Summary  
This chapter covers automated data profiling techniques to compute summary statistics, value distributions, and data quality metrics in order to detect anomalies—such as missing values, misspellings, outliers, and duplicate rows—for subsequent cleaning and transformation.  

General domain of usage  
Data cleaning and transformation

Verwendung des **Spaltenprofilers** in Power Query zur Bewertung des Fahrrad-Datensatzes und zur Identifizierung potenzieller Fehler, notwendiger Transformationen und allgemeiner Datenqualitätsprobleme. Der Spaltenprofiler bietet detaillierte Einblicke wie **Wertverteilung, Datenqualität und zusammenfassende Statistiken**.

Durch die Überprüfung dieser Kennzahlen lassen sich Probleme wie doppelte oder fehlende Werte erkennen, die Datenverteilung besser verstehen und bestimmen, welche Transformationen erforderlich sind, um den Datensatz für die Analyse zu bereinigen und vorzubereiten.


Power BI ist ein unverzichtbares Werkzeug für angehende Data Analysts und Business Professionals. Lernen Sie, Rohdaten in aussagekräftige Visualisierungen und interaktive Dashboards zu verwandeln, verschiedene Datenquellen zu verbinden und überzeugende Berichte für fundierte Entscheidungsfindung zu erstellen.

Tauchen Sie in die Welt von Power BI ein und legen Sie ein solides Fundament. Sie behandeln alles von der Installation und Einrichtung bis hin zur Verbindung von Datenquellen und der Erstellung Ihres ersten Berichts.

Erkunden Sie grundlegende Techniken der Datenvorbereitung, einschließlich Bereinigung, Transformation und Kombination mehrerer Datenquellen. Zudem werden der Umgang mit fehlenden Werten, Datenprofilierung und verschiedene Methoden der Datenmanipulation behandelt.


Beherrschen Sie die Grundlagen der Datenmodellierung: vom Verständnis von Datenmodellen und dem Erstellen von Beziehungen bis hin zu den Grundlagen von DAX. Sie lernen außerdem, Measures und berechnete Spalten zu erstellen.


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 optimieren.


Steigern Sie die Benutzerfreundlichkeit und die Aussagekraft Ihrer Berichte durch die Verwendung von Designs, die Konfiguration von Berichtsseiten und den Einsatz fortgeschrittener Funktionen wie der Analysefunktion und der Identifikation von Ausreißern. Zudem erstellen Sie Gruppen, Bins und Cluster für tiefere Einblicke.


Datenprofilierung und -Exploration

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