Exemples de workflows dans Designer

Convertir les formats de fichiers : cet exemple montre comment créer une application capable de convertir un type de fichier en un autre.

Nettoyer et analyser les numéros de téléphone : cet exemple montre comment créer une application qui offre aux utilisateurs diverses options pour nettoyer et analyser les numéros de téléphone d'un fichier.

Définir des zones de chalandise : cet exemple montre comment créer des zones de chalandise pour des magasins en fonction du pourcentage de leurs clients les plus proches, à l'aide de la technique de l'enveloppe convexe.

Afficher les données de logement FEMA : cette application examine les données de logement FEMA à la suite de l'ouragan Sandy. L'utilisateur de l'application peut choisir les comtés à inclure dans le rapport et générer différentes cartes ainsi que des tableaux contenant des données par comté et par code postal.

Calculer un paiement hypothécaire : ce workflow est un exemple de calculateur hypothécaire. Il permet de calculer le taux d'intérêt, le paiement, le nombre de paiements, le montant du prêt et la valeur future.

Rechercher les clients les plus proches d'un magasin : cette application analytique permet à l'utilisateur de sélectionner l'une des animaleries affichées sur la carte, puis de générer un rapport PDF indiquant les 20 clients les plus proches (à partir du fichier clients existant) de ce magasin dans un rayon de 50 km.

Utilisation d'une arborescence avec une base de données de fichiers personnalisée : cet exemple montre comment créer une application avec une structure de données en arborescence.

Utilisation d'un système de fichiers en arborescence : cet exemple montre comment créer une application avec une structure de données en arborescence.

Utilisation d'une arborescence avec XML personnalisé : cet exemple montre comment créer une application avec une structure de données en arborescence.

Télécharger des données depuis Internet : cette application montre comment télécharger des données en ligne, les analyser de manière avancée, puis formater la sortie sous forme de rapport PDF avec graphiques.

Convertir les métriques et publier en ligne : cette application convertit les unités de longueur, de température, de volume et de devise.

Rechercher un fichier dans un répertoire : cette application analytique recherche le fichier de données indiqué dans tous les workflows du répertoire spécifié.

Macros connexes à correspondance partielle

Macros connexes

Affecter l'offre à la demande : ce workflow montre la relation entre l'offre et la demande.

Carte des clients par magasin : ce workflow a pour objectif d'afficher une carte de zone de chalandise en secteurs.

Créer une carte thermique pour les données d'achat : ce workflow a pour objectif d'afficher une carte thermique permettant d'identifier les zones dans lesquelles les achats sont les plus nombreux.

Identifier les outils et les macros utilisés dans un workflow : ce workflow répond à la question « Quels outils et macros ai-je utilisé pour créer ces workflows ? ».

Optimiser l'emplacement en minimisant la distance : cet exemple analyse l'impact potentiel de l'expansion d'un réseau de vente existant en s'appuyant sur la distance minimale par rapport à la demande.

Optimiser l'emplacement à l'aide d'un modèle de gravité : cet exemple analyse l'impact potentiel de l'expansion d'un réseau de vente existant en tenant compte de l'attraction de la demande, des concurrents, des magasins existants, ainsi que des concurrents null, de l'exposant de friction et de la distance minimale pertinente.

Fusionner dans un fichier principal avec correspondance partielle : ce workflow prend un fichier principal de foyers et le rapproche d'un nouveau fichier de base clients. La mise en correspondance se fait en cascade. Seules les lignes de clients qui n'ont pas été mises en correspondance auparavant sont associées à chaque itération du processus.

Créer des contours de service : un fichier client est analysé pour déterminer si un client se trouve ou non dans une zone de service donnée, et s'il peut recevoir un signal dans un rayon spécifié autour d'un emplacement. La distance entre le client et l'emplacement du signal est également déterminée.

Cartographier une zone de chalandise autour d'un magasin : ce workflow combine deux fichiers de données spatiales pour calculer la répartition d'une zone publicitaire par rapport à un point de vente.

Convertir les informations sur le stock à partir d'un fichier XML vers une feuille de calcul : ce workflow transforme un fichier XML en un format de feuille de calcul plus lisible.

Rechercher les magasins les plus proches des clients : ce workflow montre comment trouver le magasin le plus proche du client dans un rayon de 10 miles, calculer la distance, générer un fichier contenant le nom, l'adresse, le numéro de téléphone du magasin et la distance, puis créer un résumé du comportement du client pour chaque magasin.

Cartographier les zones de chalandise 1 : cet exemple montre comment créer des zones de chalandise pour des magasins en fonction du pourcentage de leurs clients les plus proches, à l'aide de la technique de l'enveloppe convexe.

Mesurer la qualité des données : ce workflow montre comment Alteryx peut être utilisé pour indiquer les métriques d'un fichier de données. L'objectif est de déterminer l'état d'achèvement du fichier. Nous identifierons les valeurs valides par colonne, ainsi que le pourcentage de complétion de chaque colonne.

Créer un rapport avec une carte thématique : créez une carte thématique quantitative pour afficher la répartition spatiale des codes ZIP d'un fichier client avec des données d'achat.

Trouver tous les clients à moins de 30 miles d'un magasin : ce workflow montre comment identifier tous les clients situés dans un rayon de 30 miles de chaque magasin, calculer la distance, compter le nombre total de clients dans ce périmètre, puis générer un fichier contenant le nom du magasin, l'adresse, le numéro de téléphone et la distance ajoutée.

Cartographier les zones de chalandise 2 : ce workflow montre comment créer une carte de polygones de Voronoï.

Normaliser un fichier XML non structuré : ce workflow explique comment lire les données XML et les analyser afin qu'elles s'affichent dans un schéma de table standard.

Présenter les tendances annuelles de l'épidémie d'opioïdes : ce workflow développe des éléments visuels qui aident à identifier des tendances en utilisant les données du Centre pour le contrôle et la prévention des maladies (CDC).

Télécharger et analyser des données Web : ce workflow montre comment télécharger des données du Web et les utiliser pour créer un rapport. Ce module explore les méthodes d'analyse de données à l'aide d'expressions régulières et d'autres routines de traitement, l'utilisation de formules spatiales pour créer des objets spatiaux, ainsi que des techniques pour créer des cartes percutantes dans les rapports.

Superposer une carte de codes postaux 1 : ce workflow montre comment utiliser l'outil Correspondance géographique pour associer des données spatiales. Cet exemple associe les données lorsqu'un objet point coupe un objet polygone, créant ainsi un flux de données contenant un objet point et un objet polygone pour chaque ligne. Une carte est créée pour visualiser les résultats.

Analyser et générer des rapports sur les accidents mortels de la route : ce workflow importe les données de 2015 sur les accidents mortels fournies par la National Highway Traffic Safety Administration et génère plusieurs rapports. En outre, ce workflow crée plusieurs visuels pour les accidents de la route mortel par date, par jour de la semaine et par habitant.

Calculer une tendance et trier les données : identifiez les 10 comtés qui connaissent la croissance la plus rapide en fonction du % de croissance annuelle sur une période de 15 ans et des prévisions de croissance sur 5 ans.

Créer un rapport avec un graphique et une table : ce workflow crée un rapport de données de vente avec une table, un graphique et un en-tête arborant le logo de l'entreprise.

Superposer une carte de codes postaux 2 : ce workflow montre comment créer des zones de couverture en combinant des polygones, en fonction d'une colonne de regroupement et de la répartition des clients.

Créer des tables récapitulatives pour un rapport : ce workflow présente les différents types de tableaux croisés disponibles dans l'outil Table.

Mesurer la superposition des zones de promotion : ce workflow montre comment déterminer le pourcentage de superposition de chaque zone de promotion dans un rayon de 25 miles autour d'un magasin de détail.

Lisser les objets géographiques sur une carte : cet exemple montre comment combiner les outils Tampon, Généraliser et Lisser pour simplifier un objet spatial complexe à afficher.

Créer des tables à partir de données Unicode : permet de créer un rapport qui affiche correctement les données Unicode.

Créer une mise en page de rapport : ce workflow montre comment créer un rapport unique en combinant et en organisant divers éléments à l'aide de l'outil Mise en page visuelle.

Entrée/sortie de base : ce workflow montre comment importer des données Alteryx dans un script R et exporter les données d'un script R vers Alteryx.

Composants principaux : ce workflow montre comment réaliser une analyse des composants principaux dans Alteryx. Il s'agit d'un moyen utile pour effectuer une première exploration d'un jeu de données et créer des modèles prédictifs.

Nouveau donateur : ce workflow illustre l'utilisation de nombreuses macros d'analyse prédictive basées sur Alteryx R pour développer un modèle permettant de prendre une décision commerciale.

Exemple de score pour nouveaux donateurs : ce workflow illustre comment les valeurs prédites (scores) issues d'un modèle prédictif basé sur R peuvent être ajoutées à un flux de données Alteryx « cohérent » avec le modèle (c'est-à-dire contenant tous les champs prédictifs utilisés pour créer le modèle).

Exemple d'analyse du panier d'achat : le workflow d'analyse du panier d'achat illustre deux macros prédictives, Règles du PM et Contrôle du PM. Ces macros aident à effectuer des analyses qui aideront l'utilisateur à mieux comprendre le comportement d'achat d'un acheteur.

Objets spatiaux : ce workflow montre comment importer des objets spatiaux (points et polygones) dans un script R et comment exporter les données spatiales d'un script R vers Alteryx.

Exemple d'analyse des clusters k-centroïdes : ce workflow montre comment effectuer une analyse des clusters k-centroïdes. L'analyse des clusters k-centroïdes permet de regrouper systématiquement des enregistrements en un nombre de groupes défini par l'utilisateur, de manière à minimiser les distances entre les membres de chaque cluster et, par conséquent, à augmenter les distances entre les clusters.

Exemple de Trouver les plus proches voisins : ce workflow montre comment identifier les plus proches voisins d'un ensemble de points de « données » par rapport à un ensemble de points de « requête » dans Alteryx.

Données de traçage de l'outil R : R est un environnement logiciel gratuit pour le calcul statistique et les graphiques. Il se compile et s'exécute sur une grande variété de plateformes UNIX, Windows et MacOS. Cet exemple très simple utilise un fichier d'entrée Densité par comté à importer dans votre environnement R existant et permet d'exporter une représentation graphique de vos données.

Optimisation : modes d'entrée du modèle : supposons qu'il existe quatre catégories de marchandises que vous souhaitez mettre en rayon dans un magasin d'alimentation. Quels produits devez-vous choisir ?

Optimisation : problème de mélange : le « problème de mélange » est un problème typique de programmation linéaire. Ce type de problème exige généralement de mélanger plusieurs ingrédients ou produits afin d'optimiser la nutrition/le chiffre d'affaires, de minimiser les coûts, etc.

Optimisation : composition Fantasy Sports : avec un budget fixe et neuf postes à pourvoir sur le terrain, comment sélectionner les joueurs en fonction de leurs points prévisionnels, de leur salaire et de leur position sur le terrain ?

Optimisation : planification du personnel : cet exemple montre comment utiliser l'outil Optimisation pour déterminer combien de serveurs doivent commencer leur service à un moment donné, et quels types de serveurs (temps plein, temps partiel) prévoir à chaque heure de la journée, afin de minimiser le coût total des salaires tout en assurant le service à la clientèle.

Optimisation : analyse de la sortie détaillée : l'outil Optimisation permet de sélectionner les valeurs d'un ensemble de variables de décision afin de maximiser ou de minimiser la valeur d'une fonction objectif dépendante, sous réserve d'un ensemble de contraintes.

Simulation : ce workflow illustre des exemples de configurations pour les outils Échantillonage de simulation, Score de simulation et Résumé de simulation.