Der Beitrag Kurzfristige Erfolgsrechnung auf Basis DATEV SKR03 erschien zuerst auf THE SELF-SERVICE-BI BLOG.
]]>Ausgewertet werden der fiktive Umsatz und die fiktiven Kosten des fiktiven Unternehmens Muster GmbH.
Die dargestellten Werte werden als Actual (AC), Vorjahr (PY), Plan (PL) und Forecast (FC) abgebildet. Für die Szenarien Vorjahr, Plan und Forecast werden durch die Zebra BI-Visuals automatisch absolute und prozentuale Abweichungen kalkuliert.
Die abgebildeten Größen werden als Monatswert und als Year-to-date-Wert abgebildet und können über den Datenschnitt Monat/ YTD umgestellt werden
Das Filter-Icon in der oberen rechten Ecke ermöglicht das Aus- und Einklappen des Filterpanes. Hier kann auch das Umschalten zwischen Monats- und YTD-Werten vorgenommen werden.
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Datenquelle: DATEV Musterdaten
Lars ist Berater, Entwickler und Trainer für Microsoft Power BI. Er ist zertifizierter Power BI-Experte und Microsoft Trainer. Für sein Engagement in der internationalen Community wurde Lars seit 2017 jährlich durch Microsoft der MVP-Award verliehen. Lies hier mehr…
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]]>Der Beitrag Power BI in der Unternehmensberatung erschien zuerst auf THE SELF-SERVICE-BI BLOG.
]]>Ausgewertet werden der fiktive Umsatz und die fiktiven Kosten einer fiktiven Unternehmensberatung.
Alle Werte sind lediglich im Szenario Actuals vorhanden. Budgets erstelle ich keine
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Datenquelle: Selbsterstellte Zufallsdaten, ohne jeglichen Realitätsbezug.
Lars ist Berater, Entwickler und Trainer für Microsoft Power BI. Er ist zertifizierter Power BI-Experte und Microsoft Trainer. Für sein Engagement in der internationalen Community wurde Lars seit 2017 jährlich durch Microsoft der MVP-Award verliehen. Lies hier mehr…
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]]>Der Beitrag Power BI im Lebensmitteleinzelhandel (LEH) erschien zuerst auf THE SELF-SERVICE-BI BLOG.
]]>Ausgewertet wird der fiktive Umsatz von fiktiven Supermärkten.
Der Umsatz wird als Actuals/ Ist-Werte und Budget/ Planwert simuliert.
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Datenquelle: Selbsterstellte Zufallsdaten, ohne jeglichen Realitätsbezug.
Design-Ideen für das Navigations-Panel: biDezine
Lars ist Berater, Entwickler und Trainer für Microsoft Power BI. Er ist zertifizierter Power BI-Experte und Microsoft Trainer. Für sein Engagement in der internationalen Community wurde Lars seit 2017 jährlich durch Microsoft der MVP-Award verliehen. Lies hier mehr…
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]]>Der Beitrag Auswertung der Olympischen Spiele seit 1896 erschien zuerst auf THE SELF-SERVICE-BI BLOG.
]]>Die zur Verfügung stehenden Merkmale des Datasets sind:
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Datenquelle: Kaggle.com
Design-Ideen für das Navigations-Panel: biDezine
Lars ist Berater, Entwickler und Trainer für Microsoft Power BI. Er ist zertifizierter Power BI-Experte und Microsoft Trainer. Für sein Engagement in der internationalen Community wurde Lars seit 2017 jährlich durch Microsoft der MVP-Award verliehen. Lies hier mehr…
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