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Bonjour Maveryx,
Une solution au défi de la semaine dernière peut être trouvée ici.
Vous et vos amis aimez les chansons énergiques. Puisque vos amis savent que vous êtes compétent dans l'utilisation d'Alteryx, ils vous ont demandé de créer une playlist de 60 minutes en utilisant l'outil d'optimisation. Cette playlist devrait contenir les chansons les plus populaires et énergiques, chacune incluse une seule fois.
Chaque enregistrement dans l'ensemble de données fourni contient la variable (ID de chanson), le nom de la chanson, la popularité, le niveau d'énergie (allant de 0 à 1, 0 étant moins énergique et 1 étant plus énergique), et la durée de la chanson. De plus, vous recevez l'entrée formatée pour l'ancrage B de l'outil d'optimisation. Cela représente la durée maximale de 3600 secondes, soit 60 minutes (rhs).
Votre tâche est de créer une liste de lecture maximale de 60 minutes qui maximise la popularité des chansons parmi les 100 chansons les plus énergiques. Chaque chanson ne doit être incluse qu'une seule fois. De plus, affiche la valeur totale de popularité des chansons dans la liste de lecture (Valeur Objectif).
Résumé des données :
Un fichier contenant un ensemble de données sur la popularité des chansons avec des valeurs d'énergie pour chaque chanson et sa durée. De plus, l'entrée formatée pour l'ancrage B de l'outil d'optimisation.
Conseils :
Assurez-vous de sélectionner Maximiser l'Objectif dans les paramètres de l'outil d'optimisation et passez la plupart de votre temps à structurer les données pour l'option Spécifier le Modèle sous forme de Matrices. Vous n'aurez pas besoin de modifier d'autres paramètres de l'outil (à part Maximiser l'Objectif).
Les noms de champs sont importants ! Consultez cet article, qui présente le format de données.
popularité_de_la_chanson = coefficient
Les valeurs lb et ub sont de type binaire 0,1
Bonne chance !
Source : Le jeu de données a été modifié pour correspondre aux objectifs d'apprentissage du défi. https://www.kaggle.com/datasets/maharshipandya/-spotify-tracks-dataset
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Bonjour Maveryx,
Une solution au défi de la semaine dernière peut être trouvée ici.
Ellen Wiegand, ingénieure commerciale senior chez Alteryx, nous a apporté cette brillante idée de défi. Merci beaucoup pour ta contribution, Ellen !
Source: Pexels
En considérant l'importance de l'énergie renouvelable et pour célébrer la Journée de la Terre, travaillons sur un défi concernant l'énergie durable ! Nous disposons d'un ensemble de données qui fournit des informations détaillées sur les tours éoliennes aux États-Unis. Le fichier d'entrée texte contient les coordonnées de latitude et de longitude du siège d'Alteryx à Irvine, en Californie.
En regardant seulement les tours éoliennes avec une Confiance d'Attribut de 3 (« Attribute Confidence 3 ») et les Projets avec plus d'une tour éolienne, complète les tâches suivantes :
Quel est le nom du projet le plus proche du bureau d'Irvine (CA) ?
À quelle distance du bureau est-il ?
Note : Le conteneur Outils de Descripteurs de Colonnes dans le fichier de flux de travail contient les définitions des valeurs dans l'ensemble de données d'entrée.
Indice : L'ensemble de données fourni est un fichier plat. Pour faciliter l'extraction des données, utilise l'outil de Parse JSON dans l'onglet Développeur du Designer.
Bonne chance ! Partagez vos solutions.
Sources :
https://evwhs.digitalglobe.com
http://www.google.com/earth/download/ge/
http://datagateway.nrcs.usda.gov/
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Bonjour Maveryx,
Une solution au défi de la semaine dernière peut être trouvée ici.
En avril, nous célébrons le Mois de la Terre, une période dédiée à sensibiliser et agir en faveur de la conservation de l'environnement et de la durabilité.
Source: Pexels /Pixabay
Ce défi hebdomadaire se penche sur les températures, mettant en lumière leur rôle crucial dans la santé de notre planète. L'ensemble de données présente des informations complètes sur les enregistrements de température mondiaux, couvrant divers pays à travers le monde. Il comprend les enregistrements de température moyenne en degrés Celsius pour les principales villes de 1743 à 2013.
Pour résoudre ce défi, nous nous concentrerons sur les données à partir de 1950.
Voici vos tâches :
Déterminez quelles villes ont des températures moyennes supérieures ou égales à 25 degrés.
Parmi les villes identifiées dans la tâche précédente, identifiez le pays ayant le plus grand nombre de telles villes.
En examinant tous les pays dans l'ensemble de données, déterminez l'année ayant la température moyenne la plus élevée et l'année ayant la température moyenne la plus basse à travers le globe.
Bonne chance ! Partagez vos solutions.
Source : https://www.kaggle.com/datasets/maso0dahmed/global-temperature-records-1850-2022
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Bonjour Maveryx,
Une solution au défi de la semaine dernière peut être trouvée ici.
Ce défi a été soumis par un utilisateur actif de la communauté Alteryx, Ippei Nakagawa @gawa . Merci Gawa pour ta contribution et nous sommes impatients de découvrir les prochaines que tu pourrais apporter !
À travers les États-Unis, une éclipse solaire annulaire a été observée le 14 octobre 2023, et une éclipse solaire totale a été observée le 8 avril 2024. Dans ce défi, vous déterminerez quelles villes chanceuses aux États-Unis ont observé une éclipse solaire annulaire en 2023 et quelles villes observeront l'éclipse solaire totale en 2024, ainsi qu'une ville chanceuse qui observera les deux ! Les ensembles de données fournis incluent des informations sur les éclipses solaires de 2023 et 2024, y compris le nom de la ville ; la latitude et la longitude de la ville ; combien de temps durera l'éclipse ; et la catégorie de l'éclipse (P : partiel, T : total, A : annuel).
Vos tâches :
Créer une liste combinée des villes qui ont observé l'éclipse annuelle en 2023 et des villes qui observeront l'éclipse totale en 2024.
Créer une carte pour visualiser le trajet de chaque éclipse tout au long de l'année 2023 et 2024.
Déterminez la ville chanceuse qui aura la chance de voir les deux éclipses !
Astuce : Les ensembles de données fournis sont des fichiers JSON. Pour faciliter l'extraction des données, utilisez l'outil Parse JSON dans l'onglet Développeur de Designer.
Bonne chance ! Partagez vos solutions !
Sources : https://svs.gsfc.nasa.gov/
https://svs.gsfc.nasa.gov/vis/a000000/a005000/a005073/2023_city_times.json
https://svs.gsfc.nasa.gov/vis/a000000/a005000/a005073/2024_city_times.json
Source: Pexels
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Bonjour Maveryx,
Une solution au défi de la semaine dernière peut être trouvée ici.
Cette semaine, nous plongeons profondément dans les domaines des mathématiques et des outils géographiques en abordant la création du fractal du triangle de Sierpinski. Ce défi, conçu par Roland van Leeuwen (@RWvanLeeuwen), est une tâche de niveau Expert. Si vous vous préparez à la certification, c'est une excellente occasion de perfectionner vos compétences. Merci, Roland, d'avoir créé ce défi !
Qu'est-ce qu'un triangle de Sierpinski ?
Un triangle de Sierpinski est une forme fractale composée de petits triangles, chacun étant une réplique réduite de l'ensemble. Il est créé en divisant de manière répétée un triangle équilatéral en triangles plus petits et en retirant le triangle du milieu à chaque itération. Ce processus produit un motif géométrique qui présente une autosimilarité à différentes échelles, formant un fractal basé sur des triangles visuellement frappant et complexe. (Source : https://en.wikipedia.org/wiki/Sierpi%C5%84ski_triangle.)
L'ensemble de données fournie consiste en la latitude, la longitude et les coins a, b et c. (Les coins sont utilisés pour déterminer chaque point du triangle.) Votre triangle de sortie aura cette apparence :
Pour ce défi, nous fournissons des orientations supplémentaires pour simplifier les tâches et vous aider à construire le triangle de Sierpinski.
Pour construire un triangle fractal, suivez ces étapes :
Trouvez les coins (points a, b et c), et un point aléatoire à l'intérieur du triangle comme point de départ.
Sélectionnez l'un des coins du triangle et formez une ligne du point jusqu'au coin.
Le point central de la ligne créée est celui avec lequel nous itérerons.
En utilisant le point central de la ligne créée, choisissez un autre coin au hasard, dessinez une ligne et trouvez son centre.
Répétez les étapes 2 à 4 pendant 100 itérations.
Cartographiez tous les points sous forme de diamants verts et le premier centroïde aléatoire en noir.
En répétant ces étapes, un fractal devrait apparaître sous la forme du triangle de Sierpinski !
Bonne chance !
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