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Datenvisualisierung mit Power BI

E-BookPDF0 - No protectionE-Book
186 Seiten
Deutsch
mitp Verlags GmbH & Co. KGerschienen am23.11.20211. Auflage
Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien zu geografischen Analysen auf Landkarten
Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen
Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Power BI, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten.

Alexander Loth und Peter Vogel zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an die folgenden Zielgruppen:
Alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffenn
Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellenn
angehende Data Scientistsn

Zum Verständnis dieses Buches und dem Erwerb von Power BI-Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen. Die grundlegenden Funktionen von Power BI werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Die Autoren zeigen Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standardanalyse« hinausreichen und gehen auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie geben Ihnen außerdem wertvolle Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

Aus dem Inhalt:
Einführung und erste Schritte in Power BI
Datenquellen in Power BI anlegen
Visualisierungen erstellen
Aggregationen, Berechnungen und Parameter
Dimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen
Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilung
Interaktive Dashboards
Analysen teilen



Alexander Loth kommt aus der datenintensiven Kernforschung und arbeitet für Microsoft. Er hat unter anderem einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management und war als Data Scientist am CERN, sowie in der Software-Entwicklung bei SAP tätig. In den letzten Jahren hat er sich auf die Bereiche Digital Transformation, Big Data, Machine Learning und Business Analytics im Umfeld Finanzen und Crypto Assets spezialisiert und berät Unternehmen beim Aufbau von datenzentrischen Strategien. Alexander Loth wurde von der BNN als 'der Daten-Verarbeiter' bezeichnet. Er gehört laut Brandwatch zu den einflussreichsten Autoren 'rund um das Thema Digitale Transformation'.

Peter Vogel kommt aus der Experimentalphysik und ist seit 2017 als Berater für Digitalisierung und Daten tätigt. Hierbei unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR29,99
E-BookPDF0 - No protectionE-Book
EUR29,99
E-BookEPUB0 - No protectionE-Book
EUR29,99

Produkt

KlappentextVisuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien zu geografischen Analysen auf Landkarten
Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen
Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Power BI, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten.

Alexander Loth und Peter Vogel zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an die folgenden Zielgruppen:
Alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffenn
Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellenn
angehende Data Scientistsn

Zum Verständnis dieses Buches und dem Erwerb von Power BI-Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen. Die grundlegenden Funktionen von Power BI werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Die Autoren zeigen Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standardanalyse« hinausreichen und gehen auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie geben Ihnen außerdem wertvolle Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

Aus dem Inhalt:
Einführung und erste Schritte in Power BI
Datenquellen in Power BI anlegen
Visualisierungen erstellen
Aggregationen, Berechnungen und Parameter
Dimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen
Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilung
Interaktive Dashboards
Analysen teilen



Alexander Loth kommt aus der datenintensiven Kernforschung und arbeitet für Microsoft. Er hat unter anderem einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management und war als Data Scientist am CERN, sowie in der Software-Entwicklung bei SAP tätig. In den letzten Jahren hat er sich auf die Bereiche Digital Transformation, Big Data, Machine Learning und Business Analytics im Umfeld Finanzen und Crypto Assets spezialisiert und berät Unternehmen beim Aufbau von datenzentrischen Strategien. Alexander Loth wurde von der BNN als 'der Daten-Verarbeiter' bezeichnet. Er gehört laut Brandwatch zu den einflussreichsten Autoren 'rund um das Thema Digitale Transformation'.

Peter Vogel kommt aus der Experimentalphysik und ist seit 2017 als Berater für Digitalisierung und Daten tätigt. Hierbei unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783747503874
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatPDF
Format Hinweis0 - No protection
Erscheinungsjahr2021
Erscheinungsdatum23.11.2021
Auflage1. Auflage
Seiten186 Seiten
SpracheDeutsch
Artikel-Nr.8559564
Rubriken
Genre9200

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1;Cover;1
2;Titel;5
3;Impressum;6
4;Inhaltsverzeichnis;7
5;Vorwort von Thomas Treml;11
6;Vorwort von Sophia Cullen;12
7;Einleitung;13
7.1;Aufbau des Buchs;14
7.2;Begleitmaterialien;14
7.3;Einsatz in der Lehre zur Förderung der Datenkompetenz;14
7.4;Danksagungen;15
8;Über die Autoren;17
9;Kapitel 1: Einführung und erste Schritte in Power BI;19
9.1;1.1 Die Vorzüge einer modernen Analyse-Plattform;20
9.2;1.2 Power BI - der große Sprung von Excel;21
9.3;1.3 Die Power BI-Produktpalette;22
9.4;1.4 Power BI Desktop installieren;23
9.4.1;1.4.1 Systemvoraussetzungen für Power BI Desktop;23
9.4.2;1.4.2 Herunterladen und Installieren von Power BI Desktop;24
9.5;1.5 Daten für Power BI vorbereiten;26
9.5.1;1.5.1 Berichte mit »weiter« Kreuztabelle;26
9.5.2;1.5.2 Vorschläge zur Vorbereitung Ihrer Daten;27
9.5.3;1.5.3 Zur Analyse geeignete »lange« Tabelle;27
9.5.4;1.5.4 Zur »langen« Tabelle mit Power Query;28
9.6;1.6 Der Beispieldatensatz;28
9.6.1;1.6.1 Datensatz finden;28
9.6.2;1.6.2 Datenstruktur verstehen;30
9.7;1.7 Die Arbeitsoberfläche von Power BI;31
9.7.1;1.7.1 Die Menüleiste;33
9.7.2;1.7.2 Die Felderleiste;34
9.8;1.8 Speichern, Öffnen und Weitergeben Ihrer Arbeitsmappen;35
9.8.1;1.8.1 Speichern;36
9.8.2;1.8.2 Öffnen;36
9.8.3;1.8.3 Weitergeben von Dateien;36
9.9;1.9 Vertiefende Links zu häufig gestellten Fragen;36
10;Kapitel 2: Datenquellen in Power BI anlegen;39
10.1;2.1 Eine Datenverbindung einrichten;39
10.1.1;2.1.1 Mit einer Datei verbinden;40
10.1.2;2.1.2 Mit einer Datenbank verbinden;41
10.1.3;2.1.3 Mit einem Cloud-Dienst verbinden;43
10.2;2.2 Tabellen auswählen;43
10.2.1;2.2.1 Eine Tabelle zum Datenmodell hinzufügen;43
10.2.2;2.2.2 Tabellen über Beziehungen verknüpfen;45
10.3;2.3 DirectQuery und die Import-Funktion;49
10.3.1;2.3.1 Immer aktuell mit DirectQuery;49
10.3.2;2.3.2 Unabhängig mit importierten Daten;50
10.4;2.4 Achten Sie auf Datenschutz und Data Governance;50
10.5;2.5 Metadaten des Datenmodells anpassen;51
10.6;2.6 Fortgeschrittene Strategien zur Datenakquisition;54
10.6.1;2.6.1 Daten sammeln mit der Web-Automatisierung IFTTT und Google Tabellen;54
10.6.2;2.6.2 Website-Traffic mit Google Analytics auswerten;58
10.7;2.7 Checklisten zur Steigerung der Performance;60
10.7.1;2.7.1 Allgemeine Hinweise zur Performance-Optimierung;60
10.7.2;2.7.2 Performance-Optimierung bei Dateien und Cloud-Diensten;61
10.7.3;2.7.3 Performance-Optimierung bei Datenbank-Servern;61
10.7.4;2.7.4 Vertiefende Links zu häufig gestellten Fragen;61
11;Kapitel 3: Visualisierungen erstellen;63
11.1;3.1 Welcher Visualisierungstyp passt zu welcher Frage?;63
11.2;3.2 Arbeitsweise in Power BI Desktop;66
11.3;3.3 Kennzahlen vergleichen mit Balken, Legenden, Filtern und Hierarchien;67
11.3.1;3.3.1 Balkendiagramme erstellen;67
11.3.2;3.3.2 Eine weitere Information durch eine Farblegende darstellen;68
11.3.3;3.3.3 Anpassen der Farblegende;72
11.3.4;3.3.4 Filter anlegen;74
11.4;3.4 Zeitliche Betrachtung mit Liniendiagrammen;76
11.4.1;3.4.1 Verlauf mit geraden Linien zeigen;76
11.4.2;3.4.2 Hierarchien für detaillierte Analysen nutzen;78
11.4.3;3.4.3 Veränderungen zeigen mit Schrittlinien;79
11.4.4;3.4.4 Eine zweite Kennzahl darstellen;80
11.5;3.5 Tabellarische Darstellung mit einer Matrix;81
11.6;3.6 Kumulationen zeigen mit einem Wasserfalldiagramm;84
11.7;3.7 Reflexion: Visualisierungen in Power BI erstellen;86
12;Kapitel 4: Aggregationen, Berechnungen und Parameter;89
12.1;4.1 Arbeiten mit Aggregationen;89
12.2;4.2 Erstellen von berechneten Feldern;92
12.2.1;4.2.1 Spalten und Measures;93
12.2.2;4.2.2 Berechnungen mit Quickmeasures erstellen;94
12.2.3;4.2.3 Weitere Anwendungen für Quickmeasures;96
12.3;4.3 Berechnungen mit DAX-Formeln erstellen;99
12.4;4.4 Warum Aggregationen wichtig sind;100
12.5;4.5 Zeichenketten mit Textfunktionen untersuchen;101
12.6;4.6 Zeichenkette in Klein- bzw. Großbuchstaben setzen;101
12.6.1;4.6.1 Bestimmte Zeichenfolge in Zeichenkette ersetzen;102
12.6.2;4.6.2 Überflüssige Leerzeichen abschneiden;102
12.7;4.7 Berechnete Felder mit Anwendungslogik;102
12.7.1;4.7.1 Fallunterscheidung mit IF-Logik;102
12.7.2;4.7.2 Fallunterscheidung mit SWITCH-Logik implementieren;103
12.8;4.8 Flexibilität mit Parametern;103
12.8.1;4.8.1 Parameter erstellen und im Arbeitsblatt anzeigen;103
12.8.2;4.8.2 Berechnungen mit Parametern beeinflussen;105
13;Kapitel 5: Dimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-Ausdrücken;109
13.1;5.1 Die Aggregationsstufe von Kennzahlen;109
13.2;5.2 Festsetzten des Berechnungskontexts mit der CALCULATE-Funktion;110
13.3;5.3 Berechnung von Anteilen mit der CALCULATE-Funktion;111
13.4;5.4 Richtige Auswahl des Kontexts und Zulassen von Filtern mit ALL;113
13.5;5.5 Den Kontext mit richtigen Argumenten gezielt einschränken;114
13.6;5.6 Filter mit ALLEXCEPT gezielt zulassen;115
13.7;5.7 Zusammenfassung zur CALCULATE-Funktion;116
14;Kapitel 6: Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen;117
14.1;6.1 Eine Symbolkarte erstellen;118
14.2;6.2 Karten mit Ortbezeichnungen erstellen;119
14.3;6.3 Karten mit Längen- und Breitengraden erstellen;120
14.4;6.4 Eine gefüllte Karte erstellen;122
14.5;6.5 Kartenformat mit Hintergrund anpassen;124
14.6;6.6 Visualisierung innerhalb einer QuickInfo darstellen;126
14.7;6.7 Einzubettende Visualisierung anlegen;126
14.8;6.8 Berichtsseite in QuickInfo einbetten;128
14.9;6.9 Eigenes Kartenmaterial mit ArcGIS oder Shape-Dateien einbinden;129
14.9.1;6.9.1 ArcGIS-Karten in Power BI;129
14.9.2;6.9.2 Karten mit Shape-Dateien;130
15;Kapitel 7: Tief gehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilung;133
15.1;7.1 Überblick über den Analysebereich;133
15.2;7.2 Bezugslinien;135
15.3;7.3 Mittelwert- und Medianlinien, Mindest- und Maximalwert;136
15.4;7.4 Mit Trendlinien langfristige Entwicklungen zeigen;137
15.5;7.5 Mit Vorhersagen die Fortsetzung von Zeitreihen prognostizieren;139
15.6;7.6 Python und R integrieren;141
15.6.1;7.6.1 Python installieren und einrichten;141
15.6.2;7.6.2 Python-Pakete installieren;143
15.6.3;7.6.3 Power BI für Python konfigurieren;145
15.6.4;7.6.4 Ein Python-Visual erstellen;145
16;Kapitel 8: Interaktive Dashboards;149
16.1;8.1 Vorüberlegungen für ein gelungenes Dashboard;149
16.2;8.2 Formatierung;150
16.3;8.3 Visualisierungen im Dashboard anordnen;151
16.3.1;8.3.1 Optionen und Hilfsmittel für das Layout;151
16.3.2;8.3.2 Einer Seite Visualisierungen hinzufügen;153
16.3.3;8.3.3 Slicer hinzufügen;155
16.3.4;8.3.4 Weitere Elemente hinzufügen und eine Struktur schaffen;157
16.4;8.4 Interaktionen bearbeiten;159
16.5;8.5 Lesezeichen anlegen;160
16.6;8.6 Interaktivität mit Schaltflächen;162
16.7;8.7 Essenzielle Gestaltungsvorschläge für Ihre Dashboards;164
17;Kapitel 9: Teilen Sie Ihre Analysen mit der Welt;167
17.1;9.1 Überlegungen, bevor Sie Ihr Werk veröffentlichen;167
17.2;9.2 Arbeitsmappen auf Power BI Online veröffentlichen;168
17.3;9.3 Dashboards mit anderen Nutzern teilen;171
17.4;9.4 Die Nutzung Ihrer Dashboards auswerten;173
17.5;9.5 Berichte mit Power BI Online erstellen und bearbeiten;175
17.6;9.6 Berichte nach Zeitplan abonnieren;178
18;Stichwortverzeichnis;181mehr

Autor

Alexander Loth kommt aus der datenintensiven Kernforschung und arbeitet für Microsoft. Er hat unter anderem einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management und war als Data Scientist am CERN, sowie in der Software-Entwicklung bei SAP tätig. In den letzten Jahren hat er sich auf die Bereiche Digital Transformation, Big Data, Machine Learning und Business Analytics im Umfeld Finanzen und Crypto Assets spezialisiert und berät Unternehmen beim Aufbau von datenzentrischen Strategien. Alexander Loth wurde von der BNN als "der Daten-Verarbeiter" bezeichnet. Er gehört laut Brandwatch zu den einflussreichsten Autoren "rund um das Thema Digitale Transformation".

Peter Vogel kommt aus der Experimentalphysik und ist seit 2017 als Berater für Digitalisierung und Daten tätigt. Hierbei unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.