Summary  
This chapter covers techniques for detecting and imputing missing values in datasets by using statistical methods (mean, median, mode) and forward/backward filling to maintain data consistency.

General domain of usage  
Data preprocessing for analytics

Erfahren Sie, wie Sie **fehlende Daten** in einem Datensatz mit Power Query behandeln. Fehlende Werte können zu **unvollständigen** oder **ungenauen** Analysen führen, weshalb eine effektive Behandlung unerlässlich ist. Sie lernen, wie Sie diese Lücken identifizieren und mit geeigneten Werten durch Techniken wie **Mittelwert**-, **Median**- oder **Modus**-Imputation ersetzen. Zusätzlich entdecken Sie, wie Sie **Forward-Fill**- und **Backward-Fill**-Methoden anwenden, um die Datenkonsistenz zu wahren.

Was ist der Hauptgrund für die Behandlung fehlender Daten in Power BI?


Welche Methode kann verwendet werden, um fehlende Werte in Power Query zu ersetzen?

Power BI ist ein unverzichtbares Werkzeug für angehende Data Analysts und Business Professionals. Lernen Sie, Rohdaten in aussagekräftige Visualisierungen und interaktive Dashboards zu verwandeln, verschiedene Datenquellen zu verbinden und überzeugende Berichte für fundierte Entscheidungsfindung zu erstellen.

Tauchen Sie in die Welt von Power BI ein und legen Sie ein solides Fundament. Sie behandeln alles von der Installation und Einrichtung bis hin zur Verbindung von Datenquellen und der Erstellung Ihres ersten Berichts.

Erkunden Sie grundlegende Techniken der Datenvorbereitung, einschließlich Bereinigung, Transformation und Kombination mehrerer Datenquellen. Zudem werden der Umgang mit fehlenden Werten, Datenprofilierung und verschiedene Methoden der Datenmanipulation behandelt.


Beherrschen Sie die Grundlagen der Datenmodellierung: vom Verständnis von Datenmodellen und dem Erstellen von Beziehungen bis hin zu den Grundlagen von DAX. Sie lernen außerdem, Measures und berechnete Spalten zu erstellen.


Entdecken Sie verschiedene Visualisierungstechniken und passen Sie Visualisierungen für bessere Einblicke an. Sie werden außerdem erweiterte Funktionen wie Slicer, Filter sowie Drilldown- und Drillthrough-Funktionen erkunden, um Ihre Datenanalyse zu optimieren.


Steigern Sie die Benutzerfreundlichkeit und die Aussagekraft Ihrer Berichte durch die Verwendung von Designs, die Konfiguration von Berichtsseiten und den Einsatz fortgeschrittener Funktionen wie der Analysefunktion und der Identifikation von Ausreißern. Zudem erstellen Sie Gruppen, Bins und Cluster für tiefere Einblicke.


Umgang mit Fehlenden Werten

1. Was ist der Hauptgrund für die Behandlung fehlender Daten in Power BI?

2. Welche Methode kann verwendet werden, um fehlende Werte in Power Query zu ersetzen?

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Umgang mit Fehlenden Werten

1. Was ist der Hauptgrund für die Behandlung fehlender Daten in Power BI?

2. Welche Methode kann verwendet werden, um fehlende Werte in Power Query zu ersetzen?