Schnelle Lösungen für konkrete Probleme: Neue Kurse für leichtere Datenaufbereitung

Wer seine Daten manuell aufbereitet, hat wohl kaum Spaß daran. Was viele nicht wissen: ein Großteil der lästigen Arbeit lässt sich automatisiert und in einem Bruchteil der Zeit erledigen. Und zwar mit Power Query – in Excel oder Power BI Desktop.

Mehr erfahren zu den Kursen

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Hier kommen drei neue Halbtageskurse ins Spiel. Sie vermitteln, WIE Sie …

  • Daten vor dem Bereinigen inspizieren mit automatisierten Qualitäts-Checks
  • Fehler oder doppelte Daten lokalisieren und eliminieren
  • Telefonnummern normieren und für CRM-Systeme nutzbar machen
  • Artikel- und Materialnummern in vordefinierte Formate bringen
  • Adressdaten vereinheitlichen und vergleichbar machen
  • Zahlen- und Datumsangaben in die korrekte Form bringen
  • Texte von Umbrüchen sowie unnötigen Leer- und Sonderzeichen befreien
  • Inhalte aus zweizeiligen Spaltentiteln oder Zwischenüberschriften auslesen und als neue Spalten bereitstellen
  • per Mausklick Daten aus Spalten in Zeilen verlagern (entpivotieren)
  • fehlende Datumsangaben aus Datei- oder Blattnamen auslesen und nutzen

Diese drei Kurse sind perfekt für alle, die …

  • … es leid sind, ihre Daten manuell aufbereiten zu müssen,
  • … endlich genaue Kenntnis über ihre Daten erlangen wollen,
  • … die Qualität ihrer Daten automatisiert prüfen möchten,
  • … Daten mit wenig Aufwand in die passende Form bringen wollen.

Power Query: Fehler beim Import von PDF-Inhalten korrigieren – zusammenbringen, was zusammengehört

Power Query kann seit einiger Zeit auch PDFs einlesen. Das klappt mal mehr und mal weniger gut. Manchmal kommen die Inhalte nicht korrekt an, beispielsweise sind Daten in den Zeilen versetzt. Im folgenden Power Query-Rezept zeige ich, wie verrutschte Daten automatisiert den passenden Zeilen zugeordnet werden.

Links das Original mit einer vertikalen Verschiebung nach dem Import aus einer PDF und rechts das mit Power Query korrigierte Ergebnis ohne vertikalen Versatz

Links das Original mit einer vertikalen Verschiebung nach dem Import aus einer PDF und rechts das mit Power Query korrigierte Ergebnis ohne vertikalen Versatz

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Power Query: Inkonsistente Telefonnummern vereinheitlichen auf ein standardisiertes Format

Im Blogbeitrag vom 10.01.2024 habe ich gezeigt, wie unterschiedlich lange Zeichenfolgen auf die gleiche Anzahl von Stellen vereinheitlicht werden. Dazu habe ich eine neue Spalte angelegt und dabei die Funktion Text.PadStart benutzt, die über das Menüband nicht zur Verfügung steht.
Heute zeige ich, wie sich Telefonnummern mit Power Query automatisiert in das internationale Format E.164 transformieren lassen. Diesmal OHNE zusätzliche Spalte. Dabei verwende ich Befehle aus dem Menüband und auch solche, die unter der Motorhaube versteckt sind.

Die Telefonnummern von links automatisiert in das internationale Format E.164 rechts umwandeln

Die Telefonnummern von links automatisiert in das internationale Format E.164 rechts umwandeln

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Power Query: Zeichenfolgen auf die gleiche Anzahl von Stellen vereinheitlichen

Wer mit Power Query seine Daten aufbereitet, kann über das Menüband auf typische Befehle zum Bereinigen zugreifen. Was aber, wenn Optionen fehlen?
Wie kann ich z. B. unterschiedlich lange Zeichenfolgen mit Hilfe eines Füllzeichens auf eine einheitliche Länge bringen?
Anhand von Materialnummern zeige ich, auf welchem Weg ich an die erforderliche zusätzliche Option herankomme.
Das Schöne daran: Eine solche Entdeckungsreise macht Spaß und es ist spannend, anhand vorgefertigter Dinge ganz leicht Neues hinzuzulernen.

Die Materialnummern sollen auf 12 Stellen vereinheitlicht werden, und zwar mit führenden Nullen

Die Materialnummern sollen auf 12 Stellen vereinheitlicht werden, und zwar mit führenden Nullen

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Power Query kann auch Year to date

Dass sich mit Power Query die auszuwertenden Daten durch Filtern reduzieren lassen, ist bekannt. Was aber, wenn es beim Filtern um Daten eines bestimmten Zeitraums geht, beispielsweise um alle Daten des aktuellen Jahres bis heute? Wie das ganz einfach geht, zeige ich in diesem Beitrag.

Für die Analyse werden in Power Query per Datumsfilter nur die Lieferdaten des aktuellen Jahres bis heute selektiert

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Power Query: Inhalt von zwei Spalten automatisch zusammenführen, aber OHNE störende Leertasten

Bei einer Online-Umfrage wurden Vor- und Nachname in zwei getrennten Feldern erfasst. Für die Auswertung jedoch werden beide Angaben in einer Spalte gebraucht, und zwar in der Form Nachname, Vorname. In Power Query lässt sich das automatisiert lösen mit dem Befehl Spalten zusammenführen. Doch wieso tauchen Leerzeichen links vor dem Komma auf?
Statt Meier, Erik wird Meier , Erik angezeigt.
Grund sind Tippfehler, die beim Ausfüllen des Online-Formulars gemacht wurden. Konkret: nach dem Nachnamen und vor dem Vornamen wurde versehentlich die Leertaste gedrückt.

In Excel lassen sich solche störenden Leerzeichen mit GLÄTTEN eliminieren. Wie das in Power Query geht, zeige ich in meinem folgenden Rezept.

Nach dem Verbinden der beiden Originalspalten Name und Vorname (links) tauchen eine Reihe überflüssiger Leerzeichen auf (Mitte), die sich mit Hilfe von Power Query automatisiert eliminiert werden (rechts)

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Power Query: Aus mehreren Ordnern nur ausgewählte Dateien zusammenführen

Dass sich mit Power Query alle Dateien aus einem Ordner zusammenfassen lassen, ist vielen bekannt. Was aber, wenn es mehrere Ordner sind? Und was, wenn nicht alle, sondern nur ausgewählte Dateien aus diesen Ordnern zusammengefasst werden sollen?

Wie das in drei Schritten geht, zeige ich, indem ich das Beispiel aus meinem Blogbeitrag vom 3. Juli 2023 erweitere.

Bild 1: Aus mehreren Ordnern nur ausgewählten Dateien zusammenführen

Bild 1: Aus den oben gezeigten drei Ordnern nur die markierten Dateien zusammenführen

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Power Query: Kopfdaten aus CSV-Dateien automatisch auslesen und als neue Spalten bereitstellen

Wie der Inhalt einer Spaltenüberschrift ausgelesen und als neue Spalte bereitgestellt wird, habe ich in meinem Power-Query-Rezept vom 8.3.2023 beschrieben.

Was aber, wenn Inhalte nicht in der Liste selbst sind, sondern als sogenannte Kopfdaten zu Beginn der CSV-Dateien vorliegen? Die folgende Abbildung zeigt dafür ein Beispiel: Lieferant, Warengruppe und Datum stehen hier oberhalb der Datenliste. Doch genau diese drei Angaben werden als weitere Spalten gebraucht, um die Daten später nach Lieferant, Warengruppe oder Datum auswerten zu können.

Wie Lieferantenname, Warengruppe und Lieferdatum aus den Kopfdaten in Spalten überführt werden, zeige ich im folgenden Power-Query-Rezept, bei dem ich u.a. den Befehl »Benutzerdefinierte Spalte« verwende.

Nicht nur die Listen-, sondern auch die Kopfdaten werden später zum Auswerten gebraucht

Bild 1: Nicht nur die Listen-, sondern auch die Kopfdaten werden später zum Auswerten gebraucht

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XVERWEIS: Letzten Eintrag in einer Tabelle finden, der zwei Kriterien entspricht – Beispiel digitale Schlüsselausgabe

Wo ist der Schlüssel für den Konferenzraum? Wer hat ihn zuletzt genommen? Meist wird die Schlüsselausgabe noch auf Listen in Papierform erfasst. Das lässt sich digitalisieren. Wie das mit Excel und der Funktion XVERWEIS geht, zeige ich in diesem Beitrag.

Digitale Schlüsselausgabe mit Suchfunktion in Excel mit der Funktion XVERWEIS aufbauen

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Power Query: Dateien aus Ordner importieren und anfügen, aber OHNE Fehler

Alle Dateien aus einem Ordner nicht manuell, sondern automatisiert einzulesen und anzufügen, ist eine enorme Arbeitserleichterung. Ich muss mir nur einmal Gedanken machen, wie eine solche Datei aufbereitet werden muss. Power Query hinterlegt die Schritte und wendet sie bei jeder Datei aus dem Ordner an, auch wenn eine neue hinzukommt. Nach der Aufbereitung der einzelnen Dateien werden die Daten aus allen Dateien kombiniert durch Anfügen. Ich muss also künftig nur noch auf Aktualisieren klicken, um die Daten aus allen Dateien in einer langen Liste zu erhalten.

Was aber, wenn versehentlich eine »falsche« Datei in den Ordner gerät? Ein Aktualisierungsfehler kann die Folge sein. Wie ich dem vorbeuge, zeige ich im folgenden Beitrag.

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