8. Power BI: Prozentualen Anteil Berechnen

Power BI bietet umfangreiche Möglichkeiten, um prozentuale Anteile effektiv zu berechnen.

In der Welt der Datenanalyse und Geschäftsintelligenz ist die Fähigkeit, prozentuale Anteile präzise zu berechnen und darzustellen, unerlässlich. In diesem Blogbeitrag tauchen wir tief in die Kunst der Prozentberechnung in Power BI ein, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken und Anwendungen in realen Geschäftsszenarien. Ob du ein Datenanalyst bist, der seine Fähigkeiten erweitern möchte, oder ein Geschäftsinhaber, der nach besseren Einblicken in seine Daten strebt, dieser Leitfaden wird dir helfen, das volle Potenzial deiner Daten zu erstellen.

Einführung in die Prozentberechnung

Prozentberechnungen sind ein unverzichtbares Werkzeug in der Welt der Datenanalyse und Berichterstattung. Sie dienen nicht nur dazu, Daten in einer klaren und verständlichen Form darzustellen, sondern ermöglichen es uns auch, Verhältnisse und Vergleiche auf eine Weise zu visualisieren, die sofortige Einsichten und Entscheidungen unterstützt. In Power BI sind Prozentberechnungen besonders wertvoll. Sie erlauben es uns, tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen, indem sie relative Anteile und Veränderungen aufzeigen, die für das Verständnis von Geschäftstrends und -leistungen entscheidend sind.

Mit der benutzerfreundlichen Schnittstelle von Power BI und DAX-Funktionen (Data Analysis Expressions) lassen sich sowohl einfache als auch komplexe Prozentberechnungen durchführen. Diese reichen von der Ermittlung des Anteils eines Produkts am Gesamtumsatz bis hin zur Analyse prozentualer Veränderungen über die Zeit. Die Visualisierung dieser Prozentdaten durch verschiedene Diagrammtypen in Power BI unterstützt das Verständnis und die Entscheidungsfindung. Im nächsten Abschnitt werden wir detaillierte Anwendungsfälle für Prozentberechnungen in Power BI betrachten. Mehr zu den Grundlagen der Prozentberechnung findest du in unserem Blogbeitrag “Power BI: Prozente berechnen”.

Detaillierte Beispiele zur Berechnung prozentualer Anteile in Power BI

Die Berechnung prozentualer Anteile ist ein grundlegender, aber mächtiger Aspekt der Datenanalyse. Sie ermöglicht es uns, die Größe einer Teilmenge im Verhältnis zum Gesamten zu verstehen und bietet wertvolle Einsichten in verschiedenste Bereiche – von der Finanzanalyse bis hin zur Marktforschung. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns darauf, wie man in Power BI prozentuale Anteile berechnet, um Daten effektiv zu analysieren und zu visualisieren. Wir werden sehen, wie diese Berechnungen uns helfen, komplexe Datenmengen in klare, aussagekräftige Informationen umzuwandeln.

Beispiel 1: Berechnung des prozentualen Umsatzanteils

Situation und Zielsetzung: Stell dir vor, du bist ein Datenanalyst in einem Unternehmen, das mehrere Produkte verkauft. Dein Ziel ist es, den prozentualen Anteil des Umsatzes eines spezifischen Produkts am Gesamtumsatz zu ermitteln. Diese Information ist entscheidend, um zu verstehen, welches Produkt den größten Beitrag zum Gesamtgeschäft leistet.

Anwendung der DAX-Funktionen: In Power BI nutzen wir DAX-Funktionen, um diese Berechnung durchzuführen. Angenommen, du hast eine Tabelle namens Sales mit den Spalten ProductID, ProductName und Umsatz. Um den prozentualen Umsatzanteil eines Produkts zu berechnen, erstellst du eine neue Measure mit folgender Formel:

Prozentualer Umsatzanteil =

DIVIDE(

   SUM(Sales[Revenue]),

   CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), ALL(Sales[ProductID]))

)

‍

Diese Formel summiert zunächst den Umsatz des gewählten Produkts und teilt ihn dann durch den Gesamtumsatz aller Produkte.  Wenn du das Measure als Prozentwert formatiert hast, wird das Ergebnis automatisch mit 100 multipliziert und als Prozentwert angezeigt.

Visualisierung: Nachdem du das Measure erstellt hast, kannst du es in einem Balkendiagramm visualisieren, um den prozentualen Umsatzanteil jedes Produkts zu vergleichen. Dies bietet eine klare und direkte Darstellung der Umsatzverteilung. Beachte, dass, nur wenn das Measure als Prozentwert formatiert ist, auch die Achse in einem Diagramm mit einem %-Zeichen versehen ist.

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Beispiel 2: Prozentuale Veränderung Jahr über Jahr

Situation und Zielsetzung: Ein weiteres wichtiges Analysewerkzeug ist die Berechnung der prozentualen Veränderung des Umsatzes Jahr über Jahr. Diese Analyse hilft, Wachstumstrends oder -rückgänge zu identifizieren und ist besonders nützlich für strategische Planungen und Prognosen.

Anwendung der DAX-Funktionen: Angenommen, deine Sales-Tabelle enthält auch eine Spalte Year. Um die prozentuale Veränderung des Umsatzes Jahr über Jahr zu berechnen, erstellst du ein neues Measure mit folgender Formel:

Prozentuale Veränderung YoY =

VAR UmsatzDiesesJahr = SUM(Sales[Revenue])

VAR UmsatzVorjahr = CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), DATEADD(Datum[Date], -1, Year))

RETURN

IF(

   NOT (ISBLANK(UmsatzVorjahr)),

   DIVIDE(UmsatzDiesesJahr - UmsatzVorjahr), UmsatzVorjahr),

   BLANK()

)

Diese Formel berechnet den Umsatz für das aktuelle und das vorherige Jahr (basierend auf dem Filterkontext) und ermittelt dann die prozentuale Veränderung zwischen diesen beiden Jahren.

Hier eine Schritt-für-Schritt-Beschreibung der Formel:‍

1. Definition der Variablen

VAR UmsatzDiesesJahr: Diese Zeile definiert eine Variable namens UmsatzDiesesJahr, die den Gesamtumsatz des aktuellen Jahres berechnet, der aktuell durch die Filter eingefiltert wurde.

VAR UmsatzVorjahr: Diese Zeile definiert eine zweite Variable namens UmsatzVorjahr, die den Gesamtumsatz des Jahres vor dem aktuellen Jahr berechnet. Hier verwenden wir die CALCULATE-Funktion in Verbindung mit der Dateadd()-Funktion, um den Gesamtumsatz für das vorherige Jahr zu ermitteln.

In der DAX-Formel werden UmsatzDiesesJahr und UmsatzVorjahr als Variablen verwendet, um dynamisch berechnete Werte wie den Gesamtumsatz für das aktuelle und das vorherige Jahr zu speichern. Variablen in DAX dienen als Zwischenspeicher, die es ermöglichen, Berechnungsergebnisse effizient zu nutzen, indem sie einmal berechnet und dann mehrfach in der Formel verwendet werden können. Dies macht die Formel nicht nur übersichtlicher und verständlicher, sondern passt sich auch automatisch an Datenänderungen an, ohne dass die Berechnungslogik selbst modifiziert werden muss. Durch die Speicherung spezifischer Berechnungsergebnisse in Variablen und deren Wiederverwendung werden vor allem längere Formeln effizienter und ihre Klarheit wird verbessert.

2. Berechnung und Rückgabe der prozentualen Veränderung

RETURN: Nach der Definition der Variablen folgt der RETURN-Befehl, der das Ergebnis der Formel zurückgibt.

IF(NOT(ISBLANK(UmsatzVorjahr)), ... , BLANK()): Diese Bedingung prüft, ob UmsatzVorjahr einen Wert hat (nicht leer ist). Wenn UmsatzVorjahr einen Wert hat, wird die prozentuale Veränderung berechnet; andernfalls gibt die Formel einen leeren Wert zurück (BLANK()). Dies verhindert Fehler in der Berechnung, wenn für das vorherige Jahr keine Daten vorhanden sind.

(UmsatzDiesesJahr - UmsatzVorjahr) / UmsatzVorjahr: Dies ist die eigentliche Berechnung der prozentualen Veränderung. Sie subtrahiert den Umsatz des Vorjahres vom Umsatz dieses Jahres und teilt das Ergebnis durch den Umsatz des Vorjahres. Durch die anschließende Formatierung als Prozentwert wird der Wert automatisch mit 100 multipliziert, sodass bspw. 0.33 zu 33% formatiert wird.

Visualisierung: Für die Visualisierung dieser Daten eignet sich ein Liniendiagramm, das die prozentuale Veränderung des Umsatzes über die Jahre hinweg zeigt. Dies ermöglicht es, Trends schnell zu erkennen und entsprechende Geschäftsstrategien anzupassen.

Anwendung in verschiedenen Geschäftsszenarien

Die Fähigkeit, prozentuale Anteile und Veränderungen in Power BI zu berechnen und zu visualisieren, hat weitreichende Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen. Durch zwei Fallstudien – eine im Einzelhandel und eine in den Finanzdienstleistungen – wird illustriert, wie Unternehmen diese Techniken nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Fallstudie 1: Einzelhandel – Analyse des prozentualen Anteils von Online-Verkäufen

Situation und Herausforderung
‍Ein mittelständisches Einzelhandelsunternehmen, das sowohl physische Geschäfte als auch einen Online-Shop betreibt, steht vor der Herausforderung, die Effektivität seines Online-Vertriebskanals zu bewerten. Das Unternehmen möchte den prozentualen Anteil der Online-Verkäufe am Gesamtumsatz verstehen, um die Leistung des Online-Shops im Vergleich zu den physischen Geschäften zu analysieren und entsprechende Marketing- und Vertriebsstrategien zu entwickeln.

Anwendung von Power BI
‍Das Unternehmen nutzt Power BI, um seine Verkaufsdaten aus verschiedenen Kanälen zu konsolidieren und zu analysieren. Eine zentrale Aufgabe besteht darin, den prozentualen Anteil der Online-Verkäufe am Gesamtumsatz zu berechnen. Hierfür wird eine DAX-Formel in Power BI verwendet:

Prozentualer Anteil Online-Verkäufe = DIVIDE(CALCULATE(SUM (Verkaufsdaten[Umsatz]), Verkaufsdaten[Kanal] = "Online"), CALCULATE(SUM(Verkaufsdaten[Umsatz]), All(Verkaufsdaten [Kanal])), 0)

• CALCULATE(SUM (Verkaufsdaten[Umsatz]), Verkaufsdaten[Kanal] = "Online") repräsentiert den Umsatz, der durch Online-Verkäufe generiert wurde.
• CALCULATE(SUM(Verkaufsdaten[Umsatz]), All(Verkaufsdaten [Kanal])) ist der Gesamtumsatz des Unternehmens, einschließlich aller Vertriebskanäle.
• DIVIDE führt eine sichere Division durch, wobei der dritte Parameter (hier 0) den Wert angibt, der zurückgegeben wird, falls der Nenner Null ist.

Zusätzlich werden die Daten saisonal analysiert, um Trends und Muster im Online-Kaufverhalten zu identifizieren.

Ergebnisse und strategische Entscheidungen
‍Die Analyse in Power BI liefert dem Unternehmen wichtige Erkenntnisse:

1. Erkennung des Anteils von Online-Verkäufen: Das Unternehmen kann genau bestimmen, welchen Anteil der Online-Shop am Gesamtumsatz hat.
2. Vergleich mit physischen Geschäften: Durch den Vergleich des Online-Umsatzanteils mit dem der physischen Geschäfte, kann das Unternehmen die Leistung seiner verschiedenen Vertriebskanäle bewerten.
3. Anpassung der Strategien: Basierend auf den Ergebnissen kann das Unternehmen seine Marketingstrategien anpassen, um den Online-Vertriebskanal zu stärken, falls dieser unterrepräsentiert ist, oder umgekehrt, Investitionen in physische Geschäfte zu erhöhen, wenn diese dominieren.
4. Saisonale Trends erkennen: Die saisonale Analyse hilft dabei, wichtige Zeiträume für gezielte Marketingaktionen zu identifizieren, um den Online-Umsatz zu steigern.

Durch die Anwendung von Power BI und die gezielte Nutzung von DAX-Formeln konnte das Einzelhandelsunternehmen wertvolle Einblicke in die Leistung seines Online-Vertriebskanals gewinnen und fundierte Entscheidungen für eine effektivere Vertriebs- und Marketingstrategie treffen.

Fallstudie 2: Finanzdienstleistungen

Situation und Herausforderung
‍Ein Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen steht vor der Aufgabe, die Zusammensetzung seines Anlageportfolios zu analysieren. Es möchte verstehen, wie sich Marktveränderungen auf verschiedene Anlageklassen und Produkte auswirken, um das Risiko zu managen und die Rendite zu optimieren.

Anwendung von Power BI
‍Das Unternehmen setzt Power BI ein, um tiefgehende Analysen seines Portfolios durchzuführen. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Berechnung des prozentualen Anteils jeder Anlageklasse am Gesamtportfolio. Dazu wird eine DAX-Formel verwendet:

Prozentualer Anteil Anlageklasse = DIVIDE( SUM (Portfolio[Wert]), CALCULATE(SUM(Portfolio[Wert]), All(Portfolio [Anlageklasse])), 0)

In dieser Formel:

• SUM(Portfolio[Wert]) steht für den Wert einer spezifischen Anlageklasse.
• CALCULATE(SUM(Portfolio[Wert]), All(Portfolio [Anlageklasse])) repräsentiert den Gesamtwert aller Anlagen im Portfolio. Die All()-Funktion bewirkt, dass die Berechnung auf Basis aller Merkmale der Spalte Anlageklasse durchgeführt wird.
• DIVIDE führt eine sichere Division durch, wobei der dritte Parameter (hier 0) den Wert angibt, der zurückgegeben wird, falls der Nenner Null ist.

Zusätzlich zur Berechnung des prozentualen Anteils jeder Anlageklasse verfolgt das Unternehmen die prozentuale Veränderung der Anlagewerte über die Zeit. Dies wird ergänzt durch die Integration externer Marktdaten, um die Performance des Portfolios im Kontext von Marktveränderungen zu bewerten.

Ergebnisse und strategische Entscheidungen
‍Die Analyse in Power BI führt zu mehreren wichtigen Erkenntnissen und Entscheidungen:

1. Bewertung der Portfolio-Diversifikation: Das Unternehmen kann genau erkennen, wie sein Portfolio auf verschiedene Anlageklassen verteilt ist, was entscheidend für das Risikomanagement ist.
2. Erkennung von Marktveränderungen: Durch die Verfolgung der prozentualen Veränderungen der Anlagewerte im Zeitverlauf und den Vergleich mit Marktdaten kann das Unternehmen besser verstehen, wie externe Faktoren sein Portfolio beeinflussen.
3. Strategische Umschichtung: Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse trifft das Unternehmen Entscheidungen über die Umschichtung von Anlagen, um das Risiko zu minimieren und die Rendite zu maximieren. Dies kann beispielsweise die Verlagerung von Mitteln von volatileren zu stabileren Anlageklassen beinhalten.
4. Anpassung an Marktbedingungen: Das Unternehmen kann seine Anlagestrategie dynamisch anpassen, um auf Marktveränderungen zu reagieren und Chancen zu nutzen.

Durch den Einsatz von Power BI und die gezielte Anwendung von DAX-Formeln konnte das Finanzdienstleistungsunternehmen ein tiefes Verständnis für die Zusammensetzung und Leistung seines Portfolios erlangen. Diese datengestützten Erkenntnisse ermöglichten es, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen, die zur Risikominimierung und Renditemaximierung beitragen.

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