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Alteryx में Data Preparation

बुनियादीकौशल स्तर
अपडेट किया गया 05/2026
Alteryx Designer में डेटा तैयारी, सफाई और विश्लेषण में महारत हासिल करें, चाहे आप नए हों या अनुभवी विश्लेषक।
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AlteryxData Preparation
3 घंटे
9 वीडियो
25 अभ्यास
1,950 XP
11,183
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पाठ्यक्रम विवरण

Alteryx में डेटा तैयारी पर हमारे व्यापक पाठ्यक्रम के साथ डेटा विश्लेषण की दुनिया में एक परिवर्तनकारी यात्रा शुरू करें। आकर्षक सामग्री और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने और उसे साफ़ करने के महत्वपूर्ण महत्व को सीखेंगे, जिससे आप अपने डेटासेट से अधिक सटीक और अंतर्दृष्टिपूर्ण जानकारी निकाल सकेंगे।

डेटा तैयारी की नींव

डेटा तैयारी की मूलभूत बातों में गहराई से उतरें, स्वच्छ डेटा के महत्व को समझकर और सामान्य डेटा गुणवत्ता समस्याओं की पहचान व सुधार करना सीखकर। यह अनुभाग अनुपस्थित मानों को प्रबंधित करने, अनावश्यक डेटा को हटाने, और डेटा प्रकारों को समझने की तकनीकों को कवर करता है, जो अधिक उन्नत डेटा तैयारी कार्यों के लिए एक मजबूत आधार तैयार करता है.

फ़िल्टर और फ़ॉर्मूलों के साथ डेटा को बेहतर बनाना

Alteryx में फ़िल्टरिंग तकनीकों और एक्सप्रेशन लिखने की कला में महारत हासिल करके अपने कौशल को आगे बढ़ाएँ। आप बुनियादी से लेकर कस्टम तक, फ़िल्टरों की एक श्रृंखला का अन्वेषण करेंगे, और यह सीखेंगे कि ऐसे एक्सप्रेशन कैसे तैयार करें जो विश्लेषण के लिए आपके डेटा को परिष्कृत करें। इसके अतिरिक्त, पाठ्यक्रम सूत्रों के अनुप्रयोग में गहराई से जाता है, आपको पूर्व-संरचित सूत्रों का उपयोग करना और विशिष्ट डेटा प्रकारों के अनुरूप कुशल अभिव्यक्तियाँ लिखना सिखाता है, जिससे डेटा हेरफेर में आपकी क्षमताएँ विस्तृत होती हैं।

डेटा सैंपलिंग और सारांशण तकनीकें

यह पाठ्यक्रम डेटा का सैंपलिंग और सारांश तैयार करने की रणनीतियों के साथ समाप्त होता है, जो किसी भी डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक कौशल हैं। आप विभिन्न सैंपलिंग विधियाँ सीखेंगे, जिनसे डेटा के अर्थपूर्ण उपसमुच्चय निकाले जा सकें, और अपने डेटासेट से सारांश बनाने तथा अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए संख्यात्मक और स्ट्रिंग फ़ंक्शनों का उपयोग करेंगे।

इस पाठ्यक्रम को पूरा करने के बाद, आप विश्लेषण के लिए स्वच्छ डेटा के महत्व को समझेंगे, Alteryx Designer के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे, और मध्यवर्ती विश्लेषण के लिए कौशल हासिल करेंगे, जिससे आपकी डेटा विश्लेषण यात्रा के लिए एक मजबूत आधार तैयार होगा।

पूर्व आवश्यकताएं

Introduction to Alteryx
1

Data Cleaning और Preparation

डेटा प्रिपरेशन तकनीकों की खोज करके Alteryx में अपना ज्ञान तेज़ी से बढ़ाएँ! आप जानेंगे कि साफ और तैयार डेटा बेहतरीन एनालिटिक्स के लिए क्यों महत्त्वपूर्ण है और मुख्य डेटा टाइप्स का उपयोग कैसे करें। आप यह भी सीखेंगे कि "डर्टी डेटा" को कैसे पहचाना जाए और उसे साफ करने की तकनीकें, जैसे missing values को संभालना और अनावश्यक डेटा हटाना।
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2

Filtering और Expressions का उपयोग

Alteryx में अपने डेटा प्रिपरेशन कौशल को बढ़ाएँ और डेटा फ़िल्टर करने तथा expressions लिखकर डेटा के सबसेट बनाने के तरीके जानें। बेसिक और चेन किए हुए फ़िल्टरों के साथ-साथ कस्टम फ़िल्टरों की भी पड़ताल होगी, ताकि आप सीधे ज़रूरी डेटा तक पहुँचें। आप expressions लिखने की best practices सीखेंगे, जिसमें AND और OR स्टेटमेंट्स के अंतर को समझना और सही syntax के लिए उपयोगी सुझाव शामिल हैं।
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3

Formulas लागू करना

डेटा प्रिपरेशन की परतों में और आगे बढ़ें और अलग-अलग फ़ॉर्मूलों को गहराई से समझें, जिन्हें Alteryx में तेज़ी से लागू किया जा सकता है। Formula टूल में उपलब्ध पहले से संरचित फ़ॉर्मूलों की बहुलता जानें, और डेटा टाइप्स के आधार पर कुशल expressions लिखने की तकनीकें सीखें। आप length-आधारित और position-आधारित फ़ॉर्मूलों के अंतर के साथ-साथ फ़ील्ड्स को अपडेट करने और नए फ़ील्ड बनाने के तरीके सीखेंगे।
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4

Sampling और Summarizing

अपने डेटा का सैंपलिंग और summarizing करने की प्रक्रियाएँ जानें, जो डेटा प्रिपरेशन के अहम हिस्से हैं। आप Sample टूल के साथ डेटा सैंपल करने के कई विकल्प सीखेंगे, जैसे टॉप 10 रिकॉर्ड्स ढूँढना या पहले N प्रतिशत डेटा प्राप्त करना, और भी बहुत कुछ। इसके बाद आप Summarize टूल में संख्यात्मक तरीकों जैसे sum, average, और median के साथ-साथ string फ़ंक्शंस, जैसे खास फ़ील्ड्स के आधार पर hierarchical grouping, से डेटा को summarize करने का ज्ञान बढ़ाएँगे।
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Alteryx में Data Preparation
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