Die Grundlagen von Big Data in Excel: PowerQuery und PowerPivot

1. EINFÜHRUNG: Hi, mein Name ist Ruben. Aus dieser Klasse werden wir in die Funktionen PowerPivot und Power Query in Excel zu suchen . Powerpivot in Power Query oder zwei Funktionen, die für eine schnellere, effizientere und einfachere Arbeit mit großen, großen Datasets geeignet sind. Ich habe meine Erfahrung mit diesen Funktionen gemacht, die für verschiedene große Organisationen wie ING Investment Management, Diashow, Pfizer und mehr arbeiten verschiedene große Organisationen wie ING Investment Management, . Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein Fortgeschrittener in Excel sind. Solange Sie noch nicht wirklich mit diesen Features gearbeitet haben, ist diese Klasse großartig für Sie. In der Regel werden diese großen, großen Datasets in großen Unternehmen verwendet. Und wenn Sie für ein großes Unternehmen arbeiten und Sie kämpfen mit Daten langsam werden, oder es Daten verloren unordentlich. Und Sie haben einfach zu viele Daten, um zu handhaben und zu analysieren. Und diese Klasse wird großartig für dich sein. Also in dieser Klasse werden wir ein wenig mehr voraus in Excel Ben Formeln gehen . Trotzdem wird es immer noch keine Raketenwissenschaft sein. Wir werden die grundlegenden Grundlagen der Verwendung dieser beiden Funktionen abdecken. Und deshalb werden wir für beide Funktionen haben, also sowohl PowerPivot als auch Power Query, werden wir eine Einführung Video zu erklären, was sie tun. Wir werden die Vorteile der Verwendung von ihnen erklären, Nachteile. Und die nachfolgenden Videos werden untersuchen, wie man sie benutzt. Wir werden ein paar Beispiele zeigen. Ich werde dieser Klasse auch ein Projekt zugewiesen haben, oder Sie können sich selbst mit dieser Funktion üben, wenn Sie bereit sind, viel Zeit und Frustration in Excel zu sparen. Und diese Klasse ist für Sie. Und dann hoffe ich, dass ich Sie in meinem nächsten Video sehen werde, in dem wir uns den Umriss dieser Klasse ansehen und darüber informieren, welche Führungskräfte wir in dieser Klasse besprechen werden und was das Projekt sein wird. Ich hoffe, ich sehe dich im nächsten Video. 2. Kursbeschreibung und Projektbeschreibung: Hallo und willkommen zur Klassenübersicht und der Projektbeschreibung über Klasse, die Grundlagen von Big Data in Excel. Und wir werden Power Query und Power Pivot verwenden. So sieht der Umriss dieser Klasse wie folgt aus. Wir beginnen mit der Einführung und dem Video, in dem wir uns gerade befinden, der Klassenskizze und dem Projekt. Von da an werden wir in zwei Funktionen eintauchen, die Power Query und Power Pivot-Funktion in Excel. Wir beginnen mit der Einführung von Power Query. Also werde ich dir erklären, warum du es benutzen willst und warum es so großartig ist. Und die Videos, die danach kommen, werden Ihnen zeigen, wie man es benutzt. So beziehen Sie Daten mit Power Query und wie Sie Datentransformationen durchführen , um Ihre Daten vorzubereiten, bevor Sie mit der Berechnung beginnen. Dann schauen wir uns PowerPivot an, das DAX-Dokumente verwendet, die eine Methode zum Erstellen von Formeln innerhalb der Power Pivots ist. Wir werden Tabellen aus unseren Power-Abfragen erstellen. All dies zusammen, unsere Methoden zu verwenden, um mit einem großen Haufen von Daten zu arbeiten. Danach werden wir uns die Rezension ansehen. Also werden wir uns ansehen, wie Sie das Projekt gemacht haben. Denkt, sie hätte darauf achten sollen, als du ein Projekt machst. Im letzten Video ist der Altro wird die Klasse abmelden. Das Klassenprojekt besteht also im Grunde darin, Ihre eigene Power Pivot-Tabelle zu erstellen. Sie werden die Freiheit haben, Ihren eigenen Bericht zu erstellen. Aber das sind wir nicht. Ich werde von Ihnen verlangen, dass Sie ein paar Einblicke einschließen. Und wir werden möglicherweise auch von Ihnen verlangen, dass Sie DAX-Dokumente anwenden. Zunächst einmal versucht, die Gewinnspanne pro Produkt hinzuzufügen. Und zweitens, versuchte, den Gesamtumsatz pro Land hinzuzufügen, geben Sie uns Einblicke in das. Und die dritte, die ich wieder in das Projekt sehen wollte, sind Rabatte pro Segment in Prozent angegeben. Es mag etwas vage klingen, wovon ich gerade spreche, aber lassen Sie mich Ihnen ein Datenblatt zeigen, von dem wir arbeiten werden. Und dann sollten diese drei Punkte Sinn ergeben und Sie sollten in der Lage sein mit dem, was wir in dieser Klasse lernen werden, sich selbst anzuwenden. Also das sind zwei Blätter, sie würde Blatt 2 und 1 wollen, wir haben Daten über die Produkte verkauft werden. Also in welchem Segment, welches Land, welche Art von Projekt, Produkte, et cetera. Und dann das andere Blatt, wir werden mehr Finanzdaten haben. Alle unsere Daten werden mit einer ID, einer eindeutigen Kennung, verbunden werden , die uns helfen wird, die Zeilen im Blatt mit dem anderen Blatt abzugleichen . Aber es ist etwas, das wir uns eins ansehen werden, wir werden unsere Power-Abfrage machen. Aus diesen Daten müssen wir einen Bericht mit Power Query erstellen. Und das werden unsere Projekte entlang der Klassen sein, die versucht haben, auf Ihrem eigenen Projekt aufzubauen. So können Sie in der Projektüberprüfung sehen, was die Dinge, auf die Sie achten sollten. Und wenn Sie in die richtige Richtung der Verwendung von Power Query und Power Pivot gekommen sind. In Ordnung, das war es also für dieses Video. Das war unsere Klassenskizze und Projektbeschreibung. Ich hoffe, Sie sind genauso aufgeregt wie ich, um in dieses Thema einzutauchen , wie sein Thema, das in Excel nicht allzu bekannt ist. Und vor allem, wenn Sie weiterhin mit den größten, großen Datenstapel zu kämpfen haben. Sie werden diese Klasse lieben und Sie werden die Funktionen lieben , die für Sie entmystifizieren werden. Ich hoffe, ich sehe dich im nächsten Video, in dem wir darüber sprechen werden was Power Query uns dem Thema vorstellen wird. Ich hoffe, ich sehe dich im nächsten Video. 3. Einführung in die Power Query: Willkommen bei der Einführung in die Power-Abfrage. In diesem Video werde ich Sie durch das, was Power Query genau zu verwenden. Und ich werde auch etwas bevorzugen PowerPivot ist im Grunde das Wissen , das wir brauchen, um für uns zu tauchen und damit diese Klasse. Warum also Power Query? Power Query ist ein sehr einfaches Tool, mit dem Sie viele Schritte überspringen können, die Sie normalerweise tun müssen, wenn Sie in Excel arbeiten. Wenn Sie beispielsweise Dateien und Excel kombinieren möchten oder eine Analyse durchführen möchten, müssen Sie häufig Ihre Daten bereinigen, um Ihre Daten zu transformieren. Und Sie müssen es kopieren, fügen Sie es aus vielleicht verschiedenen Quellen. Verwenden Sie eindeutige Bezeichner, um verschiedene Blätter zu kombinieren, indem Sie viele Formeln einfügen. Und schließlich werden Sie am Ende 80% Ihrer Zeit mit der Vorbereitung von Daten und 20 Prozent Ihrer Zeit tatsächlich nur Daten analysieren. Power Query wird dazu gemacht, Daten einfacher zu beziehen und dann auch in strukturierte Daten umgewandelt, die einfacher und einfacher zu analysieren sind. Wie Sie sehen können, gibt es eine Vielzahl von Quellen, die wir verwenden können. Verschiedene Azure, verschiedene ein SQL Server, salesforce als VI-Dokumente und sogar Quellen aus dem Web verwenden. So hat Excel 1.048.576 Zeilen. Das ist das Limit. Sie können nicht darüber hinausgehen. Mit Power Query jedoch macht MIG es möglich, darüber hinaus zu gehen, da Sie mit Power Query die Zeilen hier nicht wirklich sehen müssen, nicht einmal wie eine Excel -Tabelle haben. Nun, was es tut, es sind Quellen, die Daten, und es aggregiert zu Daten in Tabellen oder Diagrammen bevor es sogar in eine riesige Tabelle mit mehr als einer Million Zeilen eingefügt wird. Daher ist Power Grey in der Regel eine effizientere, aber auch viel schneller und einfacher als eine Excel -Tabelle ist. Also wieder, warum Power Query Gesetz sollte unten sehen, können Sie die verschiedenen Verbindungen zwischen Ihren Datenquellen herstellen , um schließlich Daten in Diagramme, Tabellen usw. zu plotten Sie können auch berechnete Felder erstellen. Und das macht die Dinge so viel einfacher und einfacher, sich einen Überblick zu verschaffen. Stellen Sie sich vor, Sie haben alle Datenquellen, die Sie direkt vor sich sehen. in einer Tabelle kombinieren zu müssen, wird Sie viel Zeit brauchen, viele Formeln, eine Menge Formatierung und Power Query ist für die Leute gemacht. Sie nutzen viele Daten und machen ihre Prozesse schneller und einfacher. Mit Power Query können Sie, wie gesagt, Daten transformieren. Es gibt also ein paar Schritte, die Sie tun können, und Sie können automatisieren, nachdem Sie es einmal getan haben, um Ihre Daten zu transformieren. Und das ist das Entfernen von Spalten, Filtern der Daten, Gruppierung von Daten, Pivotieren oder Pivotieren der Daten. Aufteilen von Strings in Teilzeichenfolgen, Extrahieren von Schlüsselwörtern aus den Strings Biegeregeln aus einer anderen Tabelle und Verbinden von zwei Bemaßungstabellen Es gibt noch viel mehr, was Sie mit Power Query tun können. Es ist jedoch nicht nur diese Liste, aber das sind nur ein paar Beispiele für frustrierende kleine Aufgaben, die Sie tun müssen. Wenn Parker in Excel keine zusätzliche Spalte erstellt, fügen Sie diese Formeln hinzu, um diesen kleinen Anhang in Ihrem Text zu entfernen , der nicht vorhanden sein sollte. Oder die falsch formatierten Codes herausfiltern oder Datumsangaben umwandeln müssen. Es kann sehr, sehr schrecklich sein, diese Prozesse zu erledigen. Und Power Query ist gemacht, um dies einfach zu machen. Und Sie können diese Prozesse für die nächste Datei automatisieren, die Sie importieren möchten. Wie gesagt, ein paar Features, es ist Outro Transformation von Daten, Kombinieren von Quellen, Konsolidierung dieser in Datasets. Und Power Query kann in Excel für Windows 2010, 2013 und 2016 verwendet werden. Wenn Sie Excel 2010 oder 2013 haben, müssen Sie ein Add-In herunterladen, das Sie auf der Microsoft-Seite finden können. Es ist ein kostenloses Add-In, um dies nutzen zu können. Ab 2016. Es ist eine integrierte Funktionalität in Excel. Ich selbst, ich benutze einen Mac für diese Klasse. Ich muss eigentlich ein Windows verwenden, da diese Funktionalität auf dem Mac leider nicht existiert. Und das war's. Dies ist unsere Einführung in Power Query. Also ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie groß von Problemen Power Query lösen kann, wenn Sie mit einem großen Satz arbeiten, was für eine solche Theta. Und deshalb hoffe ich, dass ich Sie in der nächsten Klasse sehen werde, in der wir in die Beschaffung von Daten in Power Query eintauchen werden . Ich hoffe, ich sehe dich im nächsten Video. 4. Power Query: Beschaffung: Dies ist also das erste Video, in dem wir unsere Hände schmutzig machen und anfangen, in Excel zu arbeiten. Also im vorherigen Video haben wir es gesehen. Was Power Query Sie tatsächlich für uns tun können. Warum wollen wir es benutzen? In diesem Video werde ich Ihnen zeigen, wie es funktioniert. In diesem Beispiel haben wir, die Zellen sind, die Verkaufsdaten von 20172018. Ich werde es einfach halten. Und wieder, dies ist eine Klasse für Anfänger auf Power Query Menschen, die noch nicht mit ihr vertraut sind. Und deshalb werden wir es einfach und nicht allzu komplex halten. Und ich möchte Ihnen nur einige der wichtigsten Funktionen zeigen, die es hat, um unsere Daten zu organisieren, wenn wir mit großen Datensätzen arbeiten oder wenn wir viele verschiedene Quellen haben. Power Query bringt also im Grunde unsere Datenquellen zusammen und hilft uns, die Daten zu transformieren, damit wir sie vollständig lesen können. Also unser Bildschirm jetzt sehen wir zwei Excel Fenster. Der linke ist noch im Jahr 2017 geblieben und ein roter ist 2018. Etwas, das wichtig ist, um sicherzustellen, bevor wir beginnen, ist sicherzustellen, dass Sie Ihre Tabellen benennen und beiden Tabellen den gleichen Namen geben. Also wollen wir hier Verkaufsdaten setzen, und diese Tabelle ist getan 17. Wir wollen auch Verkaufsdaten setzen. In diesem Sinne werden wir unseren Prozess starten und das erste, was wir tun wollen , ist, beide Dateien zu schützen und sie zu schließen. Und hier haben wir ein leeres Excel -Blatt. Hier gehen wir zu New Query. Wir klicken auf feste Datei aus dem Ordner. Beachten Sie, dass Sie auch die anderen Quellen verwenden können. Also von Arbeitsmappe, von CSV, aber sogar von Datenbanken wie SQL Server, Microsoft X's, gibt es eine Möglichkeit, Azure zu verbinden und auch Sie können Online-Quellen verwenden. Also aus dem Web, zum Beispiel. Dies ist eine großartige Möglichkeit für kontinuierliche Aktualisierungen Ihrer Daten. Dies ist eine großartige Möglichkeit und diese Online-Tools oder B-Server verbinden diese reicheren Power Query macht es noch leistungsfähiger. Und natürlich, wenn Sie verschiedene Quellen haben, kann es noch schwieriger werden, Ihre Daten richtig zu transformieren. Und daher ist Power Query so ein großartiges Werkzeug. Also klicken wir in unserem Fall auf von Ordner. Und genau hier haben wir einen Ordner, der die beiden Verkaufsdaten-Dateien enthält, die wir gerade angesehen haben. Und wenn Sie auf Öffnen klicken, sehen Sie die beiden Dateien. Also Siegel 2017 und 2018, klicken wir auf kombinierte und übertragene Daten. Wir können auch Daten transformieren oder laden, laden Sie einfach Daten mit. Denn jetzt wollen wir beenden kombinieren und transformieren die Daten. Und wir möchten die Umsatzdatentabelle auswählen. Wenn wir nun OK anklicken, werden Sie sehen, dass wir beide Quellen in einer Tabelle bekommen. Und gerade jetzt sehen Sie den Power Query Editor. Und wenn wir in der ersten Spalte, die der Quellname ist, nach unten scrollen , sollten wir 2070 sehen, aber wir sollten auch 2018 sehen. Und da gehen wir hin. Also hier haben wir die Daten von 2018 und jetzt hat Power Query im Grunde beide Dateien zusammengesetzt, die den Spaltennamen entsprechen. Und jetzt haben wir einen großen Tisch anstelle von zwei verschiedenen, von dem wir den Transformationsprozess starten können. Das bedeutet, dass wir uns im nächsten Video ansehen werden, wie wir diese Daten transformieren können, bevor wir sie tatsächlich nutzen und analysieren. Und wir können diesen Transformationsprozess speichern, um ihn später auch für andere Verkaufsdatenblätter zu verwenden . Zum Beispiel, wenn nächstes Jahr werden wir diese Daten in 201819 hinzufügen. Sie sollten diese Datenblätter erneut kombinieren. Wir wollen uns daran erinnern, was die Schritte für die Transformation waren, und dort werden wir sie das nächste Video ansehen. Also hoffe ich, dass ich dich dort sehe. 5. Power Query: Daten transformieren: Alles klar, in diesem Video werden wir über die Transformation der Beta sprechen, und das ist eines der wichtigsten Funktionen, die Power Query bietet. Was wir in diesem Video betrachten werden ist, wie wir sie umwandeln können, beide Datenquellen in ein besser formatiertes Blatt. Und auch, wie sich dieser Prozess auf unsere Zukunft auswirkt und wie wir dies automatisieren können. So im Moment werden wir beginnen mit dem Aufbau sind Transformationsschritte. Und wir werden es einfach eins nach dem anderen an den Spalten kaufen was wir ändern sollten oder was sollten wir, was wir tun sollten. Also zuerst können wir den Quellnamen entfernen. Dies ist für das Datenblatt nicht relevant. Und das erste nächste, das wir sehen, ist Produkt. Und seltsamerweise sehen wir aus irgendeinem Grund nicht nur vorherzusagen, welches Amerika ist, sondern wir sehen auch die Produkt-ID. Und wir wollen uns trennen. Das würde viel schöner aussehen. Wie werden wir das tun, ist, dass wir die Spalte auswählen und wir wollen auf Split by Spalte klicken, durch den Begrenzer. Und dann, wenn wir hier auf Custom klicken, können wir im Raum setzen, weil unser Trennzeichen nicht nur die Dashboards, Raum, Bindestrich Raum ist. Und jetzt, wenn wir auf OK klicken, sehen wir, dass wir jetzt Produkt-ID und den Produktnamen haben. Und das ist auch ändern Sie den Namen der Spalte. Also dementsprechend werde ich dieses setzen, es wird Produktname sein. Betrachtet man den Rest, scheint nichts Seltsames zu passieren. Alles scheint richtig in und die Säulen gesetzt werden. Das einzige, was Sie jetzt ändern möchten, ist die Formatierung. Also lassen Sie uns alles auswählen, was eine Nummer sein sollte, die Produkt-ID ist, verkaufte Einheiten. Preis ist Währung. Verkaufspreise treten auch in C, Also werden wir diese überspringen. Unter der Zahl ist eine Zahl, die Ideen und die Zahl. Das Jahr ist eine Zahl. Und ist es? Also all diese, wir werden den Zahlenformattyp geben, der eine ganze Zahl ist. Als Nächstes ist, alles, was Währung in eine polare Formatierung zu setzen. Dies bedeutet, dass, wenn wir diese Datenquelle in Excel setzen und laden, und jedes Mal, wenn wir eine neue Zeile bekommen und automatisch ein Dollar wird. In diesem Fall, oder was auch immer Formatierungsregel wir es der Spalte geben. Also werden wir mit dem Herstellungspreis beginnen, was Währung ist. Ich werde einfach anfangen, alle auszuwählen. Und wir machen das Gleiche. Also mit der rechten Maustaste klicken, gehen wir, um den Typ zu ändern, und hier klicken wir auf Währung. Dann haben wir Schulden, die sich bereits in ein Datum verwandelt haben. Ja, das ist es. Und das ist es für die Formung. Es ist auch möglich, eine weitere Spalte hinzuzufügen. Also wurde ich Feld berechnet. Aber für diese Klasse werden wir das nicht tun. Wir werden dies mit der Power Query tun. Also jetzt auf dem richtigen Schritt haben wir alle unsere Transformationsschritte und wir beginnen, indem wir es bis hin zum Ändern der Spaltentypen beziehen. Wie Sie sehen können, haben wir nicht zu viele hochspannende Sachen und viel Magie mit unseren Zahlen gemacht. Aber zumindest, was aus diesem Video klar sein sollte, ist, dass Sie festlegen können , indem Sie die Schritte, die wir tun müssen, um unsere Daten richtig zu transformieren. Und wir können diesen Prozess erstellen, wir können diese Schritte erstellen, die auch die Schritte für jede neue Zeile der Daten an ihm sein werden. Wenn Sie fertig sind, können Sie hier nach oben gehen und Sie können auf Schließen klicken, schließen und Daten laden. Und wie Sie sehen können, haben wir jetzt unsere Daten in dieses Blatt geladen und die Daten werden transformiert. Wie Sie sehen können, haben wir die Idee und den Produktnamen getrennt gehört. Und jetzt, wenn wir zu unserem 2018 Blatt gehen, das ist dieses, und das ist eins über zwei Quellen. Und wir fügen eine weitere Zeile hinzu. Also lassen Sie uns diesen Test Tests machen oder wir können es leichter identifizieren. Und wir geben keine Produkt-ID ein. Ich habe hier einen Fehler gemacht. Ich sollte hier Test schmecken. Wir legen die Druck-ID und den Produktnamen nicht separat ein, aber wir werden es so tun, wie es ursprünglich gemacht wurde. So setzen, verschmelzen sie zusammen. Und den Rest werden wir auch kopieren und einfügen. Wir sollten sehen, dass das gespalten wird. Und wenn das wahr ist, dann funktioniert unsere Transformation. Es ist nur ein kleiner Test, um sicherzustellen, dass die Dinge funktionieren und Ihnen zeigen was die Dynamik zwischen diesen Datenquellen und Power Query ist. Jetzt speichere ich die Datei. Und jetzt, wenn wir zu unserer Abfragedatei gehen und wir aktualisieren, sehen Sie, dass Testtest hinzugefügt wird. Wir haben zwei verschiedene Spalten, ID und Name, und dass es auch angemessen aufgeteilt ist. Und das sagt uns, dass dieser Teil unseres Transformationsprozesses funktioniert. Und das lässt Sie auf einen Blick was Power Query tatsächlich macht und warum es so funktional ist. Also, das war es für dieses Video. Im nächsten Video werden wir anfangen, in Power Query zu schauen, was aus analytischer Sicht ein wenig mehr ist. Und wir werden einen analytischen Ansatz bei der Verarbeitung von Daten, in Tabellen und Diagrammen verwenden , was ein großartiges Werkzeug ist, wenn Sie beginnen möchten, mit den Daten, die wir haben, zu versorgen. Ich hoffe, das war ein nützliches Video für dich und ich hoffe, ich sehe dich im nächsten. 6. Power Pivot: Anfertigen: Mit unseren Schritten zur Datentransformation, die wir hier sehen können, werden wir in Power Query eintauchen. So können wir diese Abfrage schließen. Lassen Sie uns einfach schnell unsere Daten aktualisieren. Und jetzt möchten wir Power Query hinzufügen und wir werden beginnen, Tabellen aus verschiedenen Datenquellen auszuführen . Also, bevor wir anfangen, was ich in der Zwischenzeit gewesen bin, fügte einige weitere Informationen hinzu, die wir haben. Wie wir wissen, geht es in jeder Reihe hier um ASU. Aber es enthält nichts über die Versandinformationen, da dies aus einer separaten Tabelle stammt. Und dann haben wir eine andere Tabelle, die uns sagt, welche Träger für verschiedene Arten von Privatisierung Schifffahrt. Nehmen wir also an, in unserem Beispiel, wenn der Versand hoch ist, dann wird das H unser Paket liefern. Wenn es mittel ist, ist es x gefüttert, und wenn es niedrig ist, ist es Postal. Was wir jetzt tun wollen, ist, ohne VLookups, SUMIFS und andere Arten von Formel verwenden zu müssen. Wir wollen diese Daten aggregieren und rauskommen, setzen Sie sie in aufschlussreiche Powered, haben Pivot-Diagramme und Pivot-Tabellen. Also, bevor wir beginnen, müssen wir Power Query hinzufügen. Und um Power Query hinzuzufügen, möchten wir zu Datei gehen, klicken Sie auf Optionen, Add-Ins. Und dann möchten wir Add-Ins auswählen. Klicken Sie auf Los. Und jetzt können Sie hier Microsoft PowerPivot für Excel auswählen. Und jetzt, wenn wir auf OK klicken, können wir sehen, rechts hier ist Power Pivot hinzugefügt. Wenn Sie nun auf PowerPivot klicken, haben wir nicht so viele Optionen zur Auswahl. Im Grunde, was wir tun wollen. Wir wollen ein Datenmodell erstellen. Und in diesem Datenmodell werden wir die Transporteure, die Versandinformationen und die Siegeldaten einfügen. Wir werden die Beziehungen und die Logik dahinter stecken. Und von da an können wir mit der Erstellung von Pivot-Tabellen beginnen. Unser erster Schritt ist das Hinzufügen unseres Hauptblatts. Also nennen wir diese unsere Hauptdatenquelle, unser Hauptblatt. Und wir wollen die Datenmodelle bearbeiten. Und was das tut, ist Power Query für uns zu öffnen. Und jetzt, wenn wir hier auf Diagrammansicht klicken, und dieser kleine Abschnitt stellt unsere Quelldaten Registerkarte. Und bevor ich den Rest weiter hinzufüge, lassen Sie uns sicherstellen, dass wir Namen geben, die ich vergessen habe. Lassen Sie uns Midlands geben, achten Sie darauf, den Tischen Namen zu geben. Und wir können dies tun, indem wir in die Tabelle klicken. Klicken Sie hier oben auf Design. Ich habe das hier und Namen gemacht, was Verkauf sein wird. Dann sind Versandinformationen die gleiche Sache. Nun, es sind Logistik und Transportunternehmen. Ich habe es auch schon hinzugefügt. Sie klicken auf einen Tisch, gehen Sie zum Design. Und Sie sehen, dass wir bereits Transportunternehmen hinzugefügt haben. Also, wenn das erledigt ist, werden wir auch dasselbe mit diesen Tischen machen. Wir gehen zum Power Pivot und fügen ihn auch dem Datenmodell hinzu. Und wie Sie sehen können, wurde es jetzt zu unserer Übersicht hinzugefügt. Und wir werden dasselbe für Träger tun, die dem Datenmodell hinzugefügt werden. Was gut zu wissen ist, ist, dass ein Datenfluss nur auf eine Weise funktioniert. Also haben wir, wir wollen Pivot-Tabellen erstellen. Wir sollten darüber nachdenken, was die Kerndaten sind, die Quelldaten, die wir verwenden möchten, und unsere anderen Tabellen, die wir verwenden können, um entweder eine Verbindung herzustellen, Verbindungen zwischen unseren ursprünglichen Kerndaten und den Editiertabellen wie Träger herzustellen. Klingt ein wenig gefälscht. Es wird klarer, wenn wir in Pivot-Tabellen eintauchen. Was wir jetzt tun wollen, ist, dass wir die Beziehungen zwischen ihnen festlegen wollen. Wir wollen Excel beibringen, was ist die Logik hinter diesen verschiedenen Tabellen? Und wie können wir sie verbinden? So können wir insgesamt mehr Erkenntnisse schaffen. Zuallererst haben wir eine ID. Eine ID ist unsere Verkaufssiegel ID des Verkaufs. Und wenn man diese beiden vergleicht, sieht man dann, dass beispielsweise innerhalb der Durchlaufzeiten, wie viele Umsätze pro Durchlaufzeit oder pro Priorität generiert werden müssen. Wir können das nicht tun, wenn wir diesen übereinstimmenden Bezeichner nicht haben. Also klicken wir auf ID und dann fangen wir an, zu unserem Seattle ein zu ziehen. Und beachten Sie, dass die Richtung für die Richtung wichtig ist. Wenn Ihre Kerndaten immer derjenige sein sollten, auf den hingewiesen wird. Und jetzt, um Logistik mit Träger zu verbinden, wollen wir Priorität verbinden zu durchsetzen. Und da gehen wir. Wir haben nun unsere Beziehungen unserer verschiedenen Tische festgelegt. Und wenn Sie sich organisieren möchten, können Sie sie auch mitziehen. Gerade jetzt, wie im vorherigen Video, haben wir es sehr einfach gehalten. Wir machen dies nicht zu einem sehr komplizierten Prozess, aber offensichtlich den größten Wert, den Sie aus Tools wie PowerPivot bekommen. Aber auch Power Query ist, wenn es kompliziert wird, weil diese spezifische Entfernung, speziell dieses Tool wird Ihnen helfen, den Überblick über Ihre Datenbeziehungen zu behalten , anstatt endlose Feldsuche und andere erstellen -Formeln, um Ihre Daten zusammenzuordnen. Und wenn du mit verschiedenen Quellen arbeitest und vielleicht nicht nur Cheats, sondern auch anderen Quellen, wo du hier unter externer Beta hinzufügen kannst. Und das stellt sicher, dass die Dinge, ja, haben Sie immer einen Überblick gehabt? Damit wollen wir jetzt hier nach oben gehen, um unsere erste Pivot-Tabelle zu erstellen und Ihnen zu zeigen, wie es aussieht. Also gehen wir die Pivot-Tabelle, wir gehen zu einem neuen Arbeitsblatt und wir wollen Carrier als erste Perspektive unserer ersten Pivot-Tabelle verwenden. Und wegen der Richtungen, die wir in der Kartierung angegeben haben, können wir zum Beispiel nicht sagen, welches Land die Fluggesellschaft erreicht hat. Und das liegt an der Hierarchie, die wir in den Beziehungen gegeben haben , die wir zwischen den verschiedenen Tabellen aufgebaut haben. So wollen wir, vorzugsweise alle Verkaufsdaten unter Werten verwenden. Und wir wollen Carrier oder Logistik in Spalten oder Reihen verwenden. Mal sehen, wie viele Einheiten pro Spediteur verkauft wurden. Was auch indirekt bedeutet, dass die Menge der Einheiten, die jeder Träger herumgetrieben hat, so verkaufte Einheit wird auf Werte gehen. Carrier wird die Reihen werden. Und genau hier haben wir aus verschiedenen Datenblättern eine Pivot-Tabelle kombiniert, die uns zeigt, wie viele Einheiten jedes Transporteurs ausgeliefert hat. Lassen Sie uns diesem schnell eine schön aussehende, gut aussehende Formatierung geben. So wird es ein bisschen klarer. Dies ist wiederum im Nachhinein, wie es aussieht, wie es aussieht, Power Pivot zu verwenden. Und das ist unglaublich einfaches Beispiel. Aber wie gesagt, wann immer es komplizierter wird und Sie anfangen mehr Datenquellen und größere Dateien zu haben, dann wird Ihnen dies enorm viel Zeit sparen. Wenn wir zu unserem Pivot Power Pivot-Manager zurückkehren, können wir auch nicht nur Tabellen erstellen, sondern auch ein Pivot-Diagramm erstellen. So können wir das vorhandene Arbeitsblatt verwenden und wir werden d drei Phrase verwenden. Und jetzt können wir verwenden, können wir das Gleiche erstellen, wie wir es für unsere Tabelle getan haben, aber dann in der Tabelle. Und es funktioniert im Grunde auf die gleiche Weise. Und das ist Einheiten verkauft. Und jetzt können Sie sehen, dass für jeden der Transporteure, wie viele Einheiten sie ausgeliefert haben. Und wieder, was ist so besonders daran ist, dass die, die Träger waren nicht einmal direkt mit den verkauften Einheiten verbunden, aber wir brauchten eine andere Datei dazwischen. Und PowerPivot hat es uns ermöglicht, diese Erkenntnisse zu erhalten. Also, das war es für diese Klasse. Es, im nächsten Video werden wir tauchen in Rücken und VAX ist die Formelsprache für Power Pivot verwendet formatieren. Wir gehen über die Grundlagen davon, wie es funktioniert und wie Sie es anwenden können. Und das wäre dann auch die letzte Lektion im letzten Video, das wir tun werden, um den Inhalt von Excel. Und so hoffe ich, dass ich dich im nächsten Video sehe. 7. Power Pivot: DAX: Alles klar, Willkommen zum letzten Video dieser Klasse, mit dem wir in Excel arbeiten werden. Also in diesem Video werden wir über die Grundlagen gehen, dass echte, echte Grundlagen der Funktion in Excel beendet Dank Sprache informiert über Sprache für Power Query verwendet. Wie Sie im letzten Video gesehen haben, konnten wir verschiedene Blätter und verschiedene Tabellen kombinieren. In dieser Klasse. Wir werden das näher erläutern. Wir werden auf das, was wir bereits mit Formeln und Angriffen Sprache gebaut hatten, zu erarbeiten . Also werden wir unseren Power Pivot-Manageröffnen unseren Power Pivot-Manager und wir wollen aus der Diagrammansicht gehen und zur Datenansicht gehen. Und was wir tun werden, werden wir zum Öffnen es richtig gehen. Wir gehen auf den Verkauf, Kerndaten des Verkaufs. Und was wir dafür tun werden, ist, dass wir Gewinne hinzufügen werden, denn wie Sie sehen können, haben wir die Kosten für verkaufte Waren. Wir haben diese Schweller. Wir haben sogar grobe Zeus, aber wir wollen jetzt auch hinzufügen, was ist der Gewinn? Und es gibt vor allem zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Und ich werde Ihnen den am wenigsten unkomplizierten Weg zeigen , der eine sehr coole Art und Weise sein könnte, dies zu tun, nämlich indem Sie eine Formel hinzufügen. Und hier unten in unserem kleinen eingebetteten Arbeitsblatt. Und rot hier können wir im Grunde neue Felder hinzufügen. Also werden wir diesen Feldgewinn mit Doppelpunkt nennen, und dann beginnen wir unsere Formel. Nur zu Ihrer Referenz arbeite ich hier oben für die Zelle. Profit wird also der Name unserer Felder sein. Und mit doppeltem Punkt v beginnen wir tatsächlich mit der Formel. Und jetzt haben wir diesen Sommer angefangen, und wir werden nur alle Verkäufe hinzufügen, die genau hier sind. Und wir werden es abzüglich all unserer Kosten für verkaufte Waren tun. Und jetzt, wenn wir Enter drücken, beginnt es mit der Berechnung. Und Sie werden unseren Gesamtgewinn sehen. Also nicht nur der durchschnittliche Gewinn oder was auch immer ist, um Gesamtgewinn aus all unseren Daten in diesem Blatt. Und wir geben dir wirklich schnell ein bisschen Formatierung, was in diesem Fall der Dollar ist. Und jetzt haben wir ein neues Feld, also würdest du sagen, okay, Reuben, also wissen wir jetzt, was der Gesamtgewinn ist, aber was können wir damit machen? Also, wenn wir zu unserem Excel gehen, und jetzt gehen wir zu der PivotTable, die wir in der letzten Klasse erstellt hatten, die auf unserer Power Pivot Beta basiert. Und wir klicken auf die Eröffnung einer Skillshare Klasse fünf Theta. Wir scrollen den ganzen Weg nach unten. Wir sehen, dass dieses Gewinnfeld hinzugefügt wurde. Und jetzt wird es hier interessant. Anstatt nur die Summe der verkauften Einheiten anzuzeigen, werden wir auch den Gewinn zeigen, den wir mit verschiedenen Trägern erzielt haben. Also jetzt, wenn wir die perfekten zwei Werte hinzufügen, sehen Sie den Gesamtgewinn, der gemacht worden war. Und was interessanter ist, ist, dass dieser Gewinn nicht gleich ist. Also ist es tatsächlich trotz, dass wir gerade die Gesamtmenge des Gewinns berechnet haben , es ist immer noch, ein Excel schafft es immer noch, rückwärts zu berechnen und herauszufinden, wie viele dieser Gesamtgewinn kann DH gesetzt X fit und postal individuell. Und wir können dies weiterhin für verschiedene, für verschiedene Summen und für verschiedene Daten tun, die wir rausbekommen wollen. Also werde ich Ihnen vorerst die andere Art zeigen, dies zu tun. Und das wird die Gewinnspanne sein, die wir berechnen werden. Also genau hier wollen wir eine Spalte hinzufügen. Und in dieser Spalte werden wir die Gewinnspanne berechnen. Und die Gewinnspanne wird der Gesamtgewinn dividiert durch den Gesamtumsatz sein. Und bevor wir anfangen, sollten wir zuerst den Gewinn wieder berechnen, was wir tun werden, indem wir die Formel öffnen. Verkäufe. Sie können auch einfach den Umsatz aufschreiben. Wir müssen nicht den gesamten Namen des Arbeitsblatts angeben. Also klicken wir, wir haben hier geschlafen, Umsatz minus Kosten der verkauften Waren. Wir wollen dies nur schließen, um Klammern zu tun weil wir zuerst ein minus dieser Abzug auf das Heparin und Ashton getan hat getan worden ist. Wir wollen es wieder durch den Gesamtumsatz dividieren. Und das sollte uns unsere Gewinnspanne geben. Und es ist sofort eine für die gesamte Spalte berechnete. Und für diesen wollen wir Prozentsatz verwenden. Und da gehen wir hin. Jetzt haben wir ein zusätzliches Feld, sind berechnete Felder. Wir können diesem auch einen Namen geben. Und das sind zwei Möglichkeiten, um schnell Daten mit dem x zu erstellen. Nun, wenn wir zurück zu unserer Datei und wir wollen hier Gewinnspanne als auch hinzufügen. Wir öffnen uns und wir gehen hier runter, um die Gewinnspanne und wir fügen sie zu den Werten hinzu. Und jetzt haben wir unsere Gewinnspanne. Und die Gewinnspanne. Stellen Sie sicher, dass wir nicht über die Gesamtsumme unserer Gewinnspanne verfügen. Will den Durchschnitt haben wollen. Und es gibt uns wieder individuell für jeden Träger, was die Gewinnspanne für sie ist. In Ordnung. Das ist schnell, wie wir von zwei Stangenblättern den ganzen Weg gehen , um unseren Eindringling aus verschiedenen Winkeln, von verschiedenen Tischen zu bekommen . Ich hoffe, ich sehe dich im nächsten Video, wo wir das Glas abschreiben werden. 8. Outro / Abmoderation: Großartig. Du hast es bis zum letzten Video dieser Klasse geschafft. Bisher haben wir untersucht, wie Sie mit Power Pivot und Power Query Daten beziehen , aufbereiten und Daten manipulieren können. Und jetzt sollten Sie in der Lage sein, schneller mit großen Datensätzen zu arbeiten. Ich habe auch Videos über Prognosen und Geschäftsanalysen gemacht. Gehen Sie also in mein Profil in Skillshare und sehen Sie, ob Sie eine Klasse finden können , die Ihr Wissen bereichern könnte und dies über Excel verwenden kann. Wenn Ihnen diese Klasse gefallen hat, geben Sie mir bitte Ihre Bewertung unten wäre sehr dankbar und ich hoffe, ich sehe Sie und eine meiner anderen Klassen. Vielen Dank.