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Lernen Einführung in Time Intelligence | Excel-Datenmodellierung
Excel-Datenmodellierung

Einführung in Time Intelligence

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Standard-DAX-Maßzahlen reagieren auf alle aktiven Filter – ein Slicer, der auf Februar eingestellt ist, liefert den Gesamtwert für Februar. Zeitintelligenz geht darüber hinaus: Sie beantwortet Fragen, die einen Vergleich mit anderen Zeiträumen erfordern, indem sie automatisch außerhalb des aktuellen Filters arbeitet.

Warum Zeitintelligenz eine eigene Datumstabelle benötigt

Die Tabelle Sales enthält eine Spalte Order Date. Es erscheint logisch, Zeitintelligenzfunktionen direkt darauf anzuwenden – dies funktioniert jedoch nicht zuverlässig, und der Grund liegt im grundlegenden Funktionsprinzip der Zeitintelligenzfunktionen.

  • Sales table — Order Date: Enthält nur die Daten, an denen Bestellungen aufgegeben wurden. Im Kalender gibt es Lücken;
  • Dates table — Date: Eine Zeile für jeden Kalendertag ohne Ausnahme – ein vollständiger, lückenloser Kalender. Keine Lücken. Genau das benötigen Zeitintelligenzfunktionen.
Note
Hinweis

Zeitintelligenzfunktionen beziehen sich immer auf die dedizierte Datumstabelle – niemals auf die Datumsspalte in der Faktentabelle.

Markieren der Datumstabelle

Bevor eine Zeitintelligenzfunktion funktioniert, muss die Datumstabelle formell als offizielle Datumsachse des Modells deklariert werden. Power Pivot überprüft die Spalte auf Lücken und Duplikate – falls welche gefunden werden, wird ein Fehler ausgegeben, der vor dem Fortfahren behoben werden muss.

  1. Power Pivot → Verwalten öffnen und zur Tabelle Dates in der Rasteransicht navigieren;
  2. Zum Tab Entwurf im Power Pivot-Menüband wechseln;
  3. Als Datumstabelle markieren → Als Datumstabelle markieren anklicken;
  4. Die Spalte Date aus dem Dropdown auswählen und auf OK klicken;
  5. Wenn kein Fehler erscheint, ist die Tabelle validiert und bereit – Zeitintelligenzfunktionen können nun darauf zugreifen.
Note
Hinweis

Wenn Power Pivot in diesem Schritt einen Fehler ausgibt, die Spalte Date auf doppelte oder fehlende Tage überprüfen. Beide Probleme müssen in den Quelldaten behoben werden, bevor der Vorgang wiederholt werden kann.

Die Zeitintelligenz-Maße

1. YTD — Year to date

Total Sales YTD := TOTALYTD(SUM(Sales[Total]), Dates[Date])

Wenn die Pivot-Tabelle auf einen bestimmten Monat gefiltert ist, gibt Total Sales nur diesen Monat zurück. Total Sales YTD erweitert den Filter, sodass vom 1. Januar des Jahres bis zum letzten Datum im Kontext alle Monate bis einschließlich des aktuellen aufsummiert werden.

2. LY — Gleicher Zeitraum im Vorjahr

Total Sales LY := CALCULATE(SUM(Sales[Total]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date]))

Wenn die Pivot-Tabelle Februar 2025 anzeigt, gibt Total Sales LY den Februar 2024 zurück. Wenn im Modell keine Daten für das Vorjahr vorhanden sind, gibt die Kennzahl einen leeren Wert zurück — dies ist das korrekte Verhalten und kein Fehler.

3. YoY Growth % — Wachstum gegenüber Vorjahr

YoY Growth % := DIVIDE([Total Sales] - [Total Sales LY], [Total Sales LY])

Kombiniert die beiden vorherigen Kennzahlen — beide werden namentlich referenziert und nicht inline neu berechnet. Wenn entweder Gesamtumsatz oder Gesamtumsatz LY aktualisiert wird, übernimmt YoY Growth % die Änderung automatisch. Diese Kennzahl in Power Pivot als Prozentsatz formatieren.

Note
Hinweis

In zusammengesetzten Kennzahlen immer vorhandene Kennzahlen namentlich referenzieren, anstatt die zugrunde liegende Berechnung zu wiederholen. Wenn sich die Logik von Total Sales ändert, wird YoY Growth % automatisch ohne Anpassungen aktualisiert.

Aufgabe

Schritt 1 – Testen der Kennzahlen in einer PivotTable

  • Zu Einfügen → PivotTable → Datenmodell dieser Arbeitsmappe verwenden → OK wechseln. - MonthName (aus der Tabelle Dates) in den Bereich Zeilen ziehen. - Total Sales, Total Sales YTD, Total Sales LY und YoY Growth % (alle aus der Tabelle Sales) in den Bereich Werte ziehen.
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