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Kurs

Datenaufbereitung in Alteryx

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 05/2026
Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.
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AlteryxData Preparation
3 Std.
9 Videos
25 Übungen
1,950 XP
10,917
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Kursbeschreibung

Komm mit auf eine spannende Reise durch die Welt der Datenanalyse mit unserem umfassenden Kurs zur Datenaufbereitung in Alteryx. Durch spannende Inhalte und praktische Übungen lernst du, wie wichtig es ist, Daten für die Analyse vorzubereiten und zu bereinigen, damit du genauere und aufschlussreichere Infos aus deinen Datensätzen herausholen kannst.

Grundlagen der Datenaufbereitung

Lass uns in die Grundlagen der Datenaufbereitung eintauchen, indem wir verstehen, wie wichtig saubere Daten sind, und lernen, häufige Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und zu beheben. In diesem Abschnitt geht's um Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten, zum Entfernen von doppelten Daten und zum Verstehen von Datentypen. Damit legst du eine solide Basis für fortgeschrittenere Aufgaben bei der Datenvorbereitung.

Daten mit Filtern und Formeln aufpeppen

Mach deine Fähigkeiten besser, indem du Filtertechniken und das Schreiben von Ausdrücken in Alteryx lernst. Du wirst verschiedene Filter entdecken, von einfachen bis hin zu benutzerdefinierten, und lernen, wie du Ausdrücke erstellst, die deine Daten für die Analyse verfeinern. Außerdem geht der Kurs auf die Anwendung von Formeln ein und zeigt dir, wie du vorgefertigte Formeln nutzen und effiziente Ausdrücke für bestimmte Datentypen schreiben kannst, um deine Fähigkeiten in der Datenbearbeitung zu erweitern.

Techniken zur Datenerhebung und -zusammenfassung

Der Kurs endet mit Strategien zum Sammeln und Zusammenfassen von Daten, was echt wichtige Fähigkeiten für jeden Datenanalysten sind. Du lernst verschiedene Stichprobenverfahren kennen, um aussagekräftige Teilmengen von Daten zu extrahieren, und nutzt numerische und Zeichenfolgenfunktionen, um deine Datensätze zusammenzufassen und Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Nach dem Abschluss dieses Kurses wirst du verstehen, wie wichtig saubere Daten für die Analyse sind, praktische Erfahrungen mit Alteryx Designer sammeln und Fähigkeiten für die Analyse auf mittlerem Niveau erwerben, wodurch du eine solide Grundlage für deine Datenanalyse-Karriere schaffst.

Voraussetzungen

Introduction to Alteryx
1

Datenbereinigung und -aufbereitung

Beschleunige dein Alteryx-Wissen, indem du Techniken der Datenaufbereitung erkundest! Du lernst, warum saubere und aufbereitete Daten für optimale Analysen wichtig sind und wie du die wichtigsten Datentypen nutzt. Außerdem erfährst du, wie du „dirty data“ erkennst und mit Methoden zur Bereinigung umgehst – etwa dem Umgang mit fehlenden Werten und dem Entfernen unnötiger Daten.
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2

Filtern und Ausdrücke verwenden

Erweitere deine Fähigkeiten in der Datenaufbereitung in Alteryx, indem du Wege entdeckst, Daten zu filtern und Ausdrücke zu schreiben, um Teilmengen zu bilden. Du lernst einfache und verkettete Filter kennen sowie benutzerdefinierte Filter, um genau an die benötigten Daten zu kommen. Außerdem erfährst du Best Practices zum Schreiben von Ausdrücken, inklusive der Unterschiede zwischen AND- und OR-Anweisungen, sowie hilfreiche Tipps für die korrekte Syntax.
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3

Formeln anwenden

Tauche tiefer in die Ebenen der Datenaufbereitung ein, indem du verschiedene Formeln und ihre schnelle Anwendung in Alteryx genauer kennenlernst. Entdecke den großen Fundus an vorstrukturierten Formeln im Formula-Tool und Techniken zum Schreiben effizienter Ausdrücke je nach Datentyp. Du lernst den Unterschied zwischen längen- und positionsbasierten Formeln sowie Methoden zum Aktualisieren und Erstellen neuer Felder.
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4

Stichproben und Zusammenfassungen

Erkunde die Prozesse des Stichprobenziehens und Zusammenfassens deiner Daten – beides zentrale Aspekte der Datenaufbereitung. Du lernst zahlreiche Optionen zum Sampling kennen, z. B. die Top 10 Datensätze zu finden oder die ersten N Prozent der Daten zu entnehmen – und vieles mehr mit dem Sample-Tool. Anschließend vertiefst du dein Wissen über das Zusammenfassen von Daten mit numerischen Methoden wie Summe, Durchschnitt und Median sowie String-Funktionen wie hierarchisches Gruppieren nach bestimmten Feldern im Summarize-Tool.
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Datenaufbereitung in Alteryx
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