Sie werden fortgeschrittene Tabellenkalkulationsfunktionen anwenden, um eine Vorlage für einen Finanzplan zu erstellen. Sie werden die Berechnung von Summenwerten automatisieren und die Ist-Ergebnisse mit den Zielwerten vergleichen, um die Budgeterfüllung zu bewerten.

Sie werden die CORE-Komponenten einer Business-Intelligence-Suite erkennen und verstehen, wie diese mit den Arbeitsabläufen der Finanzberichterstattung verknüpft sind.

Sie werden Datenvisualisierungstools einsetzen, um aus einem Datensatz ein Diagramm zu erstellen und zu veröffentlichen. Sie werden die Darstellungen im Hinblick auf mehr Übersichtlichkeit optimieren und Erkenntnisse über den Power BI-Dienst weitergeben.

Sie werden den Zweck grundlegender Funktionen für das Laden und die Erstprüfung von Daten erkennen. Sie werden die Struktur von Datensätzen untersuchen und potenzielle Qualitätsprobleme bereits vor der Analyse identifizieren.

Sie werden mithilfe eines Computer-Notebooks Techniken zur Datenbereinigung auf einen vorgegebenen Datensatz anwenden. Dabei werden Sie Formate vereinheitlichen, fehlende Werte ergänzen und die Daten für eine zuverlässige Analyse aufbereiten.

Sie werden sich an die Befehle zur Verwaltung von Paketen und zur Überprüfung von Datenrahmen erinnern. Sie werden die Datenstruktur noch einmal durchgehen und sicherstellen, dass alles für die kategoriale Analyse bereit ist.

Sie werden eine Häufigkeitsanalyse durchführen, um die Verteilung kategorialer Daten zusammenzufassen. Sie werden Muster interpretieren und die Ergebnisse für die Berichterstellung aufbereiten.

Sie werden sich an die Definitionen und Beispiele für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten erinnern. Sie werden verstehen, wie sich die Datenstruktur auf die Finanzberichterstattung und die Unternehmensführung auswirkt.

Sie werden Datenimport-Tools einsetzen, um halbstrukturierte JSON-Daten in ein tabellarisches Format umzuwandeln. Sie werden Transformationsabläufe automatisieren, um eine skalierbare Berichterstellung zu ermöglichen.

Sie erstellen ein Sternschema-Datenmodell, indem Sie Tabellenbeziehungen und berechnete Spalten definieren. Sie strukturieren Finanzdatensätze, um eine genaue und effiziente Berichterstellung zu ermöglichen.

Sie wenden Sicherheitsregeln auf Zeilenebene auf einen veröffentlichten Bericht an. Sie stellen sicher, dass sensible Finanzdaten geschützt bleiben, und fördern gleichzeitig die Zusammenarbeit.

Sie werden Power Query einsetzen, um die Datenbereinigung zu automatisieren und die Transformationslogik zu dokumentieren. Sie werden wiederholbare Workflows erstellen, die den manuellen Aufwand reduzieren und die Zuverlässigkeit verbessern.

Sie werden komplexe Suchformeln anwenden, um flexible Tools zur Datenabfrage zu erstellen. Sie werden dynamische Vorlagen entwerfen, mit denen Finanzdaten effizient und präzise abgerufen werden können.

In diesem Projekt werden Sie Rohdaten aus dem Einzelhandel bereinigen und aufbereiten und ein strukturiertes Leistungs-Dashboard für die Überprüfung durch die Geschäftsleitung erstellen. Sie werden inkonsistente Datenfelder vereinheitlichen, halbstrukturierte Ausgabendaten in ein tabellarisches Format umwandeln und wichtige Finanzkennzahlen wie Umsatz, Wareneinsatz und Betriebsergebnis berechnen. Anhand des bereinigten Datensatzes entwerfen Sie ein übersichtliches und professionelles Dashboard, das Umsatztrends, die Aufschlüsselung der Ausgaben und die Filialleistung visualisiert. Außerdem liefern Sie schriftliche Erläuterungen zu den finanziellen Trends und zur Bedeutung der Datenbereinigung vor der Analyse. Dieses Projekt simuliert eine reale Aufgabe zur Aufbereitung und Auswertung von Finanzdaten, wie sie üblicherweise von Finanz- und Business-Analysten auf Einstiegsebene durchgeführt wird.