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Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Umstellungs-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Das Umstellungs-Tool verändert die Orientierung aller ausgewählten Felder. Die Spaltenüberschriften sind im Namensfeld aufgelistet und die entsprechenden Datenobjekte im Wertfeld. Sie können auch Schlüsselfelder auswählen, die bei der Umwandlung unverändert bleiben. Das Umstellungs-Tool wird häufig in Verbindung mit dem Kreuztabellen-Tool verwendet, das im Wesentlichen in die entgegengesetzte Richtung arbeitet.   Umstellen von Daten zur Zusammenfassung von Zeilen Ich werde einige Daten zur Geburtenrate der World Bank Group nutzen. Ich habe die entsprechenden Daten in den Alteryx v11.3 Workflow Transpose.yxzp integriert. Dies ist eine kurze Darstellung der ursprünglichen Daten in Alteryx:     Nehmen wir an, wir möchten einige grundlegende Statistikdaten nach Ländern erhalten, beispielsweise Minimum, Maximum und Standardabweichung. Da diese Daten bis in das Jahr 1960 zurückreichen, lassen wir den Benutzer auswählen, welche Jahre er einschließen möchte. Das Zusammenfassen-Tool ist für diese Aufgabe gut geeignet, doch die Datenorientierung muss eine andere sein: Die Jahre müssen in einer einzelnen Spalte mit entsprechenden Datenpunkten in einer anderen Spalte angeordnet sein. Hierbei kann das Umstellungs-Tool helfen:     Wir haben für das Umstellungs-Tool einige Schlüsselfelder ausgewählt und alle Jahre als Datenfelder markiert:                                                                           Dies wandelt unsere ursprünglichen Daten folgendermaßen um:     Bitte beachten Sie, dass unserer 4 Schlüsselfelder unverändert bleiben und unsere Datenfelder umgestellt werden. Wir nutzen das Filter-Tool, um die vom Benutzer ausgewählten Jahre abzurufen und die Nullwerte zu eliminieren. Nun kann das Zusammenfassen-Tool das Wertfeld zur Berechnung der von uns gewünschten Zahlen nutzen:     Excel-Umstellung Wenn Sie mit der Umstellungsoption beim Einfügen in Excel vertraut sind, sollten Sie beachten, dass das Umstellungs-Tool von Alteryx nicht dasselbe ist. Es ist jedoch möglich, Daten wie in Excel umzustellen, indem Sie einige weitere Tools hinzufügen:     Zunächst fügen wir ein Datensatz-ID-Tool hinzu, bevor wir die Daten mithilfe der Datensatz-ID als Schlüssel und allen ursprünglichen Feldern als Daten umstellen. Anschließend möchten wir ein weiteres Datensatz-ID-Tool hinzufügen, das nach unserer ersten Datensatz-ID nach der Umwandlung gruppiert ist, und nutzen daher das Kachel-Tool. Dann verwenden wir das Auswählen-Tool, um sicherzustellen, dass sich unser Feld Tile_Num vor dem Namensfeld befindet. Das Kachel- sowie das Auswählen-Tool werden verwendet, um die Ordnung der Kreuztabelle aufrechtzuerhalten. Es ist wichtig, dass sich das Feld für die Sortierung (in unserem Fall Tile_Num) vor allen anderen Feldern befindet, die wir für die Gruppierung in der Kreuztabelle verwenden. Bitte beachten Sie die Konfiguration der Kreuztabelle:     Und voilà! Das Ergebnis entspricht jetzt der Umstellungsoption beim Einfügen in Excel. Sehen Sie sich gerne auch die Excel-Datei an, in der ich die Daten mithilfe von Excel umgestellt habe, um die Parallelen zur Arbeitsweise von Alteryx nachzuvollziehen.   Führen Sie Berechnungen für Spalten durch Etwa einmal pro Monat veröffentlicht jemand einen Beitrag in der Community mit demselben grundlegenden Thema: Er oder sie verfügt über Daten in Excel und kann eine einfache spaltenbezogene Formel schreiben (D1 = A1 + B1). Diese Formel kann weiterkopiert werden und liefert Lösungen für alle Spalten (E1 = B1 + C1 usw.). Wie kann dies in Alteryx erreicht werden? Wir möchten keine separate Formel für jede Spalte erstellen. Jemand wird schnell zur Rettung kommen und darauf hinweisen, dass die Übertragung der Daten es ihm ermöglicht, sein Problem zu lösen.   Nehmen wir an, wir wollten für unsere Daten zur Geburtenrate die jährliche Veränderung für jedes Land für alle Jahre berechnen. Für 1961 möchten wir die Geburtenrate (Birth Rate) ermitteln: Geburtenrate 1961 /Geburtenrate 1960 - 1. Für 1962 wäre dies: Geburtenrate 1962 /Geburtenrate 1961 - 1, etc. Wir können mit der Umstellung beginnen, so wie in unserem Umstellungsbeispiel für Excel, und anschließend das Mehrzeilige-Formel-Tool für unsere Berechnungen nutzen, bevor wir die Kreuztabellenoperationen zum Zurückschreiben der Daten anwenden:     Es ist schwer, sich vorzustellen, wie das funktioniert, betrachten Sie daher bitte die Daten in jedem einzelnen Schritt, um sich selbst ein Bild zu machen!   Definieren von Namenswertpaaren für Schnittstelleneingaben Sie haben vielleicht in unserem ersten Beispiel bemerkt, dass das Auswahllisten-Tool eine Eingabedatei als Referenz nutzt, die alle auswählbaren Jahre enthält. Um diese Liste aus den Daten zu erstellen, können wir ein Umstellungs- und Zusammenfassen-Tool verwenden:     Für das Auswahllisten-Tool benötigen Sie ein Feld mit der Bezeichnung „Name“ und ein Feld mit der Bezeichnung „Wert“. In unserem Fall möchten wir, dass beide den Jahren in unserem Namensfeld aus dem Umstellungs-Tool entsprechen. Wir haben unser Zusammenfassen-Tool folgendermaßen eingerichtet, um diese Felder zu erzeugen:     Das war's! Das Umstellungs-Tool ist ausgesprochen vielseitig, doch es dauert ein wenig, sich daran zu gewöhnen. Denken Sie einfach daran, dass es stets Ihre Schlüsselfelder sowie ein Namens- und ein Wertfeld ausgibt. Und beachten Sie bitte, dass es häufig in Verbindung mit dem Kreuztabellen-Tool verwendet wird.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Umstellungs-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @patrick_digan geschrieben.  

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Stichproben-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Das Stichproben-Tool ermöglicht das selektive Übergeben von Mustern, Blockausschnitten oder Stichproben Ihrer Datensätze (oder Gruppen von Datensätzen) in Ihrem Datensatz mit diesen Optionen: Ersten N Zeilen, Letzten N Zeilen, Ersten N Zeilen überspringen, 1 von jeweils N Zeilen, zufällige 1 von N Chancen für jede Zeile übernommen zu werden und Ersten N %. Diese Optionen werden bei der Datenaufbereitung recht häufig genutzt, daher sind sie auch in unserer Favoriten-Kategorie zu finden. Neben dem Einsatz als hilfreiches Tool zur Stichprobenüberprüfung Ihrer Datensätze können Sie es auch für Folgendes verwenden:   Flexibles Parsing (siehe beigefügten Workflow Sample.yxzp) Eingabeformate wie die obigen sind besonders häufig in transaktionalen Datenspeichern vertreten.   Entfernen (häufig Excel) von Formatierungen aus Eingabetabellen (siehe beigefügten Workflow Sample.yxzp)   Erfahren Sie hier mehr über die Eingabe von Daten, die nicht in der ersten Zeile beginnen.   Schnelles Anhängen von min/max oder chronologischen first/last in Datumstypen (siehe beigefügten Workflow Sample.yxzp)   Dies kann auch mithilfe von Datensatzgruppen durch Auswahl von „Gruppierung nach Spalten (optional)“ in der Konfiguration des Stichproben-Tools erfolgen. Darüber hinaus kann es mithilfe des Laufende-Summe-Tools für mehrere Felder gleichzeitig erfolgen.     Bei Anwendungsfällen wie den obigen verarbeitet das Stichproben-Tool mühelos 1 von N = 1.000.000!   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Stichproben-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.  

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Python-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit   Alteryx Designer zu erlernen:    Python ist eine der am schnellsten wachsende Programmiersprachen der Welt und wird für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet, die von der grundlegenden Datenmanipulation über Datenwissenschaft bis hin zur Softwareentwicklung reichen. Mit dem Release 2018.3 kommt das lang erwartete und ersehnte Python-Tool! Ähnlich wie das R-Tool bietet das Python-Tool die Möglichkeit, Code nahtlos als Bestandteil Ihres Alteryx-Workflows auszuführen. Wie schon beim R-Tool benötigen Sie etwas Programmiererfahrung mit der genannten Sprache, um das Potenzial dieses Tools voll auszuschöpfen. In diesem Artikel zur Tool-Beherrschung legen wir den Grundstein für die Nutzung des Tools.   Wenn Sie das Python-Tool zum ersten Mal auf Ihrem Canvas ablegen, sehen Sie den folgenden Dialog im Konfigurationsfenster des Tools. Dies ist eine Erinnerung daran, Ihren Workflow immer dann auszuführen, wenn Sie Ihr Python-Tool mit einer neuen Eingabedatenquelle verbinden. Dadurch werden die Eingabedaten in das Python-Tool geladen, damit Sie diese in Ihren Python-Code integrieren können.       Wie in diesem Text beschrieben, müssen Sie lediglich abwarten, um die Jupyter Notebook-Schnittstelle zu initiieren. Die IT benötigt einige Sekunden, um die Jupyter Notebook-Schnittstelle beim ersten Öffnen eines Python-Tools in einer Designer-Instanz zu berücksichtigen. Die zunächst angezeigte Meldung wird durch eine Jupyter Notebook-Schnittstelle ersetzt.         Grundlegende Informationen zu Jupyter Notebooks finden Sie in der Einführung für Einsteiger.    Der erste Programmierschritt bei der Nutzung des Python-Tools ist das Importieren des Alteryx API-Pakets, das den Austausch von Daten zwischen der Alteryx-Engine und dem Python-Tool ermöglicht. Wenn Sie Daten aus der Alteryx-Engine einlesen oder aus dem Python-Tool an die Engine übergeben möchten, sollte Ihr Code folgendermaßen beginnen:   from ayx import Alteryx   Dieses Codefragment ist so fundamental, dass es automatisch in die erste Zelle des Python-Tools eingefügt wird!       Um eine einzelne Zelle im Python-Tool auszuführen, klicken Sie auf die Wiedergabe-Schaltfläche (Run) in der oberen Symbolleiste. Alternativ können Sie die Tastenkombination Umschalttaste + Eingabetaste verwenden.       Neben dem AYX-Paket enthält das Python-Tool einige Python-Pakete, die standardmäßig geladen werden. Diese Pakete sind in der Hilfedokumentation aufgeführt und beziehen sich hauptsächlich auf Datenwissenschaft. Weiterhin steht ein sehr informativer Artikel zur Verfügung, der sich mit der Funktion jedes dieser vorinstallierten Pakete beschäftigt. Um ein bereits installiertes Paket zu laden, können Sie den Importbefehl verwenden, als würden Sie ein Python-Skript außerhalb von Alteryx erstellen. Wenn Sie eine Python-Bibliothek installieren möchten, die standardmäßig nicht im Tool enthalten ist, können Sie die Funktion Package.installPackages() nutzen.         Das Sternchen (*), das üblicherweise an der Position der Zellennummer angezeigt wird, bedeutet, dass die Zelle gegenwärtig ausgeführt wird.   Nach erfolgreicher Installation eines Pakets sehen Sie eine Variante der folgenden Meldungen in Verbindung mit Abhängigkeiten und der Version des installierten Pakets.       Optional haben Sie folgende Möglichkeit:  Wenn Sie diese Demonstration nachvollziehen möchten, laden Sie bitte den diesem Artikel beigefügten Iris-Datenbestand herunter!   Wenn Sie Daten über den Eingabeanker in Alteryx einbringen, müssen Sie den Workflow ausführen, um die eingehenden Daten für das Notebook verfügbar zu machen. Nach dem Ausführen des Workflows können Sie die Funktion Alteryx.read() nutzen, um die Daten an Python zu übergeben. Das einzige Argument für diese Funktion ist die spezifische Verbindung, die Sie einlesen. Wie im R-Tool ist dieses Argument eine Zeichenfolge und muss mit Anführungszeichen versehen werden.   Um diesen Datenstrom als Variablenname „data“ einzulesen, würde der Code wie folgt lauten:   data = Alteryx.read("#1")       Wenn Sie versuchen, Daten einzulesen, bevor Sie den gesamten Workflow ausgeführt haben, erhalten Sie vermutlich diese Fehlermeldung für nicht gefundene Dateien:     Die Lösung ist, den Workflow zu speichern und anschließend auszuführen. Wenn Sie den Code in der Zelle das nächste Mal mithilfe der Wiedergabe-Schaltfläche ausführen, sollte die Meldung nicht mehr erscheinen.   Alles, was in das Python-Tool eingelesen wird, wird als Pandas DataFrame behandelt. Dies bietet mehr Flexibilität bei der Verarbeitung der Daten in Python. Sie können das Datenformat nach dem Einlesen ändern, doch Sie müssen alle Ausgaben zurück an einen Pandas DataFrame übergeben.   Nun habe ich meine Daten übernommen und möchte sie analysieren. Zunächst erstelle ich eine neue Zelle, indem ich auf das Plus-Symbol neben der Schaltfläche zum Speichern/Erstellen eines Kontrollpunkts klicke. Alternativ könnte ich das Tastaturkürzel B verwenden, um eine Zelle unterhalb meiner aktuellen Zelle hinzuzufügen.       Weitere hilfreiche Zellen- und Notebook-Funktionen finden Sie zudem in der Symbolleiste rechts neben der Schaltfläche zum Einfügen einer Zelle unterhalb der aktuellen Position. Die Schaltflächen von links nach rechts sind: Speichern, eine Zelle hinzufügen  ,  Zelle(n) ausschneiden , Zelle(n) kopieren   ,  Zelle(n) einfügen  , Zelle(n) nach oben verschieben  , Zelle(n) nach unten verschieben  ,  Ausführen  ,  Stopp  , Kernel neu starten  ,  sowie Kernel und Notebook neu starten  . Für alle diese Schaltflächen stehen entsprechende Tastenkombinationen zur Verfügung. Eine vollständige Liste der Jupyter Notebook-Tastenkombinationen finden Sie in der oberen Symbolleiste unter „Hilfe > Tastenkombinationen“.   Für diese Demonstration möchte ich eine Cluster-Analyse des Iris-Datensatzes durchführen. Daher lade ich in meiner Zelle die Funktion KMeans aus dem Sci-Kit- Modul  zum Erlernen von Python (im Lieferumfang der Alteryx Python Tool-Installation enthalten) und schreibe einfachen Code, um Cluster zu erstellen und die resultierenden Cluster-Labels zu drucken.     Nun kann ich Cluster mithilfe der Python-Bibliothek matplotlib.pyplot (ebenfalls standardmäßig im Python-Tool enthalten) visualisieren.     Eine Ausgabe aus dem Python-Tool kann anschließend mithilfe der Funktion Alteryx.write() erfolgen. Diese Funktion wird gegenwärtig nur für Pandas DataFrames unterstützt. Wenn Sie versuchen, etwas anderes als einen Datenrahmen auszugeben, erhalten Sie folgenden Typenfehler.     Dieser Fehler kann durch Konvertieren Ihrer Ausgabe in einen Pandas DataFrame behoben werden. Wenn Sie noch nicht mit Pandas DataFrames vertraut sind, finden Sie die Dokumentation zum Thema Einführung in Pandas-Datenstrukturen  oder die 10-minütige Einführung in Pandas  möglicherweise hilfreich. Nachdem Sie den Code mithilfe von Alteryx.write() im Python-Tool geschrieben haben, müssen Sie den gesamten Workflow ausführen, um die Ergebnisse in den Ausgabeankern des Tools sehen zu können.     Nun muss nur noch der Workflow ausgeführt werden, und die Resultate sind in Anker 1 der Python-Tool-Ausgaben verfügbar.   Ich hoffe, dieser Überblick konnte Ihnen die notwendigen Kenntnisse vermitteln, Daten mit dem Python-Tool einzulesen, auszugeben und zu verarbeiten. Die einzigen Grenzen setzt Ihnen nun nur noch Ihre Fantasie!   Wissenswertes und zukünftige Updates!   Ab der Version 2018.4 können Sie extern erstellte Python-Skripte und Jupyter Notebooks laden. Metadaten werden in nachgeschalteten Tools für Daten, die aus dem Python-Tool stammen, nicht konsistent ausgefüllt. Beim Einlesen der Daten in das Python-Tool erfolgt eine implizite Typenkonvertierung von Boolesch zu Integer. In gleicher Weise erfolgt eine implizite Typenkonvertierung von Boolesch zu Integer beim Schreiben von Ausgaben aus dem Tool. Ab der Version 2018.4 haben Sie die Möglichkeit, beim Schreiben von Ausgaben Spaltendatentypen zu definieren. Beim Einlesen und Ausgeben werden gegenwärtig ausschließlich Panda DataFrames unterstützt. Sie können gegenwärtig keine Diagramme ausgeben oder räumliche Objekte einlesen/ausgeben. Fragekonstanten werden gegenwärtig nicht unterstützt.   Falls Sie uns Ihr Feedback zu diesem Tool hinterlassen möchten, schreiben Sie bitte einen Beitrag auf der Produktideen-Seite! Unsere Produktmanager freuen sich auf Ihre Anregungen für Funktionen oder Hinweise auf Einschränkungen bei der Arbeit mit dem Tool.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Python-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!   Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.   Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @SydneyF geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Felder-anhängen-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Das Felder-anhängen-Tool fügt jede Zeile der Quelleingabe (Source) als neue Spalte zu jeder Zeile der Zieleingabe (Target) hinzu. Dies wird als kartesische Verknüpfung oder Kreuzverknüpfung bezeichnet. Wenn Ihre Zieleingabe A-Zeilen mit B-Spalten und Ihre Quelleingabe C-Zeilen mit D-Spalten enthält, verwendet das Felder-anhängen-Tool mit Ausgabe A mal C Zeilen mit B plus D-Spalten.    Erstellen einer kartesischen Verknüpfung (siehe beigefügten Workflow Append.yxwz): Es gibt Fälle, in denen Sie jede Zeile aus einer Tabelle jeder Zeile einer anderen Tabelle hinzufügen möchten. Nehmen wir an, Sie haben eine Liste möglicher Kunden und Ihren Produktbestand. Sie könnten ein Felder-anhängen-Tool verwenden, um diese Daten zu verknüpfen:     Ich habe mit 26 Produkten und 26 Kunden begonnen, woraus sich 26 x 26 = 676 mögliche Kombinationen aus Kunden und Produkten ergaben. Da die Produkttabelle in die Zieleingabe (T = Target) einfließt, ist meine Ausgabe nach dieser Tabelle sortiert. Wenn wir dies umkehren würden und die Kunden die Zieleingabe darstellen würden, wäre der einzige Unterschied die Reihenfolge der Spalten (Customer würde zur ersten Spalte) und Zeilen (Customer1 würde in den ersten 26 Zeilen erscheinen, da jedes Produkt der Reihenfolge nach aufgelistet wird). Da hier mehr als 16 Datensätze in meiner Quelltabelle enthalten waren, musste ich die Einstellung des Anhängen-Tools ändern, um Folgendes zu ermöglichen:           Diese Option wird verwendet, da kartesische Verknüpfungen problematisch sind, wenn Sie versehentlich versuchen, zu viele Datensätze anzuhängen.   So hängen Sie einen einzelnen Datensatz an den gesamten Datenbestand an (siehe beigefügten Workflow Append.yxwz): In manchen Fällen möchten Sie vielleicht eine Information zu jedem Datensatz hinzufügen. Dies ist ein guter Zeitpunkt, ein Felder-anhängen-Tool zu verwenden. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz mit Farbnamen (mit möglichen Wiederholungen). In einer Master-Tabelle ist jede Farbe gemeinsam mit einem Wert aufgelistet. Ihr Ziel ist es, Ihren Benutzer eine vorhandene Farbe auswählen zu lassen und alle Datensätze Ihres Datenbestands mit Werten kleiner oder gleich dem ausgewählten Wert zurückzugeben.    Schritt 1: Nehmen Sie die vom Benutzer ausgewählte Farbe und suchen Sie ihren Wert aus unserer Master-Tabelle.                         Der Benutzer hat die Farbe Blau (Blue) ausgewählt. Die Suche in der Master-Tabelle ergibt, dass dieser ein Wert von 10 zugeordnet ist.   Schritt 2: Fügen Sie diese Werte unserem Farbdatensatz hinzu:     Da unser Datensatz lediglich Farben enthält, können wir ein Suchen-Ersetzen-Tool (oder eine Verknüpfung verwenden, wenn Sie eine Nanosekunde für das Sortieren der Daten J aufwenden möchten), um den Wert aus der Master-Tabelle hinzuzufügen. Jeder Datensatz verfügt nun über einen Wert. So weit, so gut.   Schritt 3: Fügen Sie den vom Benutzer gewählten Wert hinzu und wenden Sie einen Filter nur auf Ausgabedatensätze mit einem Wert kleiner oder gleich diesem an:       Beachten Sie, dass wir unser Anhängen-Tool so eingerichtet haben, dass der Wert von der Quellseite auf Max_Value geändert und die Farbe von der Quellseite deaktiviert wird:     Das Felder-anhängen-Tool bietet dieselben Optionen und Funktionen zur Änderung der Daten wie das Verknüpfen-Tool.   Fügen Sie das aktuelle Datum und die Uhrzeit allen Datensätzen hinzu (siehe beigefügten Workflow Append.yxwz): Nehmen wir an, Sie möchten, dass jeder Datensatz in Ihrem Datenbestand für die Ausgabe über einen Zeitstempel verfügt. Sie möchten, dass jeder Datensatz über denselben Zeitstempel verfügt, der festhält, wann der Workflow gestartet wurde. Hierdurch entfällt der Einsatz eines Formel-Tools zur Neuberechnung für jeden Datensatz, was dazu führen könnte, dass die Zeitstempel um einige Sekunden abweichen. Eine einfache Möglichkeit, diese Aufgabe zu bewältigen, wäre die Verwendung eines Felder-anhängen-Tools. Wir nutzen ein Zeilen-generieren-Tool, um den Zeitstempel zu erhalten und anschließend an alle Ihre Datenströme anzuhängen:     Ich habe die Verbindung zu meinen Quellen auf eine drahtlose Verbindung umgestellt, um dies übersichtlicher zu gestalten:                       Das war's! Ein Felder-anhängen-Tool ist im Grunde ein Verknüpfen-Tool ohne Verknüpfungsbedingungen und lediglich einer J-Ausgabe. Lesen Sie das Hilfedokument für das Auswählen-Tool, um mehr über weitere Optionen für das Felder-anhängen-Tool zu erfahren.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Felder-anhängen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @patrick_digan geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Einmalig-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:    Im Gegensatz zu einer Schneeflocke ist es tatsächlich möglich, dass es bei den Daten Duplikate gibt. Um zu unterscheiden, ob ein Datensatz in Ihren Daten einzigartig oder ein Duplikat ist, haben wir das Einmalig-Tool entwickelt, das Ihre Daten tatsächlich in eine einmalige Schneeflocke verwandelt.   Das Prinzip des Einmalig-Tools ist einfach zu verstehen. In der Konfiguration wählen Sie aus, für welche Spalten die Datensätze eindeutig unterschieden werden sollen. Wird nur ein Feld ausgewählt, erfolgt lediglich ein Abgleich einmaliger Datensätze für dieses Feld. Wenn zwei oder mehr Spalten ausgewählt werden, wird die Einmaligkeit des Datensatzes durch die Kombination der Datensätze unterschieden. Die U-Ausgabe zeigt eine Liste von Datensätzen, die je nach den von Ihnen ausgewählten Feldern eindeutig sind, während die D-Ausgabe die Liste der Duplikate anzeigt. Es ist auch hilfreich zu wissen, dass der erste Datensatz in jeder eindeutigen Gruppe an den U-Ausgabestrom gesendet wird, während die restlichen Datensätze an den Duplikat-Ausgabestrom gesendet werden.     Nehmen wir als Beispiel einen Datensatz mit zwei Feldern: Vorname und Nachname. Angenommen Sie verfügen über zwei Datensätze: John Smith und John Johnson. Wenn Sie in der Konfiguration lediglich den Vornamen (First Name) auswählen würden, würde der erste eingelesene Datensatz an die U-Ausgabe übermittelt und der zweite Datensatz an die D-Ausgabe. Würden Sie sowohl den Vornamen (First Name) als auch den Nachnamen (Last Name) auswählen, wären beide Datensätze, John Smith und John Johnson, in der Ausgabe für die einmaligen Datensätze enthalten.   Ein gutes Beispiel zum Nachschlagen und Lernen ist das Beispiel, das in Alteryx selbst zur Verfügung gestellt wird. Klicken Sie in der Vorbereitungs-Kategorie auf das Einmalig-Tool und anschließend auf „Beispiel öffnen“, um auf diesen Workflow zuzugreifen.   Dies sind einige gängige Anwendungsbeispiele für das Einmalig-Tool.   Anwendung vor einer Zusammenführung, um Datensatz-Duplikate auszuschließen Überprüfung der Einmaligkeit vor der Zuweisung von Primärschlüsseln, um Datensätze in eine Datenbanktabelle mit Beschränkungen einzufügen  Das Ermitteln des ersten einmaligen Datensatzes ähnelt der „Erste(r)“ Aktion des Zusammenfassen-Tools. Da die Reihenfolge der Datensätze von Bedeutung ist, nutzen Sie dies zu Ihrem Vorteil, um die Datensätze in beliebiger Reihenfolge anzuordnen, bevor Sie das Einmalig-Tool verwenden, um den ersten Datensatz in einer Gruppe von Duplikaten zu erfassen.   Nachdem Sie gesehen haben, wie das Einmalig-Tool funktioniert, können Sie endlich alle versteckten Duplikate in Ihren Daten entdecken. Und denken Sie daran:     Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Einmalig-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @Ozzie geschrieben.  

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Auswählen-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Das Auswählen-Tool in Alteryx Designer ist das Äquivalent zu Ihrem besten Kumpel. Stets an Ihrer Seite und hilft Ihnen, mehr über sich selbst zu erfahren. Das Auswählen-Tool kann genau dies, indem es Ihnen den Typ und die Struktur Ihrer Daten zeigt, und Ihnen darüber hinaus die Flexibilität bietet,  Aspekte Ihres Datensatzes zu ändern.   Mit dem Auswählen-Tool können Sie jeden Datentyp in Alteryx ändern – Zahlen, Zeichenfolgen, räumliche Objekte sowie Datum und Uhrzeit. Einer der populärsten numerischen Datentypen sind Festkommazahlen. Dieser Datentyp bietet Ihnen die Möglichkeit, ein gewisses Genauigkeitsniveau für Ihre numerischen Werte zu spezifizieren. Dies ist besonders wichtig bei Rundungsdifferenzen von Wechselkursen oder Gesamtsummen. Die verschiedenen Ganzzahlwerte sind eine Möglichkeit, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erfassen und verbessern, indem die Zeichenfolgenlänge der numerischen Felder reduziert wird.  Wenn Ihre Zeichenfolgenfelder komplexere Sonderzeichen enthalten (beispielsweise chinesische Zeichen), haben Sie die Möglichkeit, einen V_W-String auszuwählen, um diese Zeichen übernehmen zu können. Neben den Datentypen kann mit dem Auswählen-Tool auch das Erscheinungsbild Ihrer Daten durch Umbenennen, Neuordnen und Abwählen von Feldern verändert werden.     Eine der Auswahlfunktionen, die von vielen Menschen gefordert wird, ist das Speichern der vollständigen Konfiguration eines Auswählen-Tools. Diese Option wäre wichtig, um die Auswahlkonfiguration eines ähnlichen Datensatzes als Startpunkt für die Konfiguration eines anderen Datensatzes zu importieren. Sie können diese Funktion auch nutzen, wenn Sie einen neuen Workflow erstellen und das Auswählen-Tool selbst nicht kopiert werden kann.       Die Auswahl des dynamischen/unbekannten (Unknown) Felds ermöglicht die Aufnahme neuer (oder unerwarteter) Felder. Darüber hinaus können Sie die Position dieser neuen Felder bestimmen, indem Sie die Position dieses Felds verändern. Diese Option ist standardmäßig in den Konfigurationseinstellungen aktiviert. Wenn Sie keine neuen Felder in Ihrem Datenstrom wünschen, deaktivieren Sie sie. Der Feldtyp: Die Option „Erzwungen“ stellt sicher, dass ein eingehender Feldtyp stets mit einem erzwungenen Typ übereinstimmt. Dies kann bei der Konfiguration von Makros hilfreich sein. Um Kommas als Dezimaltrennzeichen zu nutzen, kann ein entsprechendes Auswahlfeld aktiviert werden. Um mehr über Datentypen zu erfahren, sehen Sie sich das Live-Schulungsvideo zum Thema Datentypen verstehen in unserer Community an!   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Auswählen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @JordanB geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Suchen-Ersetzen-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Das Suchen-Ersetzen-Tool ist ein relativ selten genutztes und unterschätztes Tool, bis Sie eine Datenzusammenführung durchführen müssen, die ohne dieses Tool ausgesprochen schwierig wäre – an dieser Stelle wird es zu Ihrem Lieblings-Tool in Designer. Sie finden es in der Verknüpfen-Kategorie, und es ermöglicht ein einfaches Ersetzen von Zeichenfolgen in Ihren Daten, was ansonsten nur auf äußerst mühsame Weise möglich wäre. Heute würdigen wir den großartigen Nutzen des Suchen-Ersetzen-Tools:                                                                 Suchen-Ersetzen als Retter in der Not   Ersetzen Sie mühelos HTML- oder ASCII-Inhalte (siehe Find Replace.yxzp im Anhang):       Verwenden Sie Lookup-Tabellen zur Standardisierung von Daten (siehe Find Replace.yxzp im Anhang):       Vereinfachen Sie Parsing (Syntaxanalyse) durch Suchen-Ersetzen   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Suchen-Ersetzen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Hier erfahren Sie mehr über die Verwendung des Zusammenfassen-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Wussten Sie, dass ein durchschnittliches Football-Spiel 3 Stunden und 12 Minuten dauert und lediglich etwa 11 Minuten tatsächliche Spielzeit enthält? Nun, ich könnte mir die Zeit vor dem Fernseher mit dem Essen von Kartoffelchips vertreiben, wie viele andere, aber für mich sind die Highlights das Wesentliche. Das Zusammenfassen-Tool würde mir wohl zustimmen – die effektivste Datenkommunikation ist die präziseste Zusammenfassung dieser Daten. Unabhängig davon, ob es darum geht, Zeichenfolgen für die Speicherung zu verketten, Berichte zusammenzuführen, um eine bessere Lesbarkeit zu erzielen, Ihre Geo-Objekte zur Interaktion zu bringen oder sogar Durchschnittswerte und andere Formeln für Datengruppierungen zu berechnen, kann das Zusammenfassen-Tool Ihre Daten so umformulieren, dass sie informativer sind. In diesem Artikel finden Sie einige Beispiele für die Vorgehensweise.   Das Zusammenfassen-Tool kann mit nahezu jedem Datentyp genutzt werden – numerischen Daten, Zeichenfolgen, Geo-Objekten, Verhaltensprofilen und sogar Berichterstellungselementen. Um nur einige der nützlichen Funktionen zu nennen (die vollständige Liste der Zusammenfassungsvorgänge finden Sie hier) - Numerische Werte können summiert, zu Durchschnittswerten zusammengefasst, in Perzentile konvertiert oder genutzt werden, um die Standardabweichung zu ermitteln. Sie können außerdem in einer Reihe von Finanzberechnungen verwendet werden. Zeichenfolgen können mühelos mit dem Trennzeichen Ihrer Wahl verkettet werden, oder Sie bestimmen die längsten oder kürzesten Zeichenfolgen innerhalb Ihrer Gruppierungen. Wenn Sie ein Talent für räumliche Daten besitzen, können Sie Geo-Objekte kombinieren oder diese nutzen, um Schnittstellen, Begrenzungsrechtecke, konvexe Hüllen sowie Mittelpunkte (Centroids) zu erzeugen. Sie können das Tool sogar nutzen, um die Anzahl der Datensätze in jeder entsprechenden Gruppe zu ermitteln oder deren Minimal- (Min.) oder Maximal-Werte (Max.) zu bestimmen. Diese Prozesse oder Aktionen sind zwar nicht erforderlich, können aber über die in Ihren Daten angegebenen Gruppierungen aggregiert werden, indem Sie die Aktion „Gruppieren nach" für ein oder mehrere Felder verwenden. Dadurch wird die Aktion auf Gruppen von Datensätzen in Ihrem Datensatz angewendet, die einen eindeutigen Wert in der von Ihnen ausgewählten Gruppe nach Feld haben. Zu Ihrer Referenz haben wir einen v10.6-Workflow (Summarize Tool.yxmd) beigefügt, der die Verwendung für jeden der anwendbaren Datentypen demonstriert, die das Zusammenfassen-Tool transformieren kann. Wenn Ihnen die Granularität der Informationen, die Ihre zusammengefassten Daten liefern, gefällt, sie aber Ihren Originaldatensatz ergänzen sollen, können Sie beide verknüpfen, indem Sie das Feld „Gruppieren nach" als Verknüpfungsfeld verwenden (achten Sie darauf, dass Sie überflüssige Felder in der Verknüpfung abwählen!). Die beigefügte Datei v10.6 Summarize Count Field Append.yxzp liefert ein Beispiel hierfür (siehe nachstehendes Hinzufügen des Felds „CustomerSegment Count“):     Das Zusammenfassen-Tool kann auch zum Umwandeln Ihrer Daten verwendet werden - ähnlich wie bei einem anderen Umwandlungs-Tools, der Kreuztabelle, mit der Zeilen, die zuerst verkettet werden, einfach in Spalten konvertiert werden können (mit dem Text-in-Spalten-aufteilen-Tool). Summarize Reshape.yxzp (siehe Anhang) zeigt diese Umwandlung in v10.6:     Wenn Sie das Zusammenfassen-Tool gerne nutzen, jedoch zu viel Zeit dafür aufwenden, nach dem Hinzufügen von Präfixen für jede Aktion Felder umzubenennen (wir wissen, dass Sie hohe Ansprüche haben, darum nutzen Sie Alteryx), versuchen Sie, den Ansatz in dem beigefügten Workflow v10.6 zu emulieren und diese mithilfe von Trim Summarize oder Join Prefixes.xyzp zu entfernen.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Zusammenfassen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Hier erfahren Sie mehr über die Verwendung des Kreuztabellen-Tools auf dem Weg zur Beherrschung des Alteryx-Designers:   Manchmal stehen Sie vor einem unsortierten Haufen von Daten und fragen sich, wie Sie diese Daten jemals in eine brauchbare Form bringen sollen. Sämtliche Optionen bedeuten erheblichen manuellen Aufwand, und als Faulpelz, äh, wir meinen natürlich als Experte von gemischten Daten widerstrebt Ihnen diese Aussicht.   In solchen Situationen verspüren Sie vielleicht den Wunsch, die Dinge von Grund auf zu verändern. Hierfür gibt es kein besseres Tool als das Kreuztabellen-Tool, ein leistungsstarkes Tool, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten auf jede Art und Weise umzuformen, damit Sie Ihr Problem aus einem neuen Blickwinkel angehen können. In diesem Artikel werde ich einige Anwendungsfälle demonstrieren, um zu zeigen, wie Sie dieses großartige Tool nutzen können.   Anwendungsbeispiel 1: Einfacheres Extrahieren dynamischer Daten durch Zuweisung von Gruppen   Die Daten? Sie erhalten eine Liste, die wie das unten gezeigte Field_1 aussieht. Die PMID bezieht sich auf eine ID-Nummer für einen medizinischen Zeitschriftenartikel in einer Datenbank. Jede FAU bezieht sich auf einen der Autoren in der Publikation. Jede Publikation kann eine beliebige Anzahl an Autoren haben.       Das Ziel? Eine Tabelle mit ID-Nummern im ersten Feld und Spalten, die den Autoren entsprechen.       Wie? Bereiten Sie die Daten vor, indem Sie den Bezeichner herausfiltern und entfernen. Die dritte Spalte in der Abbildung oben, Field_12, enthält die nutzbaren Daten. Verwenden Sie eine mehrzeilige Formel, um die ID-Spalte und die Autorenspalten eindeutig zu identifizieren. In diesem Fall wird jede ID-Nummer durch „0“ dargestellt, und die Autoren werden hochgezählt, bis die nächste ID gefunden wird. Sehen Sie sich die Spalte „Headers“ an. Verwenden Sie eine weitere mehrzeilige Formel, um die einzelnen Header-Gruppen einander zuzuordnen. Dies ist im Grunde eine Datensatz-ID, die einen einzelnen Artikel in der Datenbank darstellt. Sehen Sie sich die Spalte „Groups“ in der obigen Abbildung an. Kreuztabelle! Mit diesen Bezeichnerspalten können Sie Ihre Daten so verschieben, dass für jeden Header eine Spalte und für jede Gruppe eine Zeile erstellt wird. Sehen Sie sich das Konfigurationsfenster in der ersten obenstehenden Abbildung an.   Anwendungsbeispiel 2: Dynamische Berechnungen für eine beliebige Anzahl von Feldern   Die Daten? Eine Handvoll numerischer Felder, siehe unten. Die Felder sind nach einem Kategorienfeld gruppiert, und Sie haben ein eindeutiges Datensatz-ID-Feld hinzugefügt.         Das Ziel? Gleitender Durchschnitt für jede einzelne Spalte innerhalb der jeweiligen Kategorie.       Wie? Statt eine mehrzeilige Formel für jede Spalte zu schreiben, fassen Sie alle Daten durch eine Umstellung in einer einzigen Spalte zusammen und fügen die Schlüsselfelder „RecordID“ (Datensatz-ID) und „HP Category“ hinzu. Sehen Sie sich das Konfigurationsfenster in der ersten Abbildung an. Unten sehen Sie die entsprechende Ausgabe. Obwohl diese Ansicht auf den ersten Blick zwar komplizierter aussieht, können Sie den gleitenden Durchschnitt in einem eleganten Durchlauf berechnen. Verwenden Sie ein mehrzeiliges Tool, um einen Durchschnitt zu berechnen. Mit der Gruppieren-nach-Option können Sie sich davor schützen, falsche Werte auszuwählen: deaktivieren Sie „HP Category“ und „Name“. Vergessen Sie nicht, zudem als Werte für nicht existierende Zeilen, die nächste gültige Zeile anzugeben. Restrukturieren Sie Ihre Daten mit einer Kreuztabelle! (Gruppieren nach „RecordID“, Kopfzeile „Name“, Daten „r3“)   Anwendungsbeispiel 3: Vereinfachen komplexer Logiken durch Kreuztabellen   Die Daten? Sie haben eine Liste der möglichen Kombinationen von 5 Elementen. Für jede Kombination wird eine Zeile pro Artikel mit Gewicht und Wert des Artikels angezeigt: Die Kombination 123 wird dreimal dargestellt, mit den Informationen für Artikel1, Artikel2 und Artikel3.       Das Ziel? Sie möchten Ihre Auswahl der Artikel nach bestimmten Kriterien optimieren, wie etwa minimales Gewicht und maximaler Wert.          Wie? Verwenden Sie ein Formel -Tool, um eine Spalte für „Weight“ hinzuzufügen, wie in der ersten Abbildung gezeigt. Verwenden Sie die Kreuztabelle mit der Summen-Methode, um das kombinierte Gewicht aller Elemente für jede Kombination zu ermitteln. Der „Weight“-Header gruppiert alle „kg“-Werte miteinander, und die Gruppierung nach „Combinations“ ergibt eine Zeile pro Kombination. Wiederholen Sie diesen Vorgang für „Value“ ($).  Expertentipp: Felder umbenennen   Das Kreuztabellen-Tool hat den Nachteil, dass es nicht besonders gut mit Sonderzeichen in Feldkopfzeilen umgehen kann, inklusive Leerzeichen. Dies bedeutet, dass die Feldkopfzeile „a a“ im Ergebnis als „a_a“ abgebildet wird. Dies mag manchmal unpraktisch sein, aber bei der Entwicklung der Alteryx Engine haben wir mehr auf Geschwindigkeit und Effizienz als auf das Erscheinungsbild der Kopfzeilen geachtet. Aber keine Sorge, denn dieses Problem hat eine praktische Lösung (eigentlich sogar mehrere!); das fantastische Dynamisch-umbenennen-Tool. Normalerweise gehe ich wie folgt vor:     Beachten Sie das Alteryx-Ergänzungspaket für die in diesen Anwendungsfällen gezeigten Workflows. Beim Extrahieren der Inhalte wird eventuell ein Fehler angezeigt, der sich jedoch nicht auf die Ausführung des Workflows auswirkt.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Kreuztabellen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @AlexKo geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Dynamischen-Eingabe-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Bei den meisten Tools, die bereits „dynamisch" im Namen haben, wäre es überflüssig, sie als eines der dynamischsten Tools in Designer zu bezeichnen. Dies ist bei der dynamischen Eingabe nicht der Fall. Mit der Basiskonfiguration bietet Ihnen das Dynamische-Eingabe-Tool die Möglichkeit, eine Vorlage anzugeben (dies kann eine Datei oder eine Datenbanktabelle sein) und durch Einlesen einer Liste oder anderer Quellen sowie durch Modifizierung von SQL-Abfragen eine beliebige Anzahl von Tabellen einzugeben, die diesem Vorlagenformat (Form/Schema) entsprechen. Dies ist besonders hilfreich für periodische Datensätze, doch die Nutzung des Tools geht weit über seine Basiskonfiguration hinaus. Um Ihre Datenzusammenführung zu erleichtern, haben wir einige Anwendungsbeispiele zusammengestellt, die verdeutlichen, wie vielseitig das Dynamische-Eingabe-Tool ist:   Einlesen einer Liste von Dateien nach ihren Dateipfaden (im Gegensatz zum Öffnen von Dateien im gleichen Verzeichnis mit einem Platzhalter im Eingabedaten-Tool). Hierzu müssen Sie lediglich ein Feld für die Dateispeicherorte als Ihr Feld in „Eine Liste mit Datenquellen lesen“ angeben und „Gesamten Dateipfad ändern“ als Ihre Aktion auswählen. Das Verzeichnis-Tool wird häufig zur Auflistung von Dateien genutzt:       Ändern von SQL-Abfragen zum Ersetzen von Zeichenfolgen, Aktualisieren von Where-Klauseln, Anwenden von räumlichen Filtern und Bearbeiten von gespeicherten Vorgängen für Ihre Eingabe (siehe Anhang).  Zugreifen auf mehrere Arbeitsblätter über dieselbe Excel-Arbeitsmappe (siehe Anhang).  Stapelverarbeitung mehrerer Designer-Arbeitsblätter aus mehreren Excel-Dateien – in unterschiedlichen Formaten!   Da das Modifizieren von SQL-Abfragen und der Zugriff auf mehrere Arbeitsblätter innerhalb derselben Excel-Datei die am wenigsten dokumentierten Ansätze in unserer Community sind, haben wir diese beiden Ansätze in unserem Workflow v10.5 „Dynamic Input.yxzp“ detaillierter ausgeführt. Für eine bessere Übertragbarkeit (wir werden nicht auf dieselben Datenbankverbindungen zugreifen können) besteht die als erstes Beispiel verwendete SQL-Abfrage aus einer einfachen Auswahl aller Datensätze derselben Excel-Datei. Sie können die ursprüngliche Abfrage sehen, wenn Sie in der SQL-Editor-Ansicht der Vorlagendatei die Auswahl „Tabelle oder Abfrage“ vornehmen.     Möchten Sie weitere Informationen zur Nutzung des Dynamischen-Eingabe-Tools? Sehen Sie sich unser Community-Live-Schulungsvideo zum Thema dynamische Eingaben an. Wenn Sie mehr über die Dateneingabe im Allgemeinen erfahren möchten, sehen Sie sich außerdem unser Ablaufdiagramm für eine optimale Dateneingabe an!   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Dynamischen-Eingabe-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD  geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Texteingabe-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen:   Mit dem Texteingabe-Tool (erlernen Sie den Umgang hier), unseren Konnektor-Tools und dem Herunterladen-Tool (erlernen Sie den Umgang hier) können Sie eine Vielzahl von Daten in Designer verarbeiten. Doch was ist mit manuell eingegebenen Benutzerdaten? In der Analytik wird häufig versucht, manuelle Eingaben zu vermeiden (sofern wir keine Bereinigung durchführen), da diese eine höhere Fehleranfälligkeit aufweisen. Ungeachtet der Risiken gibt es eine Reihe von Situationen, in denen die manuelle Dateneingabe in Alteryx hilfreich sein kann. Diese Aufgabe allein zu bewältigen, ist jedoch gefährlich. Verwenden Sie hierzu das Texteingabe-Tool und vereinfachen Sie diese Vorgänge mithilfe der nachstehenden Techniken:       Finden und ersetzen Sie bestimmte Zielwerte innerhalb Ihrer Daten (siehe beigefügtes Paket Text Input.yxzp)   Hängen Sie durch einen Benutzer eingegebene Daten an (siehe beigefügtes Paket Text Input.yxzp)   Hinweis: Sie können auch das Verknüpfen-Tool (erlernen Sie den Umgang hier) nutzen und Bedingungsfelder verknüpfen, um eine Tabellenbeziehung herzustellen.   Integrieren Sie die Daten des Durchsuchen-Tools (erlernen Sie den Umgang hier) als Workflow-Kontrollpunkte – ähnlich wie das Cache-Dataset-Makro (V2)   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Texteingabe-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Herunterladen-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen: Für eine bestmögliche Datenzusammenführung ist die Flexibilität entscheidend, eine Verbindung zu so vielen Datenquellen wie möglich herstellen zu können. Kein Puzzle enthüllt ein Gesamtbild, ohne dass alle Teile an der richtigen Stelle liegen, und dasselbe gilt auch für Analytics. Wir sind zwar stolz darauf, dass wir eine Liste unterstützter Eingabedateiformate und Datenplattformen vorweisen können, die vielleicht sogar groß genug für die Datenbankspeicherung selbst sind, aber leider kann man in der ständig wachsenden Welt der Daten nicht alle davon erfassen. Nutzen Sie das Herunterladen-Tool. Zusätzlich zum FTP-Zugriff kann dieses Tool Daten per Web-Scraping oder API übertragen (überprüfen Sie Ihre Datenquelle - es gibt fast immer eine API!), wodurch Sie selbst auf die abgelegensten Datenspeicher zugreifen können. Mit den unten zusammengestellten Beispielen und der Fülle der im Web zugänglichen Daten können Sie fast jedes analytische Puzzle in die Mona Lisa verwandeln:   FTP-Upload FTP-Download FTP-Automatisierung Verbindung zu REST APIs – ohne Programmierung! (Teil 2: Authentifizierung) Web-Scraping   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Herunterladen-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.

Dieser Artikel gehört zu unserer Tool Mastery Serie, einer Zusammenstellung von Beiträgen in der Wissensdatenbank mit verschiedenen Arbeitsbeispielen für Designer-Tools. Er befasst sich mit der Nutzung des Fuzzy-Übereinstimmungs-Tools auf unserem Weg, den Umgang mit Alteryx Designer zu erlernen.   Ähnlich wie bei der Excel-Fuzzy-Suche vereinfacht das Fuzzy-Übereinstimmungs-Tool (Anwendungsbeispiel hier) die Suche nach nicht exakten Übereinstimmungen in Ihren Daten. Durch Spezifizieren von Ähnlichkeit-Schwellenwerten, Anwenden unterschiedlicher Übereinstimmungs-Algorithmen sowie Angabe weiterer Konfigurationsoptionen können Sie das Tool so anpassen, dass es am besten zu Ihrem Datensatz passt. Aufgrund der umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten des Tools empfehlen wir, dass Sie sich unsere einleitenden  und weiterführenden Live-Schulungsvideos ansehen, wenn das Tool in komplexeren Anwendungen eingesetzt werden soll. Weiterhin ergänzen unsere häufig gestellten Fragen und die Tipps und Tricks zum Thema Fuzzy-Übereinstimmung die Informationen zur Nutzung des Tools!   Im Leben sind nur wenige Dinge schwarz und weiß. Wir finden überall Grauzonen und ihre Grenzen können verschwimmen. Gleiches gilt für Daten – insbesondere, wenn sie von Menschen eingegeben werden. Aus diesem Grund haben wir das Fuzzy-Übereinstimmungs-Tool entwickelt. Wenn Ihre Daten nicht klar sind, können Sie dennoch eine Wertschöpfung aus Ihren Datensätzen erzielen, indem Sie diese mit etwas vergleichen, das etwas stärker standardisiert ist. Dies kann bei Folgendem hilfreich sein:   Bereinigen (Duplikatentfernung) eines einzelnen Datensatzes von doppelten Einträgen (siehe Fuzzy Match.yxmd im Anhang):     Zusammenführen zweier Datensätze und Bestimmen redundanter Datensätze (siehe Fuzzy Match.yxmd im Anhang): Hinweis: Es wird dringend empfohlen, zunächst eine Bereinigung (Duplikatentfernung) jedes Ihrer zusammenzuführenden Datensätze vorzunehmen, bevor Sie diese im Zusammenführungsmodus nutzen, um alle redundanten Übereinstimmungen zu entfernen – dies bewirkt eine erhebliche Beschleunigung des Abgleichs.     Durchführen von Zeichenfolgenvergleichen, Bereinigungen und Schlüsselwortabgleichen   Diese Techniken unterstützen Sie bei der Identifizierung ähnlicher Namen, Adressen, Telefonnummern und selbst falsch geschriebener Wörter in Ihren Daten und ermöglichen exakte Analysen nicht exakter Zeichenfolgen.   Wenn Sie mit Namen arbeiten, lesen Sie bitte unseren Leitfaden für Nickname-Fuzzy-Übereinstimmungen. Wenn Sie den Übereinstimmungs-Schwellenwert so weit lockern müssen, dass manche Zeichenfolgen-Übereinstimmungen nicht korrekt erkannt werden, während andere keine weiteren Ergebnisse mehr liefern, versuchen Sie, den Abgleich mit einem anderen Fuzzy-Übereinstimmungs-Tool lediglich für die Zeichenfolgen mit dem niedrigeren Schwellenwert durchzuführen, die Sie hinzufügen möchten, und führen Sie diese wieder mit dem abgeglichenen Datensatz zusammen.   Nun sollten Sie über Expertenkenntnisse für die Nutzung des Fuzzy-Übereinstimmungs-Tools verfügen! Falls Sie einen Anwendungsfall kennen, den wir ausgelassen haben, können Sie gerne nachstehend einen Kommentar hinterlassen!    Sehen Sie sich schon als Tool-Meister? Schreiben Sie uns an Stephanie.jansen@alteryx.com, wenn Sie Ihre kreativen Tool-Anwendungsbeispiele in einem Artikel der Tool Mastery Serie vorstellen möchten.   Haben Sie noch Fragen? Die deutsche Community ist hier, um sie im Forum zu beantworten.    Wenn Sie alle Designer-Tools beherrschen möchten, abonnieren Sie unsere E-Mail-Benachrichtigungen.   *Dieser Beitrag wurde von @MattD geschrieben.  

JSON Objekte reichen von einfachen Strukturen zum Datenaustausch, bis zu sehr komplexen, verschachtelten Elementen um sämtliche Datenentitäten abbilden zu können. Sehen Sie in diesem Beispiel wie einfach es ist, solche komplexen JSON Zeichenketten zu erzeugen.

Der Alteryx Analytics Hub (AAH) stellt eine einheitliche, robuste Plattform für alle analytischen Fragestellungen und Daten zur Verfügung. Er arbeitet damit in Verbindung mit dem Alteryx Designer und einem Browser basierten Interface mittels einer Client-Server Architektur. Abb. 1: Alteryx Analytics Hub Client-Server Architektur Der Alteryx Analytics Hub stellt damit eine Enterprise Daten und Analytics Plattform zur Verfügung. Diese Plattform besteht aus vier Komponenten. Dem Frontend, Backend, Worker und einer permanenten Speicherschicht in Form einer PostgreSQL Datenbank. Abb. 2: Alteryx Analytics Hub Komponenten Frontend Das Frontend ist der Eingangspunkt in die Plattform. Es basiert auf einem Express.js Webserver, welcher das browserbasierte User Interface und eine große Menge an REST API Endpunkten zur Verfügung stellt. Abb. 3: Das Frontend unterstützt das browserbasierte User Interface und die APIs Das User Interface stellt eine einfache, visuelle Bedienung zur Verfügung, um mit den Geschäftsprozessen und Daten zu interagieren. Es erlaubt die Ausführung von Workflows, das teilen und zusammenarbeiten an verschiedenen Daten, sowie die Verwaltung der kompletten Umgebung. Eine Mandanten-Fähigkeit wird durch sogenannte "Site" unterstützt, welche eine logische Separierung von Inhalten und Benutzern sicherstellt. API Endpunkte zur Automatisierung sämtlicher, auch über das User Interface zur Verfügung stehenden Funktionen stehen zur Verfügung. Diese Schnittstellen können zum Beispiel durch andere Alteryx Produkte, wie den Alteryx Designer, oder aber auch andere Applikationen genutzt werden. Das Frontend ist über eine Username und Passwort Authentifizierung geschützt, wie auch durch eine HTTPS Verschlüsselung.   Backend Im Backend werden sämtliche Kernprozesse des Alteryx Analytics Hub ausgeführt. Während das Frontend für das User Interface und die API Endpunkte verantwortlich ist, ist das Backend für die Ausführung dieser Aktionen verantwortlich. Das enthält die Authentifizierung von Benutzern, Schedulen von Workflows, zuweisen von Workflows zu Workern, sowie die Ausführung von administrativen Prozessen wie die Änderung von Berechtigungen oder Gruppen. Das Backend verwaltet auch das Virtuelle Dateisystem (VFS), in dem alle Daten der analytischen Prozesse vorgehalten werden. Daten sind in dem Fall Workflows, Dateien wie Excel oder CSV, oder auch Report Ausgabedateien. Wie in Abb. 4 zu sehen läuft jede Kommunikation zwischen den einzelnen Komponenten über das Backend. Das Backend empfängt und speichert Informationen in die PostgreSQL Datenbank basierend auf Anfragen des Frontends. Das Backend weist auch Workflows dem Worker zu, damit diese dann prozessiert werden. Abb. 4: Das Backend steuert sämtliche Prozesse Worker Die Worker sind dafür verantwortlich die Workflows mithilfe der Alteryx Engine auszuführen. Die Engine kann dabei Workflows mithilfe der standard "E1" engine ausführen, oder aber auch mit der neuen "AMP" Engine ausführen. Die AMP Engine (kruz für: Alteryx Multi-Threaded Processing) ermöglicht eine schnelle Ausführung der analytischen Prozesse durch die Nutzung von mehreren Prozessor-Threads für ein und dieselbe Berechnung um komplexe, große Datenprobleme zu lösen. Eine Workfloweinstellung legt fest, welche Engine genutzt wird. Der Analytics Hub unterstützt beide Engines. Die Skalierbarkeit und Performance ist mit dem Analytics sichergestellt, indem mehrere Jobs parallel ausgeführt werden können. Ein Job kann hier als Alteryx Workflow übersetzt werden. Jeder Engine Prozess kann einen Workflow zur selben Zeit ausführen. Abb. 5: Eine Engine kann einen Alteryx Workflow ausführen Jeder Worker kann mehrere Instanzen einer Alteryx Engine verwalten. Damit kann ein Worker also mehrere Jobs parallel ausführen. Abb. 6: Ein Worker kann mehrere Engines gleichzeitig verwalten Eine Einstellung in der Konfigurations-Datei (numer_of_engines) steuert die Anzahl an parallelen Workflow, die ein Worker ausführen kann. Zusätzliche Worker Knoten können hinzugefügt werden, um eine Redundanz zu kreieren, oder aber auch die Leistung zu erhöhen. Die Anzahl an Worker Knoten hängt von der durchschnittlichen Workflow Laufzeit und der Anzahl an Jobs, die täglich oder stündlich auf dem Analytics Hub ausgeführt werden sollen ab. Eine Architekturempfehlung kann von den Alteryx Mitarbeitern auf Basis dieser Informationen getroffen werden. Es ist jedoch nicht möglich, dass ein einzelner Workflow über mehrere Worker Knoten verteilt werden um den Datenduchsatz zu steigern.   Persistence - Permanente Speicherschicht Die Speicherschicht des Analytics Hub wird durch eine PostgreSQL Datenbank abgebildet. Dies ist eine Standard SQL Datenbank, welche einfach zu erweitern und sicher ist. Die PostgreSQL Datenbank ist der Ort, an dem sämtliche Applikationsdaten des Analytics Hub gespeicher werden, inklusive Benutzern, Rollen, Zeitplänen und Sites. Die Daten-Dateien für die Workflows werden dabei jedoch in dem Virtuellen Dateisystem gespeichert. Die Datenbank enthält drei Schemas, welche vom Analytics Hub genutzt werden: platform: Das Hauptschema, in dem die Informationen für Applikationsdaten, wie Datenverbindungen, Zeitpläne und Jobs gespeichert werden pgboss: Wird für interne Systemaktivitäten benutzt, wie das prüfen auf neue Jobs rdbms: Wird als temporärer Zwischenspeicher für Metadaten benutzt, welche noch nicht in das platform Schema geschrieben wurden Abb. 7: Die drei Schemas, welche im Analytics Hub in der PostgreSQL Datenbank genutzt werden Das platform Schema speichert alle Daten, die für den betrieb des Analytics Hub notwendig sind. Das sind in Summe rund 50 Tabelle, welche wie in der folgenden Abbildung kategorisiert werden können. Abb. 8: Allgemeine Kategorien der Tabellen des Analytics Hub Jedes Reporting oder Monitoring sollte über das Schema platform erfolgen. Jedoch können exzessive Verbindungen und Abfragen eine Auswirkung auf die Performance des Analytics Hub haben.   Falls es noch Fragen zum Thema Architektur oder weiteres geben sollte kontaktieren Sie bitte Ihren Alteryx Ansprechpartner und wir werden Ihnen sehr gerne weiterhelfen.

Hier finden Sie einige schnelle Tipps und bewährte Methoden, mit denen Sie Ihre neue Gruppe organisieren können.   Neue Benutzergruppe starten Sie finden keine User Group in Ihrer Region?  Kein Problem! Starten Sie Ihre eigene User Group und wenden Sie sich direkt an das Alteryx User Group Team. Wir unterstützen Sie dabei! @ChrisS ist Ihr direkter Ansprechpartner. Ihre Community Managerin @StephJ hilft Ihnen anschließend, andere aktive Benutzer in Ihrer Region zu finden, die dem Verwaltungsausschuss der Benutzergruppe beitreten können (normalerweise 2 oder 3 Führungskräfte).   Ihre Rolle - Benutzergruppenleiter Die Rolle des Benutzergruppenleiters ist einfach. Sie sind da, um Ihre Community zu steuern, zu organisieren und zu führen. Der Lenkungsausschuss der Benutzergruppe ist für die Koordination der vierteljährlichen Sitzungen in ihrer Community verantwortlich. Das Benutzergruppen-Verwaltungskomitee wird vom User Group Alteryx-Team unterstützt.   Checkliste zum Starten einer neuen Benutzergruppe: ☐ Wenden Sie sich direkt an @ChrisS und @StephJ, die Sie anleiten (Ressourcen, Eventbrite-Seite,…) und Ihnen Schritt für Schritt bei diesem neuen Abenteuer helfen.   ☐ Wählen Sie einen Termin für ein informelles Meeting. Ihr Meeting ist einfach zu organisieren: Machen Sie es zu einem informellen und nicht zu einem formellen Meeting mit einer vorher festgelegten Tagesordnung oder Rednern. Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht ein Meeting in einer Bar, einem Café, einer Bibliothek, einer Universität oder einem ähnlichen öffentlichen Ort zu organisieren? Möglicherweise werden ihnen dort Besprechungsräume bereitgestellt.   *** COVID-19 - Während dieser Zeit können Sie natürlich auch eine virtuelle Benutzergruppe organisieren. Das User Group Team organisiert gemeinsam mit Ihnen 3 regionale Benutzergruppen aus der EMEA-Region, um virtuelle Meetings für die nächsten 3 Monate abzuhalten.     Sehen Sie sich das Video der London User Group an, an der in der letzte Woche mehr als 200 Benutzer teilgenommen haben.   Ihr User Group Koordinator @ChrisS hilft Ihnen dabei eine virtuelle User Group sehr einfach über WebEx zu organisieren. ***.       ☐ Laden Sie Benutzer zu Ihrem Meeting ein, indem Sie für Ihre neue Gruppe werben: - Werben Sie auf der Seite für dedizierte Benutzergruppen, aber auch im deutschen Community-Forum. - Machen Sie Mundpropaganda bei anderen Alteryx-Benutzer, die Sie bereits in Ihrer Region kennengelernt haben. - Teilen Sie Einladungen auf Social-Networking-Sites wie LinkedIn, Xing, Facebook und Twitter.   Nach zwei Meetings innerhalb sechs Monaten werden Sie dann automatisch eine offizielle Alteryx-Benutzergruppe mit Ihrer eigenen Community-Seite. Zudem bekommen Sie ab diesem Zeitpunkt ein Budget sowie Werbeunterstützung für Social Media, Goodies für die User und vieles mehr.   Hier finden Sie eine vollständige Dokumentation zur englischen Community: •Welcome & Guidelines  •User Group Leader Guidelines •User Group Interest Form  •Meeting Round Up •Local Playbook  •Starting an Internal User Group  •Using Eventbrite for your Meeting    Haben Sie Fragen? Wir sind jederzeit für Sie da.   Wir können es kaum erwarten Sie zu treffen, auch virtuell!

Einer der wichtigsten Gründe für die Beliebtheit von Alteryx ist die Möglichkeit, eine Vielzahl verschiedener Datenquellen auszulesen.  Für das Auslesen von PDF- oder Word-Dokumenten ist jedoch etwas Hilfe aus einer anderen Quelle erforderlich.  Wann ist ein solcher Vorgang sinnvoll? Stellen Sie sich beispielsweise vor, jemand möchte einen Ordner voller Lebensläufe nach einem bestimmten Text durchsuchen.  Warum kann Alteryx diese Formate nicht nativ lesen? Diese Dateitypen verwenden kein Standardformat und müssen daher vor dem Auslesen in Textdateien konvertiert werden.  Für diese Konvertierung ist ein kostenloses Open-Source-Programm mit dem Namen DocToText verfügbar. Dieses Programm wird in der Befehlszeile ausgeführt und konvertiert diese Dateitypen zu Textdateien, die Alteryx problemlos lesen kann. Ich habe ein Beispiel an diesen Blogeintrag angehängt.  Dieser Workflow verwendet das wenig beachtete Tool Befehl ausführen.  Mit diesem Tool können wir eine Liste von Dateien aus einem bestimmten Quellordner einlesen, die Informationen in ein passendes Format für DocToText konvertieren und anschließend das Tool Befehlt ausführen verwenden, um die Dateien zum weiteren Gebrauch in ein Textformat zu konvertieren.  Der Anhang enthält alles, was Sie brauchen, inklusive einer passenden Ordnerstruktur für das Modul.  Laden Sie die angehängte yxzp-Datei herunter, extrahieren Sie diese, probieren Sie das Modul aus und teilen Sie uns Ihre Meinung mit! Dieses Beispiel wurde für Version 10.0 aktualisiert. Beim Extrahieren des Pakets werden einige Abhängigkeitsfehler angezeigt. Keine Sorge, bei der Ausführung sollten keine Fehler auftreten. Vielen Dank an Maureen Wolfson für die Basis-App und den Vorschlag! Bis zum nächsten Mal!   *Der Beitrag "Can Alteryx Parse A Word Doc Or PDF?"  wurde in Designer Knowledge veröffentlicht und von @ChadM geschrieben - 11-03-2019  

Willkommen in der Alteryx-Community! Bei Alteryx ist es unsere Leidenschaft, Menschen zu befähigen, mit intuitiven Workflows schnell tiefere Einblicke zu liefern.Bei Alteryx ist es unsere Leidenschaft, Menschen zu befähigen, mit intuitiven Workflows schnell tiefere Einblicke zu liefern. Wir haben diesen Raum als Peer-to-Peer-Support-Kanal erstellt. Hier sollen Menschen zusammenkommen, um wertvolle Erfahrungen auszutauschen und mithilfe von Alteryx-Produkten Innovationen zu schaffen. Wir möchten Ihnen das bestmögliche Erlebnis bieten. Deshalb haben wir diesen Leitfaden zusammengestellt, der Ihnen helfen soll, schnell mit der Alteryx-Community vertraut zu werden. Wir hoffen, dass er ihnen hilft! KURZANLEITUNG   Fragen stellen   Starten Sie ein Gespräch, suchen Sie nach Lösungen und stellen Sie Ihre dringenden Fragen.   Forum   Training erhalten   Brauchen Sie Anleitung, um mit Alteryx zu beginnen, oder suchen Sie nach zusätzlichen praktischen Übungen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern?   Schauen Sie bei der Alteryx Academy vorbei. (IN ENGLISCH) Hilfe für die Community   Helfen Sie Ihren Kolleginnen und Kollegen, neue und bessere Wege zu finden, um zu den Antworten zu gelangen, die sie suchen.   Hier finden Sie alle offenen Fragen.     CHECKLISTE FÜR UNSERE NEUE MITGLIEDER    Überprüfen Sie die Richtlinien der Alteryx Community , um zu verstehen, was es bedeutet, hier Mitglied zu sein. Abonnieren Sie die Community Highlights, damit Sie in unserer Community nichts verpassen (ENGLISCH). Personalisieren Sie Ihre Erfahrung, Ihr Profil und wie häufig Sie E-Mails von uns erhalten, indem Sie Ihre persönlichen Einstellungen konfigurieren. Erfahren Sie mehr über Funktionen und Einstellungen in der Community-Hilfe-Dokumentation Sie möchten mehr über User Ranks wissen? Lesen Sie unsere FAQs - Benutzerränge Wir freuen uns auf Sie in der Community! # 

Wie kann ich übergeordnete Daten Filter? Mit dieser Vorlage ganz einfach mithilfe eines Filter- und eines Join-Tools!

How To: Einen Kommentar zu einem Ausdruck hinzufügen   Es ist häufig hilfreich Kommentare zu Ausdrücken im Filter oder Formula Tool hinzuzufügen. Dies erhöht die Lesbarkeit.   Voraussetzungen   Alteryx Designer   Vorgehen       Kommentare können im Filter oder Formula Tool eingegeben werden.  Benutzen Sie dafür einfach // gefolgt vom Kommentar.    

Wie kann ich das kartesische Produkt konstruieren?   Das kartesische Produkt oder Mengenprodukt, ist eine Verknüpfung von zwei Tabellen. Dabei wird jede Zeile der ersten Tabelle mit jeder Zeile der zweiten Tabelle verknüpft. Wenn zum Beispiel Tabelle A 100 Zeilen hat und mit Tabelle B verknüpft wird, die 1.000 Zeilen hat, führt eine kartesische Verknüpfung zu 100.000 Zeilen. Dieser Verknüpfungstyp kann nützlich sein, wenn Sie eine Datenbasis erstellen müssen, die jede Kombination aus zwei oder mehr Tabellen enthält.   Voraussetzungen   Alteryx Designer   Vorgehen   Zuerst bedarf es der Input-Daten. Im folgenden Beispiel handelt es sich um Tabellen mit Daten zu Modell, Außenfarbe, Innenfarbe und Optionen-Paket, die ein Autohändler verwendet.  Die Tabellen enthalten die folgenden Daten.     Modell Optionen-Packet Innenfarbe Außenfarbe                       Als nächstes wird das kartesische Produkt der oben gennanten Tabellen erstellt.   Ein Beispiel für die Ergebnisse des oben abgebildeten Workflows sieht folgendermaßen aus:   Der Workflow erstellt in Designer 2018.4 ist angehängt.   Typische Probleme   Anhängen von mehr als 16 Datensätzen Standardmäßig ist das Append-Tool so eingestellt, dass es eine Fehlermeldung ausgibt, falls mehr als 16 Datensätze angehängt werden, um den Benutzer vor versehentlicher Erstellung eines zu großen Datensatzes zu schützen. Falls Sie jedoch mehr als 16 Datensätze anhängen wollen, können Sie diese Einstellung wie unten gezeigt ändern, um das Anhängen zuzulassen:    Zusätzliche Ressourcen (auf Englisch)   Hilfeartikel für das Tool Tool Mastery Artikel mit praktischen Anwendungsbeispielen