1b: ALTER TABLE "ExampleTest1" MODIFY "PrimaryK" NUMBER NOT NULL; ALTER TABLE "ExampleTest1" ADD CONSTRAINT Example_pk PRIMARY KEY ("PrimaryK"); Comme vous le remarquerez, les expressions 1a et 1b sont légèrement différentes. Les mots avec toutes les majuscules sont des mots clés SQL. Ce sont les commandes que la base de données comprend. "ExampleTest1" est le nom de la table; Remplacez-le par le nom de votre table. "PrimaryK" est le nom du champ que vous voulez faire en tant que clé primaire. Dans cet exemple, il a été généré à l'aide de l'outil record ID. Dans Oracle, Example_pk est le nom de la contrainte. Vous pouvez le définir à ce que vous voulez aussi longtemps qu'il n'a pas d'espaces ou de caractères spéciaux et il est unique dans la base de données. Par exemple, vous pouvez utiliser ExampleTest1_pk. Le mot int dans l'instruction SQL Server et le mot numéro dans l'instruction Oracle sont les types de la colonne dans le langage de SQL Server et d'Oracle, respectivement. Si vous utilisez l'outil ID d'enregistrement similaire à l'exemple de workflow, vous pouvez conserver l'un de ces types. Sinon, vous devrez le changer pour le type correct. Vous pouvez obtenir plus de détails sur les types de base de données ici: SQL Server, Oracle. Remarque: pour Oracle si vous avez défini le style de la table d'options de l'outil de données de sortie/nom de domaine SQL à guillemets (par défaut), vous devez utiliser les guillemets autour des noms de tables et de champs; Sinon, enlevez-les. Vous pouvez confirmer que la table a maintenant une clé primaire en utilisant un outil de données d'entrée et en vérifiant le générateur de requêtes visuelles. La clé primaire affiche un signe à côté du nom du champ. 2. Clé primaire d'une table existante: Si vous avez déjà une table dans la base de données à laquelle vous souhaitez affecter une clé primaire, il y a deux cas: La table contient déjà une colonne qui peut être affectée comme clé primaire: La colonne ne doit contenir que des valeurs uniques et aucune valeur null. Vous pouvez vérifier le type de colonne pour le champ que vous souhaitez définir comme clé primaire à l'aide du générateur de requêtes Visual. Utilisez l'outil de données d'entrée et remplissez l'expression 1a ou 1b dans le code pre-Create SQL dans ce cas, la table existe dans la base de données et vous n'avez qu'à assigner la clé primaire pour que vous puissiez utiliser le code pré-Create SQL. Étant donné que les données récupérées sont ignorées, il est conseillé de limiter le nombre de lignes récupérées aux 10 premiers enregistrements à l'aide de ces instructions SQL: Pour SQL Server: sélectionnez Top 10 * de ExampleTest2; Pour Oracle: Select * from "ExampleTest2" où rowNum < = 10 2. La table n'a pas de colonne/colonnes appropriées pour être une clé primaire: Dans ce cas, vous devez apporter les données à Alteryx, ajouter un champ qui peut être une clé primaire, écrire les données, puis définir la clé primaire. Vous pouvez utiliser l'ID d'enregistrement pour créer le nouveau champ de la clé primaire. Vous devrez déposer (supprimer) la table et ré-écrire pour faire ce changement. Pour vous assurer que vous lisez toutes les données de la table, vous devez utiliser le bloc jusqu'à ce que l'outil fait juste avant l'outil de données de sortie. Comme pour le premier exemple, nous mettrons expression 1a ou 1b dans le post-Create SQL. La différence ici est que l'option de sortie de l'outil de données de sortie est définie sur remplacer la table (Drop). Ce sont les cas les plus courants de création de clés primaires et vous pouvez utiliser la même logique pour créer des clés primaires plus complexes ou en effet déplacer une partie de la maintenance de la table SQL droite dans votre workflow à l'aide des options de pré-créer/post-Create SQL. Note côté: Si vous avez remarqué dans mes captures d'écran, j'ai des noms courts pour les connexions de base de données (si non, les vérifier). Ce sont des alias-une façon ordonnée de se référer à vos connexions de base de données. Si vous n'êtes pas les utiliser, vous devriez vérifier cet article. Erreurs courantes liées aux clés primaires Voici les erreurs les plus courantes qui pourraient pointer vers des problèmes avec des clés primaires: Clé primaire requise pour l'option de mise à jour... Assurez-vous qu'une clé primaire est déclarée sur la table. Violation de la contrainte de clé primaire'PK_TEST'. Impossible d'insérer la clé dupliquée dans l'objet dbo. TEST». La valeur de clé dupliquée est... Vous essayez d'insérer une clé qui existe déjà. Assurez-vous que vous n'insérez pas les doublons. La colonne de clé primaire est-elle alphanumérique mais ne respecte pas la casse? Par exemple, SQL Server n'est pas sensible à la casse et EhzA et EhzA sont considérés comme dupliqués. Remarque: si la touche apparaît plusieurs fois sur le fichier d'entrée et qu'une option de mise à jour est choisie, le même enregistrement sera mis à jour plusieurs fois. Dans les outils réguliers... Impossible d'insérer une valeur explicite pour la colonne identity dans la table'test'.... La clé est définie sur auto-incrémentation et Alteryx tente d'insérer une valeur dans cette colonne. Désélectionnez la colonne clé primaire avant de l'ajouter à la table et laissez la base de données créer la valeur. Ecrire des données dans-DB.... Une valeur explicite pour la colonne identity dans la table'test'peut uniquement être spécifiée lorsqu'une liste de colonnes est utilisée et que IDENTITY_INSERT est sur.... Les outils in-DB ne peuvent pas générer l'instruction SQL nécessaire pour mettre à jour une table qui a une clé qui est définie sur auto-incrémentation. Changez la façon dont la clé est générée dans votre table ou utilisez les outils normaux. Pour plus d'informations, s'il vous plaît contacter Alteryx soutien et l'un de nous vous contacterons. Vous pouvez trouver les workflows utilisés dans cet article joint à ce post. Lorsque vous ouvrez ces workflows, vous obtiendrez des erreurs-c'est attendu parce que vos détails de connexion sont différents. Vous devrez mettre à jour les détails de connexion et les noms de table/colonne avant de les utiliser. Ces workflows ont été créés avec Alteryx designer 10,1 (10.1.7.12188). Fadi, Henriette, Margarita Connexion de base de données

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 utilisations de l'outil Saisie de texte dans le cadre de notre apprentissage de la maîtrise d'Alteryx Designer  :   Avec l' outil Entrée de données (apprenez à le maîtriser ici), les outils Connecteur et l'outil Télécharger (apprenez à le maîtriser ici), Designer regorge de données. Mais qu'en est-il des données d'utilisateur saisies manuellement ? Dans le domaine de l'analyse, nous tentons souvent d'éviter les données saisies par l'homme (sauf si nous les nettoyons), car elles ont beaucoup plus tendance à contenir des erreurs. Malgré les risques, il existe un certain nombre de situations dans lesquelles il est utile d'avoir recours à des données saisies manuellement dans Alteryx. Cependant, il est dangereux de le faire seul(e) ; utilisez l'outil Saisie de texte et simplifiez ces situations à l'aide des techniques suivantes :       Rechercher et remplacer des cibles spécifiques dans les données (exemple ci-joint dans Text Input.yxzp)   Ajouter des données saisies par l'utilisateur (exemple ci-joint dans Text Input.yxzp)   Remarque  : Vous pouvez également utiliser l'outil Jointure (apprenez à le maîtriser ici) ainsi qu'un champ de jointure conditionnel pour établir une relation avec la table de recherche.   Intégrer les données de l'outil Explorateur (apprenez à le maîtriser ici) comme points de contrôle de workflow, tout comme Cache Dataset Macro (V2)   Maintenant, vous devriez être un(e) expert(e) de l'outil Saisie de texte  ! 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 @MattD sur la Communauté anglaise. 

Sortie de plusieurs fichiers à l'aide du même modèle Excel Vous pouvez avoir un cas d'utilisation par lequel vous disposez d'un ensemble de données volumineux et que vous souhaitez le produire pour séparer les fichiers Excel. Toutefois, dans chacun de ces fichiers Excel, vous souhaitez appliquer un format de modèle. Par exemple, j'ai un DataSet qui a trois ID uniques chacun avec 10 enregistrements. Je veux à la sortie de chacun de ces enregistrements d'ID unique à différents fichiers Excel, mais donner à l'utilisateur la possibilité de filtrer les champs directement après que les données ont été écrites. Dans Alteryx il y a la manière native d'ajouter des filtres dans Excel. Une façon d'y parvenir est de créer un fichier Template Excel avec des filtres déjà appliqués à la première ligne dans Excel. Dans Alteryx nous pouvons alors spécifier une gamme de cellules pour ajouter des données aussi, et par la suite cela va automatiquement remplir les filtres et donner à l'utilisateur l'option de filtrer dans Excel immédiatement. Exemple de fichier de modèle Avant de commencer, il y a quelques pré-requis: Cet exemple utilise des fichiers .xlsx Un fichier de modèle doit déjà exister afin de trouver la plage de données que vous souhaitez que les données insérées dans. Les feuilles Excel que vous souhaitez écrire les données doivent déjà exister avec le format de modèle inséré. Considérations Selon le nombre de variables que vous avez dans votre champ unique choisi, il peut être difficile et la douleur jalonnement pour créer manuellement les fichiers Excel avec des modèles insérés. Par conséquent, il existe deux options potentielles que vous pouvez prendre. Option 1: plus petit nombre de variables: Manual créer les différents fichiers Excel pour chaque variable et ajouter dans le modèle. Option 2: plus grand nombre de variables: créez un script .bat ou .exe qui crée les fichiers Excel spécifiques à chacune des variables que vous avez dans votre DataSet et insère le fichier de modèle. Une fois que vous avez créé le script .bat, vous pouvez l'exécuter à l'aide de l'outil exécuter la commande dans Alteryx. Une fois que les fichiers Excel ont été créés avec le modèle inséré, nous sommes prêts à passer à Alteryx. Dans quel format vos données sont-elles nécessaires? Votre dataset principal doit correspondre au fichier de modèle que vous avez créé dans Excel. Cela signifie que vous devez avoir le même nombre de champs dans votre DataSet, comme vous le faites dans votre fichier de modèle. Cela devient particulièrement important lorsque nous parlons de plages nommées plus loin dans cet article. Une fois que les données ont le bon nombre de champs, nous avons besoin pour générer le champ chemin d'accès complet afin que nous puissions écrire au fichier modèle Excel correct. La meilleure façon de le faire est de construire le chemin d'accès complet vous-même à l'aide d'un outil de formule. Cet article décrit comment le faire et au lieu d'utiliser le champ [State], vous pouvez utiliser le champ unique que vous cherchez à créer de nouveaux fichiers Excel pour. Une fois que vous avez créé les chemins complets, vous vous demandez peut-être comment Alteryx sait exactement où placer les données dans les fichiers Excel. C'est simple, tout ce que vous devez faire est d'ajouter le nom de la feuille et la plage nommée à la fin du chemin d'accès complet que vous venez de créer. Expression de l'outil de formule:'C:/Users/JonSnow/Documents/IDExcels/ [champ d'ID]. .xlsx'+'| Sheet1 a1: J5' Résultat: C:/Users/JonSnow/Documents/IDExcels/1001.xlsx | Sheet1 $ a1: J5 Cet article montre comment faire pour importer des plages nommées Excel, mais les plages de noms sortantes utilisent les mêmes principes et étapes, mais dans l'outil de données de sortie. Parce que vous avez un fichier de modèle, la plage nommée ne doit pas changer. Pourtant, si elle ne vous pouvez modifier manuellement la plage nommée dans votre champ de chemin d'accès complet. Félicitations, vous êtes à mi-chemin! Vous disposez maintenant d'un chemin d'accès complet et d'une plage nommée associée à chaque enregistrement de votre dataset principal. Nous devons maintenant prendre ce chemin complet et le produire. Avant de faire cela, nous devons d'abord trouver les chemins d'accès complets uniques pour se nourrir dans une macro batch. Étapes simples d'abord Nous allons d'abord aller de l'avant et ajouter un outil unique après l'outil de formule dans le Workflow. Vous pouvez maintenant cocher le champ chemin d'accès complet de sorte qu'il ne nous laisse que les chemins complets uniques. Nous allons construire cette macro batch! Bien que intimidant à première vue la macro batch peut devenir votre meilleur ami très rapidement. Pour créer une macro de lot à cet effet, vous devrez copier un sous-ensemble de votre dataset principal. Pour ce faire, vous pouvez ajouter un exemple d'outil (5 premiers enregistrements) à votre DataSet et à un outil de navigation. Lorsque vous exécutez le workflow et cliquez sur l'outil parcourir, cela vous permettra de copier les champs avec en-têtes inclus. Ouvrir un nouveau Workflow Une fois que vous avez un nouveau Workflow ouvert clic droit sur la toile et appuyez sur coller. Cela va coller les enregistrements dans un outil d'entrée de texte. Vous pouvez alors cliquer avec le bouton droit sur l'outil d'entrée de texte et choisir'convertir en entrée macro'. Cela nous permettra d'alimenter notre ensemble de données principal dans la macro. Ajouter cet outil de sortie Vous pouvez maintenant joindre un outil de sortie à votre entrée de macro. Lors de la configuration de l'outil de sortie, choisissez un fichier d'espace réservé comme «écrire dans le fichier ou la base de données» (ce n'est qu'un de vos fichiers Excel nouvellement générés). Dans la section Options au-dessous de votre chaîne de fichier de sortie, sélectionnez dans la liste déroulante pour'options de sortie''écraser le fichier (Remove)'. Vous pensez peut-être que cela va supprimer votre modèle. Ne craignez pas qu'il ne va écraser n'importe quoi dans votre plage nommée spécifiée dans votre chemin d'accès complet. Voici la clé de toute l'opération! Au bas de l'outil de sortie cochez la case pour'prendre le champ/nom de la table à partir du champ', puis dans l'option déroulante, choisissez'modifier le chemin d'accès complet du fichier'. Si vous souhaitez écraser une plage de cellules, sélectionnez "remplacer la goutte", si vous cherchez au remplacement de plusieurs modèles de fichiers, s'il vous plaît sélectionnez "remplacer le fichier." En dehors d'une macro de lot cela signifierait qu'un fichier serait généré pour chaque variable unique que nous avions dans le champ choisi «nom de fichier ou une partie du nom de fichier». Malheureusement, dans cet exemple, nous ne pouvons pas le faire parce qu'il produirait un fichier pour chaque ligne de données que nous avions (chaque ligne de données ayant un chemin d'accès complet). Pour contourner ce besoin, nous devons mettre à jour la chaîne de connexion de sortie dans l'outil de sortie avec les chemins complets uniques à l'aide d'un paramètre de contrôle. Cela permettra à la macro batch de batch en fonction du chemin d'accès complet unique et de tirer toutes les données à la fois avec le même chemin de fichier dans le DataSet principal. Chemins de fichiers uniques Chemins d'accès de fichiers associés par enregistrement (ligne) Une fois que vous avez Brough le contrôle paramètre sur la toile. Faites glisser du Q vers le boulon de foudre sur le dessus de l'outil de sortie. La configuration que nous voulons choisir dans l'outil d'action est «mise à jour de la chaîne de connexion» et cliquez sur le chemin d'accès complet qui l'insère dans la zone de texte inférieure dans la fenêtre de configuration (voir ci-dessous). Vous pouvez maintenant enregistrer cette macro de lot. Vue d'ensemble de la macro batch terminée Revenons à votre workflow de DataSet principal. À la fin du workflow permet d'aller et insérer dans la macro batch (clic droit sur la toile >> macro >> sélectionnez la macro batch que vous venez de construire). Vous verrez que la macro batch a deux entrées. Le point d'interrogation dans le paramètre de contrôle et le nœud normal est l'entrée de données. Dans le nœud du paramètre de contrôle, vous devez vous alimenter dans vos chemins d'accès complets uniques et dans l'autre ancre dont vous avez besoin pour connecter le DataSet d'origine. Dans l'interface macro sur l'onglet «groupe me», vous devrez sélectionner le champ «contrôle de la zone» comme champ de chemin d'accès complet à partir de votre outil unique et le champ «Input12» doit être le champ chemin d'accès complet de votre dataset principal. Cela regroupera ensuite ces champs uniques lors de l'alimentation dans les données et les affichera en tant que groupes plutôt que des enregistrements individuels. L'onglet questions se réfère à ce que vous allez alimenter dans le paramètre de contrôle. Ce sera le champ de chemin d'accès complet unique. Tu l'as fait! Vous avez maintenant correctement construit et configuré la macro batch à écrire pour séparer les fichiers Excel dans une plage définie. Dans cet exemple particulier, les en-têtes filtrés auto ont été remplis dès que les données de Alteryx avaient été écrites avec succès dans les fichiers Excel. S'il vous plaît trouver ci-joint un exemple de workflow (construit dans Alteryx 10,5) Si vous avez des questions concernant ce processus, veuillez contacter le support. Meilleur, Jordan Barker Consultant solutions, Alteryx Inc. 10,1

Dépendances de workflow En tant qu'analystes Alteryx, nous sommes en train de fouetter la perspicacité à des vitesses fulgurantes. Workflow après workflow, outil après outil, nous sommes brillants compréhension fonctionnelle à partir de bandes inertes de données qui nous habilitent à prendre de meilleures décisions. La bonne perspicacité est seulement aussi bonne qu'elle est partageable, cependant, et pour permettre le meilleur partage n'importe quel analyste de Alteryx peut tirer profit de leurs dépendances de workflow pour simplifier des dépendances de chemin d'entrée ou de sortie dans des workflows partagés. Accédez à votre menu dépendances de workflow via Options > Options avancées > dépendances de workflow Dépendances de workflow: dépendances de workflow «groupe par dépendance»: «afficher les outils individuels» Dans les options > options avancées > les dépendances de workflow, le menu affiche toutes les références de chemin d'accès dans votre workflow, par dépendance ou par outil individuel, et vous permet de les modifier universellement en un seul clic à l'une des trois normes couramment utilisées: Tous les relatifs: modifie toutes les dépendances de fichier en un chemin d'accès relatif à l'emplacement du Workflow Tout absolu: change toutes les dépendances de fichier en un chemin absolu vers l'emplacement du fichier All UNC: modifie toutes les dépendances de fichiers à une convention d'affectation de noms uniforme; tous les lecteurs mappés sont renommés dans une ressource réseau Notez comment dans chaque configuration, seules quelques-unes des références de chemin d'accès sont en mesure de mettre à jour à chaque norme respective, par exemple comment l'option "All UNC" laisse les chemins inchangés parce qu'il n'y a qu'une seule référence de fichier réseau et il est déjà au format UNC. De même, le fichier de sortie avec la référence% Temp% à une variable d'environnement (contrôle configuration/Système et propriétés Security/System/System > les variables d'environnement avancées > ...) reste inchangée dans toutes les configurations car il s'agit d'un système global variable qui est par défaut à la plupart des machines. Les outils auxquels les dépendances de workflow s'appliquent La gestion de vos dépendances de workflow est une pratique optimale pour le partage en raison de la fréquence que les références de chemin d'accès deviennent rompues lors de l'envoi de workflows entre les analystes, le partage sur la galerie ou la planification des workflows. La raison en est que la plupart des références de chemin d'accès sont effectuées spécifiques au système sur lequel un workflow a été créé, avant que le workflow ne soit déplacé vers un autre emplacement. Comprendre l'accessibilité de ces fichiers d'entrée/sortie avec l'emplacement final du workflow et s'assurer que les références à ces fichiers ne se rompent pas après le partage (c'est-à-dire si je suis le chemin de référence puis-je toujours trouver le fichier de l'environnement Ce workflow "vit" sur?) est une considération importante dans le développement de Workflow. En consultant le menu dépendances de workflow et en utilisant la gestion des actifs, cependant, vous aurez sur votre chemin à la mise en place de grands réseaux de perspicacité partagée qui aura votre organisation de travail plus intelligent que jamais! Assurez-vous de vérifier les dépendances de workflow jointes. pdf ou Alteryx aide pour plus d'informations sur les dépendances de workflow et comment les exploiter au mieux dans vos environnements de partage! En tant qu'analystes Alteryx, nous sommes en train de fouetter la perspicacité à des vitesses fulgurantes. Workflow après workflow, outil après outil, nous sommes brillants compréhension fonctionnelle à partir de bandes inertes de données qui nous habilitent à prendre de meilleures décisions. La bonne perspicacité est seulement aussi bonne qu'elle est partageable, cependant, et pour permettre le meilleur partage n'importe quel analyste de Alteryx peut tirer profit de leurs dépendances de workflow pour simplifier des dépendances de chemin d'entrée ou de sortie dans des workflows partagés. Meilleures pratiques

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 pencher sur les utilisations de l'outil Sortie de données dans le cadre de notre apprentissage de la maîtrise d'Alteryx Designer:   Une fois que vous avez commencé un workflow dans Alteryx, il est difficile de le quitter ! Cependant, si vous sentez que le moment est venu, Alteryx rend cette transition plus facile que jamais. L'outil Sortie de données permet d'écrire les résultats de votre workflow dans n'importe quel format de base de données ou de fichier pris en charge ; Alteryx permet également de sortir directement les résultats dans Tableau Server et Power BI. Grâce à l'outil Sortie de données, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :   sortir des données sur vos lecteurs locaux et réseau :   sortir des données vers vos  connexions de base de données :     créer des connexions alias qui vous permettent de mettre à jour le mot de passe de votre base de données dans tous les workflows qui comportent cet alias.   Une fois que vous avez sélectionné votre format de sortie, vous pouvez  ajuster la section Options. Dans cette section, vous pouvez sélectionner la méthode de sortie de votre choix, le nombre d'enregistrements à sortir et l'affectation des champs, entre autres.   Et comme si ces formats de sortie ne  suffisaient pas... L'outil Sortie permet de sortir plusieurs fichiers simultanément en fonction d'un champ spécifique de votre jeu de données ! Par exemple : vous avez exécuté votre analyse complète pour chaque région de votre base de données. À présent, vous souhaitez sortir ces enregistrements sur différentes feuilles du même fichier Excel ou dans des fichiers complètement différents. Vous pouvez cocher l'option « Prendre le nom de fichier/table dans le champ » et ajuster le menu déroulant de manière à sortir les données dans différents fichiers ou feuilles. Pour tout format de fichier autre qu'Excel, vous pouvez utiliser l'option « Modifier le nom de fichier/table » pour sortir les données dans différents fichiers. Pour Excel, cette même option sort les résultats dans  différentes feuilles, mais, si vous souhaitez les sortir dans  différents fichiers Excel , vous devez ajouter un outil Formule et utiliser l'option « Modifier le chemin de fichier complet » du menu déroulant. L'option « Conserver le champ dans la sortie » conservera le nom de fichier sous forme de champ. Pour conserver votre sortie de données sous la même forme qu'à la fin de votre workflow, désélectionnez cette option.     Consulter le workflow ci-joint, ainsi que les hyperliens ci-dessus (différentes feuilles ; différents fichiers Excel ) pour voir des exemples pratiques. Workflows créée dans la version 10.6 d'Alteryx Designer.    Maintenant, vous devriez être un(e) expert(e) de l'outil Sortie de données ! 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 @JordanB sur la Communauté anglaise. 

Conversion de chaînes en nombres Parfois, un DataSet contiendra des numéros stockés sous forme de texte. J'ai l'ordre de faire des calculs à l'aide de ces chiffres, le type de données doit être converrted à une donnée numérique. Si les données sont propres, la modification du type de données dans un outil SELECT peut faire l'affaire. Une autre option consiste à utiliser la fonction Convert.ToNumber dans un outil de formule ou un outil de formule de champ multiple (si vous avez plusieurs champs à convertir). Convert.ToNumber (x, bIgnoreErrors, keepNulls) x: la colonne que vous convertissez en nombre bIgnoreErrors et keelNulls sont des paramètres optionnels. bIgnoreErrors: 0 ou false (par défaut) signifie qu'il signale des messages d'erreur de conversion; 1 ou true signifie qu'il ignorera les erreurs de conversion. keepNulls: 0 ou false (par défaut) signifie qu'il va convertir des valeurs non numériques (y compris null) à zéro; 1 ou true signifie qu'il va convertir des valeurs non numériques à null. Cette option peut être très utile si vous souhaitez traiter les valeurs NULL différemment de zéro dans votre DataSet. Maintenant, que faire si vos données sont salissantes? Que se passe-t-il si les utilisateurs ajoutent des zéros de tête, des symboles monétaires, etc.? Vous pouvez utiliser l'outil formule pour nettoyer vos données avant de les convertir en nombres. Fonctions que vous pouvez utiliser pour nettoyer les données: REPLACECHAR (x, y, z): renvoie la chaîne [x] après avoir remplacé chaque occurrence du caractère [y] par le caractère [z]. REGEX_REPLACE (String, pattern, Replace, iCase): permet le remplacement du texte à l'aide d'expressions régulières et retourne la chaîne résultant du modèle de recherche Regex et remplacez la chaîne. Consultez la page de syntaxe de Boost Regex perl Regular expression pour rendre le bâtiment de l'expression plus facile. Le paramètre replace peut être soit une valeur spécifiée, comme indiqué ci-dessous, soit un groupe marqué, tel que «$ 1» iCase est un paramètre facultatif. Lorsqu'il est spécifié, le cas doit correspondre. Par défaut iCase = 1 signifiant ignorer la casse. Si la valeur 0, le cas doit correspondre. Trim (x, y): supprimez le ou les caractères de la chaîne y à partir des extrémités de la chaîne x. Y est optionnel et par défaut pour rogner l'espace blanc. Avis dans la fonction Trim exemples les caractères spécifiés sont tronqués. Peu importe l'ordre dans lequel les personnages sont. Consultez également le workflow attaché pour obtenir des exemples d'utilisation de l'outil de formule pour nettoyer les données avant de les convertir en nombre. 10,5

démo Alteryx en 20 minutes Alteryx Designer en 20 minutes Merci de vous être inscrit à la démo Alteryx de 20 minutes. Cette démonstration courte, mais remplie d'infos vous montrera pourquoi des dizaines de milliers d'analystes de données de plus de 1 800 compagnies comptent sur Alteryx quotidiennement pour préparer, fusionner, et analyser des données, pour fournir des analyses plus profondes dans quelques heures, au lieu de quelques semaines. Vous verrez comment notre interface glisser-déposer vous permet de: Fusionner les données d'une grande variété de sources, y compris les données internes, tierces et basées sur le Cloud Analyser les données avec plus de 60 outils préconstruits pour l'analyse prédictive et spatiale, sans programmation requise Améliorer la cohérence des rapports et des analyses grâce à un workflow répétitif Partagez vos analyses à travers des rapports, des applications analytiques ou des visualisations dans Qlik, Tableau et Microsoft Power BI &amp;lt;a href="https://www.youtube.com/embed/QsaePu3-Nxs&amp;amp;lt;/A" target="_blank"&amp;gt;https://www.youtube.com/embed/QsaePu3-Nxs&amp;amp;lt;/A&amp;lt;/a&amp;gt;&amp;amp;gt;" allowfullscreen="allowfullscreen" width="853" height="480" frameborder="0"&amp;amp;gt; Découvrez la puissance de l'analyse des données libre-service avec vos propres données. Téléchargez un essai entièrement fonctionnel de Alteryx Designer et commencez à fournir des analyses plus profondes plus rapidement que vous n'auriez jamis pensé possible. Aide et ressources supplémentaires SUPPORT email Demandez Community Documentation FAQ Voici quelques-unes des questions les plus fréquemment posées. Vous avez une question ? Soumettez la dans la section commentaire ci-dessous.. Qui dois-je contacter pour un regard encore plus approfondi sur Alteryx? Quelles données peuvent être importées dans Alteryx? Quelles sont mes options de sortie avec Alteryx? Où puis-je obtenir plus de détails sur les cas d'utilisation Alteryx? Combien coûte Alteryx? Y a-t-il une période d'essai disponible? Alteryx a quel types de clients ? Où puis-je aller pour plus de pratique? Comment puis-je commencer à utiliser Alteryx avec Tableau, Power BI ou Qlik? Où puis-je aller pour de l'aide technique? Qui dois-je contacter pour un regard encore plus approfondi sur Alteryx? Un représentant de Alteryx sera heureux de vous aider. Cliquez ici pour nous contacter Quelles données peuvent être importées dans Alteryx? Pour afficher une liste exhaustive des sources de données qui peuvent être utilisées avec Alteryx et filtrées par le fournisseur, veuillez cliquer ici: https://www.alteryx.com/data-sources Quelles sont mes options de sortie avec Alteryx? Pour les options de format de sortie, voir https://help.alteryx.com/Current/Output_Options.htm Où puis-je obtenir plus de détails sur les cas d'utilisation Alteryx? Vous pouvez trouver un large éventail de cas d'utilisation des clients, ventilé par sujet, département et industrie en cliquant ici: https://Community.alteryx.com/T5/Alteryx-Use-Cases/TKB-p/Use-Cases Combien coûte Alteryx? Vous pouvez trouver des détails de prix pour tous nos produits dans différentes devises en cliquant ici: http://www.alteryx.com/Products/Pricing Y a-t-il un procès disponible? Oui, nous offrons un essai gratuit de 14 jours, fonctionnement complet que vous pouvez télécharger ici: http://www.alteryx.com/download Alteryx a quel types de clients? Pour quelques exemples de clients Alteryx, visitez: http://www.alteryx.com/customers Où puis-je aller pour plus de pratique? L'Académie Alteryx est votre guichet unique pour les ressources d'apprentissage, y compris les leçons interactives, la formation en direct, les défis hebdomadaires, et la certification: https://Community.alteryx.com/T5/Alteryx-Academy/CT-p/alteryx-Academy Comment puis-je commencer à utiliser Alteryx avec Tableau, Power BI ou Qlik? Téléchargez le kit de démarrage Alteryx qui contient des exemples de workflows et de sorties pour ces outils de visualisation principaux ici: http://www.alteryx.com/Analytic-Starter-Kits Où puis-je aller pour plus d'aide technique? Veuillez visiter le centre d'aide Alteryx pour la documentation et les ressources supplémentaires ici: https://help.alteryx.com Alteryx Designer

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 utilisations de l'outil Filtrer dans le cadre de notre apprentissage de la maîtrise d'Alteryx Designer

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

L'outil de jointure est l'outil par excellence pour mélanger des données dans Alteryx. Il s’agit donc de l’un des outils les plus utilisé. L'outil Jointure vous permet de joindre des données à partir de deux sources différentes et de deux manières différentes : par position d'enregistrement et par champs spécifiques.

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

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 utilisations de l'outil Ajouter des champs dans le cadre de notre apprentissage de la maîtrise d'Alteryx Designer :   L'outil Ajouter des champs permet d'ajouter chaque ligne de l'entrée source à chaque ligne de l'entrée cible sous forme de nouvelles colonnes. Cette opération est appelée J jointure cartésienne ou jointure croisée. Si votre entrée cible comporte A lignes avec B colonnes et si votre entrée source comporte C lignes avec D colonnes, la sortie générée par l'outil Ajouter des champs aura A fois C lignes et B plus D colonnes.    Effectuer une jointure cartésienne (exemple ci-joint dans le workflow Append.yxwz)  : Il peut arriver que vous souhaitiez joindre chaque ligne d'une table à chaque ligne d'une autre table. Imaginons que vous ayez une liste de clients potentiels et votre inventaire de produits. Vous pouvez utiliser un outil Ajouter des champs pour joindre ces données :       J'ai commencé avec 26 produits et 26 clients, ce qui a donné 26 x 26 = 676 combinaisons possibles de clients et de produits. Étant donné que la table de produits est connectée à l’ancrage (T) de l'entrée cible, la sortie est triée selon cette table. Si nous l'inversions et que nous avions les clients dans l'entrée cible, la seule différence serait l'ordre des colonnes (le client se trouverait dans la première colonne) et des lignes (le client 1 occuperait les 26 premières lignes, car chaque produit est répertorié séquentiellement). Étant donné que ma table source contenait plus de 16 enregistrements, j'ai dû modifier le paramètre de l'outil Ajouter pour le permettre :     Cette option est importante parce que les jointures cartésiennes posent problème si vous tentez accidentellement d'ajouter un trop grand nombre d'enregistrements.   Ajouter un seul enregistrement à un jeu de données complet (exemple ci-joint dans le workflow Append.yxwz) : Parfois, vous pouvez avoir besoin d’ajouter une même information à tous les enregistrements. C'est le moment idéal de faire intervenir un outil Ajouter des champs. Supposons que vous disposiez d'un jeu de données contenant des noms de couleur (avec des doublons possibles). Dans une table principale, chaque couleur est répertoriée avec une valeur. Votre objectif est de permettre à l'utilisateur de sélectionner une couleur donnée et de renvoyer tous les enregistrements du jeu de données avec des valeurs inférieures ou égales à la valeur sélectionnée.    Étape 1 - Prenez la couleur sélectionnée par l'utilisateur et recherchez sa valeur dans la table principale :       L'utilisateur a sélectionné la couleur bleu. Nous l'avons donc cherchée dans la table principale et trouvé sa valeur : 10.   Étape 2 – Ajoutez les valeurs à votre jeu de données des couleurs :       Étant donné que le jeu de données ne contient que des couleurs, nous pouvons utiliser un outil Rechercher et remplacer (ou un outil Jointure si nous souhaitons perdre une nanoseconde à trier les données J) pour ajouter la valeur de la table principale. À présent, chaque enregistrement a une valeur. Jusqu'ici tout va bien.   Étape 3 – Ajoutez la valeur sélectionnée par l'utilisateur et appliquez un Filtre afin d'obtenir uniquement les enregistrements d'une valeur inférieure ou égale à cette valeur :       Notez que nous avons configuré l'outil Ajouter des champs de sorte qu'il modifie le nom de la colonne de valeurs connectée à l’ancrage Source pour qu'elle devienne Max_Value et qu'il désélectionne la couleur du côté Source :     L'outil Ajouter des champs comporte les mêmes options et fonctionnalités que l'outil Jointure pour modifier les données.   Ajouter la date et l'heure actuelles à tous les enregistrements (exemple ci-joint dans le workflow Append.yxwz) : Supposons que vous souhaitiez que chaque enregistrement de votre jeu de données comporte un horodatage lors de sa sortie. La difficulté, c'est que vous souhaitez que chaque enregistrement ait le même horodatage que le moment de l'ouverture du workflow. Cela vous empêche d'utiliser un outil Formule qui le recalculerait pour chaque enregistrement, si bien qu'il pourrait obtenir des horodatages différents de quelques secondes. Une manière simple d'accomplir cette tâche consisterait à utiliser un outil Ajouter des champs. Nous allons utiliser un outil Générer les lignes pour obtenir l'horodatage, puis nous allons l'ajouter à tous nos flux de données :          J'ai modifié mes connexions sources afin qu'elles soient sans fil, pour que le résultat ait un aspect plus propre  :       Et voilà  ! Un outil Ajouter des champs est essentiellement un outil Jointure sans conditions de jointure et une seule sortie J. Consultez la documentation d'aide de l'outil Sélectionner pour en savoir plus sur les « options » de l'outil Ajouter des champs.   Maintenant, vous devriez être un(e) expert(e) de l'outil Ajouter des champs  ! 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 @patrick_digan sur la Communauté anglaise. 

Alteryx types de données 101 Lorsque vous apportez des données dans Alteryx beaucoup d'utilisateurs ajoutent souvent un outil de sélection pour vérifier le type de données et la structure. Les types de données sont très importants en raison des opérations/fonctions disponibles dans les outils peuvent être ajustés pour s'adapter au type de données utilisé! Par exemple, lors de l'utilisation des champs de chaîne de l'outil de filtrage de base seront remplis dans des opérateurs de chaîne tels que'Equals'ou'Contains'alors que, un champ numérique avec des opérateurs tels que'>> ='ou'''. Comment vérifier/modifier vos types de données? Outil de champ automatique Utilisez l'outil champ automatique pour évaluer votre jeu de données sur chaque Run et laissez Alteryx décider de ce que le type et la taille devrait être. Comme ou si vos données changent l'outil de champ automatique ajustera le type et la taille qu'il définit. Cela est particulièrement utile lorsque vous cherchez à accélérer le traitement des données, car Alteryx cherchera à assigner la taille la plus efficace et le type de données. Cet outil ne sera pas parfait et il ya des cas où vous ne voulez pas Alteryx de décider, par exemple un champ de codes zip apparaîtra à Alteryx être des numéros et Alteryx va le mettre à un type de numéro et vous perdrez tous vos zéros au début de votre Massa chusetts les codes postaux. Dans ce cas, vous pouvez utiliser un outil Select. Sélectionnez l'outil L'utilisation de l'outil Select signifie que Alteryx n'évaluera pas les données et les données qui ne correspondent pas à la nouvelle, spécifiée, le type est remplacé par [NULL]. Lorsque vous considérez la taille du champ Assurez-vous que vous êtes familiarisé avec la longueur de la chaîne comme il sera tronqué si elle dépasse la longueur de la chaîne. Pour les types numériques la taille n'est pas configurable, mais si vous êtes à la recherche de précision s'il vous plaît utiliser décimal fixe. Les données trop longues sont arrondies (généralement à 6 décimales). Les décimales fixes sont l'exception: vous utilisez le format de la longueur du nombre de points suivi du nombre de décimales. Que se passe-t-il lorsque j'apporte mes données dans Alteryx? Les types de données sont appliqués à l'intégralité de la colonne/du champ et chaque valeur dans cette colonne. Alteryx mappera automatiquement les types entrants des bases de données et des fichiers structurés (Excel) au meilleur pour le type dans une table Alteryx. Types de données de chaînes Les chaînes sont tout ce que vous voulez garder comme il est. Une chaîne est une combinaison de caractères, alphanumériques et symboles. Vous utiliserez également un type de chaîne si le champ est de valeurs mélangées qui est a des nombres dans une cellule et des mots dans un autre. String et wstring sont des longueurs définies. Les types V_string sont de longueur variable. La quantité de mémoire réservée au traitement varie. Wstring capturera plus de caractères internationaux tels que le japonais ou le chinois. V_String est favorable, car il est assez souple pour ne pas tronquer les champs, mais permettra également de maximiser le temps de traitement en raison de la longueur de la taille de la chaîne de réglage. Types de données numériques Les nombres ou les champs numériques contiennent seulement des nombres. Méfiez-vous des types de champs numériques et des valeurs avec des zéros principaux (tels que 01-le zéro serait supprimé et le nombre apparaîtrait comme un seul). Si vous avez affaire à des codes postaux, gardez cela à l'esprit. Byte est un petit nombre entier. Integer est un nombre entier où les 16, 32 et 64 sont la taille du nombre (plus grand nombre besoin de plus d'espace). Fixed Decimal est généralement utilisé pour la devise, cependant, vous voulez faire attention aux chiffres que vous utiliserez dans les calculs et plus tard roll up. Float et double sont les nombres les plus précis, cependant, ils ne sont pas bons pour la comparaison où vous essayez de voir si une valeur équivaut directement à une autre. Types de données Date %26; Time Le format d'heure de date de Alteryx est spécifique et peut exiger que vous fassiez une certaine manipulation de données pour obtenir vos données dans le format de Alteryx pour employer les fonctions de DateTime dans un outil de formule. Les formats sont: Date-aaaa-mm-jj Date heure: aaaa-mm-jj hh: mm: SS Heure: HH: mm: SS Parfois, les dates peuvent être difficiles à travailler avec, nous avons donc quelques excellents outils que vous pouvez utiliser pour obtenir vos champs de date dans le format Alteryx. Date macro heure L'outil DateTime transforme les données de date/heure vers et à partir d'une variété de formats, y compris les formats lisibles par l'expression et l'homme. @AlexKo analyser les dates macro Pesant à 55 outils Alteryx, cette macro fait son chemin vers le Top 5 des macros les plus téléchargées sur la Galerie Alteryx. Cette macro va emporter un grand nombre de ces date d'analyse des maux de tête et de faire travailler avec des dates amusantes à nouveau! Type de données booléen Booléen est tout simplement vrai ou faux et utile pour le marquage des données. Indicateur conditionnel, où 1 = true et 0 = false Types de données d'objet spatial Les objets spatiaux sont des objets spatiaux tels que les centroïdes et les polygones utilisés pour la cartographie. Alteryx peut apporter des objets spatiaux à partir de types de fichiers de données tels que ESRI shapefiles. Toutefois, si vous disposez d'une latitude et d'une longitude dans Excel, vous pouvez utiliser notre outil créer des points pour créer des objets spatiaux dans Alteryx. Si vous souhaitez plus d'informations sur les types de données s'il vous plaît voir notre aide Alteryx Meilleur, Jordan Barker Consultant solutions Alteryx Designer

Les données Date/Heure peuvent apparaître dans vos données sous forme de chaînes (champs de texte) ou sous des formats de date. L' outil DateHeure normalise et met en forme ces données afin qu'elles puissent être utilisées dans des expressions et des fonctions provenant des outils Formule ou Filtrer  (par exemple, calculer le nombre de jours écoulés depuis une date initiale).

'comment guider'pour renommer dynamiquement les fichiers de sortie L'une des grandes fonctionnalités de l'outil de sortie est l'option pour prendre le nom de fichier ou de table (ou une partie de celui-ci) à partir d'un champ. Il vous permet d'ajouter un suffixe, de précéder un préfixe, de modifier le nom du fichier entier ou tout le chemin du fichier. Il vous donne également la possibilité de garder le champ sur la sortie.   Un exemple où cela est particulièrement utile est si vous avez un processus qui s'exécute régulièrement, mais vous ne voulez pas écraser le fichier de sortie à chaque fois. Vous pouvez utiliser la fonction datetimetoday () (fonctions heure de date) pour trouver la date d'aujourd'hui, puis l'utiliser pour mettre à jour le nom du fichier.   Pour les fichiers Excel, les choses fonctionnent un peu différemment en raison du format filename comme nom de fichier. .xslx || SheetName.   Le nom de fichier/table de modification de l'option met à jour le nom de la feuille et non le nom du fichier.   Afin de mettre à jour le nom du fichier, vous devez sélectionner l'option modifier le chemin d'accès entier. En amont, vous devrez créer un champ qui contient l'intégralité du chemin d'accès au fichier. Voici un exemple d'un chemin d'accès complet qui utilise la date d'aujourd'hui comme nom de fichier:   "C:/Users/username/Documents" + DateTimeFormat (datetimetoday (), "% y_% m_% d") + ". .xlsx || Sheet1"   Consultez le workflow ci-joint pour obtenir des exemples de mise à jour d'un fichier Excel et d'un fichier délimité par des virgules avec la date d'aujourd'hui. Traitement dynamique

Supprimer l'espace vide de tête / de fin / tout Question Comment puis-je supprimer des espaces vides de mes données?? Au secour! Réponse Il y'a un quelques situations différentes concernant les espaces vides que vous êtes probable de rencontrer, mais le schéma ci-dessous (à partir de l'annexe v 10.6 exemple) répondra à toutes vos questions. La plupart des approches utilisent la fonction (Trim) de l'outil de Formule qui, sans un deuxième argument, taille par defaut les espaces de vos chaînes. Post Designer version 10.5 vous pouvez également utiliser l'outil de Nettoyage de données pour vous "nettoyer" vos champs! Devenez un Maître ici. 10,5

Supprimer les zéros principaux Question Comment puis-je supprimer les zéros de premier plan d'un champ? Réponse Utilisez l'outil formule (si vous utilisez l'outil formule dans v 11.0 +, assurez-vous de vous familiariser avec la refonte de l'interface de l'outil!) et la fonction TrimLeft () pour supprimer les zéros principaux. TrimLeft (String, "y")-supprime y du début de la chaîne. Par défaut pour couper les espaces. Exemple d'entrée: Sortie d'échantillon: Configuration de formule: TrimLeft ([champ1], "0") supprime tous les 0 caractères du début de la chaîne. Si vous ne voulez pas remplacer 0 par "", filtrer tous les enregistrements qui = ='0', utilisez TRIMLEFT () sur toutes les autres chaînes, puis Union les résultats. Remarque: l'utilisation de Trim () supprime la chaîne du début et de la fin de la chaîne. Vous pouvez également utiliser l'outil Regex pour rechercher et remplacer les zéros principaux. Configuration Regex: 0 Voir l'exemple de workflow v 10.6 attaché. Comment puis-je supprimer les zéros de premier plan d'un champ? Utilisez l'outil formule et la fonction TrimLeft () pour supprimer les zéros principaux! Comment