Datenmodellierung mit DAX - Kurzanleitung

Die Entscheidungsträger in allen Organisationen haben festgestellt, dass die historischen Daten ihrer Organisation im Besonderen und der Branche im Allgemeinen analysiert werden müssen. Dies wird in der heutigen Wettbewerbswelt von Tag zu Tag von entscheidender Bedeutung, um den sich ständig ändernden geschäftlichen Herausforderungen gerecht zu werden.

Big Data und Business Intelligence sind zu den Schlagworten in der Geschäftswelt geworden. Datenquellen sind riesig geworden und Datenformate sind variabel geworden. Die Notwendigkeit der Stunde besteht darin, über einfach zu verwendende Tools zu verfügen, mit denen die ständig fließenden riesigen Daten in kürzerer Zeit verarbeitet werden können, um Einblicke zu gewinnen und relevante Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen.

Datenanalysten können nicht länger darauf warten, dass die erforderlichen Daten von der IT-Abteilung verarbeitet werden. Sie benötigen ein praktisches Tool, mit dem sie die erforderlichen Daten schnell erfassen und in einem Format zur Verfügung stellen können, das den Entscheidungsträgern hilft, die erforderlichen Maßnahmen zum richtigen Zeitpunkt zu ergreifen.

Microsoft Excel verfügt über ein leistungsstarkes Tool namens Power Pivot, das in früheren Versionen von Excel als Add-In verfügbar war und in Excel 2016 integriert ist. Die Datenbank von Power Pivot wird als Datenmodell und funktionierende Formelsprache bezeichnet auf dem Datenmodell, genannt DAX (Dan einer AAnalyse Expressions) ermöglicht es einem Excel-Benutzer, Aufgaben wie Datenmodellierung und -analyse in kürzester Zeit auszuführen.

In diesem Lernprogramm lernen Sie die Datenmodellierung und -analyse mit DAX basierend auf dem Power Pivot-Datenmodell. Für die Abbildungen in diesem Lernprogramm wird eine Beispieldatenbank für Gewinn und Analyse verwendet.

Datenmodellierungs- und Analysekonzepte

Die Daten, die Sie aus verschiedenen Quellen erhalten und als Rohdaten bezeichnet werden, müssen verarbeitet werden, bevor Sie sie für Analysezwecke verwenden können. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Kapitel - Datenmodellierungs- und Analysekonzepte.

Datenmodellierung und -analyse mit Excel Power Pivot

Da das Tool, das Sie in diesem Lernprogramm beherrschen, Excel Power Pivot ist, müssen Sie wissen, wie die Schritte zur Datenmodellierung und -analyse in Power Pivot ausgeführt werden. Sie werden diese auf einer breiteren Ebene im Kapitel - Datenmodellierung und -analyse mit Excel Power Pivot lernen.

In den folgenden Kapiteln lernen Sie die verschiedenen Facetten der Power Pivot-, DAX- und DAX-Funktionen bei der Datenmodellierung und -analyse kennen.

Am Ende des Tutorials können Sie mit DAX Daten für jeden Kontext modellieren und analysieren.

Business Intelligence (BI) gewinnt in verschiedenen Bereichen und Organisationen an Bedeutung. Entscheidungsfindung und Prognose auf der Grundlage historischer Daten sind in der immer größer werdenden Wettbewerbswelt von entscheidender Bedeutung. Für jede Art von Datenanalyse steht sowohl intern als auch extern eine große Datenmenge aus diversifizierten Quellen zur Verfügung.

Die Herausforderung besteht jedoch darin, die relevanten Daten gemäß den aktuellen Anforderungen aus den verfügbaren Big Data zu extrahieren und auf eine Weise zu speichern, die für die Projektion unterschiedlicher Erkenntnisse aus den Daten einvernehmlich ist. Ein so erhaltenes Datenmodell unter Verwendung der wichtigsten Geschäftsbegriffe ist ein wertvolles Kommunikationsinstrument. Das Datenmodell muss auch eine schnelle Möglichkeit bieten, Berichte nach Bedarf zu erstellen.

Mit der Datenmodellierung für BI-Systeme können Sie viele der Datenherausforderungen bewältigen.

Voraussetzungen für ein Datenmodell für BI

Ein Datenmodell für BI sollte die Anforderungen des Unternehmens erfüllen, für das Daten analysiert werden. Im Folgenden sind die Mindestgrundlagen aufgeführt, die jedes Datenmodell erfüllen muss:

Das Datenmodell muss geschäftsspezifisch sein

Ein Datenmodell, das für einen Geschäftsbereich geeignet ist, ist möglicherweise nicht für einen anderen Geschäftsbereich geeignet. Daher muss das Datenmodell basierend auf dem spezifischen Geschäft, den verwendeten Geschäftsbegriffen, den Datentypen und ihren Beziehungen entwickelt werden. Es sollte auf den Zielen und der Art der in der Organisation getroffenen Entscheidungen basieren.

Das Datenmodell muss über integrierte Intelligenz verfügen

Das Datenmodell sollte integrierte Informationen über Metadaten, Hierarchien und Vererbungen enthalten, die einen effizienten und effektiven Business Intelligence-Prozess ermöglichen. Auf diese Weise können Sie eine gemeinsame Plattform für verschiedene Benutzer bereitstellen, wodurch Wiederholungen des Prozesses vermieden werden.

Das Datenmodell muss robust sein

Das Datenmodell sollte die unternehmensspezifischen Daten genau darstellen. Es sollte eine effektive Speicherung von Festplatten und Speicher ermöglichen, um eine schnelle Verarbeitung und Berichterstellung zu ermöglichen.

Das Datenmodell muss skalierbar sein

Das Datenmodell sollte in der Lage sein, die sich ändernden Geschäftsszenarien schnell und effizient zu berücksichtigen. Möglicherweise müssen neue Daten oder neue Datentypen aufgenommen werden. Datenaktualisierungen müssen möglicherweise effektiv gehandhabt werden.

Datenmodellierung für BI

Die Datenmodellierung für BI besteht aus den folgenden Schritten:

• Daten formen
• Laden der Daten
• Definieren der Beziehungen zwischen den Tabellen
• Datentypen definieren
• Neue Datenerkenntnisse erstellen

Daten formen

Die zum Erstellen eines Datenmodells erforderlichen Daten können aus verschiedenen Quellen stammen und in verschiedenen Formaten vorliegen. Sie müssen bestimmen, welcher Teil der Daten aus jeder dieser Datenquellen für eine bestimmte Datenanalyse erforderlich ist. Dies wird als Shaping the Data bezeichnet.

Wenn Sie beispielsweise die Daten aller Mitarbeiter in einer Organisation abrufen, müssen Sie entscheiden, welche Details der einzelnen Mitarbeiter für den aktuellen Kontext relevant sind. Mit anderen Worten, Sie müssen festlegen, welche Spalten der Mitarbeitertabelle importiert werden müssen. Dies liegt daran, dass die Berechnungen in der Tabelle umso schneller sind, je geringer die Anzahl der Spalten in einer Tabelle im Datenmodell ist.

Laden der Daten

Sie müssen die identifizierten Daten laden - die Datentabellen mit den ausgewählten Spalten in jeder der Tabellen.

Definieren der Beziehungen zwischen Tabellen

Als nächstes müssen Sie die logischen Beziehungen zwischen den verschiedenen Tabellen definieren, die das Kombinieren von Daten aus diesen Tabellen erleichtern, dh wenn Sie eine Tabelle - Produkte - mit Daten zu den Produkten und eine Tabelle - Verkäufe - mit den verschiedenen Verkaufstransaktionen der Produkte haben. Durch Definieren einer Beziehung zwischen den beiden Tabellen können Sie den Umsatz produktbezogen zusammenfassen.

Datentypen definieren

Die Ermittlung der geeigneten Datentypen für die Daten im Datenmodell ist für die Genauigkeit der Berechnungen von entscheidender Bedeutung. Für jede Spalte in jeder Tabelle, die Sie importiert haben, müssen Sie den Datentyp definieren. Zum Beispiel Textdatentyp, reeller Zahlendatentyp, ganzzahliger Datentyp usw.

Neue Datenerkenntnisse erstellen

Dies ist ein entscheidender Schritt bei der Datumsmodellierung für BI. Das erstellte Datenmodell muss möglicherweise mit mehreren Personen geteilt werden, die Datentrends verstehen und in kürzester Zeit die erforderlichen Entscheidungen treffen müssen. Das Erstellen neuer Datenerkenntnisse aus den Quelldaten ist daher effektiv und vermeidet Nacharbeiten an der Analyse.

Die neuen Datenerkenntnisse können in Form von Metadaten vorliegen, die von bestimmten Geschäftsleuten leicht verstanden und verwendet werden können.

Datenanalyse

Sobald das Datenmodell fertig ist, können die Daten gemäß den Anforderungen analysiert werden. Die Präsentation der Analyseergebnisse ist ebenfalls ein wichtiger Schritt, da die Entscheidungen auf der Grundlage der Berichte getroffen werden.

Microsoft Excel Power Pivot ist ein hervorragendes Tool für die Datenmodellierung und -analyse.

• Das Datenmodell ist die Power Pivot-Datenbank.

• DAX ist die Formelsprache, mit der mithilfe von DAX-Formeln Metadaten mit den Daten im Datenmodell erstellt werden können.

• Mit Power PivotTables in Excel, die mit den Daten und Metadaten im Datenmodell erstellt wurden, können Sie die Daten analysieren und die Ergebnisse präsentieren.

In diesem Tutorial lernen Sie die Datenmodellierung mit Power Pivot-Datenmodell und DAX sowie die Datenanalyse mit Power Pivot. Wenn Sie Power Pivot noch nicht kennen, lesen Sie bitte das Excel Power Pivot-Lernprogramm.

Sie haben die Schritte des Datenmodellierungsprozesses im vorherigen Kapitel - Datenmodellierungs- und Analysekonzepte gelernt. In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie jeden dieser Schritte mit dem Power Pivot-Datenmodell und DAX ausführen.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie diese Prozessschritte auf das Power Pivot-Datenmodell angewendet werden und wie DAX verwendet wird.

Daten formen

In Excel Power Pivot können Sie Daten aus verschiedenen Arten von Datenquellen importieren und während des Imports die Tabellen und Spalten anzeigen und auswählen, die Sie importieren möchten.

• Identifizieren Sie die Datenquellen.

• Suchen Sie die Datenquellentypen. Zum Beispiel Datenbank oder Datendienst oder eine andere Datenquelle.

• Entscheiden Sie, welche Daten im aktuellen Kontext relevant sind.

• Entscheiden Sie sich für die geeigneten Datentypen für die Daten. Im Power Pivot-Datenmodell können Sie nur einen Datentyp für die gesamte Spalte in einer Tabelle haben.

• Identifizieren Sie, welche der Tabellen die Faktentabellen und welche die Maßtabellen sind.

• Entscheiden Sie sich für die relevanten logischen Beziehungen zwischen den Tabellen.

Laden von Daten in das Datenmodell

Sie können Daten mit verschiedenen Optionen in das Datenmodell laden, die im Power Pivot-Fenster auf der Multifunktionsleiste verfügbar sind. Sie finden diese Optionen in der Gruppe Externe Daten abrufen.

Wie Sie Daten aus einer Access-Datenbank in das Datenmodell laden, erfahren Sie im Kapitel - Laden von Daten in das Datenmodell.

Zur Veranschaulichung wird eine Access-Datenbank mit Gewinn- und Verlustdaten verwendet.

Datentypen im Datenmodell definieren

Der nächste Schritt im Datenmodellierungsprozess in Power Pivot besteht darin, Datentypen der Spalten in den Tabellen zu definieren, die in das Datenmodell geladen werden.

Wie Sie Datentypen der Spalten in den Tabellen definieren, erfahren Sie im Kapitel - Definieren von Datentypen im Datenmodell.

Erstellen von Beziehungen zwischen den Tabellen

Der nächste Schritt im Datenmodellierungsprozess in Power Pivot besteht darin, Beziehungen zwischen den Tabellen im Datenmodell zu erstellen.

Wie Sie Beziehungen zwischen den Tabellen erstellen, erfahren Sie im Kapitel - Erweitern des Datenmodells.

Neue Datenerkenntnisse erstellen

Im Datenmodell können Sie Metadaten erstellen, die zum Erstellen neuer Datenerkenntnisse erforderlich sind, indem Sie:

• Berechnete Spalten erstellen
• Datumstabelle erstellen
• Maßnahmen erstellen

Anschließend können Sie die Daten analysieren, indem Sie dynamische Power PivotTables erstellen, die auf den Spalten in den Tabellen und Kennzahlen basieren, die als Felder in der Liste PivotTable-Felder angezeigt werden.

Berechnete Spalten hinzufügen

Berechnete Spalten in einer Tabelle sind die Spalten, die Sie mithilfe von DAX-Formeln zu einer Tabelle hinzufügen.

Wie Sie berechnete Spalten in eine Tabelle im Datenmodell einfügen, erfahren Sie im Kapitel - Erweitern des Datenmodells.

Datumstabelle erstellen

Um Time Intelligence-Funktionen in DAX-Formeln zum Erstellen von Metadaten zu verwenden, benötigen Sie eine Datumstabelle. Wenn Sie mit Datumstabellen noch nicht vertraut sind, lesen Sie bitte das Kapitel - Grundlegendes zu Datumstabellen.

Wie Sie eine Datumstabelle im Datenmodell erstellen, erfahren Sie im Kapitel - Erweitern des Datenmodells.

Maßnahmen erstellen

Sie können verschiedene Kennzahlen in der Datentabelle erstellen, indem Sie die DAX-Funktionen und DAX-Formeln für verschiedene Berechnungen verwenden, die für die Datenanalyse im aktuellen Kontext erforderlich sind.

Dies ist der entscheidende Schritt der Datenmodellierung mit DAX.

In den folgenden Kapiteln erfahren Sie, wie Sie die Kennzahlen für verschiedene Zwecke der Gewinn- und Verlustanalyse erstellen.

Analysieren von Daten mit Power PivotTables

Sie können Power PivotTables für jede Facette der Gewinn- und Verlustanalyse erstellen. In den folgenden Kapiteln erfahren Sie, wie Sie Kennzahlen mit DAX erstellen und wie Sie mit diesen Kennzahlen mithilfe von Power PivotTables Daten analysieren.

Sie können Daten aus verschiedenen Arten von Datenquellen in das Datenmodell laden. Zu diesem Zweck finden Sie verschiedene Optionen in der Gruppe Externe Daten abrufen auf der Multifunktionsleiste im Power Pivot-Fenster.

Wie Sie sehen können, können Sie Daten aus Datenbanken, Datendiensten oder verschiedenen anderen Arten von Datenquellen laden.

Wenn Sie Daten aus einer Datenquelle in das Datenmodell laden, wird eine Verbindung mit der Datenquelle hergestellt. Dies ermöglicht die Datenaktualisierung, wenn sich die Quelldaten ändern.

Initiieren mit einem neuen Datenmodell

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die Daten für die Gewinn- und Verlustanalyse modellieren. Die zu analysierenden Daten befinden sich in einer Microsoft Access-Datenbank.

Sie können ein neues Datenmodell wie folgt initiieren:

• Öffnen Sie eine neue Excel-Arbeitsmappe
• Klicken Sie auf der Multifunktionsleiste auf die Registerkarte PowerPivot
• Klicken Sie in der Gruppe Datenmodell auf Verwalten

Das Power Pivot-Fenster wird angezeigt. Das Fenster ist leer, da Sie noch keine Daten geladen haben.

Laden von Daten aus der Zugriffsdatenbank in das Datenmodell

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Daten aus der Access-Datenbank zu laden:

• Klicken Sie in der Gruppe Externe Daten abrufen auf der Multifunktionsleiste auf Aus Datenbank.
• Klicken Sie in der Dropdown-Liste auf Von Zugriff.

Das Dialogfeld Tabellenimport-Assistent wird angezeigt.

• Navigieren Sie zur Access-Datei.

• Geben Sie einen freundlichen Namen für die Verbindung ein.

• Klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter. Der nächste Teil des Tabellenimport-Assistenten wird angezeigt.

• Wählen Sie im Tabellenimport-Assistenten die Option - Aus einer Liste von Tabellen und Ansichten auswählen, um die zu importierenden Daten auszuwählen.

• Klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter. Der nächste Teil des Tabellenimport-Assistenten wird wie im folgenden Screenshot dargestellt angezeigt.

• Wählen Sie alle Tabellen aus.

• Geben Sie den Tischen freundliche Namen. Dies ist erforderlich, da diese Namen in den Power PivotTables enthalten sind und daher von jedem verstanden werden sollten.

Auswählen der Spalten in den Tabellen

Möglicherweise benötigen Sie nicht alle Spalten in den ausgewählten Tabellen für die aktuelle Analyse. Daher müssen Sie nur die Spalten auswählen, die Sie beim Formen der Daten ausgewählt haben.

• Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau & Filter. Der nächste Teil des Tabellenimport-Assistenten - Vorschau der ausgewählten Tabelle - wird angezeigt.

• Wie im obigen Screenshot zu sehen, haben die Spaltenüberschriften Kontrollkästchen. Wählen Sie die zu importierenden Spalten in der ausgewählten Tabelle aus.

• OK klicken. Wiederholen Sie dies für die anderen Tabellen.

Daten in das Datenmodell importieren

Sie befinden sich in der letzten Phase des Ladens von Daten in das Datenmodell. Klicken Sie im Tabellenimport-Assistenten auf die Schaltfläche Fertig stellen. Der nächste Teil des Tabellenimport-Assistenten wird angezeigt.

Der Importstatus wird angezeigt. Der Status zeigt schließlich Erfolg an, wenn das Laden der Daten abgeschlossen ist.

Anzeigen der Daten im Datenmodell

Die importierten Tabellen werden im Power Pivot-Fenster angezeigt. Dies ist die Ansicht des Datenmodells

Sie können Folgendes beobachten:

• Jede der Tabellen wird in einer separaten Registerkarte angezeigt.
• Die Registerkartennamen sind die jeweiligen Tabellennamen.
• Der Bereich unter den Daten dient zur Berechnung.

Anzeigen des Verbindungsnamens

Klicken Sie in der Gruppe Externe Daten abrufen auf Vorhandene Verbindungen. Das Dialogfeld Bestehende Verbindungen wird angezeigt (siehe folgenden Screenshot).

Wie im obigen Screenshot zu sehen ist, wird der angegebene Verbindungsname unter PowerPivot-Datenverbindungen angezeigt.

Im Power Pivot-Datenmodell müssen die gesamten Daten in einer Spalte vom gleichen Datentyp sein. Um genaue Berechnungen durchzuführen, müssen Sie sicherstellen, dass der Datentyp jeder Spalte in jeder Tabelle im Datenmodell den Anforderungen entspricht.

Tabellen im Datenmodell

In dem im vorherigen Kapitel erstellten Datenmodell gibt es 3 Tabellen -

• Accounts
• Geographie Locn
• Finanzdaten

Sicherstellen geeigneter Datentypen

Um sicherzustellen, dass die Spalten in den Tabellen den Anforderungen entsprechen, müssen Sie ihre Datentypen im Power Pivot-Fenster überprüfen.

• Klicken Sie auf eine Spalte in einer Tabelle.

• Notieren Sie den Datentyp der Spalte, der auf der Multifunktionsleiste in der Gruppe Formatierung angezeigt wird.

Wenn der Datentyp der ausgewählten Spalte nicht geeignet ist, ändern Sie den Datentyp wie folgt.

• Klicken Sie in der Gruppe Formatierung auf den Abwärtspfeil neben dem Datentyp.

• Klicken Sie in der Dropdown-Liste auf den entsprechenden Datentyp.

• Wiederholen Sie diesen Vorgang für jede Spalte in allen Tabellen des Datenmodells.

Spalten in der Konten-Tabelle

In der Tabelle "Konten" haben Sie die folgenden Spalten:

Sr.Nr.	Spalte & Beschreibung
1	Account Enthält eine Kontonummer für jede Zeile. Die Spalte hat eindeutige Werte und wird zum Definieren der Beziehung zur Finanzdatentabelle verwendet.
2	Class Die jedem Konto zugeordnete Klasse. Beispiel - Ausgaben, Nettoeinnahmen usw.
3	Sub Class Beschreibt die Art der Ausgaben oder Einnahmen. Beispiel - Menschen.

Alle Spalten in der Tabelle "Konten" sind beschreibender Natur und daher vom Datentyp "Text".

Spalten in der Geography Locn-Tabelle

Die Geography Locn-Tabelle enthält Daten zu jedem Profit Center.

Die Spalte Profit Center enthält eine Profit Center-Identität für jede Zeile. Diese Spalte hat eindeutige Werte und wird zum Definieren der Beziehung zur Finanzdatentabelle verwendet.

Spalten in der Finanzdatentabelle

In der Tabelle Finanzdaten haben Sie die folgenden Spalten:

Säule	Beschreibung	Datentyp
Geschäftsmonat	Monat und Jahr	Text
Profit Center	Identität des Profit Centers	Text
Konto	Kontonummer. Jedes Konto kann mehrere Profit Center haben.	Text
Budget	Monatliche Budgetbeträge für jedes Profit Center.	Währung
Tatsächlich	Monatliche tatsächliche Beträge für jedes Profit Center.	Währung
Prognose	Monatliche Prognosemengen für jedes Profit Center.	Währung
Tatsächliche Leute	Monatliche tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter für jedes Profit Center jedes Personenkontos.	Ganze Zahl
Budget Leute	Monatsendbudget Anzahl der Mitarbeiter für jedes Profit Center jedes Personenkontos.	Ganze Zahl
Menschen prognostizieren	Prognose zum Monatsende Anzahl der Mitarbeiter für jedes Profit Center jedes Personenkontos.	Ganze Zahl

Arten von Tabellen im Datenmodell

Sowohl Accounts- als auch Geography Locn-Tabellen sind die Maßtabellen, die auch als bezeichnet werden lookup tables.

Finance Data tableist die Faktentabelle, auch als Datentabelle bekannt. Die Finanzdatentabelle enthält die Daten, die für die Gewinn- und Analyseberechnungen erforderlich sind. In dieser Finanzdatentabelle erstellen Sie außerdem Metadaten in Form von Kennzahlen und berechneten Spalten, um die Daten für verschiedene Arten von Gewinn- und Verlustberechnungen zu modellieren, während Sie mit diesem Lernprogramm fortfahren.

Bei der Datenanalyse werden Daten im Laufe der Zeit durchsucht und Berechnungen über Zeiträume hinweg durchgeführt. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise den Gewinn des laufenden Jahres mit dem Gewinn des Vorjahres vergleichen. Ebenso müssen Sie möglicherweise das Wachstum und die Gewinne in den kommenden Jahren prognostizieren. Für diese müssen Sie über einen bestimmten Zeitraum Gruppierungen und Aggregationen verwenden.

DAX bietet verschiedene Time Intelligence-Funktionen, mit denen Sie die meisten dieser Berechnungen durchführen können. Für diese DAX-Funktionen ist jedoch eine Datumstabelle zur Verwendung mit den anderen Tabellen im Datenmodell erforderlich.

Sie können entweder eine Datumstabelle zusammen mit anderen Daten aus einer Datenquelle importieren oder selbst eine Datumstabelle im Datenmodell erstellen.

In diesem Kapitel werden Sie verschiedene Aspekte von Datumstabellen verstehen. Wenn Sie mit Datumstabellen im Power Pivot-Datenmodell vertraut sind, können Sie dieses Kapitel überspringen und mit den folgenden Kapiteln fortfahren. Andernfalls können Sie die Datumstabellen im Power Pivot-Datenmodell verstehen.

Was ist eine Datumstabelle?

Eine Datumstabelle ist eine Tabelle in einem Datenmodell mit mindestens einer Spalte zusammenhängender Daten über eine erforderliche Dauer. Es kann zusätzliche Spalten enthalten, die unterschiedliche Zeiträume darstellen. Notwendig ist jedoch die Spalte zusammenhängender Daten, wie sie von den DAX Time Intelligence-Funktionen benötigt wird.

Zum Beispiel,

• Eine Datumstabelle kann Spalten wie Datum, Geschäftsmonat, Geschäftsquartal und Geschäftsjahr enthalten.

• Eine Datumstabelle kann Spalten wie Datum, Monat, Quartal und Jahr enthalten.

Datumstabelle mit zusammenhängenden Daten

Angenommen, Sie müssen Berechnungen im Bereich eines Kalenderjahres durchführen. Dann muss die Datumstabelle mindestens eine Spalte mit einem zusammenhängenden Satz von Datumsangaben enthalten, einschließlich aller Datumsangaben in diesem bestimmten Kalenderjahr.

Angenommen, die Daten , die Sie durchsuchen möchten stammt aus dem 1. April hat 2014 bis zum 30. November ^th , 2016.

• Wenn Sie auf einem Kalenderjahr zu berichten haben, müssen Sie ein Datum Tabelle mit einer Spalte - Datum, die alle die Daten vom 1. Januar enthält ^st 2014 bis 31. Dezember ^st 2016 in einer Folge.

• Wenn Sie auf einem Geschäftsjahr Bericht haben und Ihr Geschäftsjahresende am 30 - ^ten Juni, müssen Sie eine Date Tabelle mit einem Spalte - Datum, die alle die Daten ab dem 1. Juli enthalten ^st 2013 bis zum 30. Juni ^th 2017 in einem Reihenfolge.

• Wenn Sie sowohl für Kalender- als auch für Geschäftsjahre Bericht erstatten müssen, können Sie eine einzige Datumstabelle erstellen, die den erforderlichen Datumsbereich umfasst.

Ihre Datumstabelle muss alle Tage für den Bereich jedes Jahres in der angegebenen Dauer enthalten. Somit erhalten Sie innerhalb dieses Zeitraums zusammenhängende Daten.

Wenn Sie Ihre Daten regelmäßig mit neuen Daten aktualisieren, wird das Enddatum um ein oder zwei Jahre verlängert, sodass Sie Ihre Datumstabelle nicht häufig aktualisieren müssen.

Eine Datumstabelle sieht wie im folgenden Screenshot aus.

Hinzufügen einer Datumstabelle zum Datenmodell

Sie können dem Datenmodell auf folgende Weise eine Datumstabelle hinzufügen:

• Importieren aus einer relationalen Datenbank oder einer anderen Datenquelle.

• Erstellen einer Datumstabelle in Excel und anschließendes Kopieren oder Verknüpfen mit einer neuen Tabelle in Power Pivot.

• Importieren vom Microsoft Azure Marketplace.

Erstellen einer Datumstabelle in Excel und Kopieren in das Datenmodell

Das Erstellen einer Datumstabelle in Excel und das Kopieren in das Datenmodell ist die einfachste und flexibelste Methode zum Erstellen einer Datentabelle im Datenmodell.

• Öffnen Sie ein neues Arbeitsblatt in Excel.

• Typ - Datum in der ersten Zeile einer Spalte.

• Geben Sie das erste Datum in den Datumsbereich ein, den Sie in der zweiten Zeile in derselben Spalte erstellen möchten.

• Wählen Sie die Zelle aus, klicken Sie auf den Füllpunkt und ziehen Sie ihn nach unten, um eine Spalte zusammenhängender Daten im erforderlichen Datumsbereich zu erstellen.

Geben Sie beispielsweise den 1.1.2014 ein, klicken Sie auf den Füllpunkt und ziehen Sie ihn nach unten, um die zusammenhängenden Daten bis zum 31.12.2016 zu füllen.

• Klicken Sie auf die Spalte Datum.
• Klicken Sie auf der Multifunktionsleiste auf die Registerkarte EINFÜGEN.
• Klicken Sie auf Tabelle.
• Überprüfen Sie den Tabellenbereich.
• OK klicken.

Die Tabelle einer einzelnen Datumsspalte ist in Excel bereit.

• Wählen Sie die Tabelle aus.
• Klicken Sie in der Multifunktionsleiste auf Kopieren.
• Klicken Sie auf das Power Pivot-Fenster.
• Klicken Sie auf der Multifunktionsleiste auf Einfügen.

Dadurch wird der Inhalt der Zwischenablage einer neuen Tabelle im Datenmodell hinzugefügt. Daher können Sie dieselbe Methode auch zum Erstellen einer Datumstabelle in einem vorhandenen Datenmodell verwenden.

Das Dialogfeld Vorschau einfügen wird wie im folgenden Screenshot gezeigt angezeigt.

• Geben Sie Datum in das Feld Tabellenname ein.
• Vorschau der Daten.

• Aktivieren Sie das Kontrollkästchen - Erste Zeile als Spaltenüberschriften verwenden.
• OK klicken.

Dadurch wird der Inhalt der Zwischenablage in eine neue Tabelle im Datenmodell kopiert.

Jetzt haben Sie eine Datentabelle im Datenmodell mit einer einzelnen Spalte zusammenhängender Daten. Die Kopfzeile der Spalte lautet Datum, wie Sie es in der Excel-Tabelle angegeben haben.

Hinzufügen neuer Datumsspalten zur Datumstabelle

Als Nächstes können Sie der Datumstabelle berechnete Spalten gemäß den Anforderungen für Ihre Berechnungen hinzufügen.

Sie können beispielsweise die folgenden Spalten hinzufügen: Tag, Monat, Jahr und Quartal:

• Day

  =DAY('Date'[Date])

• Month

  =MONTH('Date'[Date])

• Year

  =YEAR('Date'[Date])

• Quartal

  = CONCATENATE ("QTR", INT (('Datum' [Monat] +2) / 3))

Die resultierende Datumstabelle im Datenmodell sieht wie im folgenden Screenshot aus.

Auf diese Weise können Sie der Datumstabelle eine beliebige Anzahl berechneter Spalten hinzufügen. Wichtig und erforderlich ist, dass die Datumstabelle eine Spalte zusammenhängender Daten enthält, die sich über die Zeitspanne erstreckt, über die Sie Berechnungen durchführen.

Erstellen einer Datumstabelle für ein Kalenderjahr

Ein Kalenderjahr umfasst normalerweise die Daten vom 1. Januar bis zum 31. Dezember eines Jahres sowie die für dieses bestimmte Jahr gekennzeichneten Feiertage. Wenn Sie Berechnungen durchführen, müssen Sie möglicherweise nur die Arbeitstage berücksichtigen, ausgenommen Wochenenden und Feiertage.

Angenommen, Sie möchten eine Datumstabelle für das Kalenderjahr 2017 erstellen.

• Erstellen Sie eine Excel - Tabelle mit einer Spalte Datum, die aus zusammenhängenden Terminen ab dem 1. ^st Januar 2017-31 ^st Dezember 2017. (Siehe vorherigen Abschnitt wissen , wie dies zu tun.)

• Kopieren Sie die Excel-Tabelle und fügen Sie sie in eine neue Tabelle im Datenmodell ein. (Informationen dazu finden Sie im vorherigen Abschnitt.)

• Benennen Sie die Tabelle als Kalender.

• Fügen Sie die folgenden berechneten Spalten hinzu:

  • Tag = TAG ('Kalender' [Datum])

  • Monat = MONAT ('Kalender' [Datum])

  • Jahr = JAHR ('Kalender' [Datum])

  • Wochentag = FORMAT ('Kalender' [Datum], "DDD")

  • Monatsname = FORMAT ('Kalender' [Datum], "MMM")

Hinzufügen von Feiertagen zur Kalendertabelle

Fügen Sie der Kalendertabelle wie folgt Feiertage hinzu:

• Holen Sie sich die Liste der deklarierten Feiertage für das Jahr.

• Für die USA können Sie beispielsweise die Liste der Feiertage für jedes erforderliche Jahr über den folgenden Link abrufen http://www.calendar-365.com/.

• Kopieren Sie sie und fügen Sie sie in ein Excel-Arbeitsblatt ein.

• Kopieren Sie die Excel-Tabelle und fügen Sie sie in eine neue Tabelle im Datenmodell ein.

• Nennen Sie die Tabelle als Feiertage.

• Als Nächstes können Sie der Kalendertabelle mit der Funktion DAX LOOKUPVALUE eine berechnete Spalte mit Feiertagen hinzufügen.

=LOOKUPVALUE(Holidays[Holiday],Holidays[Date],'Calendar'[Date])

Die Funktion DAX LOOKUPVALUE durchsucht den dritten Parameter, dh Kalender [Datum] im zweiten Parameter, dh Feiertage [Datum], und gibt den ersten Parameter zurück, dh Feiertage [Feiertag], wenn eine Übereinstimmung vorliegt. Das Ergebnis sieht wie im folgenden Screenshot aus.

Hinzufügen von Spalten zu einem Geschäftsjahr

Ein Geschäftsjahr umfasst in der Regel die Termine von 1 ^st des Monats nach dem Ende des Geschäftsjahres auf das nächste Geschäftsjahr Ende. Zum Beispiel, wenn das Ende des Geschäftsjahres 31 ^st März, dann ist das Geschäftsjahr im Bereich von 1 ^st April bis zum 31. ^st März.

Sie können die Geschäftszeiträume mithilfe der DAX-Formeln in die Kalendertabelle aufnehmen.

• Fügen Sie eine Kennzahl für FYE hinzu

  FYE:=3

• Fügen Sie die folgenden berechneten Spalten hinzu:

  • Fiscal Year

    = IF ('Kalender' [Monat] <= 'Kalender' [FYE], 'Kalender' [Jahr], 'Kalender' [Jahr] +1)

  • Fiscal Month

    = IF ('Kalender' [Monat] <= 'Kalender' [FYE], 12-'Kalender '[FYE] +' Kalender '[Monat],' Kalender '[Monat] -' Kalender '[FYE])

  • Fiscal Quarter

    = INT (('Kalender' [Geschäftsmonat] +2) / 3)

Festlegen der Datumstabelleneigenschaft

Wenn Sie DAX Time Intelligence-Funktionen wie TOTALYTD, PREVIOUSMONTH und DATESBETWEEN verwenden, sind Metadaten erforderlich, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Die Eigenschaft Datums-Tabelle legt solche Metadaten fest.

So legen Sie die Date Table-Eigenschaft fest:

• Wählen Sie im Power Pivot-Fenster die Kalendertabelle.
• Klicken Sie auf der Multifunktionsleiste auf die Registerkarte Design.
• Klicken Sie in der Gruppe Kalender auf Als Datumstabelle markieren.
• Klicken Sie in der Dropdown-Liste auf Als Datumstabelle markieren.

Das Dialogfeld Als Datumstabelle markieren wird angezeigt. Wählen Sie die Spalte Datum in der Kalendertabelle. Dies muss die Spalte des Datentyps Datum sein und eindeutige Werte haben. OK klicken.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie das in den vorherigen Kapiteln erstellte Datenmodell erweitern. Das Erweitern eines Datenmodells umfasst -

• Hinzufügen von Tabellen
• Hinzufügen berechneter Spalten in eine vorhandene Tabelle
• Erstellung von Kennzahlen in einer vorhandenen Tabelle

Von diesen ist die Erstellung der Maßnahmen von entscheidender Bedeutung, da neue Dateneinblicke in das Datenmodell bereitgestellt werden müssen, die es denjenigen, die das Datenmodell verwenden, ermöglichen, Nacharbeiten zu vermeiden und Zeit bei der Analyse der Daten und der Entscheidungsfindung zu sparen.

Da die Gewinn- und Verlustanalyse das Arbeiten mit Zeiträumen umfasst und Sie DAX Time Intelligence-Funktionen verwenden, benötigen Sie eine Datentabelle im Datenmodell.

Wenn Sie mit Datumstabellen noch nicht vertraut sind, lesen Sie das Kapitel - Grundlegendes zu Datumstabellen.

Sie können das Datenmodell wie folgt erweitern:

• Um eine Beziehung zwischen der Datentabelle, dh der Finanzdatentabelle und der Datumstabelle, zu erstellen, müssen Sie eine berechnete Spalte Datum in der Finanzdatentabelle erstellen.

• Um verschiedene Arten von Berechnungen durchzuführen, müssen Sie Beziehungen zwischen der Datentabelle - Finanzdaten und den Nachschlagetabellen - Konten und Geografie-Standort erstellen.

• Sie müssen verschiedene Maßnahmen erstellen, mit denen Sie mehrere Berechnungen durchführen und die erforderliche Analyse durchführen können.

Diese Schritte bilden im Wesentlichen die Datenmodellierungsschritte für die Gewinn- und Verlustanalyse unter Verwendung des Datenmodells. Dies ist jedoch die Abfolge von Schritten für jede Art von Datenanalyse, die Sie mit dem Power Pivot-Datenmodell durchführen möchten.

In den folgenden Kapiteln erfahren Sie, wie Sie die Kennzahlen erstellen und wie Sie sie in den Power PivotTables verwenden. Auf diese Weise erhalten Sie ein ausreichendes Verständnis der Datenmodellierung mit DAX und der Datenanalyse mit Power PivotTables.

Hinzufügen einer Datumstabelle zum Datenmodell

Erstellen Sie eine Datumstabelle für die Zeiträume, die die Geschäftsjahre umfassen, wie folgt:

• Erstellen Sie eine Tabelle mit einer einzelnen Spalte mit Überschrift - Datum und zusammenhängenden Daten vom 01.07.2011 bis 30.06.2008 in einem neuen Excel-Arbeitsblatt.

• Kopieren Sie die Tabelle aus Excel und fügen Sie sie in das Power Pivot-Fenster ein. Dadurch wird eine neue Tabelle im Power Pivot-Datenmodell erstellt.

• Benennen Sie die Tabelle als Datum.

• Stellen Sie sicher, dass die Spalte Datum in der Datumstabelle vom Datentyp Datum (DateTime) ist.

Als Nächstes müssen Sie die berechneten Spalten - Geschäftsjahr, Geschäftsquartal, Geschäftsmonat und Monat wie folgt zur Datumstabelle hinzufügen -

Fiskaljahr

Angenommen , das Ende des Geschäftsjahres ist der 30. Juni ^th . Dann, ein Geschäftsjahr Spannweiten von 1 ^st Juli bis 30. ^th Juni. Zum Beispiel kann der Zeitraum 1. Juli ^st 2011 (2011.07.01) bis zum 30. Juni ^th 2012 (2012.06.30) wird das Geschäftsjahr 2012 sein.

Angenommen, Sie möchten in der Datumstabelle dasselbe wie für das Geschäftsjahr 2012 darstellen.

• Sie müssen zuerst den Teil des Geschäftsjahres des Datums extrahieren und an das Geschäftsjahr anhängen.

  • Für die Daten in den Monaten Juli 2011 bis Dezember 2011 beträgt das Geschäftsjahr 1 + 2011.

  • Für die Daten in den Monaten Januar 2012 bis Juni 2012 beträgt das Geschäftsjahr 0 + 2012.

  • Um zu verallgemeinern: Wenn der Monat des Geschäftsjahres FYE ist, gehen Sie wie folgt vor:

    Integer Part of ((Month – 1)/FYE) + Year

  • Nehmen Sie als Nächstes die 4 Zeichen ganz rechts, um das Geschäftsjahr zu erhalten.

• In DAX können Sie dasselbe darstellen wie -

  RECHTS (INT ((MONAT ('Datum' [Datum]) - 1) / 'Datum' [FYE]) + JAHR ('Datum' [Datum]), 4)

• Fügen Sie die berechnete Spalte Geschäftsjahr in der Datumstabelle mit der DAX-Formel hinzu -

  = "FY" & RIGHT (INT ((MONAT ('Datum' [Datum]) - 1) / 'Datum' [FYE]) + JAHR ('Datum' [Datum]), 4)

Geschäftsquartal

Wenn FYE den Monat des Geschäftsjahres darstellt, wird das Geschäftsquartal als erhalten

Integer Part of ((Remainder of ((Month+FYE-1)/12) + 3)/3)

• In DAX können Sie dasselbe darstellen wie -

  INT ((MOD (MONAT ('Datum' [Datum]) + 'Datum' [FYE] -1,12) +3) / 3)

• Fügen Sie die berechnete Spalte Geschäftsquartal in der Datumstabelle mit der DAX-Formel hinzu -

  = 'Datum' [Geschäftsjahr] & "- Q" & FORMAT (INT ((MOD (MONAT ('Datum' [Datum]) + 'Datum' [FYE] -1,12) + 3) / 3), "0" )

Geschäftsmonat

Wenn FYE das Geschäftsjahresende darstellt, wird der Geschäftsmonatszeitraum als erhalten

(Remainder of (Month+FYE-1)/12) + 1

• In DAX können Sie dasselbe darstellen wie -

  MOD (MONAT ('Datum' [Datum]) + 'Datum' [FYE] -1,12) +1

• Fügen Sie die berechnete Spalte Geschäftsmonat in der Datumstabelle mit der DAX-Formel hinzu -

  = 'Datum' [Geschäftsjahr] & "- P" & FORMAT (MOD (MONAT ([Datum]) + [FYE] -1,12) +1, "00")

Monat

Fügen Sie abschließend die berechnete Spalte Monat hinzu, die die Monatszahl in einem Geschäftsjahr wie folgt darstellt:

= FORMAT (MOD (MONAT ([Datum]) + [FYE] -1,12) +1, "00") & "-" & FORMAT ([Datum], "mmm")

Die resultierende Datumstabelle sieht wie im folgenden Screenshot aus.

Markieren Sie die Tabelle - Datum als Datumstabelle mit der Spalte - Datum als Spalte mit eindeutigen Werten, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Berechnete Spalten hinzufügen

Um eine Beziehung zwischen der Finanzdatentabelle und der Datumstabelle zu erstellen, benötigen Sie eine Spalte mit Datumswerten in der Finanzdatentabelle.

• Fügen Sie der Tabelle Finanzdaten eine berechnete Spalte Datum mit der DAX-Formel hinzu -

  = DATEVALUE ('Finanzdaten' [Geschäftsmonat])

Definieren von Beziehungen zwischen Tabellen im Datenmodell

Sie haben die folgenden Tabellen im Datenmodell -

• Datentabelle - Finanzdaten
• Nachschlagetabellen - Konten und Geografie Locn
• Datumstabelle - Datum

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Beziehungen zwischen den Tabellen im Datenmodell zu definieren:

• Zeigen Sie die Tabellen in der Diagrammansicht des Power Pivot an.

• Erstellen Sie die folgenden Beziehungen zwischen den Tabellen:

  • Beziehung zwischen Finanzdatentabelle und Kontotabelle mit der Spalte Konto.

  • Beziehung zwischen Finanzdatentabelle und Geografie-Locn-Tabelle mit der Spalte Profit Center.

  • Beziehung zwischen Finanzdatentabelle und Datumstabelle mit der Spalte Datum.

Ausblenden von Spalten in Client-Tools

Wenn eine Datentabelle Spalten enthält, die Sie in keiner PivotTable als Felder verwenden, können Sie sie im Datenmodell ausblenden. Dann sind sie in der Liste der PivotTable-Felder nicht sichtbar.

In der Tabelle Finanzdaten haben Sie 4 Spalten - Geschäftsmonat, Datum, Konto und Profit Center, die Sie in keiner PivotTable als Felder verwenden. Daher können Sie sie ausblenden, damit sie nicht in der Liste der PivotTable-Felder angezeigt werden.

• Wählen Sie in der Tabelle Finanzdaten die Spalten Geschäftsmonat, Datum, Konto und Profit Center aus.

• Klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie in der Dropdown-Liste Aus Client-Tools ausblenden.

Kennzahlen in den Tabellen erstellen

Mit dem Datenmodell und Power PivotTables können Sie mit DAX Daten modellieren und analysieren.

In den folgenden Kapiteln erfahren Sie, wie Sie Kennzahlen erstellen und in Power PivotTables verwenden. Sie erstellen alle Kennzahlen in der Datentabelle, dh in der Finanzdatentabelle.

Sie erstellen Kennzahlen mithilfe von DAX-Formeln in der Datentabelle - Finanzdaten, die Sie in einer beliebigen Anzahl von PivotTables für die Datenanalyse verwenden können. Die Kennzahlen sind im Wesentlichen die Metadaten. Das Erstellen von Kennzahlen in der Datentabelle ist Teil der Datenmodellierung, und die Zusammenfassung in den Power PivotTables ist Teil der Datenanalyse.

Sie können im Datenmodell verschiedene Kennzahlen erstellen, die in einer beliebigen Anzahl von Power PivotTables verwendet werden sollen. Dies bildet den Datenmodellierungs- und Analyseprozess mit dem Datenmodell unter Verwendung von DAX.

Wie Sie bereits in den vorherigen Abschnitten erfahren haben, hängt die Datenmodellierung und -analyse von bestimmten Geschäftsbereichen und Kontexten ab. In diesem Kapitel lernen Sie die Datenmodellierung und -analyse basierend auf einer Beispiel-Gewinn- und Verlustdatenbank kennen, um zu verstehen, wie Sie die erforderlichen Kennzahlen erstellen und in verschiedenen Power PivotTables verwenden.

Sie können dieselbe Methode für die Datenmodellierung und -analyse für jedes Unternehmen und jeden Kontext anwenden

Erstellen von Maßnahmen basierend auf Finanzdaten

Um einen Finanzbericht zu erstellen, müssen Sie Beträge für einen bestimmten Zeitraum, eine bestimmte Organisation, ein bestimmtes Konto oder einen bestimmten geografischen Standort berechnen. Sie müssen auch die Berechnungen der Mitarbeiterzahl und der Kosten pro Mitarbeiter durchführen. Im Datenmodell können Sie Basismaßnahmen erstellen, die beim Erstellen anderer Kennzahlen wiederverwendet werden können. Dies ist eine effektive Methode zur Datenmodellierung mit DAX.

Um Berechnungen für die Analyse von Gewinn- und Verlustdaten durchzuführen, können Sie Kennzahlen wie Summe, Jahresvergleich, Jahresabschluss, Quartalsabschluss, Varianz, Mitarbeiterzahl, Kosten pro Mitarbeiterzahl usw. erstellen Verwenden Sie diese Maßnahmen in den Power PivotTables, um die Daten zu analysieren und die Analyseergebnisse zu melden.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie die Basisfinanzierungsmaßnahmen erstellen und Daten mit diesen Maßnahmen analysieren. Die Maßnahmen werden als Basismaßnahmen bezeichnet, da sie zur Erstellung anderer finanzieller Maßnahmen verwendet werden können. Sie erfahren auch, wie Sie Kennzahlen für die vorherigen Zeiträume erstellen und in der Analyse verwenden.

Basisfinanzierungsmaßnahmen erstellen

Bei der Analyse der Finanzdaten spielen Budget und Prognose eine wichtige Rolle.

Budget

Ein Budget ist eine Schätzung der Einnahmen und Ausgaben eines Unternehmens für ein Geschäftsjahr. Das Budget wird zu Beginn eines Geschäftsjahres unter Berücksichtigung der Unternehmensziele und -ziele berechnet. Budgetmaßnahmen müssen während des Geschäftsjahres von Zeit zu Zeit analysiert werden, da sich die Marktbedingungen ändern können und das Unternehmen seine Ziele und Vorgaben möglicherweise an den aktuellen Trends in der Branche ausrichten muss.

Prognose

Eine Finanzprognose ist eine Schätzung der zukünftigen finanziellen Ergebnisse eines Unternehmens, indem die historischen Daten des Unternehmens zu Einnahmen und Ausgaben untersucht werden. Sie können Finanzprognosen für Folgendes verwenden:

• Festlegen, wie das Budget für einen zukünftigen Zeitraum zugewiesen werden soll.

• Verfolgung der erwarteten Leistung des Unternehmens.

• Rechtzeitige Entscheidungen zu treffen, um Defizite gegenüber den Zielen zu beheben oder eine sich abzeichnende Chance zu maximieren.

Istwerte

Um die Budgetierungs- und Prognoseberechnungen durchzuführen, benötigen Sie zu jedem Zeitpunkt die tatsächlichen Einnahmen und Ausgaben.

Sie können die folgenden 3 Basisfinanzierungskennzahlen erstellen, die zum Erstellen anderer Finanzkennzahlen im Datenmodus verwendet werden können:

• Budget Summe
• Tatsächliche Summe
• Prognosesumme

Diese Kennzahlen sind die Aggregationssummen über den Spalten "Budget", "Ist" und "Prognose" in der Tabelle "Finanzdaten".

Erstellen Sie die Basisfinanzierungsmaßnahmen wie folgt:

Budget Sum

Budgetsumme: = SUMME ('Finanzdaten' [Budget])

Actual Sum

Tatsächliche Summe: = SUMME ('Finanzdaten' [Ist])

Forecast Sum

Prognosesumme: = SUMME ('Finanzdaten' [Prognose])

Analysieren von Daten mit Basisfinanzierungsmaßnahmen

Mit den Basisfinanzierungsmaßnahmen und der Datumstabelle können Sie Ihre Analyse wie folgt durchführen:

• Erstellen Sie eine Power PivotTable.
• Fügen Sie das Feld Geschäftsjahr aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Werte Budgetsumme, Istsumme und Prognosesumme (die als Felder in der Liste der PivotTable-Felder angezeigt werden) zu den Werten hinzu.

Erstellen von Finanzmaßnahmen für frühere Perioden

Mit den drei Basisfinanzierungskennzahlen und der Datumstabelle können Sie andere Finanzierungskennzahlen erstellen.

Angenommen, Sie möchten die tatsächliche Summe eines Quartals mit der tatsächlichen Summe des vorherigen Quartals vergleichen. Sie können die Kennzahl - Tatsächliche Summe des vorherigen Quartals erstellen.

Tatsächliche Summe des vorherigen Quartals: = BERECHNEN ([Tatsächliche Summe], DATEADD ('Datum' [Datum], 1, QUARTAL))

Ebenso können Sie die Kennzahl - Tatsächliche Summe des Vorjahres erstellen.

Tatsächliche Summe des Vorjahres: = BERECHNEN ([Tatsächliche Summe], DATEADD ('Datum' [Datum], 1, JAHR))

Analysieren von Daten mit Finanzmaßnahmen für frühere Perioden

Mit den Basismaßnahmen, Kennzahlen für frühere Perioden und der Datumstabelle können Sie Ihre Analyse wie folgt durchführen:

• Erstellen Sie eine Power PivotTable.
• Fügen Sie das Feld Geschäftsquartal aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Werte Tatsächliche Summe und Tatsächliche Summe des Vorquartals zu den Werten hinzu.
• Erstellen Sie eine weitere Power PivotTable.
• Fügen Sie das Feld Geschäftsjahr aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Werte Tatsächliche Summe und Tatsächliche Summe des Vorjahres zu den Werten hinzu.

Das Jahresvergleich (YoY) ist ein Maß für das Wachstum. Sie wird erhalten, indem die tatsächliche Summe des Vorjahres von der tatsächlichen Summe abgezogen wird.

Wenn das Ergebnis positiv ist, spiegelt es einen Anstieg des tatsächlichen Werts wider, und wenn es negativ ist, spiegelt es einen Rückgang des tatsächlichen Werts wider, dh wenn wir gegenüber dem Vorjahr als - berechnen

year-over-year = (actual sum –prior year actual sum)

• Wenn die tatsächliche Summe> die tatsächliche Summe des Vorjahres ist, ist das Jahresvergleich positiv.
• Wenn die tatsächliche Summe <die tatsächliche Summe des Vorjahres ist, ist das Jahresvergleich negativ.

In den Finanzdaten haben Konten wie die Ausgabenkonten (positive) Belastungsbeträge und die Einnahmenkonten (negative) Kreditbeträge. Daher funktioniert die obige Formel für die Spesenabrechnungen einwandfrei.

Für die Einnahmenkonten sollte es jedoch umgekehrt sein, d. H.

• Wenn die tatsächliche Summe> die tatsächliche Summe des Vorjahres ist, sollte das Jahresvergleich negativ sein.
• Wenn die tatsächliche Summe <die tatsächliche Summe des Vorjahres ist, sollte das Jahresvergleich positiv sein.

Daher müssen Sie für die Ertragskonten im Jahresvergleich Folgendes berechnen:

year-over-year = -(actual sum – prior year actual sum)

Jahr-für-Jahr-Maßnahme erstellen

Sie können eine Jahres-über-Jahr-Kennzahl mit der folgenden DAX-Formel erstellen:

YoY: = IF (ENTHÄLT (Konten, Konten [Klasse], "Nettoumsatz"), - ([tatsächliche Summe] - [tatsächliche Summe des Vorjahres]), [tatsächliche Summe] - [tatsächliche Summe des vorherigen Jahres])

In der obigen DAX-Formel -

• Die Funktion DAX CONTAINS gibt TRUE zurück, wenn eine Zeile in der Spalte Class in der Tabelle Accounts "Net Revenue" enthält.

• Die DAX IF-Funktion gibt dann - ([Ist-Summe] - [Aktuelle Summe des Vorjahres]) zurück.

• Andernfalls gibt die DAX IF-Funktion [Ist-Summe] - [Aktuelle Summe des Vorjahres] zurück.

Erstellen einer prozentualen Messung im Jahresvergleich

Sie können Jahr für Jahr als Prozentsatz mit dem Verhältnis darstellen -

(YoY) / (Prior Year Actual Sum)

Sie können die prozentuale Kennzahl für das Jahr mit der folgenden DAX-Formel erstellen:

YoY%: = IF ([tatsächliche Summe des Vorjahres], [YoY] / ABS ([tatsächliche Summe des Vorjahres]), BLANK ())

Die DAX IF-Funktion wird in der obigen Formel verwendet, um sicherzustellen, dass keine Division durch Null erfolgt.

Analysieren von Daten mit Maßnahmen im Jahresvergleich

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Klasse und Unterklasse aus der Tabelle "Konten" zu "Zeilen" hinzu.
• Fügen Sie die Werte - Tatsächliche Summe, Tatsächliche Summe des Vorjahres, YoY und YoY% zu den Werten hinzu.
• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr aus der Datumstabelle ein.
• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Budget im Jahresvergleich erstellen

Sie können das Budget Jahr für Jahr wie folgt erstellen:

Budget YoY: = IF (ENTHÄLT (Konten, Konten [Klasse], "Nettoeinnahmen"), - ([Budgetsumme] - [tatsächliche Summe des Vorjahres]), [Budgetsumme] - [tatsächliche Summe des Vorjahres])

Erstellen eines Budget-Jahres-Prozent-Maßes

Sie können die Kennzahl für das Budget im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

Budget YoY%: = IF ([tatsächliche Summe des Vorjahres], [Budget YoY] / ABS ([tatsächliche Summe des Vorjahres]), BLANK ())

Analysieren von Daten mit Budget-Jahres-Jahres-Maßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Klasse und Unterklasse aus der Tabelle "Konten" zu "Zeilen" hinzu.
• Fügen Sie die Werte - Budgetsumme, tatsächliche Summe des Vorjahres, Budget im Jahresvergleich und Budget im Jahresvergleich% zu den Werten hinzu.
• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr aus der Datumstabelle ein.
• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Erstellen einer Prognose für das Jahr

Sie können die Prognose für das Jahresjahr wie folgt erstellen:

Prognose im Jahresvergleich: = WENN (ENTHÄLT (Konten, Konten [Klasse], "Nettoumsatz"), - ([Prognosesumme] - [Tatsächliche Summe des Vorjahres]), [Prognosesumme] - [Tatsächliche Summe des Vorjahres])

Erstellen einer prozentualen Prognose für das gesamte Jahr

Sie können die prozentuale Prognose für das jährliche Jahr wie folgt erstellen:

Prognose YoY%: = IF ([tatsächliche Summe des Vorjahres], [Prognose YoY] / ABS ([tatsächliche Summe des Vorjahres]), BLANK ())

Analysieren von Daten mit Prognosemaßnahmen für das Jahr

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Klasse und Unterklasse aus der Tabelle "Konten" zu "Zeilen" hinzu.
• Fügen Sie die Werte - Prognosesumme, Ist-Summe des Vorjahres, Prognose-YoY und Prognose-YoY% zu den Werten hinzu.
• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr aus der Datentabelle ein.
• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Sie können Abweichungsmaße wie Abweichung vom Budget, Abweichung von der Prognose und prognostizierte Abweichung vom Budget erstellen. Sie können die Finanzdaten auch anhand dieser Maßnahmen analysieren.

Erstellen einer Abweichung zum Budget-Summenmaß

Erstellen Sie die Abweichung von der Budgetsummenmessung (VTB-Summe) wie folgt:

VTB-Summe: = [Budgetsumme] - [tatsächliche Summe]

Erstellen einer Abweichung vom Budgetprozentsatz

Erstellen Sie die Abweichung vom Budgetprozentsatz (VTB%) wie folgt:

VTB%: = IF ([Budgetsumme], [VTB-Summe] / ABS ([Budgetsumme]), BLANK ())

Analysieren von Daten mit Abweichung von Budgetmaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie das Geschäftsjahr aus der Datumstabelle zu den Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Werte Tatsächliche Summe, Budgetsumme, VTB-Summe, VTB% aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

Erstellen einer Varianz zum Prognosesummenmaß

Erstellen Sie die VTF-Summe (Varianz zur Prognosesumme) wie folgt:

VTF-Summe: = [Prognosesumme] - [Tatsächliche Summe]

Erstellen einer Abweichung zum prognostizierten prozentualen Maß

Erstellen Sie die Abweichung zum prognostizierten prozentualen Maß (VTF%) wie folgt:

VTF%: = IF ([Prognosesumme], [VTF-Summe] / ABS ([Prognosesumme]), BLANK ())

Analysieren von Daten mit Abweichung von Prognosemaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie das Geschäftsjahr aus der Datumstabelle zu den Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Kennzahlen Tatsächliche Summe, Prognosesumme, VTF-Summe, VTF% aus der Tabelle Finanzdaten zu den Werten hinzu.

Erstellen einer Prognoseabweichung zur Budgetsummenmessung

Erstellen Sie die Prognose "Abweichung von Prognose zur Budgetsumme" (Prognose-VTB-Summe) wie folgt:

Prognose-VTB-Summe: = [Budget-Summe] - [Prognosesumme]

Erstellen einer Prognoseabweichung zum Budgetprozentsatz

Erstellen Sie die Prognoseabweichung zum Budgetprozentsatz (Prognose-VTB-Prozentsatz) wie folgt:

Prognose VTB%: = IF ([Budget Summe], [Prognose VTB Summe] / ABS ([Budget Summe]), BLANK ())

Analysieren von Daten mit prognostizierten Abweichungen von Budgetmaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie das Geschäftsjahr aus der Datumstabelle zu den Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Kennzahlen Budgetsumme, Prognosesumme, Prognose-VTB-Summe, Prognose-VTB% aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

Um ein Ergebnis zu berechnen, das einen Startsaldo vom Beginn eines Zeitraums, z. B. eines Geschäftsjahres, bis zu einem bestimmten Zeitraum enthält, können Sie DAX Time Intelligence-Funktionen verwenden. Auf diese Weise können Sie Daten auf Monatsebene analysieren.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie Kennzahlen für das laufende Jahr erstellen und mit diesen Datenanalysen durchführen.

Erstellen des tatsächlichen Summenmaßes für das laufende Jahr

Erstellen Sie die tatsächliche Summe für das laufende Jahr wie folgt:

YTD Tatsächliche Summe: = TOTALYTD ([Tatsächliche Summe], 'Datum' [Datum], ALL ('Datum'), "6/30")

Erstellen einer Budgetsumme für das laufende Jahr

Erstellen Sie die Kennzahl für die Budgetsumme für das laufende Jahr wie folgt:

YTD-Budgetsumme: = TOTALYTD ([Budgetsumme], 'Datum' [Datum], ALLE ('Datum'), "6/30")

Erstellen der Prognosesummenmessung für das laufende Jahr

Erstellen Sie die Kennzahl für die Prognose für das laufende Jahr wie folgt:

YTD-Prognosesumme: = TOTALYTD ([Prognosesumme], 'Datum' [Datum], ALL ('Datum'), "6/30")

Erstellen der tatsächlichen Summenmessung für das vergangene Jahr

Erstellen Sie die tatsächliche Summe des vorherigen Jahres wie folgt:

Tatsächliche Summe des vorherigen Jahres: = TOTALYTD ([tatsächliche Summe des vorherigen Jahres], 'Datum' [Datum], ALLE ('Datum'), "6/30")

Analysieren von Daten mit Messungen seit Jahresbeginn

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Monat von Datumstabelle zu Zeilen hinzufügen.

• Fügen Sie die Kennzahlen Ist-Summe, YTD-Ist-Summe, YTD-Budget-Summe und YTD-Prognosesumme aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie aus der Datumstabelle einen Slicer für das Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Monat von Datumstabelle zu Zeilen hinzufügen.

• Fügen Sie die Kennzahlen Ist-Summe, YTD-Ist-Summe, Ist-Summe des Vorjahres und YTD-Ist-Summe des Vorjahres aus der Tabelle Finanzdaten zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie aus der Datumstabelle einen Slicer für das Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Um ein Ergebnis zu berechnen, das einen Startsaldo vom Beginn eines Zeitraums, z. B. eines Geschäftsquartals, bis zu einem bestimmten Zeitraum enthält, können Sie DAX Time Intelligence-Funktionen verwenden. Auf diese Weise können Sie Daten auf Monatsebene analysieren.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie vierteljährliche Kennzahlen erstellen und mit denselben Datenanalysen durchführen.

Erstellen eines Summenmaßes für das bisherige Quartal

Erstellen Sie die tatsächliche Summe für das aktuelle Quartal wie folgt:

QTD Tatsächliche Summe: = TOTALQTD ([Tatsächliche Summe], 'Datum' [Datum], ALL ('Datum'))

Erstellen einer aktuellen Budgetsummenmessung

Erstellen Sie die Budgetsumme für das laufende Quartal wie folgt:

QTD-Budgetsumme: = TOTALQTD ([Budgetsumme], 'Datum' [Datum], ALLE ('Datum'))

Erstellen einer aktuellen Prognosesummenmessung

Erstellen Sie die Budgetsumme für das laufende Quartal wie folgt:

QTD-Budgetsumme: = TOTALQTD ([Budgetsumme], 'Datum' [Datum], ALLE ('Datum'))

Erstellen einer aktuellen Prognosesummenmessung

Erstellen Sie die Kennzahl für die vierteljährliche Prognosesumme wie folgt:

QTD-Prognosesumme: = TOTALQTD ([Prognosesumme], 'Datum' [Datum], ALL ('Datum'))

Erstellen einer vorherigen tatsächlichen Summenmessung für das bisherige Quartal

Erstellen Sie die tatsächliche Summe des vorherigen Quartals bis heute wie folgt:

Tatsächliche QTD-Gesamtsumme: = TOTALQTD ([Tatsächliche Summe des Vorquartals], 'Datum' [Datum], ALL ('Datum'))

Analysieren von Daten mit vierteljährlichen Kennzahlen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie den Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu den Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen Ist-Summe, QTD-Ist-Summe, QTD-Budget-Summe und QTD-Prognosesumme aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie aus der Datumstabelle einen Slicer in das Geschäftsquartal ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016-Q2 aus.

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie den Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu den Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen Ist-Summe, QTD-Ist-Summe, Ist-Summe des Vorquartals und Vor-QTD-Ist-Summe aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in die Tabelle "Geschäftsquartal ab Datum" ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016-Q1 aus.

Bei der Budgetierung werden die Cashflows eines Unternehmens über ein Geschäftsjahr geschätzt. Die Finanzlage des Unternehmens, seine Ziele, erwarteten Einnahmen und Ausgaben werden bei der Budgetierung berücksichtigt.

Die Marktbedingungen können sich jedoch im Laufe des Geschäftsjahres ändern und das Unternehmen muss möglicherweise seine Ziele zurücksetzen. Dies erfordert die Analyse der Finanzdaten mit dem zu Beginn des Geschäftsjahres geschätzten Budget (Budgetsumme) und dem tatsächlich verbrauchten Betrag vom Beginn des Geschäftsjahres bis heute (YTD Actual Sum).

Während eines Geschäftsjahres können Sie jederzeit Folgendes berechnen:

Unerwünschtes Guthaben

Der nicht verbrauchte Saldo ist das Budget, das nach den tatsächlichen Ausgaben verbleibt, d. H.

Unexpended Balance = YTD Budget Sum – YTD Actual Sum

Budgeterreichung%

Budgeterreichung% ist der Prozentsatz des Budgets, den Sie bisher ausgegeben haben, d. H.

Budget Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Budget Sum

Diese Berechnungen helfen Unternehmen, die Budgetierung verwenden, um Entscheidungen zu treffen.

Erstellen eines nicht verbrauchten Ausgleichsmaßes

Sie können die Kennzahl Unexpended Balance wie folgt erstellen:

Nicht verbrauchter Saldo: = BERECHNEN ([YTD Budget Sum], ALL ('Finanzdaten' [Datum])) - [YTD Actual Sum]

Erstellen einer prozentualen Messung zur Erreichung des Budgets

Sie können die Kennzahl für das Erreichen des Budgets wie folgt erstellen:

Budgeterreichung%: = IF ([YTD Budget Sum], [YTD Actual Sum] / CALCULATE ([YTD Budget Sum], ALL ('Finanzdaten' [Datum])), BLANK ())

Analysieren von Daten mit Budgetmaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Monat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzufügen.

• Fügen Sie die Kennzahlen Budgetsumme, YTD-Budgetsumme, YTD-Ist-Summe, Budgeterreichung% und nicht verbrauchter Saldo aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Mithilfe von Prognosemaßnahmen können Sie die Finanzdaten analysieren und einem Unternehmen dabei helfen, die erforderlichen Anpassungen seiner Ziele und Vorgaben für das Jahr vorzunehmen, um die Leistung des Unternehmens an die sich ändernden Geschäftsanforderungen anzupassen.

Sie müssen die Prognosen regelmäßig aktualisieren, um mit den Änderungen Schritt zu halten. Anschließend können Sie die neueste Prognose mit dem Budget für den Rest des Geschäftsjahres vergleichen, damit das Unternehmen die erforderlichen Anpassungen vornehmen kann, um den geschäftlichen Änderungen gerecht zu werden.

Während eines Geschäftsjahres können Sie jederzeit Folgendes berechnen:

Prognoseerreichung%

Prognoseerreichung% ist der Prozentsatz der Prognosesumme, die Sie bisher ausgegeben haben, d. H.

Forecast Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Forecast Sum

Prognose des nicht verbrauchten Saldos

Prognose Nicht ausgegebener Saldo ist die Prognosesumme, die nach den tatsächlichen Ausgaben verbleibt, d. H.

Forecast Unexpended Balance = YTD Forecast Sum – YTD Actual Sum

Budgetanpassung

Budgetanpassung ist die Anpassung der Budgetsumme, die eine Organisation basierend auf der Prognose vornehmen muss (eine Erhöhung oder Verringerung).

Budget Adjustment = Forecast Unexpended Balance - Unexpended Balance

Das Budget muss erhöht werden, wenn der resultierende Wert positiv ist. Andernfalls kann es für einen anderen Zweck angepasst werden.

Erstellen eines prozentualen Maßes für die Prognoseerreichung

Sie können das Maß für den Prozentsatz der prognostizierten Erreichung wie folgt erstellen:

Prozentsatz der Prognoseerreichung: = IF ([YTD-Prognosesumme], [YTD-Ist-Summe] / [YTD-Prognosesumme], BLANK ())

Erstellen einer Prognose für ein nicht verbrauchtes Gleichgewicht

Sie können die Kennzahl "Unexpended Balance prognostizieren" wie folgt erstellen:

Prognose nicht verbrauchter Saldo: = [YTD-Prognosesumme] - [YTD-Ist-Summe]

Budgetanpassungsmaßnahme erstellen

Sie können die Budgetanpassungsmaßnahme wie folgt erstellen:

Budgetanpassung: = [Prognose nicht verbrauchter Saldo] - [nicht verbrauchter Saldo]

Analysieren von Daten mit Prognosemaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Monat von Datumstabelle zu Zeilen hinzufügen.

• Fügen Sie die Kennzahlen Budgetsumme, YTD-Budgetsumme, YTD-Ist-Summe, Budgeterreichung% und nicht verbrauchter Saldo aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer für das Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Sie können die Kennzahlen für die Anzahl der Monate erstellen, die zum Erstellen von Kennzahlen für die Anzahl der Mitarbeiter und Kennzahlen für die Kosten pro Kopf verwendet werden können. Diese Kennzahlen zählen die unterschiedlichen Werte der Spalte "Geschäftsmonat", wobei die Spalte "Ist" / "Budget" / "Prognose" in der Tabelle "Finanzdaten" Werte ungleich Null enthält. Dies ist erforderlich, da die Tabelle Finanzdaten in der Spalte Ist Null enthält und diese Zeilen bei der Berechnung der Mitarbeiterzahl und der Kosten pro Kopf ausgeschlossen werden müssen.

Anzahl der tatsächlichen Monate erstellen

Sie können die Kennzahl Anzahl der tatsächlichen Monate wie folgt erstellen:

CountOfActualMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Geschäftsmonat]), 'Finance Data' [Actual] <> 0)

Erstellen der Anzahl der Budgetmonate

Sie können die Kennzahl Anzahl der Budgetmonate wie folgt erstellen:

CountOfBudgetMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Geschäftsmonat]), 'Finance Data' [Budget] <> 0)

Erstellen der Anzahl der Prognosemonate

Sie können die Kennzahl Anzahl der prognostizierten Monate wie folgt erstellen:

CountOfForecastMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Geschäftsmonat]), 'Finance Data' [Forecast] <> 0)

Sie können Ending Headcount-Kennzahlen für einen bestimmten Zeitraum erstellen. Die Anzahl der Mitarbeiter am Ende ist die Summe der Personen zum letzten Datum in dem angegebenen Zeitraum, für den wir eine nicht leere Summe der Personen haben.

Die Anzahl der Endmitarbeiter wird wie folgt ermittelt:

• Für einen Monat - Summe der Personen am Ende des jeweiligen Monats.

• Für ein Quartal - Summe der Personen am Ende des letzten Monats des jeweiligen Quartals.

• Für ein Jahr - Summe der Personen am Ende des letzten Monats des jeweiligen Jahres.

Erstellen einer tatsächlichen Endzahl-Mitarbeiterzahl

Sie können die Kennzahl "Actual Ending Headcount" wie folgt erstellen:

Actual Ending Head Count: = BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' [tatsächliche Personen]), LASTNONBLANK ('Finanzdaten' [Datum], IF (BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' [tatsächliche Personen]), ALLE (Konten) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUMME ('Finanzdaten' [tatsächliche Personen]), ALL (Konten))), ALL (Konten))

Die oben verwendete DAX LASTNONBLANK-Funktion gibt das letzte Datum zurück, für das Sie eine nicht leere Personensumme haben, damit Sie die Personensumme an diesem Datum berechnen können.

Erstellen einer Budget-Ending-Headcount-Maßnahme

Sie können die Kennzahl "Budget Ending Headcount" wie folgt erstellen:

Anzahl der Kopfenden am Budgetende: = BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' [Budgetleute]), LASTNONBLANK ('Finanzdaten' [Datum], WENN (BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' '[Budgetleute]), ALLE (Konten) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUMME ('Finanzdaten' [Budget People]), ALL (Konten))), ALL (Konten))

Erstellen einer Prognose zum Ende der Mitarbeiterzahl

Sie können die Kennzahl für die Anzahl der Mitarbeiter am Ende der Prognose wie folgt erstellen:

Anzahl der Kopfenden der Prognoseende: = BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' [Prognostiker]), LASTNONBLANK ('Finanzdaten' [Datum], WENN (BERECHNEN (SUMME ('Finanzdaten' [[Personen prognostizieren])), ALLE (Konten) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Finanzdaten' [Forecast People]), ALL (Accounts)))), ALL (Accounts))

Erstellen des tatsächlichen Endes der Mitarbeiterzahl des Vorjahres

Sie können die Kennzahl für die tatsächliche Endzahl des Vorjahres wie folgt erstellen:

Tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter am Ende des Vorjahres: = BERECHNEN ('Finanzdaten' [Anzahl der tatsächlichen Mitarbeiter am Ende], DATEADD ('Datum' [Datum], - 1, JAHR))

Analysieren von Daten mit Ending Headcount Measures

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsjahr und Monat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen Tatsächliche Endbelegschaft, Budget-Endbelegschaft, Prognose-Endbelegschaft, Tatsächliche Endbelegschaft des Vorjahres aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Im vorherigen Kapitel haben Sie gelernt, wie Sie die Anzahl der Endmitarbeiter für einen bestimmten Zeitraum berechnen. Ebenso können Sie die durchschnittliche monatliche Mitarbeiterzahl für eine bestimmte Auswahl von Monaten erstellen.

Die durchschnittliche monatliche Mitarbeiterzahl ist die Summe der monatlichen Mitarbeiterzahlen geteilt durch die Anzahl der Monate in der Auswahl.

Sie können diese Kennzahlen mit der Funktion DAX AVERAGEX erstellen.

Erstellen einer tatsächlichen durchschnittlichen Mitarbeiterzahl

Sie können die Kennzahl "Tatsächlicher durchschnittlicher Personalbestand" wie folgt erstellen:

Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl: = AVERAGEX (WERTE ('Finanzdaten' [Geschäftsmonat]), [Tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter am Ende])

Erstellen einer Budget-Durchschnittskennzahl

Sie können die Kennzahl "Tatsächlicher durchschnittlicher Personalbestand" wie folgt erstellen:

Durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Budget: = AVERAGEX (WERTE ('Finanzdaten' [Geschäftsmonat]), [Anzahl der Mitarbeiter am Ende des Budgets])

Erstellen einer prognostizierten durchschnittlichen Mitarbeiterzahl

Sie können die Prognose für die durchschnittliche Mitarbeiterzahl wie folgt erstellen:

Prognose Durchschnittliche Mitarbeiterzahl: = AVERAGEX (WERTE ('Finanzdaten' [Geschäftsmonat]), [Tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter am Ende])

Erstellen der tatsächlichen durchschnittlichen Mitarbeiterzahl des Vorjahres

Sie können die tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl des Vorjahres wie folgt erstellen:

Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl des Vorjahres: = BERECHNEN ('Finanzdaten' [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl], DATEADD ('Datum' [Datum], -1, JAHR))

Analysieren von Daten mit durchschnittlichen Mitarbeiterzahlen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsjahr und Monat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl, Budget-durchschnittliche Mitarbeiterzahl, prognostizierte durchschnittliche Mitarbeiterzahl, tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl des Vorjahres aus der Finanzdatentabelle zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

In den vorherigen Kapiteln haben Sie gelernt, wie Sie Kennzahlen für die Anzahl der Monate und die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter erstellen. Mit diesen Kennzahlen können Sie die Basis-Personalzahlungskennzahlen berechnen -

• Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter
• Budget Gesamtbelegschaft
• Prognose Gesamtbelegschaft

In den folgenden Kapiteln erfahren Sie, wie Sie diese Basis-Personalzählungsmaße in anderen Berechnungen verwenden, z. B. im Jahresvergleich und in Abweichungsmaßen.

Erstellen der tatsächlichen Gesamtzahl der Mitarbeiter

Sie können die tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter wie folgt erstellen:

Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter: = 'Finanzdaten' [Tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter] * 'Finanzdaten' [CountOfActualMonths]

Erstellen eines Budgets für die Gesamtzahl der Mitarbeiter

Sie können das Budget Total Headcount Measure wie folgt erstellen:

Budget Total Headcount: = 'Finanzdaten' [Budget Average Headcount] * 'Finanzdaten' [CountOfBudgetMonths]

Erstellen einer Prognose für die Gesamtzahl der Mitarbeiter

Sie können die Prognose für die Gesamtzahl der Mitarbeiter wie folgt erstellen:

Prognose Gesamtbelegschaft: = 'Finanzdaten' [Prognostizierte durchschnittliche Mitarbeiterzahl] * 'Finanzdaten' [CountOfForecastMonths]

Im vorherigen Kapitel haben Sie gelernt, wie Sie Basismaßnahmen für die Anzahl der Mitarbeiter erstellen, dh die tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter, das Budget für die Gesamtzahl der Mitarbeiter und die prognostizierte Gesamtzahl der Mitarbeiter.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie Kennzahlen für die Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich erstellen und wie Sie die Daten mit diesen Kennzahlen analysieren können.

Erstellen einer tatsächlichen Mitarbeiterzahl für das Ende des Jahres

Sie können die tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

YoY Actual Ending Headcount: = [Actual Ending Head Count] - [Actual Ending Headcount des Vorjahres]

Erstellen einer tatsächlichen durchschnittlichen Mitarbeiterzahl im Jahresvergleich

Sie können die tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

YoY Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl: = [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl] - [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl des Vorjahres]

Erstellen einer tatsächlichen Gesamtzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich

Sie können die tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

YoY Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter: = [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter] - [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter des Vorjahres]

Analysieren von Daten mit tatsächlichen Mitarbeiterzahlen im Jahresvergleich

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Monat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Werte - Tatsächliche Endkopfzahl, Tatsächliche Endkopfzahl des Vorjahres, Tatsächliche Endkopfzahl im Jahresvergleich zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2016 aus.

Erstellen Sie eine weitere Power PivotTable auf demselben Arbeitsblatt wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Monat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen - Tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter, tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter des Vorjahres, tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich zu den Werten hinzu.

Schließen Sie den Slicer wie folgt an diese PivotTable an:

• Klicken Sie auf den Slicer.
• Klicken Sie in der Multifunktionsleiste unter Slicer-Tools auf die Registerkarte Optionen.
• Klicken Sie auf Verbindungen melden.

Das Dialogfeld "Verbindungen melden" wird angezeigt.

• Wählen Sie die beiden oben genannten PivotTables aus.
• OK klicken.

Erstellen eines Jahresbudgets zur Beendigung der Mitarbeiterzahl

Sie können die Maßnahme zur Beendigung des Personalbestands für das Budget im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

YoY Budget Ending Headcount: = [Budget Ending Head Count] - [Actual Ending Headcount des Vorjahres]

Erstellen einer durchschnittlichen Mitarbeiterzahl im Jahresvergleich

Sie können die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

Durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Jahresvergleich: = [Durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Budget] - [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Vorjahr]

Erstellen eines Gesamtbudgets für das Gesamtjahr

Sie können das Gesamtjahresbudget für das Gesamtjahr wie folgt erstellen:

Gesamtbudget der Mitarbeiter im Jahresvergleich: = [Gesamtzahl der Mitarbeiter im Budget] - [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter im Vorjahr]

Erstellen einer Prognose für die Jahresendzahl zur Beendigung der Mitarbeiterzahl

Sie können die Kennzahl für die Jahresendprognose für das Jahr wie folgt erstellen:

Anzahl der Mitarbeiter am Ende der Prognose: = [Anzahl der Mitarbeiter am Ende der Prognose] - [Tatsächliche Anzahl der Mitarbeiter am Ende des Vorjahres]

Erstellen einer Prognose für die durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Jahresvergleich

Sie können die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

Durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Jahresvergleich: = [Durchschnittliche Mitarbeiterzahl prognostizieren] - [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl im Vorjahr]

Erstellen einer Jahresprognose für die Gesamtbelegschaft

Sie können die Prognose für die Gesamtzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich wie folgt erstellen:

Prognose der Gesamtzahl der Mitarbeiter im Jahresvergleich: = [Prognose der Gesamtzahl der Mitarbeiter] - [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter des Vorjahres]

Sie können die Varianz-Headcount-Kennzahlen basierend auf den bisher erstellten Headcount-Kennzahlen erstellen.

Erstellen einer Abweichung zum Budget Beenden der Mitarbeiterzahl

Sie können wie folgt eine Abweichung von der Anzahl der Mitarbeiter am Ende des Budgets erstellen:

VTB Ending Head Count: = 'Finanzdaten' [Budget Ending Head Count] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche Ending Head Count]

Erstellen einer Abweichung vom Budget Durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter

Sie können die Abweichung vom Budget für die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter wie folgt erstellen:

VTB Durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter: = 'Finanzdaten' [Durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter im Budget] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter

Erstellen einer Abweichung zum Budget Gesamtkennzahl

Sie können wie folgt eine Abweichung vom Budget für die Gesamtzahl der Mitarbeiter erstellen:

VTB Total Head Count: = 'Finanzdaten' [Budget Total Headcount] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter]

Erstellen einer Abweichung von der Prognose zur Beendigung der Mitarbeiterzahl

Sie können die Abweichung zur Prognose für die Anzahl der Mitarbeiter am Ende wie folgt erstellen:

VTF Ending Head Count: = 'Finanzdaten' [Prognose Ending Head Count] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche Ending Head Count]

Erstellen einer Abweichung zur Prognose der durchschnittlichen Mitarbeiterzahl

Sie können die Abweichung zum prognostizierten durchschnittlichen Personalbestand wie folgt erstellen:

VTF Average Head Count: = 'Finanzdaten' [Prognostizierte durchschnittliche Mitarbeiterzahl] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl]

Erstellen einer Abweichung zur Prognose der Gesamtzahl der Mitarbeiter

Sie können die Abweichung zur Prognose der Gesamtzahl der Mitarbeiter wie folgt erstellen:

VTF Total Head Count: = 'Finanzdaten' [Prognose Total Headcount] - 'Finanzdaten' [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter]

Erstellen einer Prognoseabweichung zum Budget Ende der Mitarbeiterzahl

Sie können die Prognoseabweichung zur Kennzahl für das Ende des Budgets wie folgt erstellen:

Prognose VTB Ending Head Count: = 'Finanzdaten' [Budget Ending Head Count] - 'Finanzdaten' [Forecast Ending Head Count]

Erstellen einer Prognoseabweichung zur Messung der durchschnittlichen Mitarbeiterzahl im Budget

Sie können die Prognoseabweichung zum Budget der durchschnittlichen Mitarbeiterzahl wie folgt erstellen:

Prognose VTB Durchschnittliche Mitarbeiterzahl: = 'Finanzdaten' [Budget Durchschnittliche Mitarbeiterzahl] - 'Finanzdaten' [Prognose Durchschnittliche Mitarbeiterzahl]

Erstellen einer Prognoseabweichung zum Budget Gesamtmaß an Mitarbeitern

Sie können die Prognoseabweichung zum Budget für die Gesamtzahl der Mitarbeiter wie folgt erstellen:

Prognose VTB Total Head Count: = 'Finanzdaten' [Budget Total Headcount] - 'Finance Data' [Prognose Total Headcount

Sie haben die beiden Hauptkategorien von Maßnahmen kennengelernt -

• Finanzmaßnahmen.
• Mitarbeiterzahl Maßnahmen.

Die dritte Hauptkategorie von Maßnahmen, die Sie lernen werden, sind Personalkostenmaßnahmen. Jede Organisation ist daran interessiert, die jährlichen Kosten pro Kopf zu kennen. Die annualisierten Kosten pro Kopf entsprechen den Kosten für das Unternehmen, wenn ein Mitarbeiter auf Jahresbasis beschäftigt ist.

Um Kosten pro Kopf-Kennzahlen zu erstellen, müssen Sie zunächst bestimmte vorläufige Personalkosten-Kennzahlen erstellen. In der Tabelle "Konten" haben Sie eine Spalte - Unterklasse, die Personen als einen der Werte enthält. Daher können Sie einen Filter auf die Tabelle "Konten" in der Spalte "Unterklasse" anwenden, um den Filterkontext auf die Tabelle "Finanzdaten" abzurufen und die Personalkosten abzurufen.

Auf diese Weise können Sie Kennzahlen für Personalkosten und Kennzahlen für die Anzahl der Monate abrufen, um annualisierte Kennzahlen für Personalkosten zu erstellen. Sie können schließlich annualisierte Kosten pro Kopf aus Kennzahlen für annualisierte Personalkosten und Kennzahlen für die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter erstellen.

Erstellen eines tatsächlichen Personalkostenmaßes

Sie können die Kennzahl "Tatsächliche Personalkosten" wie folgt erstellen:

Tatsächliche Personalkosten: = BERECHNEN ('Finanzdaten' [Tatsächliche Summe], FILTER ('Finanzdaten', VERWANDT (Konten [Unterklasse]) = "Personen"))

Erstellen von Budget People Cost Measure

Sie können die Budget People Cost-Kennzahl wie folgt erstellen:

Budget Personalkosten: = BERECHNEN ('Finanzdaten' [Budgetsumme], FILTER ('Finanzdaten', VERWANDT (Konten [Unterklasse]) = "Personen"))

Erstellen einer Prognose für die Personenkosten

Sie können die Kostenprognose für Personen wie folgt erstellen:

Personenkosten prognostizieren: = BERECHNEN ('Finanzdaten' [Prognosesumme], FILTER ('Finanzdaten', VERWANDT (Konten [Unterklasse]) = "Personen"))

Erstellen einer annualisierten tatsächlichen Personalkostenmessung

Sie können die annualisierte tatsächliche Personalkostenmessung wie folgt erstellen:

Annualisierte tatsächliche Personalkosten: = IF ([CountOfActualMonths], [tatsächliche Personalkosten] * 12 / [CountOfActualMonths], BLANK ())

Erstellen eines jährlichen Personalkostenmaßes für das Budget

Sie können die jährliche Kostenkennzahl für Personen wie folgt erstellen:

Annualisierte Budget-Personalkosten: = IF ([CountOfBudgetMonths], [Budget-Personalkosten] * 12 / [CountOfBudgetMonths], BLANK ())

Erstellen einer jährlichen Prognose für die Personalkosten

Sie können die jährliche Kostenprognose für Personen wie folgt erstellen:

Annualisierte Forecast People Cost: = IF ([CountOfForecastMonths], [Forecast People Cost] * 12 / [CountOfForecastMonths], BLANK ())

Erstellen der tatsächlichen annualisierten Kosten pro Kopf

Sie können die CPH-Kennzahl (Actual Annualized Cost Per Head) wie folgt erstellen:

Tatsächliche annualisierte CPH: = IF ([Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl], [Annualisierte tatsächliche Personalkosten] / [Tatsächliche durchschnittliche Mitarbeiterzahl], BLANK ())

Erstellen eines Budgets Jährliche Kosten pro Kopf Maßnahme

Sie können die CPH-Kennzahl (Budget Annualized Cost Per Head) wie folgt erstellen:

Budget Annualized CPH: = IF ([Budget Average Headcount], [Annualized Budget People Cost] / [Budget Average Headcount], BLANK ())

Erstellen einer Prognose für die annualisierten Kosten pro Kopf

Sie können die CPH-Kennzahl (Forecast Annualized Cost Per Head) wie folgt erstellen:

Forecast Annualized CPH: = IF ([Prognose der durchschnittlichen Mitarbeiterzahl], [Annualized Forecast People Cost] / [Forecast Average Headcount], BLANK ())

Erstellen der tatsächlichen annualisierten Kosten pro Kopf des Vorjahres

Sie können die CPY-Kennzahl (Actual Annualized Cost Per Head) des Vorjahres wie folgt erstellen:

Tatsächliche annualisierte CPH des Vorjahres: = BERECHNEN ([Tatsächliche annualisierte CPH], DATEADD ('Datum' [Datum], - 1, JAHR))

Analysieren von Daten mit Kosten pro Kopf

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Spalten Aktuelle annualisierte CPH, budgetierte annualisierte CPH und prognostizierte annualisierte CPH zu den Spalten hinzu.

• Fügen Sie das Feld Geschäftsjahr von Datumstabelle zu Filter hinzu.

• Wählen Sie im Filter das Geschäftsjahr 2016 aus.

Erstellen Sie eine weitere Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie das Feld Geschäftsquartal von Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Spalten Actual Annualized CPH und Actual Annualized CPH des Vorjahres zu den Spalten hinzu.

• Fügen Sie einen Slicer in das Feld Geschäftsjahr aus Datumstabelle ein.

• Wählen Sie im Slicer FY2015 und FY2016 aus.

Sie haben gelernt, wie Sie Maßnahmen für die annualisierten Kosten pro Kopf und die Gesamtzahl der Mitarbeiter erstellen. Mit diesen Kennzahlen können Sie Kennzahlen für Ratenabweichung und Volumenabweichung erstellen.

• Kursabweichungsmaße berechnen, welcher Teil einer Währungsabweichung durch Unterschiede bei den Kosten pro Kopf verursacht wird.

• Volumenabweichungsmaße berechnen, wie viel der Währungsabweichung durch Schwankungen der Mitarbeiterzahl verursacht wird.

Erstellen einer Abweichung von der Budgetrate

Sie können die Kennzahl "Abweichung vom Budgetsatz" wie folgt erstellen:

VTB-Rate: = ([Budget Annualized CPH] / 12- [Actual Annualized CPH] / 12) * [Actual Total Head Count]

Erstellen einer Abweichung zum Budgetvolumenmaß

Sie können die Kennzahl "Abweichung vom Budgetvolumen" wie folgt erstellen:

VTB-Volumen: = [VTB-Gesamtzahl der Mitarbeiter] * [Budget Annualized CPH] / 12

Analysieren von Daten mit Abweichung von Budgetmaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.
• Fügen Sie die Kennzahlen Tatsächliche annualisierte CPH, budgetierte annualisierte CPH, VTB-Rate, VTB-Volumen und VTB-Summe zu den Werten hinzu.
• Fügen Sie die Felder Geschäftsjahr aus Datentabelle und Unterklasse aus Kontotabelle zu Filtern hinzu.
• Wählen Sie im Filter für das Geschäftsjahr das Geschäftsjahr 2016 aus.
• Wählen Sie im Unterklassenfilter Personen aus.
• Filtern Sie Zeilenbeschriftungen für die Geschäftsquartalswerte GJ2016-Q1 und GJ2016-Q2.

In der obigen PivotTable können Sie Folgendes beobachten:

• Der angezeigte VTB-Summenwert gilt nur für Unterklassen - Personen.

• Für das Geschäftsquartal GJ2016-Q1 beträgt die VTB-Summe 4.705.568 USD, die VTB-Rate 970.506.297 USD und das VTB-Volumen -965.800.727 USD.

• Das VTB-Ratenmaß berechnet, dass 970.506.297 USD der Abweichung vom Budget (VTB-Summe) durch die Differenz der Kosten pro Kopf und -965.800.727 USD durch die Differenz der Mitarbeiterzahl verursacht werden.

• Wenn Sie die VTB-Rate und das VTB-Volumen hinzufügen, erhalten Sie 4.705.568 USD, den gleichen Wert, den die VTB-Summe für Personen der Unterklasse zurückgibt.

• In ähnlicher Weise beträgt der VTB-Satz für das Geschäftsquartal GJ2016-Q2 1.281.467.662 USD und das VTB-Volumen -1.210.710.978 USD. Wenn Sie die VTB-Rate und das VTB-Volumen hinzufügen, erhalten Sie 70.756.678 USD. Dies ist der in der PivotTable angezeigte VTB-Summenwert.

Erstellen einer Jahres-Zinsmessung

Sie können die Kennzahl für die Jahresrate wie folgt erstellen:

Jahresrate: = ([Tatsächliche annualisierte CPH] / 12- [Tatsächliche annualisierte CPH des Vorjahres] / 12) * [Tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter]

Erstellen eines Volumenmaßes für das gesamte Jahr

Sie können das Volumenmaß für das Jahr wie folgt erstellen:

YoY Volume: = [YoY Actual Total Headcount] * [Actual Annualized CPH des Vorjahres] / 12

Erstellen einer Abweichung von der Prognoseratenmessung

Sie können das Maß für die Abweichung von der Prognoserate wie folgt erstellen:

VTF-Rate: = ([Prognose annualisierte CPH] / 12- [tatsächliche annualisierte CPH] / 12) * [tatsächliche Gesamtzahl der Mitarbeiter]

Erstellen einer Abweichung zum prognostizierten Volumenmaß

Sie können das Maß für die Abweichung vom Prognosevolumen wie folgt erstellen:

VTF-Volumen: = [VTF-Gesamtzahl der Mitarbeiter] * [Forecast Annualized CPH] / 12

Analysieren von Daten mit Abweichung von Prognosemaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Kennzahlen Tatsächliche annualisierte CPH, prognostizierte annualisierte CPH, VTF-Rate, VTF-Volumen und VTF-Summe zu den Werten hinzu.

• Fügen Sie die Felder Geschäftsjahr aus Datentabelle und Unterklasse aus Kontotabelle zu Filtern hinzu.

• Wählen Sie im Filter für das Geschäftsjahr das Geschäftsjahr 2016 aus.

• Wählen Sie im Unterklassenfilter Personen aus.

• Filtern Sie Zeilenbeschriftungen für die Geschäftsquartalswerte GJ2016-Q1 und GJ2016-Q2.

Erstellen einer Prognoseabweichung zur Budgetrate

Sie können die Kennzahl "Abweichung von Prognose zu Budgetrate" wie folgt erstellen:

Prognose-VTB-Rate: = ([Budget Annualized CPH] / 12- [Forecast Annualized CPH] / 12) * [Forecast Total Headcount]

Erstellen einer Prognoseabweichung zur Budgetvolumenmessung

Sie können die Kennzahl "Prognoseabweichung zum Budgetvolumen" wie folgt erstellen:

Prognose des VTB-Volumens: = [Prognose der VTB-Gesamtzahl der Mitarbeiter] * [Budget Annualized CPH] / 12

Analysieren von Daten mit prognostizierten Abweichungen von Budgetmaßnahmen

Erstellen Sie eine Power PivotTable wie folgt:

• Fügen Sie die Felder Geschäftsquartal und Geschäftsmonat aus der Datumstabelle zu Zeilen hinzu.

• Fügen Sie die Maßnahmen Budget Annualisierte CPH, Prognose Annualisierte CPH, Prognose VTB-Rate, Prognose VTB-Volumen, Prognose VTB-Summe zu Werten hinzu.

• Fügen Sie die Felder Geschäftsjahr aus Datentabelle und Unterklasse aus Kontotabelle zu Filtern hinzu.

• Wählen Sie im Filter für das Geschäftsjahr das Geschäftsjahr 2016 aus.

• Wählen Sie im Unterklassenfilter Personen aus.

• Filtern Sie Zeilenbeschriftungen für die Geschäftsquartalswerte GJ2016-Q1 und GJ2016-Q2.