Grundlagen und Überblick über die Verwendung von Pivot Tabellen
Webinar - 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.
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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
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.
Wir setzen Analyse-Cookies ein, um Ihre Zufriedenheit bei der Nutzung unserer Webseite zu verbessern.
Diese Cookies werden nicht automatisiert gesetzt.
Wenn Sie mit dem Einsatz dieser Cookies einverstanden sind, klicken Sie bitte auf Akzeptieren.
Weitere Informationen finden Sie hier.
