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Power Query Datenbereinigung in Power BI

Von Fabio Basler

Hier erfahren Sie, wie Sie Power Query verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren und zu transformieren. Es werden bewährte Verfahren zur Datenbereinigung, -transformation und -modellierung vorgestellt, um qualitativ hochwertige Daten für Analysen sicherzustellen.

Dieses Kapitel ist Teil des Gesamtkurspakets Microsoft Power BI.

Jetzt neu, mit automatisierten Untertiteln. Ihr Feedback hilft uns, unser Angebot kontinuierlich zu verbessern.

Inhalte

Power BI: Wie ist die Umgebung aufgebaut?	05:00
Power BI: Leere Spalten entfernen	01:18
Power BI: Leere Zeilen entfernen	02:18
Power BI: Überschriften konfigurieren	01:41
Power BI: Zwischenstand laden – Änderungen schließen und übernehmen	02:02
Power BI: Datentypen Übersicht und Anpassung	05:47
Power BI: Sortieren und Filtern	04:47
Power BI: Datenquelleneinstellungen	02:30
Power BI: Vertauschen, Einstellungen und Bearbeitungen	02:23
Power BI: Textspalten bearbeiten	03:16
Power BI: Runden	02:14
Power BI: Kombinierte Abfragen zusammenführen	04:42
Power BI: Umsatz berechnen als Spalte	01:37
Power BI: Mathematische Operationen und Statistiken	03:41
Power BI: Tabellen duplizieren und anfügen	02:40
Power BI: Gruppierungen	03:38
Power BI: Datumswerte verwalten	01:36
Power BI: Spaltenberechnungen	03:01
Power BI: Ansichten verwalten	03:21
Power BI: Datenbereinigung fertigstellen	01:55

Quiz zum Kurs „Power Query Datenbereinigung in Power BI“

Details

Enthaltene Vorträge: 20
Laufzeit: 0:59 h
Enthaltene Quizfragen: 3
Enthaltene Lernmaterialien: 1

Dozenten des Kurses Power Query Datenbereinigung in Power BI

Fabio Basler

Als begeisterter Datenanalyst und Data Scientist verfügt Fabio Basler über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Excel, Power BI und SQL sowie in den Programmiersprachen Python, R und VBA. Seine Expertise erstreckt sich über alle relevanten Themen der Datenanalyse. Er bietet Online-Videokurse sowie Schulungen und Seminare an, um anderen dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten im Umgang mit Daten zu verbessern.

Rezensionen

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