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कोर्स

केस स्टडी: Alteryx में सेल्स डेटा का विश्लेषण

बेसिक2 घंटे

रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।

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कोर्स विवरण

क्या आप रिटेल एनालिटिक्स के लिए Alteryx Designer की क्षमताओं का उपयोग करने के लिए तैयार हैं? यह केस स्टडी आपको एक काल्पनिक डिपार्टमेंट स्टोर के बिक्री डेटा की व्यापक खोज के माध्यम से ले जाएगी, जिसका ध्यान बिक्री प्रदर्शन और रणनीतिक निर्णय-निर्माण की आपकी समझ को बेहतर बनाने पर है।

Alteryx Designer के साथ डेटा विश्लेषण में गोता लगाएँ

Alteryx Designer का उपयोग करके, आप बिक्री रुझानों और पैटर्नों में अंतर्दृष्टि उजागर करने के लिए डेटा तैयार, मिश्रित और विश्लेषित करेंगे। यह व्यावहारिक पाठ्यक्रम आपको उत्पाद प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए वर्कफ़्लो बनाने में मार्गदर्शन करता है, जिससे आप बिक्री सफलता के प्रमुख कारकों की पहचान कर सकें। इस केस स्टडी के अंत तक, आपके पास व्यापक बिक्री विश्लेषण के लिए Alteryx Designer का उपयोग करने हेतु आवश्यक कौशल होंगे, जिससे आप सूचित व्यावसायिक निर्णय और रणनीतिक योजना बना सकेंगे।

अपने Alteryx कौशल लागू करें और प्रमाणित हों

आपने पर्याप्त Alteryx ज्ञान हासिल कर लिया है; अब इसे परखें! यह केस स्टडी आपको Alteryx Fundamentals ट्रैक के अंतर्गत आपने जो सभी कौशल सीखे हैं, उन्हें एक वास्तविक-विश्व उदाहरण पर लागू करने का अवसर प्रदान करती है। पाठ्यक्रम के दौरान, आप डेटा आयात और मिश्रण, सरल विश्लेषण और समुच्चयन तकनीकों, डेटा पार्सिंग और सफाई, तथा वर्कफ़्लो दस्तावेज़ीकरण की समीक्षा करेंगे। यह केस स्टडी Alteryx Core Certification परीक्षा देने (और उसे पास करने!) के लिए आवश्यक अवधारणाओं और कौशलों की समीक्षा करने के लिए डिज़ाइन की गई है। उस ज्ञान को काम में लगाइए और प्रमाणित बनिए!

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

डेटा ब्लेंडिंग और डेट कन्वर्ज़न

पिछले कई कोर्सों में आपने Alteryx की नई-नई स्किल्स सीखी हैं। केस स्टडी की शुरुआत के बाद, यह अध्याय आपके डेटा को जोड़ने, डेट्स के साथ काम करने, और सामान्य डेटा को क्लीन करने के ज्ञान की जाँच करेगा। साथ ही, आपके बॉस की तरफ से एक सरप्राइज़ असाइनमेंट भी मिलेगा!
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2

डेटा ट्रांसफॉर्मेशंस

डेटा को ट्रांसफॉर्म करने के लिए तैयार हो जाइए! इस अध्याय में आप डेटा को पिवट, पार्स, क्लीन और कैल्कुलेट करेंगे। जब डेटा तैयार हो जाएगा, तो आप उसे पिछले अध्याय के डेटा से जोड़ेंगे ताकि आगे होने वाले किसी भी विश्लेषण की तैयारी हो सके।
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3

रेडी, सेट, एनालाइज़

आपका डेटा अब आखिरकार विश्लेषण के लिए तैयार है! अपने डेटा को ध्यान से प्रेप और कंबाइन करने के बाद, आप इस अध्याय में ट्रांसफॉर्म, कैल्कुलेट और समराइज़ करके उन सवालों के जवाब तक पहुँचेंगे जो कंपनी के बॉसों ने आपसे पूछे हैं।
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