Dieser Blogbeitrag befasst sich mit der folgenden Aufgabenstellung: Welche Kunden zahlen weniger als der Durchschnitt? In diesem Artikel werden wir uns mit dem Thema beschäftigen, wie Sie mithilfe einer DAX-basierten Pivot-Tabelle Kunden identifizieren können, die weniger als der Durchschnitt zahlen. Hierzu wurde ein interessantes Video auf YouTube veröffentlicht, welches Sie auch am Ende des Beitrags finden.
Die Daten vorbereiten: Um mit der Datenanalyse zu beginnen, müssen wir die vorhandenen Daten in eine Tabelle umwandeln. Nutzen Sie hierfür die Funktion „Format als Tabelle“ und benennen Sie sie sinnvoll, z.B. „Sales“. Die Tabelle im YouTube-Video enthält 12.000 Datensätze aus dem letzten Jahr, verteilt auf 20 Kunden und zwei Produkte.
Die Pivot-Tabelle erstellen: Erstellen Sie nun eine Pivot-Tabelle, indem Sie die Option „Zu Datenmodell hinzufügen“ aktivieren. Dadurch stehen uns erweiterte Funktionen zur Verfügung. Fügen Sie Produkt- und Kundeninformationen hinzu, um zu sehen, wie viele Einheiten sie gekauft haben, sowie den Gesamterlös.
Berechnung des gewichteten Durchschnittspreises: Um den gewichteten Durchschnittspreis zu berechnen, verwenden wir die DAX-Funktion CALCULATE. Hierbei berücksichtigen wir die Gesamtsummen in der Pivot-Tabelle. Fügen Sie eine neue Berechnung hinzu, den „Durchschnittspreis aus Pivot-Tabellen-Totals“, um die gewichtete Durchschnittsberechnung durchzuführen.
Analyse und Automatisierung: Ein Blick auf die Pivot-Tabelle zeigt uns bereits den Durchschnittspreis, den jeder Kunde zahlt. Wir können nun automatisiert berechnen, ob ein Kunde weniger als den Durchschnitt zahlt. Dazu erstellen wir weitere Berechnungen wie „Kundenprozentsatz des Durchschnitts“.
Filtern und Ergebnisse visualisieren: Durch Filtern der Pivot-Tabelle sehen wir, welche Kunden weniger als den Durchschnitt zahlen. Dies ermöglicht eine detaillierte Analyse und Identifizierung von potenziellen Rabatten oder Volumenrabatten.
Hier finden Sie das YouTube-Video, welches Sie sich unbedingt ansehen sollten:
Quelle des YouTube-Videos: https://youtu.be/4XrKZhiBB-k?si=EljDv6CzFmHvdCbU
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