Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über AWS QuickSight
- Was ist AWS und QuickSight?
Erste Schritte mit AWS QuickSight
- Erstellen eines AWS- und QuickSight-Kontos
- Verstehen des QuickSight-Workflows
- Navigieren in der QuickSight-Benutzeroberfläche
Vorbereiten von Daten in QuickSight
- Verstehen der Datenaufbereitung in QuickSight
- SPICE vs. direkte Abfrage
- Hochladen und Importieren von Daten in QuickSight
- Arbeiten mit Spalten und Feldern
- Verstehen von berechneten Feldern, Funktionen und Operatoren
- Hinzufügen von berechneten Feldern mit Strings zu unserem Projekt
- Extrahieren von Informationen aus Zeichenketten
- Verwenden von bedingten Funktionen
- Berechnete Felder mit numerischen Werten erstellen
- Hinzufügen verschiedener Filter zu einem Projekt
Analysieren und Visualisieren von Daten
- Verstehen des Unterschieds zwischen der Vorbereitung und der Analyse von Daten
- Erstellen der Datenanalyse
- Visuelle Darstellungen erstellen
- Verstehen von Dimensionen und Kennzahlen
- Hinzufügen zusätzlicher Datensätze
- Feldformatierung, Aggregation und Granularität
- Visuelle Darstellungen formatieren
- Erstellen einer Story und einer Treemap
- Filter und Tabellen verwenden
- Hinzufügen einer KPI-Ansicht
Exportieren und Weitergeben von Projektdaten
- Auffrischung und Zeitplanauffrischung verstehen
- Exportieren von Projektdaten als .csv-Dateien
- Hinzufügen von Benutzern zu einem Konto
- Gemeinsame Nutzung von Datensätzen und Analysen
- Erstellen und Freigeben von Dashboards
Verwendung von Databases als Datenquellen
- Einrichten einer Datenbank
- Vorbereiten von Dummy-Daten
- Verbinden von QuickSight mit einer Datenbank
- Daten in SPICE importieren
- Importieren von Daten als Abfrage
- Importieren von berechneten Feldern und Abfragen
- Verwendung von NoSQL-Datenbanken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse und Verständnis der Datenanalyse
Publikum
- Datenanalysten
- Jeder, der an Datenanalyse und -visualisierung interessiert ist
Erfahrungsberichte (4)
Klare Erklärungen mit guten Beispielen, so dass ich mich auf meinen eigenen Arbeitsbereich beziehen konnte.
Elaine Vermeulen - Sandoz BV
Kurs - Alteryx for Developers
Maschinelle Übersetzung
I enjoyed the exercises session the most as I get to understand how to apply. Would definitely enjoyed it more if there are more combination exercises :)
Joan Ng
Kurs - Data Preparation with Alteryx
Use cases were awesome! and Ray involved each and every one of us in each use case.
Zara - Trench Ltd
Kurs - Alteryx for Data Analysis
team work