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Basistabelle mit Verkaufsdaten laden Zunächst sollen die Daten aus der Excel-Arbeitsmappe mit Power Query geladen und bearbeitet werden. Um das Datenmodell zu erzeugen, gehen Sie bitte folgendermaßen vor: Legen Sie in Excel eine neue Arbeitsmappe an. Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Daten und dann auf die Schaltfläche Daten abrufen. Wählen Sie im aufklappenden Menü den Eintrag Aus Datei und dann den Eintrag Aus Arbeitsmappe. Suchen Sie im Explorer nach der Excel-Arbeitsmappe mit den auszuwertenden Daten. Klicken Sie auf die Schaltfläche Importieren. Nach kurzer Zeit erscheint ein Navigator, der Ihnen alle Tabellenblätter und dynamischen Tabellen in der gewählten Arbeitsmappe anzeigt. Markieren Sie im Navigator das Element mit den auszuwertenden Daten. Rechts wird Ihnen eine Vorschau auf die Daten angezeigt: Klicken Sie auf die Schaltfläche Daten transformieren. Die Daten werden in Power Query geladen. Sollten sich in der Tabelle Spalten befinden, die Sie für Ihre Auswertungen nicht brauchen, sollten Sie sie zunächst entfernen.
Wie kann man in Power Query eigentlich Daten korrigieren? Wenn du Daten, wie falsche Kostenstellen oder fehlerhafte Artikelnummern vor der Auswertung bisher in Excel bereinigt hast, ist unser Errata Pattern für dich! Warum Daten ändern? In Excel kann man ganz einfach Daten ändern. Monatlich werden also Daten in Excel importiert. Entweder manuell oder über einen SVERWEIS werden dann Daten angepasst. Mal wird die Kostenstelle, mal die Niederlassung angepasst und dann noch die Nummer des Verkäufers. Im jeweiligen ERP-System (SAP, Navision, JD Edwards etc. ) lassen sich die Buchungen ja nicht mehr ändern. Und da ist ja auch gut so! Prinzipiell gilt eben wie überall: "Shit in, Shit out". In Excel konnte man das aber manuell bereinigen. Wenn du Power Query einführen willst, wirst du nun genau vor diese Aufgabe gestellt. Ausgangsdaten Als Beispiel verwenden wir eine fiktive Buchungstabelle. In jeder Zeile haben wir einen Schlüssel, die Kostenstelle, eine Mitarbeiternummer sowie den Wert der Buchung.
Markieren Sie mit der Maus in der Tabelle Artikel die Spalte Artikel-Nr. und ziehen Sie es auf das Feld Artikel-Nr. in der Tabelle Artikelumsatz. Danach ziehen Sie das Feld Datum in der Tabelle Kalender auf das gleichnamige Feld in der Tabelle Artikelumsatz. Ordnen Sie die Tabellen übersichtlich an. Die Diagrammansicht hat danach folgendes Aussehen: Das erzeugte Datenmodell entspricht dem anzustrebenden Starschema. Wenn Sie jetzt noch die benötigte berechneten Felder bzw. Measures im Datenmodell anlegen, haben Sie gute Voraussetzungen für eine ausführliche Datenanalyse geschaffen. Hinweis In Power BI Desktop lässt sich das Datenmodell auf ähnliche Weise erzeugen. Die Vorgänge und Transformationen in Power Query sind identisch. Sie können in Power BI Desktop die Abfrage Artikelumsatz_Basis vom Laden ausschließen, indem Sie die im Kontextmenü der markierten Abfrage den Menüpunkt Laden aktvieren deaktivieren. Das automatische Anlegen einer Datumstabelle funktioniert anders. Sie benötigen dafür eine Formel zur Erzeugung einer Tabelle mit der DAX-Funktion CALENDARAUTO oder CALENDAR.
Der Grundsatz bleibt aber der Gleiche: Änderungen von Daten explizit und nachvollziehbar zu hinterlegen. Unterstützung gewünscht? Wir bieten Power Pivot, Power Query und Power BI Schulungen an. Vom Anfänger bis zum BI-Consultant, der neue Werkzeuge kennen lernen will. Wir unterstützen in Workshops mit deinen Auswertungen und deinen Daten. Oder wir tauschen die Rollen, und wir implementieren die Reports nach deinen Wünschen selbst. Hier findest du mehr zu unseren Leistungen. Oder nimm direkt Kontakt mit uns auf! Holger Gubbels ist Spezialist für alles, was mit Business Intelligence zu tun hat. Der Diplom-Informatiker strukturiert und löst als Data Scientist und Berater der mogular GmbH tagtäglich komplexe Problemstellungen rund um die Datenanalyse. Als Dozent der Hochschule für Technik Stuttgart ist er ein ausgewiesener Experte seines Fachs und gewohnt, Inhalte einfach zu erläutern. Genau das macht er auch hier in seinen Beiträgen für das Durchblick-durch-Daten-Blog. Zusätzlich ist er Autor für die Computerwoche und den Springer-Verlag.