Summary  
This chapter demonstrates how to define a custom sort order for categorical data and apply conditional formatting alongside built-in anomaly detection to automatically identify and highlight outliers in tabular and time-series visualizations.

General domain of usage  
Business intelligence dashboards

Ermittlung von Anomalien in Ihren Daten mithilfe einer Matrix mit bedingter Formatierung und der **Analysieren**-Funktion in Power BI:

Was können Sie in Power BI verwenden, um ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Ihren Daten zu identifizieren?

Power BI ist ein unverzichtbares Werkzeug für angehende Datenanalysten und Business-Professionals. Lernen Sie, wie Sie Rohdaten in aussagekräftige Visualisierungen und interaktive Dashboards umwandeln, verschiedene Datenquellen anbinden und überzeugende Berichte für fundierte Entscheidungen erstellen.

Tauchen Sie in die Welt von Power BI ein und legen Sie ein solides Fundament. Es werden alle Themen von Installation und Einrichtung bis hin zur Verbindung von Datenquellen und der Erstellung des ersten Berichts behandelt.

Erkunden Sie grundlegende Techniken der Datenvorbereitung, einschließlich Bereinigung, Transformation und Zusammenführung mehrerer Datenquellen.
Behandlung fehlender Werte, Datenprofilierung und verschiedene Methoden der Datenmanipulation werden ebenfalls behandelt.


Beherrschung der Grundlagen der Datenmodellierung, vom Verständnis von Datenmodellen und dem Erstellen von Beziehungen bis hin zu den Grundlagen von DAX. Außerdem werden das Erstellen von Measures und berechneten Spalten vermittelt.


Entdecken Sie verschiedene Visualisierungstechniken und passen Sie Visualisierungen für bessere Einblicke an. Sie werden außerdem erweiterte Funktionen wie Slicer, Filter sowie Drilldown- und Drillthrough-Funktionen erkunden, um Ihre Datenanalyse zu verbessern.


Steigern Sie die Benutzerfreundlichkeit und die Aussagekraft Ihrer Berichte durch die Verwendung von Designs, das Konfigurieren von Berichtsseiten und die Nutzung fortgeschrittener Funktionen wie der Analysefunktion und der Identifikation von Ausreißern.
Sie erstellen außerdem Gruppen, Bins und Cluster für tiefere Einblicke.


Auffinden von Anomalien

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Auffinden von Anomalien