Power BI Tutorial für Anfänger in 25 Minuten! (Deutsch / German)
Summary
TLDRDieses Videotutorial führt durch die Grundlagen der Datenanalyse mit Power BI. Es beginnt mit dem Verbinden von Excel-Dateien, der Transformation und Darstellung von Daten in Power BI. Es zeigt, wie man Visualisierungen wie Balken- und Liniendiagramme erstellt und mit Daten füllt, sowie wie man Filter und Measures zur Analyse von Verkaufsdaten und der Verteilung auf Wochentage verwendet. Darüber hinaus wird gezeigt, wie berechnete Spalten und Tabellen miteinander verbunden werden, um eine umfassende Analyse zu ermöglichen.
Takeaways
- 😀 Das erste Kursprojekt soll einen Einblick in Power BI geben, ohne auf Details zu bestehen.
- 🔍 Die Benutzer werden durch den Prozess der Datenabfrage aus einer Excel-Datei und der Verbindung mit Power BI geführt.
- 📊 Die Vorschau der Daten in Power BI ermöglicht es, unmittelbar zu prüfen, ob die Überschriften korrekt sind.
- 🔧 Im Power Query Editor können Daten transformiert werden, z.B. indem man die erste Zeile als Überschriften verwendet und unnötige Spalten entfernt.
- 🌐 Die Daten können in Power BI visualisiert werden, indem man verschiedene Visualisierungstypen wie Balken- oder Liniendiagramme auswählt.
- 📈 Die Visualisierungen können durch Drag-and-Drop von Datenelementen gefüllt werden, und es kann gezielt auf bestimmte Daten wie das BIP (Bruttoinlandsprodukt) fokussiert werden.
- 🗂️ Es wird gezeigt, wie man Daten in der Achse und Legende anordnen kann, um die Zeitentwicklung von Ländern zu visualisieren.
- 🛠️ Die Benutzer können die Visualisierungen anpassen, indem sie Filter hinzufügen, um z.B. nur die Top 5 Länder in einem Diagramm zu zeigen.
- 🔄 Die Schritte zeigen, wie man mithilfe von Power BI Berechnungen durchführt, indem man neue Spalten erstellt und Formeln wie die WEEKDAY-Funktion anwendet.
- 📝 Die Erstellung von berechneten Spalten ermöglicht es, benutzerdefinierte Werte zu visualisieren, wie zum Beispiel den Verkaufsverlauf nach Wochentagen.
- 🔄 Schließlich wird erklärt, wie man Sortierungsprobleme in Visualisierungen beheben kann, indem man auf die richtige Spalte sortiert und die Anordnung der Wochentage korrigiert.
Q & A
Was ist das Ziel des ersten Kursprojekts in Power BI?
-Das Ziel des ersten Kursprojekts ist es, den Teilnehmern ein gutes Gefühl und einen Einblick in Power BI zu vermitteln, anstatt sie sofort in alle Details zu vertiefen.
Wie verbindet man eine Excel-Datei mit Power BI?
-Man klickt auf 'Daten abrufen', wählt 'Excel' als Quelle aus und verbindet dann die gewünschte Excel-Datei mit Power BI.
Was ist der Power Query Editor und wie wird er verwendet?
-Der Power Query Editor ist ein Tool in Power BI, das verwendet wird, um Daten zu transformieren. Er ermöglicht es, Daten vor dem Laden in Power BI zu bearbeiten und zu bereinigen.
Wie kann man in Power BI die Spaltenüberschriften einer Tabelle korrigieren?
-Man kann die erste Zeile als Überschrift verwenden, indem man in der Power Query Editor-Ansicht auf das Symbol 'Erste Zeile als Überschrift' klickt.
Was passiert, wenn man in Power BI eine Spalte entfernt?
-Wenn man eine Spalte entfernt, werden die Daten in dieser Spalte aus allen Visualisierungen entfernt, die diese Spalte verwenden.
Wie kann man in Power BI Visualisierungen erstellen?
-Man kann Visualisierungen erstellen, indem man Elemente wie Datenfelder in die Visualisierungsbereiche zieht und die gewünschten Visualisierungstypen auswählt, wie Balkendiagramme oder Liniendiagramme.
Was sind berechnete Spalten und Measures in Power BI?
-Berechnete Spalten und Measures sind Funktionen in Power BI, die es ermöglichen, benutzerdefinierte Berechnungen und Formeln zu erstellen, die in Visualisierungen und Berichten verwendet werden können.
Wie kann man in Power BI Filter für Visualisierungen setzen?
-Man kann Filter für Visualisierungen in Power BI setzen, indem man den gewünschten Filterbereich auswählt und die zu filternden Werte oder Kategorien auswählt.
Was ist der Unterschied zwischen der Berichtsansicht und der Modellansicht in Power BI?
-Die Berichtsansicht in Power BI ist für die Endverwendung und Visualisierung der Daten gedacht, während die Modellansicht verwendet wird, um die Datenstruktur und Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen zu verwalten und zu optimieren.
Wie kann man in Power BI Daten aus verschiedenen Tabellen verbinden?
-Man kann Daten aus verschiedenen Tabellen in Power BI verbinden, indem man in der Modellansicht die zu verbindenden Tabellen auswählt und die gemeinsamen Spalten (z.B. Länder) für die Verknüpfung verwendet.
Wie kann man in Power BI eine neue berechnete Spalte erstellen?
-Man kann eine neue berechnete Spalte in Power BI erstellen, indem man im Power Query Editor oder im Datenmodell rechten Klick auf eine Tabelle und 'Neue Spalte' auswählt und dann eine Formel in der DAX-Sprache eingeben.
Outlines
📊 Erste Schritte in Power BI
Der erste Absatz führt in die Grundlagen des Power BI Kursprojekts ein, dessen Ziel es ist, ein gutes Gefühl und einen Einblick in Power BI zu vermitteln. Es wird beschrieben, wie man mit dem Power Query Editor Daten transformiert, z.B. indem man die erste Zeile als Überschrift verwendet, unnötige Spalten entfernt und Werte ausblendet. Auch wird gezeigt, wie man Daten in Visualisierungen präsentiert, wie Balkendiagramme, und wie man mithilfe von Filtern und Achsen die Darstellung anpasst.
📈 Visualisierungs- und Datenanalyse in Power BI
In diesem Absatz geht es um die Erstellung und Anpassung von Visualisierungen in Power BI. Es wird erläutert, wie man verschiedene Visualisierungstypen wie Balken- und Liniendiagramme erstellt und mit Daten füllt. Auch wird beschrieben, wie man mit Filtern die Anzahl der in Diagrammen dargestellten Länder begrenzt und wie man Visualisierungen benutzerfreundlicher gestaltet, indem man z.B. die Länder in der Legende anzeigt oder die Darstellungsreihenfolge ändert.
🔄 Datentransformation für bessere Visualisierung
Der dritte Absatz konzentriert sich auf die Transformation von Daten in Power BI, um sie für eine effektivere Visualisierung zubereiten. Hier wird gezeigt, wie man Spalten entprivatisiert, um für jedes Land jedes Jahr in einer einzigen Zeile darzustellen. Auch wird erklärt, wie man die Reihenfolge von Daten in einer Achse korrigiert, indem man den Datentyp von Text in eine Zahl ändert, um eine korrekte chronologische Sortierung zu erreichen.
📈 Erweiterte Datenanalyse mit berechneten Spalten
In diesem Abschnitt wird erläutert, wie man in Power BI berechnete Spalten und Measures erstellt, um eigene Berechnungen durchzuführen. Es wird gezeigt, wie man mithilfe der DAX-Sprache (Data Analysis Expressions) neue Spalten erstellt, die auf der Grundlage von Datums- oder anderen Feldern berechnet werden. Dies ermöglicht es, neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, wie zum Beispiel die Verteilung von Verkäufen auf die Wochentage.
🗓 Anpassung von Daten und Visualisierungen für die Woche
Der fünfte Absatz beschäftigt sich mit der Anpassung von Daten und Visualisierungen, um die Verkäufe nach Wochentagen zu analysieren. Hier wird gezeigt, wie man mithilfe von IF-Statements und Bedingungen neue Spalten erstellt, die den Wochentag als Text darstellen. Auch wird erklärt, wie man Visualisierungen sortiert und anpasst, um die Ergebnisse nach Wochentagen statt nach der Summe zu betrachten.
✅ Abschließende Anpassung und Sortierung von Visualisierungen
Schließlich wird in diesem letzten Absatz die endgültige Anpassung von Visualisierungen behandelt, um die Sortierreihenfolge der Wochentage korrekt darzustellen. Es wird beschrieben, wie man die Sortierung nach der neuen Spalte der Wochentagsnamen anstatt nach der numerischen Darstellung anpasst, um eine logische und erwartete Anordnung der Wochentage in den Visualisierungen zu erreichen.
Mindmap
Keywords
💡Power BI
💡Datenabfrage
💡Power Query Editor
💡Visualisierung
💡Berechnete Spalten
💡Filter
💡Lebenslange Datenverbindung
💡DAX (Data Analysis Expressions)
💡Transformieren
💡Visualisierungseinstellungen
Highlights
Erste Einführung in Power BI mit dem Kursprojekt, um ein gutes Gefühl und einen Einblick in Power BI zu bekommen.
Verbindung von Power BI mit einer Excel-Datei als Datenquelle.
Anzeigen einer Vorschau der Daten und Feststellen von nicht korrekten Überschriften.
Verwendung des Power Query Editors zur Datentransformation.
Korrektur der Überschriften mit 'Erste Zeile als Überschrift' in Power BI.
Entfernung unerwünschter Spalten in Power BI.
Löschung von unerwünschten Werten in den Daten.
Übernahme der transformierten Daten und Rückkehr zur Berichtsansicht.
Visualisierung der Daten mit Balkendiagrammen und Liniendiagrammen in Power BI.
Anpassung der Visualisierungen durch Änderung der Achse und Legende.
Verwendung von Filtern, um die Anzahl der in Diagrammen angezeigten Länder zu begrenzen.
Erstellung benutzerfreundlicher Filter für die Visualisierung.
Bearbeitung der Visualisierungen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit.
Erstellung von berechneten Spalten und Measures für eigene Berechnungen in Power BI.
Verwendung der DAX-Sprache für Formeln in Power BI.
Erstellung einer neuen Spalte zur Berechnung von Wochentagen basierend auf einer Datumsspalte.
Visualisierung der Verkaufsverteilung auf Wochentage mithilfe von berechneten Spalten.
Sortierung der Visualisierungen nach berechneten Wochentagen.
Korrektur der Sortierreihenfolge basierend auf numerischen Werten statt alphabetisch.
Verbindung unterschiedlicher Tabellen in Power BI über gemeinsame Spalten.
Aktualisierung der Visualisierungen nach dem Verbinden von Tabellen.
Transcripts
also fangen wir direkt an mit unserem
ersten kurs projekt das soll jetzt nicht
dazu dienen dass du direkt alles bis ins
detail verstehst sondern dass du erstmal
ein gutes gefühl und einen einblick in
power bekommst wir werden uns natürlich
nachher alles ganz genau anschauen
das ist die oberfläche im powerplay
zunächst möchten wir jetzt erstmal daten
in power bioladen also klicken wir hier
auf daten abrufen
wir möchten jetzt eine excel-datei mit
power bei verbinden wählen also hier als
quelle excel aus jetzt klicken wir auch
verbinden und dann wählen wir hier
g data als datenquelle aus wir sehen
jetzt dass wir mit unserer excel-datei
verbunden sind und wir sehen auch hier
die arbeitsmappe wenn wir hier
draufklicken dann sehen wir hier schon
direkt eine vorschau das heißt wir
können uns die daten schon mal anschauen
und wir sehen dass hier ein paar mal
werte sind dass wir hier nicht die
richtigen überschriften haben das heißt
wir müssen noch etwas an den daten
verändern
zunächst mal markieren wir hier setzten
den haken und jetzt klicken wir eben
nicht aufladen weil wir noch änderungen
durchführen möchten
deswegen klicken wir auf daten
transformieren
wir sind jetzt direkt im sogenannten
power query editor oder auch abfrage
editor genannt das ist sozusagen ein
eigenes tool mit dem wir unsere daten im
powerplay transformieren können wir
haben hier unsere tabelle und sehen hier
die vorschau der tabelle
wir sehen jetzt außerdem hier das hier
in der ersten spalte komische
überschriften sind
das ist nicht korrekt wenn wir genauer
hinschauen dann sehen wir dass unsere
überschriften hier in der ersten zeile
liegen dafür gibt es einen einfachen
trick in power wie wir können einfach
hier erste zeile als überschrift
verwenden klicken
wenn wir das tun dann sehen wir dass
direkt jetzt die überschriften korrekt
in den spalten sind
wir sehen auch hier dass hier ein neuer
schritt hinzugekommen ist außerdem sehen
wir dass hier eine spalte gibt die wir
eigentlich überhaupt gar nicht brauchen
wir können die spalte einfach entfernen
indem wir einen rechtsklick auf die
spalte machen und einfach entfernen
klicken
außerdem sehen wir dass es hier jetzt
immer noch komische werte gibt diese
möchten wir jetzt auch noch entfernen
dafür klicken wir einfach hier auf
dieses kleine symbol und wir können hier
dann die nährwerte abwählen
dadurch werden die daten später in allen
visualisierungen nicht mehr angezeigt
und wir haben quasi die daten mehr oder
weniger gelöscht wir könnten natürlich
jederzeit zurückkommen und die daten
wieder anzeigen lassen indem wir den
haken widersetzen
wir entfernen jetzt hier den haken und
klicken auf ok jetzt haben wir unsere
daten schon mal in eine schöne reform
gebracht wir können jetzt wenn wir hier
fertig sind einfach ausschließen und
übernehmen klicken und überlegen uns
jetzt wie wir unsere daten schön
visualisieren können wenn wir
aufschließen und übernehmen geklickt
haben dann kommen wir jetzt zurück hier
zu dieser ansicht das ist die ansicht in
der wir unsere berichte dann bauen wir
haben hier unsere visualisierungen und
jetzt haben wir auch hier unsere daten
also unsere tabelle mit den jeweiligen
spalten
wir können jetzt ganz einfach wenn wir
zum beispiel ein balkendiagramm haben
wollen hier auf dieses balkendiagramme
klicken
dieses balken diagramme können wir jetzt
hier größer machen und in unserem
arbeitsbereich hin und her ziehen aber
wir möchten jetzt dieses diagramm
natürlich mit daten füllen
zum beispiel mit dem
bruttoinlandsprodukt also dem gdp dafür
können wir einfach mit gedrückter
maustaste das gdp in unsere
visualisierung ziehen und wir sehen
jetzt hier einen einzigen ball kann
dieser balken ist jetzt die summe aller
die hier in gdp stehen also über alle
jahre und alle länder hinweg
wir sehen außerdem dass hier das gdp
also diese spalte jetzt hier automatisch
in den werten gelandet ist wenn wir hier
auf dieses kleine symbol klicken dann
sehen wir nämlich hier das tatsächlich
hier die summe gebildet wurde
die standardeinstellungen power bei ist
hier immer die summe
wir können jetzt allerdings auch sagen
wir möchten hier gerne die länder in der
achse haben
dafür ziehen wir einfach die länder hier
in die achse
wir sehen jetzt hier schön den
zeitverlauf der länder
wir könnten uns jetzt überlegen dass
hier ein säulen diagramm nicht die
schönste art es diese daten darzustellen
wenn wir die visualisierung ändern
möchten dann wählen wir einfach diese
visualisierung aus und klicken dann hier
auf die andere visualisierung zb ein
linien diagramm und jetzt haben wir hier
direkt ein linien diagramm wir könnten
uns jetzt außerdem überlegen dass wir
auch noch hier gerne die länder in die
legende ziehen möchten
das heißt wir ziehen einfach wieder mit
gedrückter maustaste die countries in
die legende
und jetzt haben wir hier alle länder in
der legende ich habe jetzt das gefühl
dass hier deutlich zu viele linien
enthalten sind
es wäre also schön wenn wir in diesem
diagramm zum beispiel nur die top 5
länder sehen können
dafür haben wir hier unseren filter
bereich wir können dieses diagramm
auswählen und dann hier nach den ländern
filtern wir klappen dazu einfach hier
bei den ländern dieses feld nach unten
auf und wir können jetzt sagen wir
möchten bestimmte länder einfach sehen
und andere länder möchten wir nicht
sehen
es wäre jetzt vielleicht aber schöner
wenn wir nicht jedes mal hier in diesen
filter bereich springen müssten hier
aufklappen müssten und dann hier die
länder auswählen sondern wenn wir etwas
einfacheres und benutzerfreundlichere
hätten wir haben jetzt hier bei unseren
visualisierungen auch eigene filter wir
können hier einfach auf diesen filter
klickern und jetzt können wir hier oben
in diesem bereich zum beispiel die
länder als filter benutzen
wir haben jetzt also hier die
möglichkeit verschiedene länder ganz
einfach auszuwählen
und jetzt sehen wir hier überhaupt
nichts erinnern wir uns daran dass wir
hier in dieser visualisierung noch die
filter enthalten hatten
diese können wir ganz einfach entfernen
indem wir hier auf das radiergummi
symbol klicken
und jetzt sehen wir genau diese länder
gefiltert die wir hier oben gefiltert
haben
ich finde jetzt persönlich diese liste
hier auch nicht wirklich schön und
benutzerfreundlich deswegen wenn wir
diese visualisierung auswählen haben wir
hier bei diesem pinsel symbol immer die
möglichkeit die visualisierung zu
bearbeiten
wir klicken also hier auf diesen pinseln
und haben jetzt hier die möglichkeit bei
allgemein die ausrichtung von vertikal
horizontal umzustellen
und hier haben wir jetzt schon eine
etwas schönere darstellung die aus
meiner sicht benutzerfreundlicher ist
wir können jetzt hier noch eine zweite
visualisierung erstellen wir können
jetzt hier in diesen freien bereich noch
das wachstum visualisieren dafür nehmen
wir einen säulen diagramm und ziehen
hier das wachstum einfach in die werte
spalte die achse ziehen wir wieder die
jahre und in die legende können wir auch
wieder jetzt die länder ziehen und diese
visualisierung sollte am besten auch
hier ein linien diagramm sein
jetzt können wir ein land auswählen und
wir sehen hier das wachstum und hier das
bruttoinlandsprodukt absolut wir haben
jetzt also schon zwei interessante
visualisierungen
was ist aber wenn wir jetzt mehr daten
haben wollen
wenn wir jetzt weitere daten laden
wollen klicken wir erneut auf daten
abrufen und hier erneut auf excel jetzt
möchten wir zum beispiel hier noch die
lebenserwartung visualisieren und wir
sehen auch hier erneut unsere übersicht
und wir sehen auch hier erneut dass wir
hier auch unsere daten noch
transformieren sollten deswegen klicken
wir hier den haken an und auf daten
transformieren
wir sehen auch hier das hier in der
obersten zeile die überschriften sitzen
deswegen klicken wir hier erneut erste
zeile als überschrift und wir sehen
jetzt dass wir hier in den spalten
jeweils die jahreszahlen haben und hier
haben wir eben dann pro land jeweils die
lebenserwartung für unsere
visualisierung wäre es jetzt deutlich
schöner wenn wir hier für jedes land
jedes jahr in einer einzelnen zeile
hätten also afghanistan 1800 afghanistan
1801 dadurch können wir unsere daten
deutlich schwerer visualisieren
wir haben allerdings die möglichkeit das
ganz einfach zu tun
dafür wären wir hier diese spalte aus
die wir erhalten möchten machen einen
rechtsklick und klicken auf andere
spalten entprivatisieren
und wir sehen dass wir jetzt hier für
jedes land jedes jahr in einer einzelnen
zelle haben wir sehen jetzt hier das
hier der spalten name noch nicht korrekt
ist den können wir einfach durch einen
doppelklick ändern
wir schreiben hier zum beispiel
und diese spalte können wir zum beispiel
mit land bezeichnen wenn wir jetzt hier
fertig sind klicken wir erneut schließen
und übernehmen um zurück zur berichts an
sich zukommen
jetzt sehen wir dass wir hier unsere
neue tabelle haben wir möchten hier
zunächst mal ein bisschen platz machen
und jetzt können wir zum beispiel die
lebenserwartung ganz einfach in einem
säulen diagramm visualisieren
also wenn wir das säulen diagramm und
wir ziehen wieder den wert in den
wertebereich jetzt haben wir hier wieder
unsere gesamte summe aller werte und wir
möchten jetzt hier was ja wieder in der
achse haben
okay wir sehen hier ein kleines problem
und zwar sehen wir dass wir hier in der
achse die jahre haben allerdings sind
die jahre hier in einer komischen
reihenfolge wenn wir uns das genau
anschauen dann sind die jahre hier in
einer alphabetischen reihenfolge der
grund dafür ist dass hier das jahr
einfach als text gespeichert ist schauen
wir uns dass man nochmal im abfrage
editoren springen wir zunächst auf die
live expected tabelle und wir sehen
jetzt hier dass wir hier das jahr als
text formatiert haben das erkennen wir
hier an diesem abc symbol wenn wir hier
auf dieses symbol klicken dann können
wir den datentyp zu ganze zahl ändern
dadurch ist jetzt hier die spalte
wirklich als zahlen spalte
gekennzeichnet wenn wir jetzt
aufschließen und übernehmen klicken dann
sehen wir dass jetzt die zahlen in der
richtigen reihenfolge sind
wir könnten jetzt weiter hier auch
wieder die länder in die legende ziehen
also zum beispiel das land hier in die
legende
jetzt sehen wir dass wir hier alle
länder in unserem balkendiagramm haben
das sieht natürlich nicht wirklich schön
aus und vielleicht wundern wir uns auch
warum wir zwar hier diese beiden
diagramme filtern können allerdings hier
in dieser visualisierung überhaupt
nichts passiert der grund dafür ist
natürlich dass wir hier zwei
unterschiedliche tabellen haben und der
filter kommt hier aus der oberen
tabellen beiden tabellen die länder
enthalten und es gibt eine lösung dafür
wir können in power bei unterschiedliche
tabellen miteinander verbinden und zwar
zum beispiel bei uns über diese länder
spalte
dafür gehen wir hier in die modell
ansicht also aktuell sind wir in der
berichts ansicht und jetzt springen wir
in die modell ansicht hier sehen wir
unsere beiden tabellen mit unseren
spalten und wir können jetzt ganz
einfach hier
die beiden länder miteinander verbinden
hier können wir auf ok klicken
und wenn wir jetzt zurück in die
berichts ansicht springen dann sehen wir
das jetzt tatsächlich die filterung so
funktioniert wie wir das gerne haben
möchten
das war jetzt im schnelldurchlauf ein
kleiner einblick in power bei und jetzt
wo du gesehen hast wie einfach man mit
power bearbeiten kann hast du
wahrscheinlich lust mehr zu wissen und
vor allem zu verstehen wie power ball
genau funktioniert
in diesem video wollen wir uns anschauen
wie wir jetzt mit berechneten spalten
oder measures eigene berechnungen
durchführen können wir haben dazu in
power bei diese zwei möglichkeiten
einmal ein messer zu erstellen und
einmal eine berechnete spalten
das heißt wir können dadurch dann nicht
nur die spalten visualisieren die wir
schon haben sondern eben auch eigene
berechnungen durchführen
wir haben jetzt hier einen kleinen
bericht in dem wir verschiedene sales
daten visualisiert haben also verkäufe
in den verschiedenen ländern in den
verschiedenen städten und außerdem auch
hier die verkäufe über einen bestimmten
zeitraum
also wir haben hier einen datums fällt
und wir möchten jetzt gerne herausfinden
wie die verteilung der verkäufe auf die
verschiedenen wochentage ist das schauen
wir uns jetzt in diesem video an
wir haben hier die möglichkeit einen
rechtsklick auf unsere tabelle zu machen
und dann hier neue spalte auszuwählen
dann öffnet sich gleich hier ein formel
fenster und in dieses formel fenster
können wir dann unsere eigene berechnung
mit dieser formel 1 tragen also wir
haben hier dieses fenster die sprache
die wir hier für die formeln benutzen
ist übrigens die ducks sprache die viele
vielleicht auch von excel kennen wir
geben der formel oder der spalte erst
meinen namen zum beispiel wochentag das
was hier vor dem gleichheitszeichen
steht ist dann später der name unserer
spalte die wir visualisieren können wir
sehen jetzt auch hier schon die neu
erstellte spalte in unserer tabelle
jetzt können wir hier unsere formel 1
geben
wir können zb hier eine funktion
benutzen dass es die weekday funktion
dass eine funktion die es im dax gibt
und die wir eben benutzen können um
basierend auf einer datums spalte zum
beispiel hier einen wochentag zu
berechnen
also bekommen wir von der formel eine
zahl zwischen 1 und 7 zurück die eben
dann den wochentag ein
also benutzen wir weekday und in diese
formel oder in dieser funktion können
wir jetzt hier das datums feldrain
schreiben
wir schreiben also einfach datum und wir
sehen hier schon den vorschlag also hier
die tabelle und dann in diesen eckigen
klammern die spalte also das datum
wir wählen dass sie aus und dann
schließen wir die funktion mit klammer
zu und jetzt bestätigen wir einfach mit
eingabe taste und die neue funktion wird
dann automatisch erstellt und diese
funktion können wir jetzt dann benutzen
um unsere wochentage zu visualisieren
das heißt hier haben wir jetzt die
wochentage
wie können wir jetzt wieder ganz normal
in unserem bereich ziehen und wir sehen
jetzt hier wenn wir das in einer tabelle
darstellen und dann hier die werte nicht
zusammenfassen
dann sehen wir jetzt hier
die wochentage die wir berechnet haben
wir können jetzt zum beispiel sagen wir
möchten hier unsere verkäufe auch mit
dazu nehmen und dann sehen wir eben wann
welcher verkauf war also hier zum
beispiel montags wurden 15 millionen
euro produkte verkauft dienstags 47
millionen das ganze können wir jetzt
natürlich noch etwas schöner
in einem säulen diagramm darstellen
so und jetzt sehen wir hier die
wochentage
es wäre jetzt natürlich schön wenn wir
diese wochentage nicht in 12 34 hätten
sondern eben wirklich der wochentag
montag dienstag und so weiter das heißt
wir können jetzt hier eine andere formel
erstellen
zum beispiel hier basierend auf diesen
zahlen der einst weisen wir den montag
zu der zwei den dienstag und so weiter
dafür stellen wir eine neue spalte und
zwar hier neue
spalte und diese spalte können wir dann
zum beispiel wochentag name benennen
das tun wir wochentag name und hier
können wir jetzt zb ein statement machen
also also eine einfache wenn bedingungen
wir brauchen hier einen logischen test
also wenn diese spalte wochentag wenn
diese 1 ist wochentag wir haben hier den
vorschlag gleich jetzt anführungszeichen
einst und jetzt mit einem semikolon
getrennt was wir eben dann als output
haben wollen dann möchten wir gerne
montag zurück bekommen jetzt haben wir
hier die möglichkeit eine verschachtelte
bedingungen zu erstellen indem wir jetzt
hier
die die vorgehensweise oder der aufbau
von einem statement ist ja hier die
bedingungen dann wenn das wahr ist
dieses und wenn es falsch ist eine
andere bedingung also wenn es nicht die
1 ist und jetzt möchten wir eine zweite
bedingung machen ist wenn das keine 1
ist dann prüfe ob es eine 2 ist also
dann machen wir wieder wochentag gleich
zwei
dann dienstag
und das ganze machen wir jetzt natürlich
bis sonntag das mache ich mal kurz im
schnelldurchlauf und wir sind dann
gleich wieder zurück so wir haben jetzt
unser statement fertig erstellt wir
haben hier einst montag zwei dienstag
und daneben sechs samstag und falls
keine der bedingungen zutrifft können
wir jetzt hier sonntag schreiben jetzt
müssen wir natürlich die ganzen klammern
die wir hier aufgemacht haben auch
wieder schließen und dann sehen wir
schon dass diese klammer diese klammer
hier schließt und wenn wir jetzt die
eingabetaste drücken dann sollte das
berechnet werden und wir können diese
spalte jetzt visualisieren wir haben
jetzt unsere wochentag spalte die wir
gerade berechnet hatten als zahl
gespeichert deswegen ist es hier nicht
notwendig dass wir hier eine
anführungszeichen haben
deswegen können wir hier die
anführungszeichen auch herausnehmen und
wir sehen dann dass mir das auch so
visualisieren können
so jetzt sollte das funktionieren der
grund warum das gerade nicht
funktioniert hat ist dass wir hier
anführungszeichen hatten und diese
spalte allerdings also die wochentags
spalte eine als ganze zeit gespeichert
war und wir hier deswegen kein text
haben deswegen brauchen wir hier keine
anführungszeichen
jetzt haben wir die spalte berechnet und
wir können jetzt hier unseren wochentag
einfach visualisieren
durch diese neue spalte also anstatt
unserem alten wochentag nehmen wir jetzt
unseren wochentag name ziehen ihn hier
in die spalte nehmen die alte spalte
wieder raus und wir sehen jetzt hier die
wochentage
wir könnten jetzt natürlich hier die
reihenfolge noch richtig sortieren
schauen wir was passiert wenn wir jetzt
dieses diagramm nach den wochentagen
sortieren sortieren können wir einfach
indem wir hier auf diese drei punkte
klicken und dann hier sortieren nach
wochentags name bisher war es eben nach
der summe visualisiert und jetzt haben
wir hier nach den wochentagen
visualisiert an dieser stelle fällt uns
jetzt auf das die sortierung jetzt
alphabetisch ist das heißt wir haben
hier ssm fdd also alphabetisch in diesem
fall rückwärts der grund dafür ist dass
hier unsere neu erstellte wochentags
spalte eine text spalte ist das heißt
wir haben jetzt hier keine zuordnung zu
samstag ist der sechste tag in der woche
das heißt wir müssten im grunde diese
wochentags name spalte sortieren nach
unserer wochentags spalte mit den
nummern so dass eben power beweis dass
der dienstag der 2 entspricht
und dann könnten wir hier die
reihenfolge entsprechend einstellen
das können wir tun indem wir unsere
wochentags spalte auswählen und dann
öffnet sich hier ein neuer tab und wir
haben hier die möglichkeit nach einer
spalte zu sortieren
hier können wir auf dieses symbol
klicken
und jetzt können wir eine spalte
auswählen nach der sortiert werden soll
und hier suchen wir jetzt nach wochentag
beziehungsweise wochentag genau diesen
suchen wir und finden wir hier und jetzt
ist unsere visualisierung dann korrekt
dargestellt
so jetzt haben wir hier die sortierung
in der richtigen reihenfolge
wir möchten natürlich jetzt noch nicht
den sonntag ganz links haben sondern am
besten den montag das heißt wir klicken
erneut auf diese drei punkte und machen
jetzt hier
anstatt absteigend sortieren aufsteigend
sortieren und jetzt haben wir hier die
spalten in der richtigen reihenfolge so
können wir jetzt schön unsere wochentage
visualisieren
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