Microsoft Power BI Einführung
Fabio Basler, M.Sc.
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Lecciones en esta clase
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1.
Einführung
2:50
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2.
Überblick über die ersten Schritte
1:05
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3.
Was ist Microsoft Power BI?
4:20
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4.
Überblick über die Power BI Produktfamilie
6:36
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5.
Power BI Desktop herunterladen und installieren
3:52
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6.
Erste Schritte: Tipps für den Start
4:40
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7.
Die Benutzeroberfläche von Power BI kennenlernen
3:40
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8.
Begrifflichkeiten und Konzepte in Power BI
17:57
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9.
Überblick zum Anbinden von Datenquellen
1:12
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10.
Einführung in die Projektdaten
2:10
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11.
Typische Probleme bei Excel-Modellen und Verweisfunktionen
6:48
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12.
Problemstellungen beim Datenimport
1:46
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13.
Excel-Dateien importieren
3:57
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14.
CSV-Dateien importieren
1:18
-
15.
PDF-Datei importieren
1:38
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16.
Access-Datenbank laden
1:34
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17.
JSON-Dateien einbinden
2:31
-
18.
Web-Datenquellen einbinden
8:18
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19.
Überblick zur Datentransformierung
1:42
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20.
Überblick: Wie ist die Power Query Umgebung aufgebaut?
5:00
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21.
Leere Spalten entfernen
1:18
-
22.
Leere Zeilen bereinigen
2:18
-
23.
Spaltenüberschriften konfigurieren
1:41
-
24.
Zwischenstände speichern und Änderungen übernehmen
2:02
-
25.
Datentypen prüfen und anpassen
5:47
-
26.
Sortieren und Filtern von Daten
4:47
-
27.
Datenquelleneinstellungen verwalten
2:30
-
28.
Spalten tauschen, Einstellungen bearbeiten
2:23
-
29.
Textspalten bearbeiten
3:16
-
30.
Zahlen runden
2:14
-
31.
Abfragen zusammenführen (Joins)
4:42
-
32.
Umsatzberechnung als neue Spalte
1:37
-
33.
Mathematische Operationen und statistische Kennzahlen
3:41
-
34.
Tabellen duplizieren und anfügen
2:40
-
35.
Daten gruppieren
3:38
-
36.
Arbeiten mit Datumswerten
1:36
-
37.
Spaltenberechnungen erstellen
3:00
-
38.
Ansichten speichern und verwalten
3:21
-
39.
Datenbereinigung abschließen
1:55
-
40.
Überblick zur Datenmodellierung und -visualisierung
2:21
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41.
Überblick über die Bereiche im Front-End
1:26
-
42.
Tabellen verknüpfen
5:01
-
43.
Arbeiten mit Dimensionen und Faktentabellen
4:53
-
44.
Säulen- und Balkendiagramme erstellen
4:54
-
45.
Ring- und Kreisdiagramme gestalten
3:12
-
46.
Datenanpassung per Wertzuordnung
2:23
-
47.
Umsatzkennzahlen visualisieren
5:34
-
48.
TreeMaps nutzen
3:23
-
49.
Diagramme modifizieren
10:42
-
50.
Legende, Quickinfo und Tooltip konfigurieren
2:49
-
51.
Small Multiples (Mehrfachdiagramme) verwenden
3:09
-
52.
Daten aggregieren
5:21
-
53.
Gruppierte Säulen und Balken darstellen
1:53
-
54.
Streudiagramme für Korrelationen
3:55
-
55.
Tabellen- und Matrixvisualisierungen
7:16
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56.
Linien- und Flächendiagramme
3:14
-
57.
Übung: Visualisierung erstellen
2:12
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58.
Musterlösung zur Visualisierungsübung
7:29
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59.
Überblick zu Dashboards
2:01
-
60.
Filterleiste einsetzen
6:29
-
61.
Einführung in Datenschnitte (Slicer)
3:49
-
62.
Datumsfilter mit Schiebereglern
3:06
-
63.
Neuer Slicer: Optionen und Konfiguration
3:15
-
64.
Berichtseite einrichten
3:22
-
65.
Berichtdesign anpassen
4:05
-
66.
Mobile Darstellung optimieren
2:07
-
67.
Interaktive Elemente hinzufügen
2:06
-
68.
Auswahlbereiche definieren
1:50
-
69.
Leistungsanalyse durchführen
4:20
-
70.
Arbeiten mit Lesezeichen
4:39
-
71.
Q&A-Feature
5:47
-
72.
Dashboard-Erstellung Schritt für Schritt
7:04
-
73.
Power BI Web: Registrierung bei Microsoft Fabric
3:16
-
74.
Microsoft Fabric: Überblick
6:13
-
75.
Daten manuell eingeben
8:51
-
76.
Datenmodell nachträglich anpassen
4:08
-
77.
Semantikmodell
1:29
-
78.
Explorative Datenanalyse durchführen
2:58
-
79.
Schnellanalysen mit Quick Insights durch Künstliche Intelligenz
2:00
-
80.
Excel-Export vom Datenmodell und Power Pivot Analyse
3:18
-
81.
Trichterdiagramm verwenden
5:00
-
82.
Kontinent-Tabelle hinzufügen und verbinden
5:57
-
83.
Kartenvisualisierung konfigurieren
4:52
-
84.
Analysebaum verwenden
4:03
-
85.
Einzelne und mehrzeilige Karten
3:47
-
86.
Visualisierungen als Tabelle darstellen
2:22
-
87.
Drill-Down & Drill-Up
3:55
-
88.
Hierarchien einsetzen
6:03
-
89.
Microsoft Copilot in Power BI
4:16
-
90.
Python-Visuals programmieren
13:42
-
91.
Was ist Data Analysis Expressions?
2:55
-
92.
Gewinn als berechnete Spalte erstellen
4:29
-
93.
Arbeiten mit Textfunktionen
7:05
-
94.
Umsatz als Measure berechnen
5:24
-
95.
Aggregationsfunktionen nutzen
5:07
-
96.
Explizite vs. implizite Measures
3:43
-
97.
Datumsfunktionen
4:41
-
98.
Logikfunktionen
4:45
-
99.
Statistikfunktionen
7:27
-
100.
Berechnete Tabelle erstellen
2:58
-
101.
Filterfunktionen
8:37
-
102.
Visuals mit DAX
3:40
-
103.
Abschlusstipp
2:27
-
104.
Zusammenfassung
1:39
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105.
Verabschiedung
2:02
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- Nivel principiante
- Nivel intermedio
- Nivel avanzado
- Todos los niveles
Generado por la comunidad
El nivel se determina según la opinión de la mayoría de los estudiantes que han dejado reseñas en esta clase. La recomendación del profesor o de la profesora se muestra hasta que se recopilen al menos 5 reseñas de estudiantes.
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Estudiantes
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Proyectos
Acerca de esta clase
Der Kurs vermittelt eine fundierte Einführung in Microsoft Power BI. Das Training eignet sich sowohl für Einsteigerinnen und Einsteiger als auch für Fortgeschrittene, die ihre Kenntnisse in der Datenanalyse erweitern möchten. Ziel ist es, das notwendige Wissen sowie praktische Fähigkeiten zu vermitteln, um Daten gezielt aufzubereiten, wirkungsvoll zu visualisieren und professionell zu präsentieren.
Behandelt werden unter anderem die grundlegenden Funktionen und Anwendungsbereiche von Power BI, die Datenaufbereitung und -bereinigung mit Power Query, die Gestaltung aussagekräftiger Visualisierungen sowie die Erstellung interaktiver Dashboards. Auch die Integration in Webanwendungen, fortgeschrittene Visualisierungstechniken und der Einsatz von DAX (Data Analysis Expressions) zur Umsetzung komplexer Berechnungen sind Bestandteil des Programms.
Der Kurs basiert auf praxisnahen Inhalten, die von einem erfahrenen Datenanalysten entwickelt wurden. Durch reale Anwendungsbeispiele, bewährte Methoden und interaktive Lernformate wird ein unmittelbarer Wissenstransfer ermöglicht. Praktische Übungen fördern den eigenständigen Umgang mit Power BI und unterstützen dabei, analytische Fähigkeiten gezielt auszubauen.
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Fabio Basler ist Trainer und Autor mit Schwerpunkt auf Data Science und Kunstlicher Intelligenz. Mit Erfahrung in Technologien wie Python, SQL, R, Power BI, Tableau, Excel sowie Themen wie Large Language Models und AI Agents vermittelt er praxisnahes Wissen in Onlinekursen, Seminaren und Inhouse-Schulungen.
Er studierte im Bachelor an der Hochschule Offenburg und absolvierte seinen Master an der ESB Business School. In seiner Masterarbeit setzte er sich mit Machine-Learning-Modellen in Python auseinander.
Fabio Basler bringt acht Jahre Berufserfahrung im Controlling und in der digitalen Transformation eines Industriekonzerns mit. Diese Praxisnahe fliesst in seine Arbeit ein mit dem Ziel, datengetriebene Losungen fur konkrete Unternehmensherausforderungen zu entwic... Ver perfil completo
Proyecto de clase práctica
Die beigefügte ZIP-Datei enthält sämtliche Übungsdaten, die im Rahmen dieses Kurses verwendet werden. Darin befinden sich die Projektdaten, die in Microsoft Power BI importiert und Schritt für Schritt bearbeitet werden. Diese Daten dienen als Grundlage für sämtliche Praxisübungen, von der Datenvorbereitung über die Visualisierung bis hin zur Erstellung interaktiver Dashboards.
Die enthaltenen Dateien sind so aufgebaut, dass sie reale Szenarien abbilden und den gezielten Einsatz der im Kurs vermittelten Funktionen ermöglichen. Während der einzelnen Module wird direkt mit diesen Daten gearbeitet, um die Inhalte praxisnah und anwendungsorientiert zu vermitteln.
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