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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Überblick über die PL-300-Zertifizierung
- Prüfungsziele und Aufbau
- Geprüfte Fähigkeiten und Kompetenzbereiche
- Vorbereitungsmaterialien und Lernstrategien
Datenaufbereitung für Finanzberichte
- Extraktion und Bereinigung von Daten mit Power Query
- Kombinierung mehrerer Finanzdatenquellen
- Bearbeitung zeitbasierter und transaktionaler Daten
Finanzdatenmodellierung
- Gestaltung von Datenmodellen für die Finanzanalyse
- Einrichtung von Beziehungen und Hierarchien (Konten, Kostenträger, Abteilungen)
- Implementierung von Kennzahlen zur Erfassung von Umsatz, Kosten und Gewinn
Erstellung von Finanz-KPIs und Berechnungen
- Wichtige Finanzkennzahlen: ROI, Abweichung, Marge und Wachstumsrate
- Nutzung von DAX für Jährliche-und-Rollierende-Berechnungen (Year-to-Date und Rolling)
- Entwicklung individueller KPIs für die Analyse der Geschäftsleistung
Visualisierung finanzieller Erkenntnisse
- Aufbau von Executive-Dashboards und Scorecards
- Einsatz von bedingter Formatierung und Key-Influencer-Visualisierungen
- Erstellung von Visualisierungen für Abweichungs-, Trend- und Liquiditätsanalysen
Prüfungsvorbereitung und Übung
- Durchsprache häufiger PL-300-Fragen und Szenarien
- Fallbasierte Übungen mit echten Prüfungsthemen
- Abschließende Wiederholung: Best Practices und Prüfungsstrategien
Praktisches Projekt: Finanz-Dashboard-Simulation
- Erstellung eines vollständigen Finanzanalysereports für eine Beispieldatenbank
- Integration von Datenmodellierung, Kennzahlen und Visualisierungen
- Perspektivenreview und Feedbackrunde
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Datenmodellierung und Visualisierung in Power BI
- Erfahrung in der Arbeit mit Finanzdaten oder -berichten
- Grundkenntnisse in DAX und Excel-Formeln
Zielgruppe
- Finanzanalysten, die sich auf die Microsoft PL-300-Zertifizierung vorbereiten
- Business-Intelligence-Fachkräfte mit Fokus auf Finanzberichte
- Wirtschaftsprüfer und Finanzleiter, die Power BI für datengetriebene Erkenntnisse nutzen
Erfahrungsberichte (2)
Der wertvollste Aspekt war, zu lernen, wie man Konzepte in realen Anwendungsfällen einsetzt, sowie das Verständnis der eingesetzten Werkzeuge und Prozesse zu vertiefen.
Marcel Tansae - DB Technology
Kurs - Microsoft Power Automate
Maschinelle Übersetzung
So nutzen Sie Beziehungen in Power BI und der Unterschied zwischen Spalten und Messwerten
LEUNG Chun Hei - HAESL
Kurs - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
Maschinelle Übersetzung
