Power BI – DAX Function vs. Werte anzeigen als

Eine lapidare Fragestellung und doch eine Herausforderung die mich zum Grübeln brachte. Per DAX lässt sich eine Menge berechnen und lösen. So fand ich einen Weg eine Berechnung, die mir zwar etwas umständlich erschien, jedoch wollte ich es testen und selbst ausprobieren. Ich bin damit jedoch nicht weitergekommen. Anhand des Praxisbeispiels stelle ich dies dar. Eine einfache Tabelle, in der es darum ging die Werte (Umsätze) ins prozentuale Verhältnis zu den Gesamtwerten zu setzen. Vorgehensweise 1: Folgende Function kam zum Einsatz als berechnete Spalte: % Ergebnis = DIVIDE('Order Details'[SalesGesamt], CALCULATE('Order Details'[SalesGesamt], REMOVEFILTERS(Zeitdimension[Datum]))) Das hat ohne Weiteres funktioniert. Dann machte ich eine Erfahrung die mich verwirrt hatte. Zum Vergleich formatierte ich -auf eine mir ebenso geläufige und einfache Weise- eine Weitere Berechnung als Gegenprobe, ob alles richtig sei. Vorgehensweise 2: Ich benutzte die Spalte für die Bildung der Summe der Umsatzzahlen und formatierte diese anschließend als „Prozent von Gesamtsumme“. Und dann kam die Überraschung Zwei Vorgehensweisen und auch zwei unterschiedliche Ergebnisse. Die DAX Berechnung weicht ab! Mein Fazit: Die Formatierung der Umsätze liefert das korrekte Ergebnis, die Formel leider nicht.

Power BI - Auswertung Top 9 mit der Function TopN

In einem Blog Artikel im vorherigen Monat Februar 2017 habe ich bereits beschrieben, wie Auswertungen mithilfe von Filtern dynamisch (die Besten 5,10,15 usw.) gefiltert werden können: http://blog.ppedv.de/post/2017/02/10/PowerBI-Auswertung-von-Projekten-mit-dynamischer-Auswahl-von-TopN.aspx Eine etwas andere Vorgehensweise unter Verwendung der Function TopN beschreibe ich in diesem Blog. Hierbei werden Gruppen zum Einsatz kommen, es ist ein interessantes Feature in Power BI. Ausgangslage sind zwei in Beziehung stehende einfach aufgebaute Tabellen mit dem Medaillenspiegel der olympischen Winterspiele. Quelle: Wikipedia   Der Aufbau der Spalten beider Relationen (siehe unten) Tabelle Top 9 Winterspiele Nachfolgend die berechneten Spalten: Spalte „Kontinente“ als Gruppe dient der Zuordnung der Mannschaften dem jeweiligen Kontinent, hierdurch lassen sich die Tabellen wunderbar filtern. Eine Gruppe wird über die Registerkarte Modellierung erstellt In dieser Tabelle enthaltenes Measure „Ges_Measure“ für die gefilterte Auswertung. Es wird die Summe anhand der Auswahl von Ländern gebildet. Die Function TopN unterstützt dies. Formel: Ges_Measure = sumx(topn(max('Top'[Top]);'Top 9 Winterspiele';'Top 9 Winterspiele'[Gesamt]);'Top 9 Winterspiele'[Gesamt])   Tabelle Top Nachfolgend die berechneten Spalten: Der Bericht für dieses Beispiel zeigt, wie die Auswahl der entsprechenden Mannschaft die Auswertung der Ergebnisse ermöglicht, siehe links oben Auswahl. Hinweis: Mit gedrückter Strg Taste werden mehrere Mannschaften ausgewählt. Nachfolgend die Auswahl der Spalten für die grafischen Auswertungen: Visualisierung „Datenschnitt“ mit Tabelle Top -> Spalte Auswahl Visualisierung „Tabelle“, Auswahl siehe Felder Visualisierung „Tabelle“, Auswahl siehe Felder Visualisierungen „Karte“, Auswahl je Feld (Gold, Silber, Bronze und Gesamt) Visualisierung „Wasserfalldiagramm“, Auswahl siehe Felder Visualisierung „Kreisdiagramm“, Auswahl siehe Felder Visualisierung „Linien- und gestapeltes Säulendiagramm“, Auswahl siehe Felder

Unterschied Kreuzfilterrichtung “Einfach” und “Beide“ in Power BI

Mit Power BI möchte man Daten auswerten, wenn man nun mehrere Tabellen importiert, sollen diese für Analysen dienen. Daher sind Beziehungen zwischen Tabellen erforderlich, um die Ergebnisse zu berechnen und die richtigen Informationen Berichten anzuzeigen. Mit dem Tool Power BI Desktop können diese Beziehungen erstellt werden, wobei sehr oft die Auto Ermittlungsfunktion dies übernimmt. In einigen Fällen muss die Beziehung jedoch selbst erstellt werden oder Änderungen an einer Beziehung vorgenommen werden, da sonst die Auswertung der Daten fehlerhaft ist. In diesem Blog möchte ich den Unterschied zwischen der Kreuzfilterrichtung „einfach“ und „beide“ mit einem Beispiel erläutern. Ausgangslage sind drei einfach aufgebaute Tabellen die jeweils mit einer Eins zu N (1:*) Beziehung miteinander verknüpft sind. Damit die Filterergebnisse und Analysen richtige Ergebnisse auswerfen, muss dabei beachtet werden, ob die Einstellung Kreuzfilterrichtung „Beide“ oder „Einfach“ gewählt wird. In diesem Beispiel haben insgesamt drei Mitarbeiter verschiedene Projekte, ist die Kreuzfilterrichtung zuerst zwischen diesen Tabellen „Beide“ voreingestellt, somit wird richtig gefiltert und ausgewertet, wenn die Frage untersucht wird, wie viele Projekte ein Mitarbeiter je nach Joblevel und entsprechender Priorität hat. Mit anderen Worten, wenn eine Filterung über zwei Tabellen (Mitarbeiter und Priorität) vorgenommen wird, muss die Kreuzfilterrichtung „Beide“ eingestellt sein, um ein korrektes Ergebnis zu erhalten. Zum Nachvollziehen des Beispiels nachfolgend die Tabellen samt Inhalt    Per Doppelklick auf die Linie zwischen den Tabellen, lassen sich die Einstellungen von „Einfach“ auf „Beide“ ändern. Sobald die Tabellen auf diese Weise (Kreuzfilterrichtung „Beide“) über diese Einstellung miteinander verbunden sind, kann das richtige Ergebnis angezeigt werden. Die Kreuzfilterrichtung „Beide“ hat zufolge, dass im Falle einer Filterung über mehrere Tabellen hinweg beide Tabellen wie eine einzige ausgewertet (gefiltert) werden. Die Kreuzfilterrichtung „Einfach“ bedeutet, dass Filteroptionen in verknüpften Tabellen auf die Tabelle angewendet werden, in der die Werte aggregiert werden, also nicht über mehrere Tabellen hinweg. Welchen Unterschied die beispielhafte Auswertung je nach Kreuzfilterrichtung ausmacht, zeigen die nachfolgenden Abbildungen. Variante 1: Kreuzfilterrichtung „Beide“ Auf dem Bild unterhalb ist zu sehen, dass Expert 3, Senior 2 und Trainee 3 Zuordnungen haben, in der Tabelle unten rechts, genauso wie daneben, dass die Projektart ebenso richtig ausgewertet worden ist. Variante 2: Kreuzfilterrichtung „Einfach“ Bei der Kreuzfilterrichtung „Einfach“ kann die Anzahl nicht richtig zugeordnet werden, daher ist das Ergebnis falsch, und bei jedem Joblevel und Mitarbeiter und Projekt jeweils steht das Ergebnis drei.

Richtige Kalenderwoche aus Datum bestimmen in PowerBI und Excel Anwendungen

Die Problematik ergibt sich aus einem Praxisfall. Die Funktion KALENDERWOCHE berechnet die Kalenderwochen auch in den europäischen Versionen anhand des amerikanischen Standards. Der erste Tag im Jahr wird immer der Kalenderwoche 1 zugeordnet. In Deutschland, Österreich und der Schweiz ist als erste Kalenderwoche aber immer diejenige Woche definiert, die als erste Woche im Jahr aus mindestens vier Tagen besteht. Wenn der 1. Januar also auf einen Freitag, Samstag oder Sonntag fällt, liefert die Tabellenfunktion KALENDERWOCHE ein falsches Ergebnis. Um dies korrekt zu ermitteln, wird eine entsprechende Formatierung benötigt. Im nachfolgendem Beispiel wird dargestellt wie die Berechnung abweicht, wenn der falsche Typ für die Funktion KALENDERWOCHE benutzt wird. In PowerBI gibt es nur die englische Schreibweise der Funktion, sodass die Syntax wie folgt aussieht: =WEEKNUM(“Datum”;”Zahl-Typ”) An einem Beispiel in Excel lässt es sich sowohl dort als auch in PowerBI testen und verwenden. Die korrekte Berechnung nach DIN-Norm bekommt man mit dem Typ 21- Montag. Nachfolgend übertragen in PowerBI wird das gleiche richtige Ergebnis geliefert. Wer mehr erfahren möchte, ist in diesem Power BI und Excel Kurs richtig.

Power BI 2.0 – Desktop und Mobile

Microsoft bietet eine neue Plattform an, PowerBI 2.0. Diese ist sowohl als Desktop sowie als Mobile verfügbar. Mit PowerBI können Sie tolle Dashboards mit grafischen und tabellarischen berichten gestalten. Ich habe diese getestet und bin durchaus beeindruckt von den Features und der Handhabung. Nachfolgend möchte ich zeigen, wie die Anwendung zu bedienen ist. Als erstes begibt man sich auf https://powerbi.microsoft.com Sofern Sie keine Desktop Version von Power BI haben, laden Sie sich diese zunächst herunter, indem Sie nach unten scrollen um auszuwählen was Sie haben möchten. Ich habe im vorliegenden Beispiel Microsoft Power BI Desktop ausgewählt und installiert, danach noch die App vom App Store für IOS Geräte. Starten Sie die Anwendung. Klicken Sie auf Daten abrufen, ggf. können Sie sich vorher einige interessante Tutorials anschauen bevor Sie starten, die sind prima gemacht und geben nützliche Infos vorab. Nachdem Sie auf Daten abrufen geklickt haben, wählen Sie die Datenquelle aus. Es ist unglaublich, wie vielfältig die Auswahlmöglichkeiten sind. In meinem Beispiel verwende ich das Web als Datenquelle. Sie können sehr viele Seiten aufrufen auf denen sich verwertbare Daten aufrufen lassen aus denen Sie die Daten abrufen wollen. Ich nehme für mein Beispiel eine Wikipedia Quelle zum Thema Bier. Sie bestätigen mit OK und dann erhalten Sie über den Navigator eine Auswahl an möglichen Quellen angeboten. Ich habe im vorliegenden Beispiel die Pro-Kopf-Verbrauch… Tabelle ausgewählt. Diese wird nun geladen, indem Sie auf Laden klicken, anderenfalls ließe sich diese auch bearbeiten Sie erhalten u.U. eine Fehlermeldung, wie hier abgebildet: Diese Aussage deutet darauf hin, dass die Spaltennamen nicht die richtige Formatierung aufweisen. Um das Problem zu beheben, klicken Sie auf die Schaltfläche Bearbeiten. Im vorliegenden Fall wurden die Spalten umbenannt und die Sonderzeichen herausgelöscht. Dazu markieren Sie die Spalte und klicken auf die Schaltfläche Eigenschaften im Menüband. In der nachfolgenden Abbildung ist das Ergebnis sichtbar. Die rechts befindlichen Abfrageeinstellungen protokollieren alle vorgenommenen Schritte, so dass bei Bedarf alle Bearbeitungsschritte rückgängig gemacht werden können. Nach der Bearbeitung der Spaltennamen klicken Sie auf die Schaltfläche links außen Schließen & laden. So sieht die Tabelle nach dem Ladevorgang aus. Problematisch sind ggf. die falsch interpretierten Datentypen der einzelnen Spalten Ihrer Datenquelle. Daher sehen Sie im nachfolgenden Fenster, wie Sie den Datentyp einer vermeintlichen Spalte im Format Text in das Format Ganze Zahl umwandeln, damit diese auch in Berechnungen einfließen kann. Als nächstes fügen Sie Daten, die Sie später auf Ihrem Dashboard vorfinden wollen ein. Dies nehmen Sie über die auf der rechten Seite befindlichen Felder vor. Das habe ich mit den Datenfeldern Pro_Kopf und Staat vorgenommen. Über das Panel Visualisierungen lassen sich ähnlich wie in Excel Formatierungen hinsichtlich Diagrammart und Farbgestaltung auch noch vornehmen. Langsam nimmt die Auswertung der Daten, wie zu sehen ist, Gestalt an. Zunächst tabellarisch, später durch die Auswahl des Diagrammtyps ist aus den Zahlen eine Visualisierung geworden. Sie können nicht nur eine Tabelle oder Grafik erstellen, sondern so viele wie Sie möchten oder brauchen. Sobald Sie hiermit fertig sind, klicken Sie im Menüband auf die Schaltfläche rechts oben Veröffentlichen. Die Rückmeldung sollte lauten: Veröffentlichung in Power BI war erfolgreich. Diese bis dahin vorgenommenen Schritte erfolgten auf der als Power BI Desktop ausgeführten Anwendung. Der nächste Schritt erfolgt über die Anmeldung mittels des Microsoft Kontos auf Browserebene. Hierfür benutzen Sie die Adresse: https://powerbi.microsoft.com Von hieraus klicken Sie auf Sign In, beziehungsweise auf der Deutschen Oberfläche Anmelden. Der Nächste Schritt ist, sich mit einem Microsoft Konto anzumelden, sollten Sie kein Konto besitzen müssen Sie sich zunächst registrieren. Nach dem Einloggen sehen Sie nun die Oberfläche. Der erste Schritt ist, sofern Sie noch keine Daten abgerufen haben als Erstes dies zu tun. Sie sehen hier links im Bild Mein Arbeitsbereich. Darunter Dashboards. Ich habe ein neues Dashbord erzeugt, indem ich auf das Pluszeichen daneben klickte. Name: Bier Abfrage. Die zuvor erstellten Berichte auf der Desktop Anwendung finden Sie unterhalb Berichte, im meinem Beispiel Bier. Sobald Sie einen Ihrer Berichte markieren, können Sie oben rechts im Bericht auf das kleine Pinnsymbol klicken und auswählen An das Dashboard anheften, daraufhin erscheint die Rückmeldung: An das Dashboard angeheftet. Nachdem Sie Ihr Dashboard mit allen Berichten ausgestattet haben, können Sie es veröffentlichen. Um das Dashboard zu veröffentlichen, klicken Sie direkt oben im Dashboard neben der Bezeichnung auf Dashboard freigeben klicken oder im linken Menü-Bereich auf die drei Punkte und Freigeben, wie abgebildet. Geben Sie die E-Mailadressen der einzuladenden, optional verwenden Sie noch einen Text darunter und klicken auf Freigeben. Der eigeladene erhält eine Mail und kann das Dashboard sehen und damit arbeiten, sofern sich dieser auch registriert hat. Die Darstellungen über die App auf dem Mobiltelefon sind nach der Anmeldung verblüffend, interaktiv bedienbar sehen wie folgt aus:   Weitere Informationen und Einsatzmöglichkeiten zu dem Tool erhalten Sie in unserem Kurs: Power BI – Self Service Business Intelligence