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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

Index

1:n-Beziehungen

Definition 10

Faktentabellen 50

ABC-Analyse 210

Abgeleitete Snapshots

Definition 122

Überblick 128

Additive berechnete Felder

Faktentabellen 54

Snapshots aggregieren 124

Überblick 241

Aggregation

additive berechnete Felder 124

Dauer 141

halbadditive berechnete Felder 124

Header/Detail-Tabellen 26

Snapshots 122

ALL 42

Anzeigen

Beziehungsdiagramm 8

Power Pivot 10

Werte 196

Arbeitstage 77, 80

Ausblenden

Beziehungsdiagramm 8

Power Pivot 10

Werte 196

Automatische Zeitdimensionen

erstellen 62

Excel 62

Power BI Desktop 64

Berechnete Felder

additiv 124, 241

halbadditiv 124, 242

m:n-Beziehungen 170

nicht additiv 171, 241

Snapshots aggregieren 122

Berechnete Spalten 210

Berechnungen

berechnete Spalten 210

CALCULATE 39, 46, 83 ...

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ISBN: 9781492065852