Daten umformen und aggregieren

Datenumwandlung in Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Datensatzformen verstehen

Long-Format
- Wiederholte Werte in der ersten Spalte
- Meist nur eine numerische Spalte
- Für Computer leichter zu verarbeiten

Ein langes Dataset mit zwei kategorialen Spalten: Team und Variable, sowie einer numerischen Spalte: Wert.

Wide-Format
- Einzigartige Werte in der ersten Spalte
- Mehrere numerische Spalten
- Für Menschen besser lesbar

Ein breites Dataset mit einer kategorialen Spalte: Team, und drei numerischen Spalten: Punkte, Assists und Rebounds.

¹ Daten können je nach Form des Datensatzes unterschiedlich dargestellt werden

Datenform transformieren

Zwei Datensätze: einer im Long-Format, einer im Wide-Format. Ein Pfeil „Pivot“ zeigt vom Long- zum Wide-Format, ein Pfeil „Unpivot“ vom Wide- zum Long-Format.

Von long zu wide: Daten pivotieren
Von wide zu long: Daten unpivotieren

Datenform transformieren

Transponieren tauscht Zeilen und Spalten

Eine Tabelle mit Wochentagen in der ersten Spalte und Verkäufen in Nord, Süd, Ost und West in weiteren Spalten. Nach dem Transponieren stehen Nord, Süd, Ost, West in der ersten Spalte, die Verkäufe je Wochentag in den anderen.

Aggregieren mit Group-by-Transformation

Gruppieren ändert die Granularität deines Datensatzes
Nach der Wahl einer Granularität (Gruppen) wendest du eine Aggregation an, z. B.:
- Summe
- Mittelwert
- Median
- Min / Max
- Anzahl
- Benutzerdefinierte Aggregation

Zwei Tabellen: links ungegruppierte Tagesumsätze, rechts nach Wochen gruppiert mit Gesamt- und Durchschnittsumsatz je Woche.

Lass uns üben!

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