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HowTo: Filtern von übergeordneten Daten

DavidSta
Alteryx
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How To: Filtern von übergeordneten Daten

 

Immer wieder stehen Unternehmen vor der Herausforderung, dass bestimmte Daten aus ihren Datensätzen herausgefiltert werden sollen. In den meisten Fällen kann man dafür einen einfachen Filter verwenden und erhält sein gewünschtes Ergebnis.

 

Jedoch gibt es auch kompliziertere Fälle, bei denen ein einfacher Filter nicht ausreichend ist. Einen davon möchte ich hier näher beleuchten.

 

Im Folgenden möchten wir den Fall eines Fertigungsunternehmens betrachten, bei dem sämtliche Projekte und ihre Teilelisten identifizieren müssen, bei denen ein Zulieferer ein bestimmtes Bauteil (hier ItemNo 1004) beisteuert.

 

Es kann also nicht einfach nur auf das Bauteil 1004 gefiltert werden. Zusätzlich wird die komplette Teileliste, also inklusive der nicht betroffenen Bauteile, benötigt.

 

Im Folgenden ist die Datengrundlage für die Auswertung dargestellt

DavidSta_0-1581697140008.png

 

Die Rot markierten Elemente sind unsere betroffenen Bauteile in den Zeilen 8 und 11.

 

Die grün markierten Elemente bilden die Gesamtheit der betroffenen Projekte mit ihrer Teileliste, sodass sich folgende Ausgabe ergibt:

 

DavidSta_1-1581697140010.png

Doch wie kann man jetzt von einem einfachen Bauteil auf ein komplettes Projekt schließen?

 

Zunächst einmal werden die betroffenen Bauteile mithilfe eines Filters identifiziert. Soweit also ganz normal.

 

DavidSta_2-1581697140013.png

 

Als Ergebnis erhälts man den kompletten Datensatz, inklusive der Information des betroffenen Projektes. In diesem Fall die Projekte C und D.

 

DavidSta_3-1581697140015.png

 

Mithilfe dieser Daten kann jetzt der originale Datensatz angereichert werden, um zu wissen welche Projekte das Bauteil mit der ItemNo 1004 nutzen.

 

Mithilfe eines Select-Tools bleibt nur die Spalte des Projekts übrig und durch das Join-Tools ergänzen wir den originalen Datensatzes um die Information ob es ein betroffenes Projekt ist oder nicht.

 

DavidSta_4-1581697140021.png

 

Durch die Zusammenführung über die Project-Spalte werden jetzt im J-Ausgang sämtliche Zeilen ausgegeben, die das betroffene Projekt enthalten. Der L-Ausgang enthält damit dann alle nicht betroffenen Datensätze.

 

DavidSta_5-1581697140024.png

 

Durch diese Kombination von Werkzeugen haben wir jetzt also die Möglichkeit sehr einfach auf übergeordnete Elemente in den Daten zu filtern, ohne dass die gewünschte Information bereits in den Quelldaten vorhanden ist.

 

Der komplette Workflow befindet sich im Anhang zu diesem Post.

 

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