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Frohes neues Jahr an alle meine Leser!

Die erste Herausforderung in diesem Jahr ist die korrekte Berechnung der Kalenderwoche. Denn in diesem Jahr haben wir wieder den Fall, dass sich die Kalenderwochen zwischen Amerika und Europa unterscheiden.

Unterschiedliche Berechnung der Kalenderwoche zwischen Nordamerika und Europa

Während in Nordamerika immer die erste Woche des neuen Jahres als KW 1 definiert ist, orientiert sich Europa am ISO Standard 8601. Nach der ISO Berechnung in Europa und Asien ist die erste Woche im neuen Jahr, welche 4 oder mehr Tage beinhaltet, als KW 1 definiert. In den USA und Kanada kann es auch eine halbe Woche als KW 1 geben.

In 2021 ist in Amerika somit die

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Measures sind in Power BI die beste Möglichkeit, um seine Kennzahlen zu berechnen. In einer Matrix lassen sich diese allerdings im Normalfall nur als Werte anzeigen und nicht auf Zeilen- oder Spaltenebene. Manchmal benötigt man diese jedoch genau auf Zeilenebene.

Deckungsbeitragsrechnung auf Zeilenebene anzeigen

Ein Beispiel, welchem ich so neulich begegnete, war die Darstellung einer Deckungsbeitragsrechnung. Die einzelnen Positionen sollten untereinander auf Zeilenebene dargestellt werden. Die Standarddarstellung, wenn man nur die Measures anzeigt, ist horizontal ausgerichtet:

Standarddarstellung von Measures in Matrix in Power BI
Standarddarstellung von Measures in Matrix in Power BI

Auch wenn man die Measures explizit auf die Zeilen zieht, lassen sich diese

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Wer ein Datum bzw. Datetime-Format im UNIX-Format erhält, der wundert sich zuerst, was es damit auf sich hat bzw. wie man das denn “normal” darstellen kann. Denn das UNIX-Datumsformat sieht folgendermaßen aus:

1604135115

Was genau ist UNIX Timestamp?

Um eine Lösung zu finden, wie wir das umwandeln können, müssen wir zuerst ein Mal verstehen, was die Zahl bedeutet. Der UNIX-Timestamp ist die Anzahl Sekunden seit dem 01. Januar 1970. Wieso das genau so ist, kann man im Wikipedia Artikel nachlesen. Ich möchte mich auf die Lösung des Problems fokussieren.

In dem oben genannten Beispiel sind

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In meinem ersten Blog-Post habe ich kurz erwähnt, dass mein digitales Notizbuch – in form von OneNote – gut gefüllt ist mit jede Menge Notizen und Ansätzen, die ich hier im Blog teilen möchte.

Eine Kategorie sind DAX- und M-Codeschnipsel, welche ich regelmässig verwende. Beispielsweise das Erstellen einer Datums- oder Zeit-Tabelle oder die Erstellung von ID Spalten aus einem Datum und ähnliches. Einfach Ansätze, die man immer wieder benötigt und jedes mal ein bisschen Kopfzerbrechen bereitet, wenn man sich diese wieder überlegen muss.

Daher bin ich zu der Entscheidung gekommen, dass ich diese hier ebenfalls auf dem Blog teile. Hierzu habe ich eine eigene Seite mit allen Snippets angelegt.
Update vom 15.07.2021: Da es unübersichtlich wurde, werde ich die

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Wenn man mehrere Tabellen miteinander kombinieren möchte, dann stellt sich die Frage, ob man dies bereits in der Datenquelle wie dem SQL Server, in der Aufbereitung der Daten (ETL) in Power Query oder in Power BI machen sollte und vor allem wo genau die Unterschiede liegen.

Vorneweg, der Post ist relativ ausführlich, für alle, denen er zu lang (tl;dr) ist hier schon mal die Vergleichstabelle:

Doppelte einträge bleiben erhaltenDoppelte Einträge werden entferntUngleiche Anzahl SpaltenAbweichende SpaltennamenUngleiche Reihenfolge der SpaltenKombinieren von mehr als 2 Tabellen
UNION in SQL ServerMit UNION ALLMit UNIONxx
APPEND in Power QueryxMit “Remove duplicates” möglichxxx
UNION in DAXxMit “DISTINCT” möglichxx
Übersicht der verschiedenen Kombinationsmöglichkeiten

Datentransformation in der Datenquelle oder im Frontend?

Eine Frage, die sich gleich zu Beginn stellt, ist, wo soll das Kombinieren der Tabellen stattfinden?

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Die automatische Skalierung von Kennzahlen oder Measures ist in Power BI für so ziemlich jedes Visual möglich. Allerdings gibt es aktuell bei Tabellen bzw. der Matrix keine Möglichkeit diese dynamisch einzustellen.

Keine dynamische Skalierungsmöglichkeit bei Tabelle und Matrix

Mit dieser Auswahl lassen sich die Werte beispielsweise in Millionen anzeigen.

Auch falls die Werte aufgrund eines Slicers, Filters oder Drill Downs eingeschränkt werden, bleibt die manuell eingestellte Skalierung erhalten. Dies führt je nach Konstellation zu der merkwürdigen Situation, dass man aus dem Bericht keine Erkenntnisse mehr gewinnen kann, da die Werte viel zu tief für die Skalierung liegen.