In diesem ersten Kapitel integrierst du den Datensatz in Power BI, erkundest ihn und lernst die Herausforderungen unsauberer Daten kennen. Anschließend bereinigst und kombinierst du die Daten mit dem Power Query Editor, sodass du sie für das Reporting verwenden kannst.

Wettbewerber-Verkaufsanalyse in Power BI

Best Practices für die Datentransformation

Daten laden

Daten transformieren

Abfragen anfügen

Leistungsoptimierung des Datenmodells

Beziehungen einrichten

Daten und Modell vorbereiten

In diesem Kapitel lädst du die bereinigten Daten in Power BI, baust das gemeinsame Datenmodell weiter aus, analysierst das Produktwachstum der Hersteller und vergleichst deinen Hersteller mit der Konkurrenz über mehrere Regionen hinweg.

Geschäftseinblicke entdecken

Top-N-Analyse

Analyse von Verkaufstrends

DAX-Measure aktualisieren

Dieses Jahr vs. letztes Jahr und % Wachstumsberechnung

Analyse des Marktanteils

Verkaufstrends entdecken

Im letzten Kapitel machst du deinen Power BI-Bericht dynamischer und interaktiver, indem du Bilder nutzt und Navigationen hinzufügst. Außerdem setzt du erweiterte Funktionen und Visuals ein, um die Daten als Story zu präsentieren, die Endanwendern hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Deine Story präsentieren

Dynamische Theme-Formatierung

Storytelling mit Lesezeichen und Schaltflächen

KI-gestützte Visuals

Drillthrough

Best Practices für Visualisierungen

Zusammenfassung

Eine datengetriebene Story erstellen

Exercises and Datasets

Metadata Sheet

DataCamp vs. Local Experience

Diese Power BI-Fallstudie orientiert sich an einem realen Business-Use-Case, in dem du ETL- und Visualisierungskonzepte anwendest. Mit Power BI und dem Power Query Editor erstellst du einen vollständigen Power BI-Bericht – von der Datenintegration aus mehreren Quellen über die Transformation und Modellierung bis hin zur Visualisierung.

Du führst eine Analyse von Verkaufszahlen und Marktanteilen durch. Dabei betrachtest du nicht nur die interne Performance des Unternehmens und wie gut sich die Produkte verkaufen, sondern analysierst auch extern, wie gut ihr im Vergleich zu konkurrierenden Herstellern abschneidet. So können Business-Anwender fundierte Entscheidungen treffen und entsprechend handeln.

Am Ende dieser Fallstudie verstehst du Wettbewerbsanalysen von Verkaufszahlen besser und gewinnst mehr Sicherheit im Umgang mit Power BI für deine eigenen Datensätze.





<h2>Probier deine Fähigkeiten mit einer Power BI-Fallstudie aus</h2>
Diese Power BI-Fallstudie zeigt einen echten Anwendungsfall aus der Geschäftswelt, bei dem du die Konzepte von ETL und Visualisierung anwendest. 
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<h2>Von Power Query zu Power BI</h2>
Mit Power BI und Power Query Editor wirst du an der Entwicklung eines kompletten Power BI-Berichts arbeiten, angefangen bei der Datenintegration aus mehreren Quellen über die Datentransformation und Modellierung bis hin zur Visualisierung.
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<h2>Mach eine detaillierte Analyse </h2>
Du machst eine Analyse der Verkaufszahlen und Marktanteile. Dabei schaust du nicht nur, wie gut die Produkte intern laufen, also wie gut sie sich verkaufen, sondern auch, wie sie im Vergleich zu den Produkten der Konkurrenz abschneiden. So können Geschäftsleute fundierte Entscheidungen treffen und Maßnahmen auf der Grundlage ihrer Daten ergreifen.
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Am Ende dieser Fallstudien wirst du die Analyse der Verkäufe von Mitbewerbern besser verstehen und dich sicherer im Umgang mit Power BI für deine eigenen Datensätze fühlen.


Data Modeling in Power BI

DAX Functions in Power BI

Report Design in Power BI

Diese Power BI-Fallstudie zeigt, wie ETL-Konzepte und Visualisierung in einem echten Geschäftsszenario angewendet werden.

Fallstudie: Wettbewerbsanalyse von Verkaufszahlen in Power BI

Diese Power BI-Fallstudie beleuchtet einen echten Business Case, bei dem du die Konzepte von ETL und Visualisierung anwendest.

Best Practices für die Datentransformation

Fallstudie: Wettbewerbsanalyse von Verkaufszahlen in Power BI

Interaktive Übung