Summary  
This chapter covers how to programmatically profile and explore dataset columns by computing summary statistics, value distributions, and quality metrics to identify and address issues such as missing values, misspellings, outliers, and duplicate rows.

General domain of usage  
Data cleaning and preprocessing

Wir verwenden den **Spaltenprofiler** in Power Query, um unser Fahrraddatensatz zu bewerten und Fehler, notwendige Transformationen sowie weitere Anforderungen an die Datenqualität zu identifizieren. Der Spaltenprofiler liefert detaillierte Einblicke in die Daten, einschließlich **Wertverteilung, Datenqualität und zusammenfassende Statistiken**. Durch die Analyse dieser Kennzahlen können wir Probleme wie doppelte oder fehlende Werte erkennen, die Verteilung unserer Daten verstehen und die notwendigen Transformationen bestimmen, um unseren Datensatz für die Analyse zu bereinigen und vorzubereiten.


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.


Datenprofilierung und -Exploration

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