Grundlagen und Überblick über die Verwendung von Pivot Tabellen

Seminarziel

• Schnellere Entscheidungsfindung : Pivot-Tabellen ermöglichen es Ihnen, komplexe Datensätze schnell zu analysieren, sodass Entscheidungen fundierter und schneller getroffen werden können.
• Weniger Abhängigkeit von der IT-Abteilung : Grundkenntnisse in Pivot-Tabellen können dazu führen, dass Fachbereiche weniger auf die IT-Abteilung angewiesen sind, um Berichte und Analysen zu erstellen.
• Marktfähige Fähigkeit : Die Fähigkeit, mit Pivot-Tabellen umgehen zu können, ist in vielen Berufen äußerst wertvoll und kann die Karrierechancen verbessern.
• Interdisziplinäre Anwendung : Von Finanzanalysten bis zu Marketingspezialisten, die Anwendungen für Pivot-Tabellen sind breit gefächert.
• Zeiteinsparung : Manuelle Datenanalyse kann zeitaufwendig sein. Pivot-Tabellen beschleunigen diesen Prozess erheblich, was zu einer effizienteren Nutzung der Arbeitszeit führt.
• Senkung der Fehlerquote : Durch die Automatisierung der Datenanalyse mit Pivot-Tabellen können menschliche Fehler minimiert werden.

Inhalt

• Was sind Pivot-Tabellen? Bedeutung und Anwendungsgebiete
  • Geschichte und Entwicklung von Pivot-Tabellen
  • Fallbeispiele: Pivot-Tabellen in verschiedenen Branchen
• Datenstrukturen: Was Sie vor dem Erstellen einer Pivot-Tabelle wissen müssen
  • Vor- und Nachteile von verschiedenen Datenformaten (CSV, Excel, SQL)
  • Datenbereinigung und -vorbereitung: Typische Herausforderungen
• Die Benutzeroberfläche von Pivot-Tabellen: Ein Überblick
  • Navigieren durch die verschiedenen Menüs und Optionen
  • Schnelleinstieg: Ein erstes Pivot-Table in weniger als 5 Minuten
• Übung: Erste Schritte beim Erstellen einer einfachen Pivot-Tabelle
  • Datenauswahl und -analyse
  • Interpretation der Ergebnisse
• Daten sortieren: Alphabetisch, numerisch und benutzerdefiniert
  • Wie Sortierregeln die Datenanalyse beeinflussen
  • Sortieren mit Hierarchien
• Filtern von Daten: Grundlagen und Anwendungsbeispiele
  • Einfache und komplexe Filter
  • Filtern nach Bedingungen und Datumsbereichen
• Anwendung von Sortieren und Filtern gleichzeitig
  • Praxisbeispiele: Wann ist beides notwendig?
  • Performance-Aspekte bei großen Datenmengen
• Übung: Erstellung einer Pivot-Tabelle mit Sortier- und Filterfunktionen
  • Aufbau eines Filterszenarios
  • Anwendung von mehreren Sortieroptionen
• Einführung in Aggregationsfunktionen: Summe, Durchschnitt, Max, Min usw.
  • Unterschied zwischen verschiedenen Aggregationsfunktionen
  • Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Daten
• Verwendung von berechneten Feldern und Elementen in Pivot-Tabellen
  • Formeln und Ausdrücke für berechnete Felder
  • Verwendung von benutzerdefinierten Aggregationen
• Der Wertebereich: Anpassungen und Optimierungen
  • Anpassung von Aggregationsstufen
  • Formatierung und Stiloptionen
• Übung: Berechnungen und Aggregierungen in einer Pivot-Tabelle anwenden
  • Verwendung von Formeln
  • Visualisierung der Aggregatdaten
• Einführung in PivotCharts: Grafische Darstellung von Pivot-Tabellen
  • Wahl des richtigen Diagrammtyps
  • Anpassung und Skalierung von PivotCharts
• Slicer und Zeitachsen: Interaktive Steuerungselemente
  • Erstellung und Anpassung von Slicern
  • Zeitachsen für Zeitreihenanalysen
• Verbindung von PivotCharts und Pivot-Tabellen: Wie sie zusammenspielen
  • Datenkonsistenz zwischen Tabellen und Charts
  • Interaktive Dashboards: Elemente verknüpfen
• Übung: Erstellung eines interaktiven Dashboards mit Slicern und Charts
  • Hinzufügen von interaktiven Elementen
  • Testen und Anpassen des Dashboards
• Mehrere Datenquellen in einer Pivot-Tabelle nutzen
  • Datenkonsolidierung: Vor- und Nachteile
  • Verbindungstypen und Datenintegrität
• Datengruppierung und -segmentierung: Erweiterte Anwendungen
  • Benutzerdefinierte Gruppierungen erstellen
  • Einsatz von Segmentierungen für fortgeschrittene Analysen
• Best Practices: Tipps für Effizienz und Genauigkeit
  • Automatisierung und Aktualisierung von Pivot-Tabellen
  • Checkliste für die Qualitätskontrolle