Herzlichen Glückwunsch!

Datenanalyse in Excel

Nick Edwards

Analyst at Mynd

Kapitel 1: Erkunden von Daten mit PivotCharts

• Explorative Datenanalyse mit PivotCharts
• Berechnete Spalten
• Gruppierungsfunktionen, um Daten zu organisieren und zu segmentieren
• Daten- und Zeitachsen-Slicer zum Filtern von Daten

Kapitel 2: Fortgeschrittene logische Funktionen

• Logische Funktionen wie SWITCH(), IF(), IFS() und CONCAT()
• Verschachtelte Anweisungen und Kundensegmente
• Logische Aggregatfunktionen wie SUMIF() und SUMIFS()
• Verkaufszusammenfassungen für verschiedene Kundengruppen
• Vergleiche angestellt und Erkenntnisse zu Kundengruppen gewonnen

Kapitel 3: Was-wäre-wenn-Analyse

• Die Bedeutung von „Was wäre wenn“-Fragestellungen
• Szenarien für Umsatzprognosen
• Zielwertsuche, Szenario-Manager und Datentabellen

Kapitel 4: Prognosen

• Fünf verschiedene Prognosetechniken:
  1. Einfacher gleitender Durchschnitt
  2. Gewichteter gleitender Durchschnitt
  3. Trendlinien
  4. FORECAST.ETS() und FORECAST.ETS.CONFINT()
• Bedeutung von Konfidenzintervallen und Verzerrungen

Viel Erfolg!

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