Power BI und Excel: ein starkes Team in Controlling und DatenanalysenSo bekommen Sie die Datenflut in den Griff! Dank Power BI lassen sich mit Excel auch große Datenmengen analysieren und ansprechend visualisieren. Mit diesem Buch erhalten Sie alles, was Sie für den Arbeitsalltag benötigen: umfassende und verständliche Erklärungen anhand anschaulicher Szenarien aus der Praxis. Stephan Nelles zeigt Ihnen den Umgang mit Rohdaten aus unterschiedlichen Datenquellen und deren Bereinigung, Verknüpfung, Analyse und Visualisierung. Sie erfahren, wie Ihnen das Zusammenspiel von Excel mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop effizient gelingt. So wenden Sie Business Intelligence gewinnbringend für Ihr Unternehmen an!Aus dem Inhalt:Was ist Self-BI? Welche Tools leisten was?Power Query Grundlagen der BedienungPower Query statt TextfunktionenAbfragen zusammenführen/anhängenPower Query Formula Language: M für FortgeschrittenePower Pivot Grundlagen der BedienungBedingte Kalkulationen: CALCULATE()Berechnungen über mehrere Tabellen erstellenKalendertabelle einbindenSparklines und bedingte Formate benutzenPower BI Desktop Grundlagen der BedienungGrundlagen der DatenvisualisierungStandarddiagrammeInteraktionen & SlicerDashboards veröffentlichenPower BI Service effizienteres Teamwork

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Autorentext
Stephan Nelles zählt zu den führenden Experten, wenn es um den Einsatz von Excel im betriebswirtschaftlichen Umfeld geht. Seit mehr als zehn Jahren ist er als Berater für Unternehmen und Behörden tätig. Er entwirft und implementiert Lösungen mit Microsoft Office und schult Mitarbeiter und Anwender. Eines seiner Spezialgebiete ist der Einsatz von Excel für das Reporting und Controlling. In seinen Büchern und Video-Trainings liefert er konkrete Lösungen aus seiner Beratungs- und Schulungspraxis.

Inhalt

Vorwort ... 19
1. Self-Service Business Intelligence -- die Tools und ihre Versionen ... 30

1.1 ... Drei Tools zur Optimierung des Reportings ... 31
1.2 ... Vom Add-in zur Menüintegration -- welche Excel-Version enthält was? ... 39
1.3 ... Power BI und der Power BI Service ... 42

2. Power Query -- Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren ... 46

2.1 ... Daten abrufen und transformieren -- Excel- und Power-BI-Desktop-Versionen ... 47
2.2 ... Mit Datenbanken verbinden ... 48
2.3 ... Zugriff mit Power BI Desktop auf Datenbankdateien ... 64
2.4 ... Import von CSV- und TXT-Dateien ... 66
2.5 ... Excel als Datenquelle für einen Power-Query-Import nutzen ... 72
2.6 ... Programmeinstellungen von Power Query anpassen ... 95
2.7 ... Mit Power Query erstellte Abfragen im Team nutzen ... 96
2.8 ... Mehrere Excel- oder CSV-Dateien aus einem Ordner konsolidieren ... 101
2.9 ... SharePoint-Listen mit Power Query abfragen und bereinigen ... 107
2.10 ... Zugriff mit Power Query auf Internetseiten ... 110

3. Daten mit Power Query transformieren und kombinieren ... 115

3.1 ... Zugriff auf Textdateien ... 116
3.2 ... Spalten und Zeilen entfernen ... 117
3.3 ... Spalten teilen und neue Spalten erzeugen ... 128
3.4 ... Basisbereinigung und Zellbereiche füllen ... 136
3.5 ... Datumsformate anpassen und zusätzliche Datumsspalten erzeugen ... 140
3.6 ... Berechnete Spalten erstellen ... 155

4. Tabellenstrukturen mit Power Query anpassen ... 176

4.1 ... Daten gruppieren ... 177
4.2 ... Mit strukturierten Spalten individuelle Datentypen erstellen ... 184
4.3 ... Transformation von gestapelten, kategorisierten und pivotierten Daten ... 190

5. Erweiterte Funktionen mit Power Query ... 216

5.1 ... Eine kleine Reise durch M ... 217

6. Power Pivot -- Grundlagen der Datenmodellierung ... 266

6.1 ... Tabellentypen eines Datenmodells ... 267
6.2 ... Transaktionstabellen ... 267
6.3 ... Dimensions- oder Suchtabellen ... 269
6.4 ... Typen von Beziehungen zwischen Tabellen ... 271
6.5 ... Excel-Jargon vs. Datenbank-Termini ... 273
6.6 ... Unterschiede zwischen logischen Beziehungen und Verweisfunktionen ... 279
6.7 ... Datenmodellierung in Excel oder in Power BI Desktop ... 279
6.8 ... Importieren weiterer Daten und logische Verknüpfung in Power Pivot ... 283
6.9 ... Überprüfung des Datenmodells mit einem impliziten Measure ... 289
6.10 ... Best Practice für die Berechnung von Kennzahlen -- das explizite Measure ... 293
6.11 ... Den Filterkontext einer Berechnung verstehen ... 300
6.12 ... Typische Fehler bei Berechnungen ... 306
6.13 ... Berechnete Spalten vs. Measures (berechnete Felder) ... 309
6.14 ... Fallbeispiele für die Verwendung von berechneten Spalten ... 327
6.15 ... Anpassungen an den Elementen eines Datenmodells vornehmen ... 339

7. Absolute und prozentuale Abweichungen sowie Anteile mit DAX-Funktionen berechnen ... 353

7.1 ... Basisaggregierungen für eine Kundenanalyse erstellen ... 354
7.2 ... Die Datenqualität mithilfe von Basisaggregierungen überprüfen ... 358
7.3 ... Vergleich zweier Werte und Ratio-Berechnung ... 364
7.4 ... Bedingte Kalkulationen mit CALCULATE() erstellen ... 371
7.5 ... Anteile am Gesamtergebnis (Shares) mit ALL() berechnen ... 389
7.6 ... Die ALL-Varianten ALLEXCEPT() und ALLSELECTED() ... 394

8. Variable Werte in DAX-Measures einbinden ... 401

8.1 ... Das Datenmodell und Basisaggregierungen der Budgetvarianten ... 402
8.2 ... Measures für die variable Auswahl des Budgets erstellen ... 404
8.3 ... Sortieren von Power-Pivot-Tabellen per Datenschnitt ... 413

9. Zeitliche Analyse von Daten (Time Intelligence) ... 419

9.1 ... Anforderungen an eine Kalendertabelle ... 421
9.2 ... Year-over-Year- und Year-to-date-Berechnungen mit einem Standardkalender ... 431
9.3 ... Zeitliche Datenanalyse bei Verwendung von ISO-8601- und 445-Kalendern ... 440
9.4 ... Glättung von Zeitreihen auf Basis des gleitenden Mittelwertes ... 455
9.5 ... Manuell erfasste Schätzwerte in den Forecast einbinden ... 462
9.6 ... Eine saisonale Kurve in den Forecast einbinden ... 466

10. Rangfolgen und Top-N-Darstellungen ... 478

10.1 ... Bedingte Kalkulation mit SUMX() ... 479
10.2 ... Iteratoren in virtuellen Tabellen ... 481
10.3 ... Produkte des aktuellen Produktkatalogs mit COUNTX() zählen ... 483
10.4 ... Die Gesamtmarge und den prozentualen Anteil der Produktionskosten ermitteln ... 484
10.5 ... Fehlerhafte Ergebnisanzeigen vermeiden mit SUMX() ... 486
10.6 ... Rangfolgen mithilfe von RANKX() berechnen ... 489
10.7 ... Top-10-Darstellung im Power-Pivot-Report ... 494
10.8 ... Berechnung der Top-3-Werte in einer Power-Pivot-Tabelle ... 500
10.9 ... Den Kunden- und Umsatzanteil der letzten Bestellungen ermitteln ... 503

11. Klassifizierungen und ABC-Analyse ... 507

11.1 ... Preisklassen mit einer berechneten Spalte bilden ... 509
11.2 ... Berechnung klassifizierter Produkte mit einem Measure ... 512
11.3 ... Kundenklassifizierung al italiano ... 513
11.4 ... ABC-Analyse auf Basis berechneter Spalten ... 521
11.5 ... ABC-Analyse mit berechnetem Feld ... 526

12. Patterns für Korrelationen, rollierende Auswertungen, asynchrones Reporting und Allokation von Werten ... 529

12.1 ... Korrelationskoeffizienten mit DAX-Funktionen berechnen ... 529
12.2 ... Rollierende Summen und Mittelwerte berechnen ... 544
12.3 ... Die tabellarische Reportstruktur mithilfe von Cube-Funktionen aufbrechen ... 548
12.4 ... Granularität und asynchrone Reportingstruktur ... 554
12.5 ... Mit zwei Datumswerten in einer Tabelle arbeiten ... 566
12.6 ... Einen Betrag auf einen Gesamtzeitraum verteilen ... 570
12.7 ... Virtuelle Tabellen und gewichteter Durchschnittspreis …