Как использовать узел n8n Summarize (как аналитик данных) скачать в хорошем качестве

Как использовать узел n8n Summarize (как аналитик данных)

🧠 Не упустите свой шанс! Получите БЕСПЛАТНЫЙ доступ к моему сообществу Skool — полному ресурсов, инструментов и поддержки, которые помогут вам в автоматизации данных, машинного обучения и ИИ! 📈 https://www.skool.com/data-and-ai-aut... Закажите у меня автоматизацию N8N: https://ryanandmattdatascience.com/hi... *Получите скидку 10% на тарифный план Hostinger n8n Self Hosted здесь: https://hostinger.com/datascience *Получите n8n Cloud здесь: https://n8n.partnerlinks.io/zbf786z9qbko В этом видео вы узнаете, как использовать узел summarize как аналитик данных. Научитесь группировать данные и получать сводную статистику, такую ​​как среднее, минимальное и максимальное значения. 🚀 Закажите мои услуги по анализу данных: https://ryanandmattdatascience.com/da... 👨‍💻 Наставничество: https://ryanandmattdatascience.com/me... 📧 Электронная почта: ryannolandata@gmail.com 🌐 Веб-сайт и блог: https://ryanandmattdatascience.com/ 🍿 СМОТРЕТЬ ДАЛЕЕ Плейлист N8N:    • n8n Full Course (Free Bootcamp) - Learn Ho...   В этом подробном руководстве вы узнаете, как анализировать данные как профессиональный аналитик, используя мощный узел Summarize в N8N. В этом видео рассматриваются все аспекты работы с данными, от базовых операций подсчета до расширенных функций группировки, демонстрируя, как вычислять средние значения, минимумы, максимумы, суммы и многое другое по вашим наборам данных без написания единой строки кода. Я подробно рассматриваю все доступные параметры агрегации в узле Summarize, включая операции подсчета, подсчета уникальных значений, минимума, максимума, суммы и среднего значения. Вы узнаете о критических различиях между подсчетом и подсчетом уникальных значений, поймете, когда использовать каждый тип агрегации, и научитесь обрабатывать выбросы в ваших наборах данных. В руководстве также рассматриваются расширенные функции, такие как разделение данных по полям (операции группировки), одновременная работа с несколькими сводками и выбор правильного формата вывода для ваших рабочих процессов. Независимо от того, анализируете ли вы данные о клиентах, обрабатываете заказы или работаете с любым типом структурированной информации, это руководство изменит ваш подход к работе с данными в N8N. Я делюсь реальными примерами с использованием массивов, данных JSON и практическими сценариями, с которыми ежедневно сталкиваются аналитики данных. Вы также узнаете о параметрах конкатенации, операциях добавления и о том, почему в N8N отсутствует медиана (и как обойти это с помощью узлов кода). Идеально подходит для разработчиков автоматизации, энтузиастов безкодового программирования и всех, кто хочет добавить мощные возможности анализа данных в свои рабочие процессы N8N. К концу этого руководства вы сможете уверенно обобщать наборы данных, создавать операции группировки и разрабатывать сложные сценарии автоматизации анализа данных, не используя SQL или Python. ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 Введение в узел Summarize 01:30 Count против Count Unique 03:00 Использование узла Code и Split Out 04:00 Пример агрегации Count 05:00 Объяснение Count Unique 06:30 Агрегации Min и Max 08:15 Агрегация Sum 09:53 Агрегация Average 11:40 Функция Missing Median 13:00 Несколько сводок одновременно 14:30 Поля для разделения (Group By) 16:45 Несколько сводок с Split By 18:30 Параметры форматирования вывода 20:40 Разделители Concatenate 22:40 Append против Aggregate 24:00 Итоги и заключительные мысли ДРУГИЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ: LinkedIn Райана:   / ryan-p-nolan   LinkedIn Мэтта:   / matt-payne-ceo   Twitter/X: https://x.com/RyanMattDS Кто такой Райан? Райан — специалист по анализу данных в финтех-компании, где он занимается предотвращением мошенничества в сфере андеррайтинга и управления рисками. До этого он работал аналитиком данных в компании, занимающейся разработкой налогового программного обеспечения. Он имеет степень в области электротехники Университета Центральной Флориды (UCF). Кто такой Мэтт? Мэтт — основатель Width.ai, агентства, занимающегося искусственным интеллектом и машинным обучением. До создания собственной компании он работал инженером по машинному обучению в Capital One. *Это партнерская программа. Мы получаем небольшую часть от конечной продажи без дополнительных затрат для вас.