Практическое руководство по Alteryx

В этом упражнении мы строим workflow, который отвечает на вопрос: какая страна показала наилучшие результаты во фристайле на Олимпийских играх 2002 и 2006 годов?

Данные: файл All Medals.xlsx, лист Athletes

Оценка: 3 очка за золото, 1.5 — за серебро, 1 — за бронзу

• 1
  Подключение данных: Input Tool → выбрать All Medals.xlsx (лист Athletes). Сразу добавить Browse + Select после каждого Input.
• 2
  Фильтр по виду спорта: Filter Tool → Basic Filter → поле Sport = "Freestyle Skiing". Синтаксис: имена полей в квадратных скобках [Sport], строки — в кавычках.
• 3
  Фильтр по годам: Второй Filter → Custom Filter → формула: [Year] = "2002" OR [Year] = "2006"
• 4
  Агрегация по стране: Summarize Tool → Group By: Country; Sum: Gold, Silver, Bronze
• 5
  Расчёт очков: Formula Tool → новое поле Score (тип Double): 3*[Sum_Gold] + 1.5*[Sum_Silver] + [Sum_Bronze]
• 6
  Сортировка: Sort Tool → поле Score по убыванию (Descending)
• 7
  Топ-1: Sample Tool → Top 1 Record
• 8
  Очистка: Select Tool → оставить только поле Country
• 9
  Просмотр результата: Browse Tool → запустить workflow

Данные в «широком» формате (Gold, Silver, Bronze — отдельными столбцами) нужно привести в «длинный» (tidy) формат для машинной обработки.

• 1
  Импорт: Input Tool → All Medals.xlsx → Browse + Select
• 2
  Transpose: ключевые поля — все кроме Gold, Silver, Bronze. Поля данных — Gold, Silver, Bronze.
• 3
  Browse после Transpose — обязательно!
• 4
  Select: переименовать поля Name → «Тип медали», Value → «Количество медалей»
• 5
  Filter: [Medal Count] > 0 — убрать записи с нулём медалей. Числовые значения без кавычек!
• 6
  Browse + Output: сохранить как Tidy Medal Data.csv с относительным путём .\Tidy Medal Data.csv

Задача: создать таблицу с историческим накопительным подсчётом медалей по странам и годам в «широком» формате.

• 1
  Импорт + Browse + Select из All Medals.xlsx
• 2
  Summarize: Group By Country и Year; Sum: Gold, Silver, Bronze
• 3
  Formula: создать поле Total Medals = Sum_Gold + Sum_Silver + Sum_Bronze
• 4
  Select: оставить только Country, Year, Total Medals
• 5
  Sort: по Country и Year по возрастанию — порядок важен для Running Total
• 6
  Running Total: Group By Country; Running Total на Total Medals → создаст нарастающую сумму, которая сбрасывается при появлении новой страны
• 7
  Browse — проверить: алфавитный список стран, год растёт, RunTot_Total Medals накапливается
• 8
  Cross Tab: превратить строки с годами в отдельные столбцы. После — Browse.
• 9
  Formula × 7: заменить NULL нулями или предыдущим значением. Синтаксис: IF IsNull([2000]) THEN 0 ELSEIF IsNull([2002]) THEN [2000] ELSE [2002] ENDIF
• 10
  Select: убрать старые разреженные поля, переименовать новые
• 11
  Browse + Output: сохранить как Historical Medal Count.csv

Задача: объединить данные об олимпийских медалях с данными о лауреатах Нобелевской премии по стране происхождения.

• J
  Join: Left (Country) → Right (Birth Country). Сохранить оба поля Join — нужны для следующего шага.
• U
  Union: объединить все 3 выхода Join (L, J, R). Настройка: Auto Config by Name. Переименовать связи: Left, Join, Right.
• F
  Formula: IF IsNull([Country]) THEN [Birth Country] ELSE [Country] ENDIF → поле Countries
• S
  Select: Countries в начало, убрать Country и Birth Country
• O
  Output: Brains vs. Brawn.csv

Задача: анализ файла Unisex Names.txt — определить тренды в использовании имён для мальчиков и девочек.

• 1
  Input: файл Unisex Names.txt — tab-деlineated формат
• 2
  Browse + Select: Alteryx не распознал Female и Male как числовые поля → в Select изменить типы на Double. Year также привести к Double для упрощения фильтров.
• 3
  Imputation: заменить NULL-значения нулями в числовых полях Female и Male.
• 4
  Filter: разделить данные на два 10-летних периода для сравнения.
• 5
  Multi-Field Formula: применить расчёты процентов/долей сразу к нескольким полям одной формулой.