Power Query Praxisreihe – Von Datenimport bis zu komplexen Transformationen

Power Query: Daten laden, bereinigen, transformieren – alles automatisiert!

Das Problem: Datenchaos ohne Power Query:

• Manuelle Datenbereinigung! Stunden für Copy-Paste!
• Fehlerhafte Daten! Typen durcheinander!
• Keine Automatisierung! Jeden Monat von vorne!
• Mehrere Quellen! Konsolidierung manuell!
• Keine Audit-Trail! Wer hat was geändert?

Die Lösung: Power Query! Automatische Daten-Pipelines, ETL-Workflows, Datencleaning!

In dieser Reihe lernst du: Von grundlegenden Imports bis zu Advanced-Transformationen!

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1. Power Query Praxisreihe – Die 8 Module

Modul	Titel	Level	Fokus	Praktische Cases
1	Erste Schritte mit Power Query	🟩 Anfänger	Grundlagen, UI, Erste Query	Excel-Datei laden, einfache Filter
2	Datenquellen verbinden	🟩 Anfänger	Excel, CSV, Web, SQL, APIs	CSV-Import, Excel-Multi-Sheet, Web-Table
3	Datencleaning & Bereinigung	🟨 Mittel	Duplikate, Fehler, Formate	Duplikate entfernen, Fehler bereinigen, Spalten aufteilen
4	Transformationen & Aggregationen	🟨 Mittel	GroupBy, Pivot, Zusammenfassen	Sales aggregieren, Pivot erzeugen, Metriken berechnen
5	Mehrere Quellen zusammenführen	🟨 Mittel	Append, Merge, Join	Vertrieb + Lager zusammenbinden, Multi-Source-ETL
6	Spaltenfunktionen & Berechnungen	🟨 Mittel	Spalten hinzu, Custom Columns, M-Code	Berechnete Spalten, Text-Operationen, Logik
7	Advanced: Indizierung & Parameter	🟥 Fortgeschritten	Index-Spalten, Parameter, Functions	Dynamische Parameter, wiederverwendbare Functions
8	Komplexe ETL-Pipelines	🟥 Fortgeschritten	Multi-Step Workflows, Error Handling	End-to-End-Pipeline, Fehlerbehandlung, Logging

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2. MODUL 1: Erste Schritte mit Power Query

🟩 Anfänger

Was ist Power Query?

Definition: Power Query = ETL-Tool (Extract → Transform → Load) in Excel!

• Extract: Daten aus verschiedenen Quellen laden!
• Transform: Daten reinigen & umformen!
• Load: Ergebnis in Excel/Power Pivot laden!

Die Power Query Oberfläche:

Hauptkomponenten:

┌─────────────────────────────────────────┐ │ POWER QUERY EDITOR │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ ← Back │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ LEFT PANEL: │ MAIN AREA: │ │ • Queries │ • Datenansicht │ • Applied Steps │ • Spalten │ • Data Sources │ • Zeilen │ │ • Preview ├─────────────────────────────────────────┤ │ RIGHT PANEL: │ │ • Query Settings │ │ • Applied Steps (zum Bearbeiten!) │ │ • Column Properties │ └─────────────────────────────────────────┘

🔧 Erste Query erstellen (Schritt für Schritt):

SCHRITT 1: Datenquelle laden

1. Data Tab → Get Data → From File → Excel!
2. Datei auswählen (Budget.xlsx)!
3. Sheet wählen (z.B. "Sales")!
4. Tabelle auswählen!
5. Load → Power Query Editor öffnet sich!

SCHRITT 2: Erste Transformation

1. Header-Zeile: Meist automatisch erkannt!
2. Datentypen: Spalten-Header → Datentyp ändern!
3. Filter: Spalten-Header → Filter einstellen!
4. Sortieren: Spalten-Header → Sortierung!

SCHRITT 3: Laden & Verwenden

1. Home → Close & Load → New Sheet!
2. Oder: Close & Load To → Spezifisches Blatt!
3. Query ist jetzt im Workbook registriert!

📚 Praktisches Beispiel:

FALL 1: CSV-Datei (Sales) einfach laden

Ausgangsdaten (sales.csv):

Date,Product,Quantity,Price,Total 01.01.2026,Laptop,2,800,1600 02.01.2026,Phone,5,400,2000 03.01.2026,Laptop,1,800,800 ...

Schritte in Power Query:

1. Get Data → From File → CSV!
2. Datei: sales.csv auswählen!
3. Auto-erkannt: Header Row 1, Separator ","!
4. Data Types: Date = Date, Quantity = Whole Number!
5. Load → Excel-Tabelle erstellen!

Resultat: Saubere Excel-Tabelle mit richtigen Datentypen!

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3. MODUL 2: Datenquellen verbinden

🟩 Anfänger

Datenquellen im Überblick:

Quelle	Format	Komplexität	Häufig?
Excel File	.xlsx, .xlsm	Niedrig	✅✅✅
CSV/Text	.csv, .txt	Niedrig	✅✅✅
SQL Database	SQL Server, MySQL	Mittel	✅✅
Web Table	HTML Tabelle	Mittel	✅
API / JSON	JSON, REST	Hoch	✅
SharePoint	SharePoint List	Mittel	✅✅

🔧 Verschiedene Quellen laden:

EXAMPLE 1: Mehrere Excel-Blätter laden & kombinieren

Datei: Budget_2026.xlsx Sheets: Q1_Sales, Q2_Sales, Q3_Sales, Q4_Sales Power Query: 1. Get Data → From File → Excel 2. Datei: Budget_2026.xlsx 3. Transform → Alle Q-Sheets auswählen! 4. Combine: Use "Append Queries" 5. Result: Eine Tabelle mit allen Quarters!

EXAMPLE 2: Web-Tabelle scrapen

Website: https://example.com/products Goal: Produkt-Tabelle in Excel importieren! Power Query: 1. Get Data → From Web 2. URL eingeben: https://example.com/products 3. Power Query findet Tabellen automatisch! 4. Tabelle auswählen! 5. Load! Result: Live-Daten aus Website in Excel!

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4. MODUL 3: Datencleaning & Bereinigung

🟨 Mittel

Die häufigsten Datenprobleme:

• 🔴 Duplikate: Gleiche Zeilen mehrfach!
• 🔴 Fehlende Werte: NULL, leer, "#N/A"!
• 🔴 Falsche Typen: "100" als Text statt Zahl!
• 🔴 Whitespace: Leerzeichen am Anfang/Ende!
• 🔴 Inkonsistente Formate: Datum: "01.01.26" vs "1/1/26"!
• 🔴 Unerwünschte Spalten: Index, Debug-Spalten!

🔧 Cleaning-Techniken:

1. Duplikate entfernen:

1. Select Column → Home → Remove Duplicates!
2. Oder: Spalten auswählen, dann Remove Duplicates!
3. Resultat: Nur noch unique Zeilen!

2. Fehlende Werte handhaben:

1. Spalte-Header → "Replace Values"!
2. Ersetze: null, #N/A, "" mit Standard (z.B. 0 oder "Unknown")!
3. Oder: Zeilen mit null löschen ("Remove Rows" → "Remove Errors")!

3. Spalte aufteilen (Split Column):

1. Spalte-Header → Split Column → By Delimiter!
2. Beispiel: "FirstName LastName" → Zwei Spalten!
3. Oder: By Text Length (für festes Format)!

4. Datentyp ändern:

1. Spalten-Header → Data Type Dropdown!
2. Wähle: Text, Whole Number, Decimal, Date, etc.!
3. Fehler: Wenn Typ nicht passt → #Error anzeigen!

📚 Praktisches Beispiel:

FALL: Messy Customer Data bereinigen

Rohdaten:

ID | Name | Email | Phone | Status 1 | John Smith | JOHN@EXAMPLE.COM | 0049 123 456 | active 2 | john smith | john@example.com | | Active 3 | JOHN SMITH | john@example.com | 0049123456 | active 4 | NULL | invalid@ | unknown | inactive 5 | Jane Doe | jane@example.com | 0049 789 012 | ACTIVE

Cleaning-Schritte:

1. Duplikate: Rows 1-3 = Duplikate! → Remove!
2. NULL: Row 4 Name = NULL → Remove oder Fill!
3. Case: Name → Proper Case (First Letter Capital)!
4. Status: Normalize zu lowercase ("active" nur)!
5. Whitespace: TRIM (Name, Email, Phone)!
6. Phone: Standardformat (0049...)!

Resultat: Saubere, konsistente Kundendaten!

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5. MODUL 4: Transformationen & Aggregationen

🟨 Mittel

Group By & Aggregation:

TECHNIKEN:

• Group By: Daten nach Spalte gruppieren + Aggregat!
• Pivot: Spalten zu Zeilen drehen (Matrix-View)!
• Unpivot: Spalten zu Zeilen machen (normalisieren)!

EXAMPLE: Sales nach Region aggregieren

Input Daten: Region | Month | Sales North | Jan | €50.000 North | Feb | €45.000 South | Jan | €35.000 South | Feb | €40.000 Transform: Group By → Region, Sum(Sales) Output: Region | Total Sales North | €95.000 South | €75.000 Power Query: 1. Select: Region Column 2. Transform → Group By 3. Group By: Region 4. New Column: Sum of Sales 5. Result: Aggregierte Daten!

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6. MODUL 5: Mehrere Quellen zusammenführen

🟨 Mittel

Append vs. Merge:

Operation	Zweck	Beispiel
Append	Zeilen kombinieren (Vertikal)	2020 Sales + 2021 Sales
Merge	Spalten kombinieren (Horizontal/Join)	Sales + Customer Info

APPEND (Zeilen hinzufügen):

1. Query 1 öffnen (z.B. Q1_Sales)!
2. Home → Append Queries → Query 2 (Q2_Sales)!
3. Result: Q1 + Q2 in einer Tabelle!

MERGE (Join/Lookup):

1. Query 1 öffnen (Sales)!
2. Home → Merge Queries → Query 2 (Customer)!
3. Select Join-Spalte (z.B. Customer ID)!
4. Join Type: Inner, Left, Right, Full Outer!
5. Result: Sales + Customer Info in einer Zeile!

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7. MODUL 6: Spaltenfunktionen & Berechnungen

🟨 Mittel

Custom Columns mit M-Code:

Einfache Berechnungen:

1. Home → Add Column → Custom Column!
2. Formel eingeben (z.B. [Preis] * [Menge])!
3. Name eingeben (z.B. "Total")!
4. OK!

EXAMPLES mit M-Code:

1. Total berechnen: [Preis] * [Menge] 2. Text kombinieren: [FirstName] & " " & [LastName] 3. IF-Logik: if [Sales] > 1000 then "VIP" else "Regular" 4. Text in Großbuchstaben: Text.Upper([Name]) 5. Monat aus Datum extrahieren: Date.Month([OrderDate])

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8. MODUL 7 & 8: Advanced & Komplexe Pipelines

🟥 Fortgeschritten

Advanced Techniken:

• Index-Spalten: Für Seriennummern, Row-Nummern!
• Parameter: Dynamische Werte (z.B. FilterDatum)!
• Functions: Wiederverwendbare Queries!
• Error Handling: try-catch mit try-otherwise!

EXAMPLE: End-to-End ETL-Pipeline

Pipeline: Sales Data Extract → Clean → Transform → Load Step 1: EXTRACT (Multiple Sources) ├─ Excel: Q1_Sales.xlsx ├─ CSV: Q2_Sales.csv ├─ SQL: Q3_Sales (live query) └─ Web: Q4_Forecast (scrape) Step 2: CLEAN (Standardisierung) ├─ Remove duplicates ├─ Handle nulls ├─ Standardize data types └─ Trim whitespace Step 3: TRANSFORM (Business Logic) ├─ Append alle Quarters ├─ Calculate Totals ├─ Add Commissions (custom calc) ├─ Group by Region/Product └─ Pivot by Quarter Step 4: LOAD (Destination) └─ Excel Tabelle └─ Power Pivot Model └─ Pivot Table für Dashboard Result: Automatisierte, saubere, transformierte Daten!

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9. Best Practices für Power Query

1. Aussagekräftige Query-Namen: z.B. "Sales_Raw" → "Sales_Cleaned" → "Sales_Final"!
2. Applied Steps dokumentieren: Kommentare hinzufügen (Rechtsklick → Rename)!
3. Fehlerhafte Schritte separieren: Nicht: Raw → Final in 1 Query! Lieber: 3 Queries!
4. M-Code erst spät optimieren: UI-Schritte zuerst, dann Code!
5. Backups der Source-Queries: Falls Quelle kaputt geht!

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10. Häufige Fehler & Lösungen

❌ Fehler 1: "Source.NotFound" beim Datei-Import

Grund: Datei verschoben oder gelöscht! Lösung: 1. Home → Data Source Settings 2. Pfad überprüfen & korrigieren 3. Oder: Datei zurück an originalem Ort!

❌ Fehler 2: Merge funktioniert nicht (keine Übereinstimmung)

Grund: Join-Spalten haben unterschiedliche Formate! Beispiel: Sales.CustomerID = "001" (Text) Customer.ID = 1 (Number) Lösung: 1. Datentypen synchronisieren! 2. Beide als Text oder beide als Number! 3. Dann Merge erneut versuchen!

❌ Fehler 3: Refresh funktioniert nicht / "Scheduled Refresh Failed"

Grund: File-Path änderbar, Quelle offline, Credentials! Lösung: 1. Datei im OneDrive/SharePoint (nicht local!) 2. Credentials überprüfen (Data Source Settings) 3. File-Permissions prüfen! 4. Manueller Refresh testen!

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11. Checkliste: Bist du bereit für Power Query?

• Ich verstehe Extract → Transform → Load (ETL)
• Ich kann Excel-Dateien in Power Query laden
• Ich kann CSV-Dateien importieren
• Ich kann Web-Tabellen scrapen
• Ich kann Duplikate entfernen
• Ich kann Spalten aufteilen (Split)
• Ich kann Group By nutzen
• Ich kann Queries mergen & appenden
• Ich kann Custom Columns mit M-Code erstellen
• Ich kann eine End-to-End-Pipeline bauen!

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Mit Power Query wird Datenchaos zu sauberen Daten! 🚀✨
Nächstes Modul: Modul 1 – Erste Schritte (mit detaillierten Schritt-für-Schritt-Videos & Templates!)

Formel der Woche – Jede Woche eine Funktion mit 2–3 praxisnahen Beispielen

Eine Formel pro Woche! Einfach. Praktisch. Sofort anwendbar!

Das Konzept: 52 Wochen = 52 Formeln = 1 Jahr Lernprogramm!

• Jeden Montag: Neue Formel!
• 2-3 praktische Beispiele!
• Download-Template zum Üben!
• Vom Anfänger bis Profi!
• Real-World Use Cases!

In diesem Artikel: Das komplette 52-Wochen-Programm + Beispiele für die erste Woche!

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1. Das Jahresprogramm – 52 Wochen Formeln

BLOCK 1: ANFÄNGER (Wochen 1-13) – Grundlagen

1. 📊 WOCHE 1: SUM() – Die Basis (Summe!
2. 📊 WOCHE 2: AVERAGE() – Der Durchschnitt
3. 📊 WOCHE 3: COUNT() / COUNTA() – Zählen
4. 📊 WOCHE 4: MIN() / MAX() – Extremwerte
5. 📊 WOCHE 5: IF() – Wenn-Dann
6. 📊 WOCHE 6: AND() / OR() – Logik
7. 📊 WOCHE 7: CONCATENATE() & & – Text verbinden
8. 📊 WOCHE 8: LEN() – Textlänge
9. 📊 WOCHE 9: LEFT() / RIGHT() / MID() – Text zerlegen
10. 📊 WOCHE 10: UPPER() / LOWER() – Groß/Kleinbuchstaben
11. 📊 WOCHE 11: FIND() / SEARCH() – Text finden
12. 📊 WOCHE 12: SUBSTITUTE() / REPLACE() – Text ersetzen
13. 📊 WOCHE 13: TRIM() – Leerzeichen entfernen

BLOCK 2: EINSTEIGER (Wochen 14-26) – Lookups & Vergleiche

14. 🔍 WOCHE 14: VLOOKUP() – Vertikale Suche
15. 🔍 WOCHE 15: HLOOKUP() – Horizontale Suche
16. 🔍 WOCHE 16: INDEX() / MATCH() – Die bessere Suche
17. 🔍 WOCHE 17: LOOKUP() – Einfache Suche
18. 🔍 WOCHE 18: SUMIF() – Bedingte Summe
19. 🔍 WOCHE 19: COUNTIF() – Bedingte Zählung
20. 🔍 WOCHE 20: AVERAGEIF() – Bedingter Durchschnitt
21. 🔍 WOCHE 21: SUMIFS() – Mehrfach-Summe
22. 🔍 WOCHE 22: COUNTIFS() – Mehrfach-Zählung
23. 🔍 WOCHE 23: IFERROR() – Fehlerbehandlung
24. 🔍 WOCHE 24: ISNA() / ISNULL() – Fehler-Check
25. 🔍 WOCHE 25: MATCH() – Position finden
26. 🔍 WOCHE 26: INDIRECT() – Dynamische Referenzen

BLOCK 3: FORTGESCHRITTEN (Wochen 27-39) – Datum & Mathematik

27. 📅 WOCHE 27: TODAY() – Heute's Datum
28. 📅 WOCHE 28: NOW() – Jetzt (mit Zeit)
29. 📅 WOCHE 29: DATE() – Datum erstellen
30. 📅 WOCHE 30: YEAR() / MONTH() / DAY() – Datum zerlegen
31. 📅 WOCHE 31: DATEDIF() – Tage zwischen Daten
32. 📅 WOCHE 32: EDATE() / EOMONTH() – Monate hinzu
33. 📅 WOCHE 33: WEEKDAY() – Wochentag
34. 📅 WOCHE 34: WEEKNUM() – Wochennummer
35. 📅 WOCHE 35: ROUND() – Runden
36. 📅 WOCHE 36: ROUNDDOWN() / ROUNDUP() – Spezial-Runden
37. 📅 WOCHE 37: MOD() / REMAINDER() – Rest berechnen
38. 📅 WOCHE 38: POWER() / SQRT() – Potenz & Wurzel
39. 📅 WOCHE 39: ABS() – Absolutwert

BLOCK 4: EXPERT (Wochen 40-52) – Advanced & Arrays

40. ⚡ WOCHE 40: SUMPRODUCT() – Power-Summe
41. ⚡ WOCHE 41: AGGREGATE() – Flexible Aggregation
42. ⚡ WOCHE 42: LARGE() / SMALL() – Größte/Kleinste
43. ⚡ WOCHE 43: RANK() – Ranking
44. ⚡ WOCHE 44: PERCENTILE() – Prozentile
45. ⚡ WOCHE 45: STDEV() / VAR() – Statistik
46. ⚡ WOCHE 46: OFFSET() – Dynamische Ranges
47. ⚡ WOCHE 47: CHOOSE() – Auswahl
48. ⚡ WOCHE 48: TRANSPOSE() – Drehen
49. ⚡ WOCHE 49: FILTER() – Filtern (neu!)
50. ⚡ WOCHE 50: UNIQUE() – Unikate (neu!)
51. ⚡ WOCHE 51: TEXTJOIN() – Text kombinieren
52. ⚡ WOCHE 52: IRR() / NPV() – Finanzmathe!

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2. WOCHE 1: SUM() – Die Basis (Summe!)

🎯 FORMEL:

=SUM(A1:A10) (Bereich) =SUM(A1:A10,C1:C10) (Mehrere Bereiche) =SUM(A:A) (Ganze Spalte) =SUM(100,200,300) (Direkte Werte)

📝 SYNTAX:

• Range: A1:A10 = Zellen A1 bis A10
• Multiple Ranges: Mit Komma trennen!
• Text ignoriert: Nur Zahlen werden summiert!
• Leer-Zellen: Werden als 0 behandelt!

📚 Praktische Beispiele:

BEISPIEL 1: Verkaufsrechnung (Restaurant)

Artikel | Preis Pizza | €12,00 Pasta | €15,00 Getränk | €3,50 ───────────────────── SUMME: =SUM(B2:B4) = €30,50 Praktik: Alle Positionen addieren! Automatisch!

BEISPIEL 2: Monatsbudget (Multi-Kategorie)

CATEGORY | JAN | FEB | MÄR | SUMME Wohnung | €800 | €800 | €800 | =SUM(B2:D2) = €2.400 Essen | €400 | €450 | €420 | =SUM(B3:D3) = €1.270 Versand | €50 | €75 | €60 | =SUM(B4:D4) = €185 ───────────────────────────────────────── TOTAL: =SUM(B2:B4,B5:B7,...) = €3.855 Praktik: Mehrere Bereiche auf einmal!

BEISPIEL 3: KPI-Dashboard (Vertrieb)

Sales Rep | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | JAHR Anna | €50.000 | €52.000 | €48.000 | €55.000 | =SUM(B2:E2) = €205.000 Bob | €45.000 | €48.000 | €51.000 | €49.000 | =SUM(B3:E3) = €193.000 Maria | €60.000 | €65.000 | €62.000 | €70.000 | =SUM(B4:E4) = €257.000 ───────────────────────────────────────────────────────── GESAMT: =SUM(B2:E4) = €655.000 oder =SUM(F2:F4) = €655.000 Praktik: Gesamten Umsatz schnell berechnen!

⚠️ Häufige Fehler:

❌ Fehler 1: Text in der Summe

=SUM(A1:A5) A1: "€100" (Text!) A2: 200 (Zahl!) Resultat: 200 (nur Zahl, Text ignoriert!) Lösung: Text vorher in Zahl umwandeln (VALUE-Funktion)!

❌ Fehler 2: Ganze Spalte = langsam

=SUM(A:A) (Ganze Spalte = 1M+ Zeilen!) Besser: =SUM(A1:A1000) (Nur Datenbereich!)

✅ Best Practices:

1. Begrenzte Ranges verwenden: A1:A100 statt A:A!
2. Logische Reihenfolge: Summe unter Daten!
3. Labels nutzen: Neben der Summe Text schreiben ("TOTAL")!
4. Bedingte Summen: Später mit SUMIF lernen!

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3. WOCHE 2: AVERAGE() – Der Durchschnitt

🎯 FORMEL:

=AVERAGE(A1:A10) (Bereich) =AVERAGE(A1:A10,C1:C10) (Mehrere Bereiche) =AVERAGEIF(A:A,"Sales",B:B) (Bedingt!) =AVERAGEIFS(...) (Mehrfach bedingt!)

📝 SYNTAX:

• Range: Bereich mit Daten!
• Text ignoriert: Wie SUM!
• Leer-Zellen: Ignoriert (nicht als 0)!
• Bedingt: Mit AVERAGEIF!

📚 Praktische Beispiele:

BEISPIEL 1: Schulnoten (Durchschnitt)

Schüler | Mathe | Deutsch | Englisch | Durchschnitt Anna | 90 | 85 | 92 | =AVERAGE(B2:D2) = 89 Bob | 78 | 82 | 80 | =AVERAGE(B3:D3) = 80 Maria | 95 | 90 | 88 | =AVERAGE(B4:D4) = 91 ───────────────────────────────────── Klasse: =AVERAGE(B2:D4) = 87 Praktik: Durchschnittliche Leistung berechnen!

BEISPIEL 2: Website-Traffic (Bedingt)

Datum | Quelle | Visits 01.01 | Google | 450 02.01 | Google | 520 03.01 | Facebook | 180 04.01 | Google | 490 ───────────────────────── Durchschn. Google: =AVERAGEIF(B:B,"Google",C:C) = 487 Praktik: Nur Google-Besuche durchschnittlich!

BEISPIEL 3: Kundenbewertung (Bedingt Multi)

Produkt | Kategorie | Sterne Laptop | Tech | 4.5 Phone | Tech | 4.2 Kamera | Tech | 4.8 Stuhl | Möbel | 3.8 Tisch | Möbel | 3.9 ───────────────────────────── Durchschn. Tech: =AVERAGEIF(B:B,"Tech",C:C) = 4.5 Durchschn. Möbel: =AVERAGEIFS(C:C,B:B,"Möbel",C:C,">=3") = 3.85 Praktik: Nach Kategorie separiert!

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4. Die Struktur für jede Woche

Jede Woche folgt diesem Template:

1. Formel-Header: Name, Syntax, Varianten!
2. Syntax-Erklärung: Parameter & Bedeutung!
3. 3 Praktische Beispiele: Real-World Use Cases!
4. Häufige Fehler: Was geht falsch?
5. Best Practices: Professionelle Tipps!
6. Download-Template: Excel-Datei zum Üben!
7. Next Week Teaser: Was kommt nächste Woche?

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5. Download-Struktur pro Woche

📥 Jede Woche bekommst du:

• 📄 HTML-Artikel mit Erklärtexten!
• 📊 Excel-Template mit 3 vorbereiten Beispielen!
• 📝 Übungs-Aufgaben zum Trainieren!
• 💡 Cheat-Sheet zum Ausdrucken!
• 🔗 Link zur nächsten Woche!

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6. Verwendungsplan – Wie nutze ich die Serie?

Zielgruppe	Empfohlener Plan	Zeitaufwand/Woche
Anfänger	Wochen 1-13 (Block 1) → Dann Pausen	30 Min Lesen + 30 Min Üben
Einsteiger	Wochen 1-26 (Block 1+2) → Dann Pausen	45 Min
Fortgeschritten	Alle 52 Wochen durcharbeiten!	60 Min
Power User	Expert-Block (40-52) oder gezielt dippeln	20 Min (nur Spezifisches)

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7. Bonus: Formeln schnell finden!

Nach Kategorie:

• Zusammenfassung: SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX
• Logik: IF, AND, OR, NOT
• Text: CONCATENATE, LEN, LEFT, RIGHT, MID, UPPER, LOWER, TRIM, FIND, SUBSTITUTE
• Lookups: VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH, LOOKUP, INDIRECT
• Bedingt: SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF, SUMIFS, COUNTIFS
• Fehler: IFERROR, ISNA, ISNULL
• Datum: TODAY, NOW, DATE, YEAR, MONTH, DAY, DATEDIF, EDATE
• Math: ROUND, ROUNDDOWN, ROUNDUP, MOD, POWER, SQRT, ABS
• Statistik: LARGE, SMALL, RANK, PERCENTILE, STDEV, VAR
• Advanced: SUMPRODUCT, AGGREGATE, OFFSET, CHOOSE, TRANSPOSE, FILTER, UNIQUE, TEXTJOIN

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8. Checkliste – Deine Lern-Reise

• Ich verstehe das 52-Wochen-Konzept
• Ich habe Woche 1 (SUM) gelernt
• Ich habe Woche 2 (AVERAGE) gelernt
• Ich kann die Template-Struktur verstehen
• Ich habe SUM und AVERAGE selbst geübt
• Ich kenne die Kategorien (Basis bis Expert)
• Ich bin bereit für Woche 3 nächste Woche!
• Ich habe die Download-Templates
• Ich kenne mein Ziel-Tempo (Anfänger/Expert)
• Ich starte nächste Woche mit meinem Team!

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52 Wochen = 52 Formeln = 1 Jahr Meisterschaft! 📚✨
Nächste Woche: WOCHE 3 – COUNT() & COUNTA()!

Dashboard-Sprechstunde – Typische Dashboard-Probleme analysieren und lösen

Dashboard lädt zu langsam? Daten stimmen nicht? Charts sind verwirrend? Wir diagnostizieren & reparieren!

Das Problem: Defekte Dashboards überall:

• Langsam! Dauer zum Laden: 30+ Sekunden!
• Fehlerhafte Daten! Formeln brechen zusammen!
• Unlesbare Charts! Zu viele Serien!
• Unerwartete Werte! Formel-Fehler!
• Keine Interaktivität! Statisch & unbrauchbar!

Die Lösung: Dashboard-Diagnose & Reparatur! Systematisches Problem-Solving!

In diesem Tutorial lernst du: Die Top 20 Dashboard-Probleme zu identifizieren und zu lösen!

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1. Die Top 20 Dashboard-Probleme (Quick Reference)

Problem #	Problem	Symptom	Schweregrad	Schnelle Lösung
1	Langsames Laden	30+ Sekunden zum Öffnen	🔴 Critical	Formeln optimieren, Array-Formeln reduzieren
2	Fehlerhafte Summen	Totale stimmen nicht	🟠 High	SUMIF überprüfen, fehlende Zeilen prüfen
3	Charts zeigen #REF!	Chart ist rot/leer	🔴 Critical	Datenquelle überprüfen, gelöschte Spalten?
4	Pivot-Fehler	Pivot aktualisiert nicht	🟠 High	Datenquellen updaten, Pivot refresh
5	Zirkuläre Referenzen	Warnung beim Öffnen	🟠 High	Formel-Abhängigkeiten prüfen
6	Daten werden nicht aktualisiert	Alte Zahlen, keine Änderung	🟠 High	Formeln: Absolute vs. relative Referenzen
7	Charts unleserlich	Zu viele Serien, Chaos	🟡 Medium	Chart aufteilen, Serien begrenzen (max 5)
8	Formatierung gebrochen	Zahlen zeigen seltsam	🟡 Medium	Format überprüfen: Dezimal, Tausender
9	Filter nicht synced	Slicer arbeitet nicht korrekt	🟠 High	Slicer-Verbindung überprüfen
10	Daten außerhalb Range	Neue Daten nicht einbezogen	🟠 High	Dynamische Range oder Table verwenden
11	Power Query Fehler	Fehler beim Refresh	🟠 High	Query-Schritte überprüfen, Quelle validieren
12	Bedingte Formatierung spinnt	Farbcodierung falsch	🟡 Medium	Regel-Reihenfolge überprüfen
13	Duplikate in Daten	Summen zu hoch	🟠 High	Duplikate entfernen oder Filter in SUMIF
14	NULL/Leer-Werte	Unerwartete Ergebnisse	🟡 Medium	IFERROR oder ISNULL Handling
15	X-Achse falsch sortiert	Chart zeigt falsche Reihenfolge	🟡 Medium	Daten oder Chart-Datenquelle sortieren
16	Zu viele Dezimalstellen	4,56789123456 statt 4,57€	🟡 Medium	ROUND-Funktion oder Format ändern
17	Zeitzone-Fehler	Zeitstempel falsch	🟠 High	Excel Datums-Einstellungen überprüfen
18	Cache-Problem bei Pivot	Alte Werte trotz neuem Filter	🟡 Medium	Pivot Cache löschen & neu erstellen
19	Links/Verknüpfungen broken	Externe Quelle nicht verfügbar	🟠 High	Links überprüfen oder konsolidieren
20	Berechnung Mode = Manual	Formeln updaten nicht	🟠 High	Formulas → Calculation → Automatic setzen

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2. Problem 1: Langsames Dashboard (30+ Sekunden Ladezeit)

🔴 SYMPTOM: Dashboard öffnet sich extrem langsam! Benutzer warten 30-60 Sekunden!

ROOT CAUSES (in Reihenfolge der Häufigkeit):

1. Array-Formeln (SUMPRODUCT mit zu vielen Reihen!)
2. Zu viele VLOOKUP statt INDEX/MATCH
3. Volatile Funktionen: NOW(), TODAY(), INDIRECT(), OFFSET()
4. Charts mit zu vielen Datenquellen
5. Externe Verknüpfungen die nicht verfügbar sind

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: Langsame Formeln identifizieren

Tool: Formulas → Trace Dependents/Precedents Oder: Helper-Column mit Zeitstempel vor/nach Formel Beispiel: =NOW() vor Formel, =NOW() nach Formel, Differenz berechnen!

Schritt 2: Formeln optimieren

❌ LANGSAM: =SUMPRODUCT((A:A="Sales")*(B:B>1000)*C:C) (Ganze Spalten verwenden = Millionen Zeilen!) ✅ SCHNELL: =SUMPRODUCT((A1:A10000="Sales")*(B1:B10000>1000)*C1:C10000) (Nur Datenbereich!) ❌ LANGSAM: 500x VLOOKUP über 100.000 Zeilen ✅ SCHNELL: 1x INDEX/MATCH oder Power Query (INDEX/MATCH ca. 10x schneller!) ❌ LANGSAM: =INDIRECT("Sheet"&ROW()) ✅ SCHNELL: Direkte Referenzen oder Power Query (INDIRECT = volatile, jede Änderung recalc!)

✅ Best Practices:

1. Datenbereich begrenzen: A1:A10000 statt A:A!
2. Volatile Funktionen minimieren: NOW(), TODAY() nur wo nötig!
3. Power Query für große Daten: Statt 500x VLOOKUP!
4. Charts reduzieren: Max 5 pro Dashboard!
5. Conditional Formatting begrenzen: Nur sichtbare Range!

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3. Problem 2: Fehlerhafte Summen (#REF!, #VALUE!, etc.)

🔴 SYMPTOM: Summen stimmen nicht! SUMIF zeigt falsche Werte oder Fehler!

ROOT CAUSES:

1. SUMIF-Syntax falsch (Bereich vs. Kriterium Größe)
2. Spalte wurde gelöscht → #REF! in Formeln
3. Neue Daten unter Tabelle hinzugefügt (außerhalb Range)
4. Text vs. Zahl Vergleich (z.B. "100" vs 100)
5. Duplikate in Daten nicht berücksichtigt

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: SUMIF-Syntax überprüfen

❌ FALSCH: =SUMIF(A1:A100,"Sales",B1:B50) (Bereiche ungleich groß!) ✅ RICHTIG: =SUMIF(A1:A100,"Sales",B1:B100) (Bereiche gleich groß!) ❌ FALSCH: =SUMIF(A:A,A1,B:B) (Ganze Spalten mit ROW-Fehler!) ✅ RICHTIG: =SUMIF(A1:A10000,A1,B1:B10000) (Begrenzte Range!)

Schritt 2: Gelöschte Spalten finden

• Menu: Formulas → Error Checking → Error!
• Oder manuell: Jede Formel überprüfen mit F2!
• Lösung: Formeln neu schreiben oder Spalte wiederherstellen!

Schritt 3: Dynamische Ranges verwenden

Statt: =SUMIF(A1:A100,"Sales",B1:B100) Besser: =SUMIF(Sales_Table[Kategorie],"Sales",Sales_Table[Betrag]) (Table = automatisch expandiert!) Oder mit OFFSET: =SUMIF(OFFSET($A$1,0,0,COUNTA($A:$A)),...) (Passt sich an neue Zeilen an!)

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4. Problem 3: Charts zeigen #REF! oder sind leer

🔴 SYMPTOM: Chart ist rot mit #REF! Fehler oder völlig leer!

ROOT CAUSES:

1. Datenquelle gelöscht oder umbenannt
2. Spalte der Datenquelle wurde gelöscht
3. Daten auf anderem Blatt und Referenz falsch
4. Chart-Range ist zu groß oder leer
5. Slicer Filter hat alle Daten gelöscht

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: Chart-Datenquelle überprüfen

• Rechtsklick auf Chart: "Select Data"!
• Prüfen: Sind alle Referenzen korrekt?
• Beispiel: Sheet1!$A$1:$A$100 oder Table1[Sales]?

Schritt 2: Daten sichtbar machen

Wenn Charts leer sind: 1. Sind Daten vorhanden? (Einfach überprüfen!) 2. Ist Range zu groß/falsch? 3. Sind Zeilen/Spalten hidden? Lösung: Chart neu erstellen mit correct range! Oder: Table erstellen & Chart an Table linken!

Schritt 3: Named Ranges verwenden

Chart an Table oder Named Range binden = sicherer! Beispiel: 1. Define Name: Sales_Data = Tabelle1!$A$1:$C$100 2. Chart Datenquelle: =Sales_Data 3. Wenn Daten expand, automatisch mit dabei! Oder mit Table: 1. Create Table (Ctrl+Shift+L) 2. Chart → Daten aus Table 3. Automatisch dynamisch!

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5. Problem 4: Pivot-Tabelle aktualisiert nicht

🟠 SYMPTOM: Neue Daten in Source, aber Pivot zeigt alte Werte!

ROOT CAUSES:

1. Pivot wurde nicht manuell aktualisiert (Refresh)
2. Datenquelle Range ist zu klein (neue Zeilen außerhalb)
3. Power Query: Quelle validieren vor Refresh
4. Pivot Cache ist kaputt
5. Auto-Refresh ist deaktiviert

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: Manuelle Refresh

• Schnell: Pivot anklicken → PivotTable Analyze → Refresh!
• Oder: Rechtsklick auf Pivot → Refresh!
• Oder: Data Tab → Refresh All!

Schritt 2: Datenquelle überprüfen

1. PivotTable Analyze → Change Data Source 2. Range sollte ALLE Daten enthalten! 3. Beispiel: Wenn neue Zeilen in 101-200, muss Range bis 200+! Besser: Table als Datenquelle verwenden! 1. Source als Table definieren (Ctrl+Shift+L) 2. Pivot aus Table erstellen 3. Auto-expandierend!

Schritt 3: Auto-Refresh aktivieren

• PivotTable Analyze: Options → Data → "Refresh on Open"!
• Dann: Pivot aktualisiert automatisch beim Öffnen!

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6. Problem 5: Zirkuläre Referenzen (Circular Reference)

🟠 SYMPTOM: Warnung beim Öffnen: "Circular Reference Detected"!

ROOT CAUSES:

1. Formel in Zelle referenziert sich selbst direkt!
2. Indirekte Zirkularität über mehrere Formeln
3. Copy-Paste-Fehler hinterlassen hat Zirkularität!

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: Zirkularität finden

• Menu: Formulas → Error Checking → Circular Reference!
• Excel zeigt: Zelle mit Problem anspringen!

Schritt 2: Formel überprüfen & beheben

❌ ZIRKULAR: Zelle A1 = A1 + 100 (A1 referenziert sich selbst!) ✅ GELÖST: Zelle B1 = A1 + 100 (B1 referenziert A1, nicht sich selbst!) Auch zirkular: A1 = B1 B1 = A1 (Indirekte Zirkularität!) Lösung: Eine Zelle umbenennen oder Referenz ändern!

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7. Problem 6: Daten werden nicht aktualisiert

🟠 SYMPTOM: Quell-Daten ändern sich, aber Dashboard zeigt alt! Formeln aktualisieren nicht!

ROOT CAUSES:

1. Absolute Referenzen ($A$1) statt relativ (A1)
2. Calculation Mode = Manual (nicht Automatic)
3. Copy-Paste Values hat formulas gelöscht!
4. External Links sind broken

🔧 Diagnose & Lösung:

Schritt 1: Calculation Mode überprüfen

• Menu: Formulas → Calculation Options!
• Prüfen: Ist "Automatic" ausgewählt?
• Falls Manual: Auf Automatic stellen!

Schritt 2: Formeln überprüfen

❌ PROBLEM: =SUMIF($A$1:$A$100,"Sales",$B$1:$B$100) (Absolute Referenzen = nie ändernd!) ✅ BESSER: Wenn Datenbereich wächst → dynamisch: =SUMIF(OFFSET($A$1,0,0,COUNTA($A:$A)-1),"Sales",OFFSET($B$1,0,0,COUNTA($B:$B)-1)) Oder einfach mit Table: =SUMIF(Sales_Table[Kategorie],"Sales",Sales_Table[Betrag])

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8. Problem 7-10: Weitere Top-Probleme Kurz erklärt

7️⃣ Charts unleserlich (zu viele Serien)

Problem: Chart mit 20 Linien = Chaos!
Lösung: Chart aufteilen oder max 3-5 Serien!
Beispiel: Statt 1 Chart mit 20 Serien → 4 Charts mit je 5!

8️⃣ Formatierung gebrochen (Zahlen zeigen seltsam)

Problem: 4,56789123456 statt 4,57€!
Lösung: Format überprüfen oder ROUND verwenden!
Beispiel: =ROUND(A1,2) oder Format → Currency 2 Dezimal!

9️⃣ Filter nicht synced (Slicer arbeitet nicht)

Problem: Slicer ändert Pivot nicht!
Lösung: Slicer mit Pivot verlinken!
Wie: Rechtsklick Slicer → Report Connections → Pivot auswählen!

🔟 Daten außerhalb Range (neue Daten ignoriert)

Problem: Formel: A1:A100, aber Daten bis A200!
Lösung: Table oder dynamische Range!
Beispiel: =SUMIF(OFFSET($A$1,0,0,COUNTA($A:$A)),"X",...)

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9. Problem 11-15: Noch mehr häufige Fehler

1️⃣1️⃣ Power Query Fehler (Refresh bricht ab)

Lösung:

• Power Query Editor öffnen (rechtsklick → Edit)
• Schritte überprüfen (Applied Steps)
• Wo ist der Fehler? (Rotes X?)
• Quelle validieren (URL, Datei noch vorhanden?)
• Schritt löschen & neu erstellen!

1️⃣2️⃣ Bedingte Formatierung spinnt (falsche Farben)

Lösung:

• Home → Conditional Formatting → Manage Rules
• Regel-Reihenfolge überprüfen (Stop If True?)
• Kriterium überprüfen (Bedingung richtig?)
• Bereich richtig? (Richtiger Zellbereich?)

1️⃣3️⃣ Duplikate in Daten (Summen zu hoch)

Lösung:

• Data → Remove Duplicates!
• Oder: SUMIF mit Duplikat-Filter!
• Oder: Pivot mit Distinct Count!

1️⃣4️⃣ NULL/Leer-Werte (unerwartete Ergebnisse)

Lösung:

Handling leerer Zellen: =IFERROR(VLOOKUP(...),"N/A") =IF(ISBLANK(A1),"Empty",A1) =IFERROR(VLOOKUP(...),"") Besser mit NULL in SUMIF: =SUMIF(A:A,"<>",B:B) (Nur nicht-leere!)

1️⃣5️⃣ X-Achse falsch sortiert (Chart chaotisch)

Lösung:

• Chart-Daten sortieren (bevor Chart erstellt!)!
• Oder: Rechtsklick X-Achse → Format Axis!
• Oder: Categories in aufsteigender Reihenfolge!

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10. Das Dashboard-Diagnose-Flowchart

Wenn etwas falsch ist: Systematisch vorgehen!

START: Problem erkannt! │ ├─→ IST DASHBOARD LANGSAM? (>10 Sekunden) │ └─→ JA: Formeln optimieren! (Problem 1) │ └─→ NEIN: Weiter │ ├─→ SIND FEHLER SICHTBAR? (#REF!, #VALUE!, etc.) │ └─→ JA: Error Checking! (Problem 2-3) │ └─→ NEIN: Weiter │ ├─→ SIND DATEN FALSCH? (Summen stimmen nicht) │ └─→ JA: Formeln & Range überprüfen! (Problem 2) │ └─→ NEIN: Weiter │ ├─→ AKTUALISIERT NICHTS? (Alte Daten) │ └─→ JA: Calculation oder Datenquelle! (Problem 6) │ └─→ NEIN: Weiter │ ├─→ SIND CHARTS LEER/FEHLERHAFT? │ └─→ JA: Datenquelle überprüfen! (Problem 3) │ └─→ NEIN: Weiter │ ├─→ PIVOT FUNKTIONIERT NICHT? │ └─→ JA: Refresh & Datenquelle! (Problem 4) │ └─→ NEIN: Weiter │ └─→ WARNUNG: Circular Reference? └─→ JA: Formel überprüfen! (Problem 5) └─→ NEIN: Dashboard funktioniert! ✅

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11. Die Dashboard-Checkliste (Vor Launch)

• Alle Formeln überprüft (keine #REF!, #VALUE!)
• Keine Zirkulären Referenzen (Formulas → Error Check)
• Calculation Mode = Automatic!
• Alle Charts haben gültige Datenquellen!
• Pivot-Tabellen aktualisieren sich richtig!
• Dynamische Ranges verwenden (nicht statisch A1:A100)
• Formeln optimiert (keine Array-Formeln mit 1M+ Zeilen)
• Dashboard lädt unter 5 Sekunden!
• Alle Zahlenformate konsistent!
• Bedingte Formatierung funktioniert korrekt!

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12. Tools zur Diagnose

Tool/Menu	Funktion	Wann nutzen?
Formulas → Trace Dependents	Zeigt welche Zellen eine Zelle nutzen	Fehler-Ursachen finden
Formulas → Trace Precedents	Zeigt worauf eine Formel hinweist	Datenquellen überprüfen
Formulas → Error Checking	Findet #REF!, Circular, etc.	Automatische Fehlersuche
Formulas → Show Formulas	Zeigt alle Formeln statt Ergebnisse	Formeln überprüfen
Data → Data Validation	Validiert Daten bei Eingabe	Datenqualität sichern

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Mit dieser Sprechstunde behebst du 95% aller Dashboard-Probleme! 🏥✅