Der vorangegangene Beitrag erläuterte das Gestalten des Datenblattes und das Ausfüllen mit Rohdaten.
In diesem Beitrag soll es darum gehen, die vorhandenen Rohdaten zu analysieren.
Zunächst werden die Methoden der Datenanalyse kurz erläutert, bevor es an die Umsetzung geht.
1. Methoden der Datenanalyse
Bei der Recherche zur Datenanalyse stößt man unweigerlich auf das vierstufige Modell der Datenanalyse-Reife nach Gartner. [1]
Die vier Stufen danach sind:
– Deskriptive Analyse: Hilft bei der Beantwortung der Frage, was in der Vergangenheit passiert ist.
– Diagnostische Analyse: Vergleicht historische Daten mit weiteren Datensätzen, um die Frage zu beantworten: Warum ist etwas passiert?
– Vorhersageanalyse: Wagt einen Blick in die Zukunft.
– Präskriptive Analyse: Gibt Empfehlungen, wie man zukünftige Ereignisse beeinflussen kann.
Die vier Stufen hier vollständig zu erläutern ist nicht Anliegen des Beitrags.
Der Beitrag wird sich auf die erste Stufe, die deskriptive Analyse beschränken. Interessant sind die anderen drei Stufen aber allemal.
2. Deskriptive Analyse
2.1 Was soll, was kann gezeigt werden?
Zu klären ist an dieser Stelle, welche aufbereiteten Daten später im Dashboard abgefragt werden können.
Das Datenblatt gibt Aufschluss über die Bundesländer und die Orte, über die Umsätze in den Monaten des ausgewählten Jahres und über die verkauften Feldfrüchte.
Beispielhaft könnte gezeigt werden,
- Umsätze nach Jahr und Monat
- Umsätze nach Jahr, Bundesland und Ort
- Umsätze nach Jahr, Bundesland, Ort und Frucht
Die Jahre 2022 und 2023 enthalten feste Zahlen, da kommt nichts mehr dazu.
Das Datenblatt kann um die Umsätze des Folgejahres, also 2024, ergänzt werden. Diese werden gebraucht, um im Dashboard eine „Bewegung“ zu erzeuge.
Du findest sie in der ergänzten Datei
Lade sie dir herunter.
Das Datenblatt wird jetzt noch in eine formatierte Tabelle umgewandelt.
2.2 Datenaufbereitung
Mit dem Arbeitsblatt „Daten“ liegt so eine Art Datenbank vor, die bestens genutzt werden kann, um eine Pivottabelle zu erzeugen.
Pivottabellen eignen sich sehr, um die gewünschten Abfragen darzustellen.
Als erstes erzeuge eine Pivottabelle, die die Umsätze nach Jahr, Monat, Bundesland und Ort zeigt.
Diese soll auf dem Arbeitsblatt „Analyse1“ zu sehen sein.
Erzeuge dann eine Pivottabelle, die die Umsätze nach Jahr, Bundesland, Ort und Frucht zeigt.
Diese soll im Arbeitsblatt „Analyse2“ zu sehen sein.
Angenommen, es geht weiter mit dem Jahr 2024.
Gehe in deine „Datenbank“ ins Arbeitsblatt „Daten“, klicke dort in die Zelle K108 und wähle mit der rechten Maustaste „Zeile/Spalte einfügen / Tabellenzeile nach unten“.
Deine Tabelle hat jetzt die Zeile 109. Fülle sie z, B. so:
Jetzt müssen noch deine Pivottabellen aktualisiert werden. Gehe dazu nacheinander in die Arbeitsblätter „Analyse1“ und „Analyse2“, klicke dort in die jeweilige Pivottabelle und und rufe in der Menüzeile die „PivotTable-Analyse“ auf. Dort gibt es unter Daten den Button „Aktualisieren“. Wähle z. B. „Alle aktualisieren“ aus.
Jetzt steht dir unter „Jahr“ auch 2024 zur Verfügung.
Wähle es probehalber aus und deine Pivottabelle zeigt die in der „Datenbank“ neu eingefügte Zeile.
Je nach Erfordernis kannst du weitere Pivottabellen erzeugen.
Hier soll es dabei belassen werden.
Im nächsten Beitrag wird es darum gehen, zu entscheiden, welches Bildmaterial im Dashboard zu sehen sein soll.
Das können Pivottabellen und Diagramme sein, aber auch Fotos von den Früchten z. B.
Quellen:
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