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.
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
