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Grundlagen und Überblick über die Verwendung von Pivot Tabellen

Seminar - GFU Cyrus AG

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.

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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

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

Zielgruppe:

Vertrieb und Marketing
: Teams, die Verkaufs- und Kundenanalysen durchführen, können von der schnellen und effizienten Datenanalyse durch Pivot-Tabellen profitieren.
Finanz- und Controlling-Abteilungen
: Für die Budgetplanung, Finanzberichterstattung oder Kostenaufstellung können Pivot-Tabellen äußerst nützlich sein.
Personalwesen
: Für die Analyse von Mitarbeiterdaten, Gehaltsstrukturen oder Bewerberdatenbanken.
Projektmanager
: Für das Tracking und die Analyse von Projektkennzahlen.
Teamleiter
: Zur Messung der Teamleistung und Identifikation von Verbesserungspotenzialen.
Entscheidungsträger
: Führungskräfte, die datengetriebene Entscheidungen treffen müssen, können ein besseres Verständnis für die zugrunde liegenden Analysen entwickeln.

Seminarkennung:

S3335

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