Power BI mit Excel

Das umfassende Handbuch

Stephan Nelles

Diese Publikation zitieren

Stephan Nelles, Power BI mit Excel (2024), Rheinwerk, Bonn, ISBN: 9783367101955

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Accesses

Beschreibung / Abstract

Dank Power BI lassen sich mit Excel auch große Datenmengen analysieren und aufbereiten. Mit diesem Buch erhalten Sie alles, was Sie für den Arbeitsalltag benötigen: umfassende und verständliche Erklärungen anhand anschaulicher Praxisszenarien. 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.

Aus dem Inhalt:

  • Was ist Self-BI? Welche Tools leisten was?
  • Power Query – Grundlagen der Bedienung
  • Power Query statt Textfunktionen
  • Abfragen zusammenführen/anhängen
  • Power Query Formula Language: M für Fortgeschrittene
  • Power Pivot – Grundlagen der Bedienung
  • Bedingte Kalkulationen: CALCULATE()
  • Berechnungen über mehrere Tabellen erstellen
  • Kalendertabelle einbinden
  • Sparklines und bedingte Formate benutzen
  • Power BI Desktop – Grundlagen der Bedienung
  • Grundlagen der Datenvisualisierung
  • Standarddiagramme
  • Interaktionen & Slicer
  • Dashboards veröffentlichen
  • Power BI Service – effizienteres Teamwork

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • Vorwort
  • Was bringt KI für das Reporting mit Power BI?
  • Was ist neu in dieser Ausgabe?
  • 1 Self-Service Business Intelligence – die Tools und ihre Versionen
  • 1.1 Drei Tools zur Optimierung des Reportings
  • 1.2 Vom Add-in zur Menüintegration – welche Excel-Version enthält was?
  • 1.3 Power BI und der Power BI Service
  • 2 Power Query – Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren
  • 2.1 Daten abrufen und transformieren – Excel- und Power-BI-Desktop-Versionen
  • 2.2 Mit Datenbanken verbinden
  • 2.3 Zugriff mit Power BI Desktop auf Datenbankdateien
  • 2.4 Import von CSV- und TXT-Dateien
  • 2.5 Excel als Datenquelle für einen Power-Query-Import nutzen
  • 2.6 Programmeinstellungen von Power Query anpassen
  • 2.7 Mit Power Query erstellte Abfragen im Team nutzen
  • 2.8 Mehrere Excel- oder CSV-Dateien aus einem Ordner konsolidieren
  • 2.9 SharePoint-Listen mit Power Query abfragen und bereinigen
  • 2.10 Zugriff mit Power Query auf Internetseiten
  • 3 Daten mit Power Query transformieren und kombinieren
  • 3.1 Zugriff auf Textdateien
  • 3.2 Spalten und Zeilen entfernen
  • 3.3 Spalten teilen und neue Spalten erzeugen
  • 3.4 Basisbereinigung und Zellbereiche füllen
  • 3.5 Datumsformate anpassen und zusätzliche Datumsspalten erzeugen
  • 3.6 Berechnete Spalten erstellen
  • 4 Tabellenstrukturen mit Power Query anpassen
  • 4.1 Daten gruppieren
  • 4.2 Mit strukturierten Spalten individuelle Datentypen erstellen
  • 4.3 Transformation von gestapelten, kategorisierten und pivotierten Daten
  • 5 Erweiterte Funktionen mit Power Query
  • 5.1 Eine kleine Reise durch M
  • 6 Power Pivot – Grundlagen der Datenmodellierung
  • 6.1 Tabellentypen eines Datenmodells
  • 6.2 Transaktionstabellen
  • 6.3 Dimensions- oder Suchtabellen
  • 6.4 Typen von Beziehungen zwischen Tabellen
  • 6.5 Excel-Jargon vs. Datenbank-Termini
  • 6.6 Unterschiede zwischen logischen Beziehungen und Verweisfunktionen
  • 6.7 Datenmodellierung in Excel oder in Power BI Desktop
  • 6.8 Importieren weiterer Daten und logische Verknüpfung in Power Pivot
  • 6.9 Überprüfung des Datenmodells mit einem impliziten Measure
  • 6.10 Best Practice für die Berechnung von Kennzahlen – das explizite Measure
  • 6.11 Den Filterkontext einer Berechnung verstehen
  • 6.12 Typische Fehler bei Berechnungen
  • 6.13 Berechnete Spalten vs. Measures (berechnete Felder)
  • 6.14 Fallbeispiele für die Verwendung von berechneten Spalten
  • 6.15 Anpassungen an den Elementen eines Datenmodells vornehmen
  • 7 Absolute und prozentuale Abweichungen sowie Anteile mit DAX-Funktionen berechnen
  • 7.1 Basisaggregierungen für eine Kundenanalyse erstellen
  • 7.2 Die Datenqualität mithilfe von Basisaggregierungen überprüfen
  • 7.3 Vergleich zweier Werte und Ratio-Berechnung
  • 7.4 Bedingte Kalkulationen mit CALCULATE() erstellen
  • 7.5 Anteile am Gesamtergebnis (Shares) mit ALL() berechnen
  • 7.6 Die ALL-Varianten ALLEXCEPT() und ALLSELECTED()
  • 8 Variable Werte in DAX-Measures einbinden
  • 8.1 Das Datenmodell und Basisaggregierungen der Budgetvarianten
  • 8.2 Measures für die variable Auswahl des Budgets erstellen
  • 8.3 Sortieren von Power-Pivot-Tabellen per Datenschnitt
  • 9 Zeitliche Analyse von Daten (Time Intelligence)
  • 9.1 Anforderungen an eine Kalendertabelle
  • 9.2 Year-over-Year- und Year-to-date-Berechnungen mit einem Standardkalender
  • 9.3 Zeitliche Datenanalyse bei Verwendung von ISO-8601- und 445-Kalendern
  • 9.4 Glättung von Zeitreihen auf Basis des gleitenden Mittelwertes
  • 9.5 Manuell erfasste Schätzwerte in den Forecast einbinden
  • 9.6 Eine saisonale Kurve in den Forecast einbinden
  • 10 Rangfolgen und Top-N-Darstellungen
  • 10.1 Bedingte Kalkulation mit SUMX()
  • 10.2 Iteratoren in virtuellen Tabellen
  • 10.3 Produkte des aktuellen Produktkatalogs mit COUNTX() zählen
  • 10.4 Die Gesamtmarge und den prozentualen Anteil der Produktionskosten ermitteln
  • 10.5 Fehlerhafte Ergebnisanzeigen vermeiden mit SUMX()
  • 10.6 Rangfolgen mithilfe von RANKX() berechnen
  • 10.7 Top-10-Darstellung im Power-Pivot-Report
  • 10.8 Berechnung der Top-3-Werte in einer Power-Pivot-Tabelle
  • 10.9 Den Kunden- und Umsatzanteil der letzten Bestellungen ermitteln
  • 11 Klassifizierungen und ABC-Analyse
  • 11.1 Preisklassen mit einer berechneten Spalte bilden
  • 11.2 Berechnung klassifizierter Produkte mit einem Measure
  • 11.3 Kundenklassifizierung al italiano
  • 11.4 ABC-Analyse auf Basis berechneter Spalten
  • 11.5 ABC-Analyse mit berechnetem Feld
  • 12 Patterns für Korrelationen, rollierende Auswertungen, asynchrones Reporting und Allokation von Werten
  • 12.1 Korrelationskoeffizienten mit DAX-Funktionen berechnen
  • 12.2 Rollierende Summen und Mittelwerte berechnen
  • 12.3 Die tabellarische Reportstruktur mithilfe von Cube-Funktionen aufbrechen
  • 12.4 Granularität und asynchrone Reportingstruktur
  • 12.5 Mit zwei Datumswerten in einer Tabelle arbeiten
  • 12.6 Einen Betrag auf einen Gesamtzeitraum verteilen
  • 12.7 Virtuelle Tabellen und gewichteter Durchschnittspreis
  • 13 Power BI Desktop – vom Datenmodell zum interaktiven Onlinereport
  • 13.1 Die Benutzeroberfläche von Power BI Desktop
  • 13.2 Measures – auch in Power BI Desktop das Maß aller Dinge
  • 13.3 Visualisierungen auf Basis eines Datenmodells erstellen
  • 13.4 Das Prinzip der Interaktion
  • 13.5 Das Prinzip der Hierarchien
  • 13.6 Das Prinzip der künstlichen Intelligenz
  • 14 Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards
  • 14.1 Regeln der Wahrnehmung
  • 14.2 Das Erscheinungsbild von Reports durch Vorlagen steuern
  • 14.3 Aufbau von Reportseiten
  • 14.4 Darstellung der sechs grundlegenden Datenrelationen
  • 15 Power-BI-Reports – Die zeitliche Analyse von Daten
  • 15.1 Zeitliche Analyse von Unternehmensdaten
  • 15.2 Die jährliche Wachstumsrate im Bericht darstellen
  • 16 Dynamische Steuerung – Parameterfelder, Datenschnitte, Kalkulationsgruppen und Eingabefelder
  • 16.1 Variablen in Power-BI-Desktop-Berichten
  • 16.2 Die Datenauswahl durch Parameterfelder flexibler gestalten
  • 16.3 Eingabe von veränderlichen Werten über Parameter
  • 16.4 Mit Kalkulationsgruppen die Anzahl der Measures reduzieren
  • 16.5 Mehrere Spalten mit einem Datenschnitt filtern
  • 17 Optimierung von Datenmodellen und DAX-Berechnungen
  • 17.1 Das Datenmodell in Power BI Desktop optimieren
  • 17.2 DAX-Abfragen prüfen und optimieren
  • 17.3 Die Performance von Visualisierungen mit DAX-Abfragen analysieren
  • 18 Power-BI-Reports – die Analyse von Performance-Kennzahlen
  • 18.1 Analyse der Performance
  • 19 Power-BI-Reports – die geografische und statistische Analyse
  • 19.1 Geografische Auswertungen in Power BI Desktop
  • 19.2 Statistische Auswertungen in Power BI Desktop
  • 20 Erweiterte Datenanalyse und KI in Power BI
  • 20.1 Was geht, KI?
  • 20.2 Erweiterte Datenanalysefunktionen
  • 20.3 Daten mit Q&A erkunden
  • 21 Zielgruppenorientiertes Reporting – Quickinfos, Drillthroughs, Bookmarks und interne Seitennavigation
  • 21.1 Zusätzliche Informationen über Quickinfos in eine Visualisierung einbinden
  • 21.2 Mit Drillthrough von Übersichts- zu Detailseiten wechseln
  • 21.3 Lesezeichen für eine Präsentation erstellen
  • 21.4 In einem Bericht eine Navigation erstellen
  • 21.5 Quickmeasures erstellen
  • 22 Reports teilen, aktualisieren und Zugriffsrechte auf Daten organisieren
  • 22.1 Die Datenhierarchie auf Power BI Service
  • 22.2 Die Lizenztypen von Power BI
  • 22.3 Daten freigeben und Mitglieder zu Arbeitsbereichen hinzufügen
  • 22.4 Die Sicherheitsarchitektur von Power BI
  • 22.5 Datasets aktualisieren
  • 22.6 Zusätzliche Funktionen der Onlinereports von Power BI
  • 22.7 Endgeräte für die Nutzung von Berichten und Dashboards
  • Über den Autor
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