반응형
Alteryx란?
- End-to-end data analytics platform
- 데이터를 처음 준비하고 cleansing하는 prep단계, 여러개의 데이터를 합치는 Blend단계, 변형하고 조작하여 분석을 하는 analyze단계까지 모두 수행 가능
- 직관적인 인터페이스
- 워크플로우를 만들면 재사용이 가능, 자동화 가능
- Alteryx 는 3가지 Certificate가 있음. Core가 가장 기본.
- 미국에서 채용이나 프로젝트 참여에 여러모로 요구되는 자격증..이라고 함.
설치 방법
https://www.alteryx.com/designer-trial/free-trial-alteryx
Start Free Trial
Find powerful insights with 300+ no-code, low code automation building blocks. Start your free one month trial for desktop or cloud today.
www.alteryx.com
Desktop Trial 클릭
30일만 무료로 사용할 수 있는 듯ㅠ
개인 정보를 입력하면 다운로드 할 수 있다.
AlteryxDownloadManager_NonAdmin_x64.exe
설치하려고했으나 윈도우에서만 되고, Alteryx는 맥버전은 제공해주지않는다.
맥 유저
어쩔 수 없이 cloud trial 로 갑니다..
굿
데이터 종류
Alteryx Data Types
- Strting
- Numeric
- Date/Time
- Boolean
- Spatial : 공간을 표현하는 데이터 타입. 이미지나 사운드 파일일 수 있음
Strings
데이터 타입 | 설명 | 특징 / 예시 |
String | Latin 문자만 가능 | 최대 8192자. 예: 간단한 영문 단어 |
WString | 어떤 문자든 가능 (한글 포함) | 최대 8192자. 예: 다양한 언어의 단어 |
V_String | Latin 문자, 가변 길이 | 길이 제한 없음. 예: 긴 영문 텍스트 |
V_WString | 모든 문자, 가변 길이 | 길이 제한 없음. 예: 긴 한글/다국어 텍스트 |
- String: 오직 **Latin 문자(영어)**만 가능
- → 알파벳, 숫자, 기호 같은 ASCII 문자들만 포함
- WString: 모든 문자(한글, 한자, 이모지 포함) 가능
- → 대신 1글자당 2바이트 이상 차지할 수도 있어서 메모리 사용은 좀 더 크다
Numeric
데이터 타입 | 설명 | 값의 범위 / 예시 |
Byte | 0과 양의 정수만 가능 | 0 ~ 255 |
Int16 | 16비트 정수 | -32,768 ~ 32,768 |
Int32 | 32비트 정수 | -2,147,483,648 ~ 2,147,483,648 |
Int64 | 64비트 정수 | -9,223,372,036,854 ~ 9,223,372,036,854 |
Fixed Decimal | 소수점 고정, 통화 처리에 주로 사용 | (소수점 자릿수 지정 가능) |
Float | 단정도 실수형 | 약 -3.4 × 10³⁸ ~ +3.4 × 10³⁸ |
Double | 배정도 실수형 | 약 -1.7 × 10³⁰⁸ ~ +1.7 × 10³⁰⁸ |
Date/Time
데이터 타입 | 설명 | 형식 | 예시 |
Date | 날짜 정보만 포함 | yyyy-mm-dd (10자리) | 2021-12-21 |
Time | 시간 정보만 포함 | hh:mm:ss (8자리, 24시간제) | 02:47:53, 14:47:53 |
DateTime | 날짜 + 시간 모두 포함 | yyyy-mm-dd hh:mm:ss (19자리) | 2021-12-21 14:47:53 |
반응형
'공부기록 > Data Science' 카테고리의 다른 글
[Alteryx] 알터릭스 Select | Data cleansing | Filter | Formula | Sample | Unique Tool (0) | 2025.04.06 |
---|---|
[Alteryx] Input Tools 알터릭스 입력 툴 (0) | 2025.04.06 |
[TimeSeries] Stationarity 시계열 정상성, 왜 따지는걸까? (0) | 2024.03.23 |
[Causal Inference] 1. Introduction To Causality 인과추론이란 | 심슨의 역설 (0) | 2023.12.20 |
[kaggle] Kaggle API 사용하기 mac (0) | 2022.02.05 |