Mehr als nur Pivot: Flexible Auswertungen mit Datenmodell, Power Pivot & DAX
Wer seine Auswertungen an stets neue Anforderungen anpassen muss, stößt mit Pivot-Tabellen mitunter an Grenzen. Typische Gründe sind:
- Die Daten liegen nicht in der passenden Form vor.
- Sie stammen aus unterschiedlichen Quellen und müssen verknüpft werden.
- Statistische Berechnungen werden benötigt, die mit Pivot-Standardfunktionen nicht machbar sind, z. B. DISTINCTCOUNT oder SUMX.
- Daten sollen über Zeitperioden verglichen werden, doch Pivot bietet keine intelligenten Datumsfunktionen wie z. B. SAMEPERIODLASTYEAR oder TOTALYTD.
Das Datenmodell und einige nützliche DAX-Measures in Power Pivot bringen hier schnell eine Lösung.
Wie sich Pivot-Tabellen mit Hilfe des Datenmodells und Power Pivot in maßgeschneiderte Auswertungen verwandeln lassen, vermittle ich in diesem Online-Kurs am 25. Mai.
Wer teilnehmen sollte
- Alle, die Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen und wichtige Geschäftskennzahlen flexibel berechnen wollen
- Fach- und Führungskräfte aus Controlling, Finanzen, Marketing/Vertrieb, IT oder Online-Dienstleister
Das folgende PDF-Booklet enthält die wichtigsten Infos zu diesem Online-Kurs.
Hier geht es zur Webseite mit allen Informationen.
Power Query: Abfragen schützen – geht das?
Power Query ersetzt an vielen Stellen die teils sehr aufwendige VBA-Programmierung, insbesondere wenn es um die Aufbereitung von Daten für die Analyse geht. Das ist eine große Arbeitserleichterung und Zeitersparnis. Aber da kommt auch gleich die Frage auf: VBA-Code lässt sich per Passwort schützen, aber geht das auch bei Power Query-Abfragen?
Ist der Arbeitsmappenschutz aktiv, können die Power Query-Abfragen noch aktualisiert, aber nicht mehr bearbeitet werden
In Excel 365 kann die Bearbeitung und das Löschen der Power Query-Abfragen per Arbeitsmappenschutz verhindert werden.
Power BI-Kompetenztage: Ab sofort ist die Anmeldung möglich
Gute Nachricht für alle, die sich für das Thema Power BI interessieren und Startschuss für all jene, die ungeduldig darauf warten, sich für die diesjährigen Power BI-Kompetenztage anmelden zu können:
- Am 28./29. Oktober geht es für BI-Enthusiasten, Datenanalysten und Prozessoptimierer in Fulda zur Sache.
- An beiden Tagen vermitteln zwei Kursreihen praxisnahes Know-how zu den modernen BI-Tools von Microsoft.
- Kursreihe 1 ist für Einsteiger, die Daten mit Power BI Desktop automatisiert importieren, aufbereiten und mit interaktiven Reports visualisieren wollen. Hier geht’s um Power Query, Datenmodell, DAX und interaktive Reports.
- Kursreihe 2 richtet sich an alle, die die erweiterten Möglichkeiten zur automatisierten Datenanalyse mit Power BI, Power Automate und Power Apps nutzen wollen. Hier steht Microsofts sog. „Power Platform“ im Zentrum und ihr Nutzen wird anhand von Praxisbeispielen erlebbar.
Alle Informationen inkl. Anmeldung gibt es auf der Webseite der Power BI-Kompetenztage.
Der Flyer inkl. Kursplan für die zwei Tage steht als PDF zum Download bereit.
Das Trainerteam – Dominik Petri und Hildegard Hügemann – verfügt über fundiertes Praxiswissen, erworben in zahlreichen Inhouse-Seminaren und BI-Projekten. Beide haben ihre Fangemeinde, mit der sie über Meetup, TEAMS, XING, Facebook und insbesondere über die vom Microsoft unterstützte Power BI User Group Frankfurt in einem regen fachlichen Austausch stehen.
Geht nur mit Power Pivot: Die Anzahl der Bestellungen korrekt ermitteln mit DISTINCTCOUNT
Aus einer Bestell-Liste möchte ich wissen, wie viele Bestellungen aufgegeben wurden. Klingt ganz einfach. Aber: Eine Bestellung kann aus mehreren Positionen bestehen, jede davon auf einer Zeile. Pro Bestellung gibt es eine eindeutige Rechnungsnummer, die in der Spalte ReNr steht.
Würde ich in einer Pivot-Tabelle das Feld ReNr in den Wertebereich ziehen, erhalte ich die Anzahl aller Positionen und nicht die Anzahl aller Bestellungen. Hier kommt Diskrete Anzahl bzw. die DAX-Funktion DISTINCTCOUNT ins Spiel. Um diese nutzen zu können, muss ich beim Erstellen der Pivot-Tabelle die Daten dem Datenmodell hinzufügen.
Die DAX-Funktion DISTINCTCOUNT ist nur über das Datenmodell verfügbar
Wie leicht es ist, das Datenmodell um das DAX-Measure Anzahl Bestellungen zu ergänzen, zeige ich in diesem Dreieinhalb-Minuten Video:
Die Anzahl der Bestellungen ermitteln mit DISTINCTCOUNT aus Einführung in die Formelsprache DAX (Excel und Power BI Desktop) von Dominik Petri
Weitere Beispiele für den Einsatz von DAX, Datenmodell und Power Query …
… gibt es am 28./29. Oktober 2020 bei den Power BI-Kompetenztagen
Den Flyer herunterladen
Die Nachteile der Datumsgruppierung in Pivot umgehen
Seit Excel 2016 lassen sich Datumsangaben auch in Pivot-Tabellen, die auf dem Datenmodell aufbauen, per Rechtsklick nach Jahren, Quartalen und Monaten gruppieren. »Endlich!« werden viele von Ihnen sagen. »Bloß nicht!« sage ich, denn die Gruppierung hat zwei große Nachteile. Welche das sind und wie Sie sie umgehen, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Bei der Verwendung des Datenmodells ist die automatische Datumsgruppierung hinderlich
Genial: Ein Häkchen erspart mir den SVERWEIS in Pivot-Auswertungen
Früher konnte ich beim Anlegen einer Pivot-Auswertung nur auf die Daten aus einer Tabelle zugreifen. Brauchte ich Informationen aus einer weiteren Tabelle, musste ich beide Tabellen mittels SVERWEIS kombinieren. Seit Excel 2013 geht das viel einfacher – und ganz ohne SVERWEIS!
Die Lösung bringt das Datenmodell. Mit seiner Hilfe kann ich beliebig viele Tabellen als Datenbasis für meine Pivot-Auswertungen heranziehen. Das ist einfacher und weniger fehleranfällig. Zudem eröffnet es mir neue Möglichkeiten zur Datenanalyse und -visualisierung.
Die Feldliste einer »klassischen« Pivot-Tabelle (links) erlaubt den Zugriff auf nur eine Tabelle; mit Hilfe des Datenmodells hingegen lassen sich die Inhalte mehrerer Tabellen in einer Pivot-Tabelle auswerten (rechts)
Pivot: So funktioniert die Datumsgruppierung nach Wochen
Im Blogbeitrag vom 7.11.2017 habe ich die automatische Datumsgruppierung ab Excel 2016 und deren Ecken und Kanten erläutert.
Dazu erhielt ich die Frage, ob eine wochenweise Gruppierung ebenfalls möglich sei.
Zwar hält Pivot standardmäßig keine Gruppierungsebene nach Wochen bereit, aber das Manko lässt sich wie folgt beheben:
- Entweder durch eine spezielle Gruppierung innerhalb der Pivot-Tabelle
- oder durch eine zusätzliche Spalte in der Datenbasis
Pivot-Berichte mit Gruppierung nach Wochen (links) und nach Kalenderwochen (rechts)
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