传统的高级分析工具需要从数据库中提取数据再进行分析，这样限制了其可扩展性，同时也增加了时间和成本。Alteryx通过在数据库内混合和分析，通过应用公式、过滤器和联接等工具处理数据，并对数据进行高级分析，从而将Amazon Redshift、Oracle、Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Spark和Teradata的功能最大化地释放出来。它是扩展大数据分析的必要条件。

利用回归模型、预测模型和其他高级分析技术通常需要技术熟练的数据科学家。而Alteryx通过R和Python的集成，以及40多种用于数据查询、预测建模、分组和时间序列分析的预处理工具和宏，使数据分析师具备和数据科学家共同合作的能力，以影响整个组织的未来成果。

集成、混合和应用最新的机器学习算法来发现数据模式通常是一个反复的、劳动密集型的过程。Alteryx提供了必要的高级分析工具，以通过与R和Python集成或完全读取/写入IBM SPSS和SAS文件来进行数据挖掘或直接调用现有模型，从而提供在数据分析的生命周期中提供从连接数据源、数据混合扩展到可视化的灵活性。

回答“我们应该做什么？”的问题通常需要使用大量复杂的、容易出错的电子表格模型或手动编码来支持。Alteryx将优化和模拟现实能力直接引入到拖放式工作流环境中，该环境为建模过程提供了数据的一致性和透明性。Alteryx使用一系列不同的数学模型，为不同解决方案提供内置的蒙特卡洛模拟功能，使得通过高级分析进行决策比以往更加简单。