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Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel

by Alberto Ferrari, Marco Russo

January 2018

Intermediate to advanced

264 pages

7h 51m

German

dpunkt

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ZielgruppeVoraussetzungenAufbau dieses BuchesBegleitende InhalteSchreibweisen und HinweiskästenDanksagungenErrata und Support
Arbeiten mit einer einzelnen TabelleDatenmodelleSternschemataDie Wichtigkeit von NamenZusammenfassung
EinführungWerte aus dem Header aggregierenHeader/Detail-Tabellen reduzierenZusammenfassung
Denormalisierte FaktentabellenDimensionsübergreifende FilterungMehrdeutigkeit von ModellenBestellungen und RechnungenGesamtrechnungsbetrag für einen KundenGesamtbetrag der Rechnungen für die ausgewählte Bestellung bzw. den ausgewählten KundenBetrag der in Rechnung gestellten BestellungenZusammenfassung
Eine Datumsdimension erstellenAutomatische ZeitdimensionenAutomatische Zeitgruppierung in ExcelAutomatische Zeitgruppierung in Power BI DesktopMehrere DatumsdimensionenUmgang mit Datum und UhrzeitZeitinformationsberechnungenGeschäftskalenderBerechnungen mit ArbeitstagenArbeitstage in einer einzigen RegionArbeitstage in mehreren RegionenBesondere Zeiträume im JahrSich nicht überlappende ZeiträumeZeiträume relativ zu heuteSich überlappende ZeiträumeWochenkalenderZusammenfassung
Einführung in langsam veränderliche DimensionenLangsam veränderliche Dimensionen verwendenLangsam veränderliche Dimensionen ladenDie Granularität der Dimension korrigierenDie Granularität der Faktentabelle korrigierenSchnell veränderliche DimensionenDie richtige Modellierungstechnik wählenZusammenfassung

EinführungSnapshots aggregierenAbgeleitete SnapshotsÜbergangsmatrizenZusammenfassung
Einführung in ZeitdatenAggregationen mit einfachen IntervallenDatumsübergreifende IntervalleSchichten und Zeitversatz modellierenLaufende Ereignisse analysierenUnterschiedliche Dauern vermischenZusammenfassung
EinführungDas bidirektionale MusterNicht additive BerechnungenKaskadierende m:n-BeziehungenZeitliche m:n-BeziehungenProzentuale Zuordnungsfaktorenm:n-Beziehungen materialisierenDie Faktentabelle als Brücke verwendenÜberlegungen zur LeistungZusammenfassung
Einführung in GranularitätBeziehungen zwischen Tabellen unterschiedlicher GranularitätVorhersagedaten analysierenDAX-Code zum Verschieben von FilternFilterung über BeziehungenWerte mit falscher Granularität ausblendenWerte einer feineren Granularität mithilfe von Zuordnungsfaktoren berechnenZusammenfassung
Mehrspaltige BeziehungenStatische SegmentierungDynamische SegmentierungABC-AnalyseZusammenfassung
Die möglichen SituationenMehrere Quellwährungen, eine BerichtswährungEine Quellwährung, mehrere BerichtswährungenMehrere Quellwährungen, mehrere BerichtswährungenZusammenfassung
TabellenDatentypenBeziehungenFilter und KreuzfilterUnterschiedliche Arten von ModellenSternschemaSchneeflockenschemaModelle mit BrückentabellenAdditivität berechneter FelderAdditive berechnete FelderNicht additive berechnete FelderHalbadditive berechnete Felder

Content preview from Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel

Alberto Ferrari

Marco Russo

Lektorat: Sandra Bollenbacher

Übersetzung & Satz: G&U Language & Publishing Services GmbH, www.gundu.com

Copy-Editing: Petra Heubach-Erdmann, Düsseldorf

Herstellung: Susanne Bröckelmann

Umschlaggestaltung: Helmut Kraus, www.exclam.de

Druck und Bindung: M.P. Media-Print Informationstechnologie GmbH, 33100 Paderborn

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

ISBN:

Print978-3-86490-510-0

PDF978-3-96088-250-3

ePub978-3-96088-251-0

mobi978-3-96088-252-7