Alteryx Designer contiene muchos flujos de trabajo de muestra que demuestran la funcionalidad de las herramientas y los casos prácticos. Puedes acceder a ellos directamente en el menú superior de Designer a través de Ayuda > Flujos de trabajo de muestra.
Los ejemplos de uso de herramienta (también conocidos como Aprender una herramienta a la vez) son flujos de trabajo de muestra en los que se demuestran diferentes opciones de configuración para una herramienta a la vez. Están diseñados para ayudarte a comprender cómo se utiliza una herramienta específica como parte de un flujo de trabajo.
Puedes acceder a los ejemplos desde varios lugares:
Menú de Ayuda: en el menú de Ayuda, ve a Flujos de trabajo de muestra y Aprender una herramienta a la vez. Selecciona una categoría de herramientas y la herramienta para abrir el flujo de trabajo.
Paleta de herramientas: selecciona un ícono de herramienta de la paleta de herramientas y selecciona el enlace Abrir ejemplo para abrir el flujo de trabajo.
Búsqueda global: busca una herramienta por su nombre. Si esa herramienta tiene un ejemplo de uso de herramienta, aparece el enlace Ejemplo a la derecha. Selecciona el enlace Ejemplo para abrir el ejemplo de esa herramienta.
Estas herramientas, organizadas por categoría de herramientas, tienen un ejemplo de uso en Alteryx Designer.
Herramientas en la categoría de herramientas Entrada/Salida.








Herramientas en la categoría de herramientas Preparación.












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Herramientas en la categoría herramientas Unir.







Herramientas en la categoría de herramientas Analizar.




Herramientas en la categoría de herramientas Transformar.








Herramientas en la categoría de herramientas Generación de informes.










Herramientas en la categoría de herramientas Espacial.














Herramientas en la categoría de herramientas Interfaz.

















Herramientas en la categoría de herramientas Investigación de datos.













Herramientas en la categoría de herramientas Predictivo.

















Herramientas en la categoría de herramientas Pruebas AB.




Herramientas en la categoría de herramientas Series de tiempo.







Herramientas en la categoría de herramientas Calgary.





Herramientas en la categoría de herramientas Desarrollador.





















Herramientas en la categoría de herramientas Documentación.



Herramientas en la categoría de herramientas Aprendizaje automático.









Herramientas en la categoría de herramientas Minería de textos.








Herramientas en la categoría de herramientas Visión artificial.








Accede a los Ejemplos de uso de herramienta (consulta los Ejemplo de uso de herramienta de arriba) en el menú principal de Designer a través de Ayuda > Flujos de trabajo de muestra > Aprender una herramienta a la vez. Los flujos de trabajo que aparecen a continuación están ordenados alfabéticamente por directorio e indican las herramientas que contiene cada muestra.
Los ejemplos de cada modelo son tu introducción a la ciencia de datos en Alteryx Designer. Abarcan una variedad de temas, como explicaciones paso a paso de cómo utilizar las herramientas de aprendizaje automático y las herramientas de minería de textos (que forman parte de Alteryx Intelligence Suite), las técnicas fundamentales para la preparación y limpieza de datos, y explicaciones detalladas de algoritmos complejos y métodos estadísticos.
Puedes acceder a estos ejemplos directamente en el menú principal de Designer a través de Ayuda > Flujos de trabajo de muestra > Aprender un modelo a la vez.
Ve a Ayuda > Flujos de trabajo de muestra > Básicos y selecciona entre una serie de flujos de trabajo de muestra básicos/iniciales.
Combinar dos hojas de cálculo que contengan datos de clientes: este flujo de trabajo combina dos hojas de datos para que todos los datos estén disponibles en un solo archivo.
Normalizar un campo de cadena: este flujo de trabajo demuestra no solo las muchas maneras de aislar los dos primeros caracteres numéricos de la columna “ITEM”, sino que también explora diferentes mensajes reportados desde la ventana de resultados.
Aprender herramientas de uso frecuente: en este ejercicio se demuestra cómo utilizar algunas de las herramientas más utilizadas en Alteryx. Es muy recomendable que todos los usuarios se familiaricen con cada una de estas herramientas. Es importante tener en cuenta que hay muchas maneras de realizar la misma tarea con Alteryx. El objetivo de este ejercicio es introducir a un nuevo usuario los fundamentos, no necesariamente para resolver un problema de la manera más directa.
Normalizar números de teléfono: un archivo de cliente contiene el campo Teléfono (Phone) que debe estandarizarse. Primero identificaremos el formato en el que debe estar el número de teléfono y, luego, realizaremos un par de procesos separados para reformatear y extraer los componentes del número de teléfono.
Normalizar un archivo de texto no estructurado: en este flujo de trabajo se muestra cómo tomar un archivo de texto de registro de seguridad sin formato y analizarlo y convertirlo en una tabla útil.
Analizar un proceso de ventas: este flujo de trabajo combina varias tablas de Salesforce.com para medir la relación entre los clientes potenciales de los representantes por equipo y territorio para validar el desempeño y determinar el liderazgo.
Inferir códigos ZIP a partir de latitud y longitud: en este flujo de trabajo se demuestra cómo realizar un punto en la selección de polígonos en el que los hogares se asignan a un código postal mediante la herramienta Entrada dinámica.
Calcular una tendencia y ordenar datos: identifica los diez principales condados de crecimiento más rápido, según el porcentaje de crecimiento anual en un período de 15 años y el crecimiento proyectado en cinco años.
Crear un archivo XML: en este flujo de trabajo se muestra cómo crear un archivo XML que luego se puede utilizar en un asistente o macro como pregunta de árbol. En este flujo de trabajo se crea el XML utilizado en la aplicación analítica de muestra.
Leer un archivo FLAT: en este flujo de trabajo se demuestra la configuración adecuada para leer un archivo FLAT.
Ve a Ayuda > Flujos de trabajo de muestra > Avanzado y selecciona entre varios flujos de trabajo de muestra avanzados.
Convertir formatos de archivo: en este ejemplo se muestra cómo crear una aplicación que pueda convertir un tipo de archivo en otro.
Limpiar y analizar números de teléfono: en este ejemplo se muestra cómo crear una aplicación que ofrece a los usuarios varias opciones para limpiar y analizar números de teléfono de un archivo.
Definir áreas de intercambio: en este ejemplo se muestra cómo crear áreas de intercambio de tiendas según el porcentaje de sus clientes más cercanos que utilizan la técnica envolvente convexa.
Ver datos de vivienda de FEMA: en esta aplicación se examinan los datos de vivienda de FEMA después del huracán Sandy. El consumidor de la aplicación puede elegir sobre qué condados generar el informe, y se devuelven varios mapas y tablas con datos de condados y códigos ZIP.
Calcular un pago de hipotecas: este flujo de trabajo es un ejemplo de una calculadora de hipotecas. Puede resolver la tasa de interés, el pago, la cantidad de pagos, el monto del préstamo y el valor futuro.
Buscar clientes más cercanos a una tienda: esta aplicación analítica permite al usuario seleccionar una de las tiendas de mascotas que se muestran en el mapa y, luego, generar un informe en PDF que muestra los 20 clientes más cercanos (del archivo de clientes existente) a esa tienda dentro de un límite de 50 millas.
Usar un árbol con una base de datos de archivos personalizada: en este ejemplo se muestra cómo crear una aplicación con una estructura de datos de árbol jerárquico.
Usar un sistema de archivos de árbol: en este ejemplo se muestra cómo crear una aplicación con una estructura de datos de árbol jerárquico.
Usar un árbol con XML personalizado: en este ejemplo se muestra cómo crear una aplicación con una estructura de datos de árbol jerárquico.
Descargar datos de Internet: en esta aplicación se muestra cómo descargar datos de Internet, analizarlos de forma avanzada y, luego, dar formato a la salida como un informe PDF con gráficos.
Convertir métricas y publicar en línea: en esta aplicación se realizan conversiones para unidades de longitud, temperatura, volumen y moneda.
Buscar un archivo en un directorio: en esta aplicación analítica se busca la presencia del archivo de datos especificado en todos los flujos de trabajo contenidos en el directorio especificado.
Macros compatibles con Coincidencia difusa
Macros compatibles
Asignar suministro a la demanda: en este flujo de trabajo se demuestra la relación entre la oferta y la demanda.
Mapa de clientes por tienda: el objetivo de este flujo de trabajo es mostrar un mapa de área de intercambio en forma de porción circular.
Crear un mapa de calor para los datos de compra: el objetivo de este flujo de trabajo es mostrar un mapa de calor para distinguir las áreas de compra más altas.
Identificar herramientas y macros usadas en un flujo de trabajo: este flujo de trabajo responde a la pregunta: ¿Qué herramientas y macros usé para crear estos flujos de trabajo?
Optimizar la ubicación minimizando la distancia: en este ejemplo se examina el efecto potencial de la expansión de una red minorista existente analizando la distancia mínima a la demanda.
Optimizar la ubicación con un modelo de gravedad: en este ejemplo se examina el efecto potencial de expandir una red minorista existente analizando la demanda y los competidores, las tiendas existentes y los competidores nulos, el exponente de fricción y la distancia mínima relevante.
Combinar en un archivo maestro con coincidencia difusa: Este flujo de trabajo toma un archivo maestro de hogares y lo compara con un nuevo archivo de base de datos de clientes. La coincidencia se realiza en cascada y cada iteración del proceso de coincidencia solo coincide con las filas de clientes que no han coincidido anteriormente.
Crear límites de servicio: se examina un archivo de cliente para determinar si un cliente está o no dentro de un límite de servicio particular y si el cliente puede recibir o no una señal en un radio especificado desde una ubicación. También se determina la distancia entre el cliente y la ubicación de la señal.
Crear un mapa del área de intercambio alrededor de la tienda: en este flujo de trabajo se combinan dos archivos de datos espaciales para calcular la distribución de zona de anuncios en relación con la ubicación de comercios minoristas.
Convertir información de stock de XML a una hoja de cálculo: en este flujo de trabajo se transforma un archivo XML en un formato de hoja de cálculo más legible.
Buscar las tiendas más cercanas a los clientes: en este flujo de trabajo se demuestra cómo encontrar la tienda más cercana en un radio de diez millas de cada cliente, calcular la distancia, generar un archivo con el nombre de la tienda, la dirección, el teléfono y la distancia agregados, y crear un resumen del comportamiento del cliente para cada tienda.
Mapa de las áreas de intercambio 1: en este ejemplo se demuestra cómo crear áreas de intercambio de tiendas según el porcentaje de sus clientes más cercanos que utilizan la técnica envolvente convexa.
Medir la calidad de los datos: en este flujo de trabajo se demuestra cómo se puede utilizar Alteryx para informar métricas en un archivo de datos. El objetivo es determinar qué tan completo está el archivo. Identificaremos los valores válidos por columna, y el porcentaje completado de cada columna.
Crear un informe con un mapa temático: crea un mapa temático cuantitativo para mostrar la distribución espacial de los códigos postales en función de un archivo de cliente con datos de compra.
Buscar todos los clientes dentro de 30 millas de una tienda: en este flujo de trabajo se demuestra cómo identificar a todos los clientes dentro de las 30 millas de cada tienda, calcular la distancia, contar el número total de clientes dentro de las 30 millas y, a continuación, generar un archivo con el nombre de la tienda, la dirección, el teléfono y la distancia anexados.
Mapa de las áreas de intercambio 2: en este flujo de trabajo se demuestra cómo crear un mapa de Polígonos Voronoi.
Normalizar un archivo XML no estructurado: en este flujo de trabajo se demuestra cómo leer datos XML y analizarlos para que aparezcan en un esquema de tabla estándar.
Informar tendencias de epidemia de opioides por año: en este flujo de trabajo se crean visuales para identificar tendencias utilizando datos creados por el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC).
Descargar y analizar datos web: en este flujo de trabajo se demuestra la descarga de datos de la web y su uso para crear un informe. El módulo explora tácticas de análisis de datos a través de expresiones regulares y otras rutinas de manejo de datos, cómo utilizar fórmulas espaciales para crear objetos espaciales y técnicas para crear mapas impactantes en informes.
Superponer un código postal del mapa 1: en este flujo de trabajo se demuestra cómo utilizar la herramienta Coincidencia espacial para unir datos espaciales. Este ejemplo une datos en los que un objeto de punto se cruza con un objeto polígono, creando un flujo de datos que contiene un objeto de punto y polígono para cada fila. Se crea un mapa para visualizar los resultados.
Analizar e informar accidentes fatales de tránsito: en este flujo de trabajo se ingresan las muertes por accidentes de tránsito en 2015 de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras y genera varios informes. Además, este flujo de trabajo crea varios elementos visuales para las muertes de tráfico por fechas, días de semana y per cápita.
Calcular una tendencia y ordenar datos: identifica los diez principales condados de crecimiento más rápido, según el porcentaje de crecimiento anual en 15 años y el crecimiento proyectado en cinco años.
Crear un informe con un gráfico y una tabla: en este flujo de trabajo se crea un informe de datos de ventas con una tabla, un gráfico y un encabezado con el logotipo de la empresa.
Superponer un código postal del mapa 2: en este flujo de trabajo se demuestra cómo crear áreas de cobertura mediante la combinación de polígonos, según una columna agrupada y la distribución de clientes.
Crear tablas de resumen para un informe: en este flujo de trabajo se demuestran las diferentes opciones de tabulación cruzada disponibles en la herramienta Tabla.
Medir la superposición de la cobertura de anuncios: en este flujo de trabajo se demuestra cómo determinar el porcentaje de superposición que tiene cada área de anuncio en relación con un círculo de 25 millas alrededor de una ubicación comercial.
Suavizar objetos espaciales en un mapa: en este ejemplo se demuestra cómo combinar las herramientas Búfer, Generalizar y Suavizar para simplificar un objeto espacial complejo con el fin de mostrarlo.
Crear tablas a partir de datos Unicode: crea un informe que muestre correctamente los datos Unicode.
Crear un diseño de informe: en este flujo de trabajo se demuestra cómo crear un solo informe combinando y acomodando diferentes elementos mediante el uso de la herramienta Diseño visual.
Ve a Ayuda > Flujos de trabajo de muestra > Muestras de las herramientas predictivas y selecciona entre una serie de flujos de trabajo de muestra avanzados.
Entrada y salida básicas: en este flujo de trabajo se demuestra cómo incorporar datos de Alteryx en un script R y cómo generar datos desde un script R a Alteryx.
Componentes principales: en este flujo de trabajo se demuestra cómo ejecutar un análisis de componentes principales en Alteryx. Es una forma útil de explorar un conjunto de datos inicialmente y crear modelos predictivos.
Nuevo donante: en este flujo de trabajo se ilustra el uso de muchas de las macros de analítica predictiva basadas en R de Alteryx para desarrollar un modelo que aborde una decisión empresarial.
Muestra - Puntuación de nuevo donante: en este flujo de trabajo se ilustra cómo los valores previstos (puntuaciones) de un modelo predictivo basado en R se pueden adjuntar a un flujo de datos de Alteryx que sea “consistente” con el modelo (es decir, que contenga todos los campos predictores utilizados para crear el modelo).
Muestra - Análisis de canasta de mercado: en el flujo de trabajo de análisis de canasta de mercado se muestran dos macros predictivas, Reglas de MB e Inspección de MB. Estas macros realizan análisis que te ayudarán a comprender mejor el comportamiento de compra de un cliente.
Objetos espaciales: en este flujo de trabajo se demuestra cómo incorporar objetos espaciales Alteryx (puntos y polígonos) en un script R y cómo generar datos espaciales desde un script R a Alteryx.
Muestra - Análisis de clústeres en centroides k: en este flujo de trabajo se demuestra cómo realizar un análisis de clústeres en centroides k. El análisis de clústeres en centroides k permite al usuario agrupar sistemáticamente registros en un número de grupos especificado por el usuario de una manera que minimiza las distancias entre los miembros de cada clúster y, como consecuencia, aumenta las distancias entre clústeres.
Muestra - Buscar los vecinos más cercanos: en este flujo de trabajo se demuestra cómo encontrar los vecinos más cercanos en un conjunto de puntos de “datos” a un conjunto de puntos de “consulta” dentro de Alteryx.
Trazar datos con la herramienta R: R es un entorno de software libre para computación estadística y gráficos. Compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas UNIX, Windows y MacOS. Esta muestra es un ejemplo muy simple que usa un archivo de entrada de Densidad del condado para importarlo en tu entorno R preexistente y generar un gráfico con los datos.
Modos de entrada del modelo de optimización: supongamos que hay cuatro categorías de productos que deseas poner en un estante de una tienda de comestibles. El problema empresarial es qué productos debes elegir.
Problema de mezcla en optimización: un problema típico de la Programación lineal (LP) es el llamado “problema de mezcla”. Con este tipo de problema, normalmente necesitas mezclar varios ingredientes o productos para maximizar los nutrientes o los ingresos, minimizar el costo, etc.
Optimización de la alineación en deportes de fantasía: con un presupuesto fijo y nueve posiciones de campo para llenar, ¿cómo deberías reclutar a los jugadores según sus puntos proyectados, salario y posición en el campo?
Optimización de la programación de personal: en esta muestra se indica cómo utilizar la herramienta Optimización para decidir cuántos servidores deben iniciar su turno en ese momento y qué tipos de servidores (a tiempo completo, a tiempo parcial) programar a cada hora del día para que el restaurante pueda minimizar el costo total del salario de los empleados y garantizar el servicio al cliente.
Análisis detallado de la salida de optimización: la herramienta Optimización te permite seleccionar valores de un conjunto de variables de decisión para maximizar o minimizar el valor de una función objetivo dependiente, sujeta a un conjunto de restricciones.
Simulación: en este flujo de trabajo se ilustran las configuraciones de muestra para las herramientas Muestreo de simulación, Puntuación de la simulación y Resumen de simulación.