Microsoft Excel - Datenanalyse und Reporting mit Power Pivot

Kursbeschreibung

Lerne in dieser praxisorientierten Schulung, wie du große Datenmengen mit Power Pivot effizient analysierst, professionelle Reports und aussagekräftige Dashboards erstellst. Wir zeigen dir Schritt für Schritt, wie du mit Datenmodellen, DAX-Funktionen und Pivot-Tabellen moderne Reports aufbaust und automatisierst.

In diesem intensiven Excel-Kurs erfährst Du, wie du Daten aus verschiedenen Quellen importierst, diese in Datenmodellen strukturierst und mit Hilfe von Power Pivot intelligent verknüpfst. Der Fokus liegt auf der Anwendung moderner Excel-Techniken für dynamische Auswertungen und automatisierte Berichte.

Du lernst, wie du mit DAX-Funktionen leistungsstarke Kennzahlen entwickelst, Berechnungen definierst und flexible Filterlogiken umsetzt. Durch die Kombination von Power Pivot und PivotTables kannst du interaktive Dashboards erstellen, die aussagekräftige Einblicke liefern – ideal für Controlling, Business Intelligence und unternehmensweites Reporting.

Die Schulung vermittelt dir praxisnah und verständlich, wie du Power Pivot effektiv einsetzt. Du arbeitest mit echten Beispieldaten und entwickelst Schritt für Schritt deine eigenen Analysemodelle. Gleichzeitig erhältst du wertvolle Tipps zur Performanceoptimierung, Fehlervermeidung und zur Visualisierung deiner Ergebnisse.

Egal ob du im Controlling, im Reporting oder in der Analyse tätig bist – mit diesem Training hebst du deine Excel-Kenntnisse auf ein neues Level. Ideal für Fach- und Führungskräfte, die datenbasiert entscheiden und Excel als leistungsstarkes BI-Werkzeug nutzen wollen.

Kursinhalt

Grundlagen – Arbeiten mit Power Pivot

• Überblick: Was ist Power Pivot und wofür wird es eingesetzt?
• Aufbau und Struktur eines Power-Pivot-Datenmodells (Datenwürfel)
• Datenquellen anbinden: Excel-Tabellen, Datenbanken, CSV, Web
• Beziehungen zwischen Tabellen korrekt definieren
• Berechnete Spalten und Measures (Kennzahlen) erstellen

Arbeiten mit Power Pivot – Ein Datenmodell Schritt für Schritt aufbauen

• Konfiguration des Datenzugriffs auf externe Daten mit Power Pivot (SQL Datenbanken, Access, Excel, Text Files oder andere Quellen)
• Mehrere Datenquellen in das Datenmodell (Data Cube) importieren
• Journaldaten (z.B. Umsatz-, Produktions- oder Stundenlisten) und Stammdaten (z.B. Produkt-, Standort- oder Kundenlisten) „richtig“ miteinander verknüpfen (1:n Verbindung – Unterschied zwischen Sternschema und Schneeflockenschema)
• „Unnötige“ Daten aus dem Datenmodell nachträglich entfernen
• Daten für Berechnungen aufbereiten
• Hierarchien und Perspektiven in Power Pivot erstellen
• Umgang mit Fehlermeldungen bei der Erstellung von Beziehungen und beim Aktualisieren der Daten
• Daten aus dem Datenmodell (Power Pivot Umgebung) wieder exportieren

Komplexe betriebswirtschaftliche Berechnungen in Power Pivot

• Einstieg in die DAX-Formelsprache (Data Analysis Expressions)
• Die wichtigsten DAX „Basis“ Logiken kennen lernen: CALCULATE, SUMMENPRODUKT, FILTER u. a.
• Zeitintelligenz-Funktionen in DAX (YTD, MTD, Vergleich Vorjahr)
• Umsätze auf Monats-, Quartals-, oder Jahresbasis (auf)kumulieren
• Absolute oder prozentuelle Abweichungen berechnen (z.B. Veränderung des Umsatzes zum Vorjahr, Monat, …), Aufwände für eine bestimmte Periode berechnen
• Kennzahlen mittels Measures berechnen: Umsatz je Geschäft, DB, Gewinn, Soll-Ist Vergleich, Filterabhängige Berechnungen
• KPI’s (Key Performance Indicators) auf Measures anwenden

Auswertung der aufbereiteten Daten in der gewohnten Excel Umgebung

• Erstellung von adhoc-Berichten mittels „normalen“ Pivot Tabellen
• Aufbau eines leistungsfähigen Dashboards
• Arbeiten mit Slicern und dynamischen Diagrammen
• Filtern und Segmentieren von Daten mit Slicern

"Nice to Know" (optional)

• PivotTables und PivotCharts aus Power Pivot-Datenmodellen
• Erstellung dynamischer Dashboards in Excel
• Performance-Tipps für große Datenmengen
• Unterschied Power Pivot vs. Power Query vs. klassische Pivot
• Umgang mit Fehlern & Troubleshooting im Datenmodell
• Export & Präsentation der Analyseergebnisse
• Praxisbeispiele für Controlling, Reporting & Vertriebsauswertungen
• Best Practices für nachhaltige Datenmodelle in Unternehmen