Datennormalisierungsstrategien für Excel-Dashboards

Einführung

Die Datennormalisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Erstellung genauer und umfassender Excel-Dashboards. Das Normalisieren von Daten beinhaltet das Umschreiben von Datenwerten, sodass sie in einen bestimmten Bereich fallen, und/oder das Nehmen von kategorialen Daten und deren Umwandlung in numerische Daten. Auf diese Weise können Unternehmen Daten über verschiedene Zeiträume und Streams richtig vergleichen und analysieren. Bei richtiger Durchführung kann die Datennormalisierung die Analyse und Berichterstellung von Daten viel effizienter machen.

Es gibt zwei Haupttypen der Datennormalisierung: Numerische Normalisierung und kategorische Normalisierung. In diesem Blogbeitrag erörtern wir, wie Unternehmen Excel-Funktionalitäten am besten nutzen können, um diese beiden Strategien für ihre Dashboards zu implementieren.

Caching von Datenbankabfragen

Das Zwischenspeichern von Datenbankabfragen ist eine großartige Möglichkeit, Datennormalisierungsstrategien für Excel-Dashboards zu optimieren. Caching reduziert die zu verarbeitende Datenmenge und verbessert dadurch die Leistung analysegesteuerter Dashboards.

Warum Abfragen zwischenspeichern?

Abfrage-Caching ist eine großartige Möglichkeit, häufig verwendete Abfragen aufzulisten und zu speichern. Es kann die Dashboard-Leistung verbessern, da auf die gespeicherten Abfragen schnell zugegriffen werden kann und nicht mehr der Aufwand eines vollständigen Abfragegenerierungsprozesses durchlaufen werden muss. Dies kann besonders beim Umgang mit komplexen Abfragen und großen Datensätzen hilfreich sein.

Wann Caching verwendet werden sollte

Caching kann für Projekte hilfreich sein, bei denen häufig auf Daten zugegriffen wird. Wenn eine Abfrage wiederholt verwendet wird, sollte sie für einen späteren Zugriff gespeichert werden. Dies kann dazu beitragen, die Leistung und die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, da die Abfrage nicht falsch generiert wird.

Caching-Leistung

Caching kann besonders beim Umgang mit großen Datensätzen von Vorteil sein. Der Aufwand für das Generieren komplexer Abfragen kann eliminiert werden, was die Datenverarbeitungszeit erheblich verkürzen kann. Das Zwischenspeichern von Abfragen kann dazu beitragen, die Leistung von Excel-Dashboards und anderen analysegesteuerten Dashboards zu verbessern.

3. Optimieren der Datensatzgröße

A. Datensätze verkleinern

Das Verkleinern von Datensätzen ist eine der häufigsten Datennormalisierungsstrategien beim Umgang mit Excel-Dashboards. Dies beinhaltet das Identifizieren und Entfernen unnötiger Spalten, Zeilen und anderer Datenelemente, die für das Dashboard nicht erforderlich sind. Überprüfen Sie dazu zunächst die im Datensatz gespeicherten Daten. Entfernen Sie alle Spalten oder Zeilen, die für die Analysen und Dashboards, die aus dem Datensatz erstellt werden, nicht wesentlich sind. Es ist auch wichtig, auf Duplikate zu prüfen, da redundante Daten die Größe des Datensatzes unnötig erweitern können. Durch das Entfernen nicht benötigter Daten können Sie die Größe des Datensatzes erheblich reduzieren.

Sobald Sie die nicht benötigten Daten identifiziert haben, führen Sie zusätzliche Schritte durch, um den Datensatz zu bereinigen, indem Sie die Daten sortieren und neu formatieren. Dazu gehört das Eingeben der Daten in bestimmte Datentypen wie Text, Zahlen und Datumsangaben, um die Datengenauigkeit und -konsistenz sicherzustellen. Außerdem umfasst der Sortierprozess das Anwenden von Filtern auf die Daten, das Ersetzen von Fehlern und das richtige Ausrichten der Daten.

B. Reduzieren von Helligkeit und Kontrast

Die Datennormalisierung umfasst auch die Verringerung der Helligkeit und des Kontrasts von Grafiken in einem Excel-Dashboard. Dies ist sowohl für einfachere visuelle Darstellungen als auch für grafiklastige Dashboards wichtig. Indem Sie die Helligkeit und den Kontrast dieser visuellen Elemente reduzieren, können Sie die Datenmenge innerhalb des Datensatzes minimieren. Dadurch wird die Dateigröße minimiert und die Leistung des Dashboards verbessert.

Um die Helligkeit und den Kontrast von Grafiken in einem Excel-Dashboard zu reduzieren, wählen Sie zuerst das Bild aus, dessen Helligkeit und Kontrast Sie anpassen möchten. Öffnen Sie dann das Helligkeits- und Kontrastanpassungsfenster und passen Sie die Werte beider Parameter nach Bedarf an. Dieser Vorgang kann für alle Bilder im Dashboard wiederholt werden, was zu einer optimierten und optimierten Datensatzgröße führt.

Umgang mit beschädigten Daten

Die Datennormalisierung kann beim Umgang mit beschädigten Daten schwierig sein. Dies gilt insbesondere für Excel-Dashboards, bei denen schnelles und genaues Feedback erwartet wird. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf zwei wichtige Strategien, die beim Normalisieren von Daten mit Excel-Dashboards eingesetzt werden können – das Identifizieren beschädigter Daten und das Isolieren/Entfernen beschädigter Daten.

Identifizieren beschädigter Daten

Einer der ersten Schritte beim Umgang mit beschädigten Daten besteht darin, sie zu identifizieren. Es ist wichtig, diese Daten so schnell wie möglich zu identifizieren, da die Ergebnisse Ihres Dashboards den Datensatz sonst möglicherweise nicht genau wiedergeben. Einige Möglichkeiten, beschädigte Daten zu erkennen, sind:

• Daten, die nicht in eine Normalverteilung passen
• Daten, die außerhalb der erwarteten Bereiche liegen
• Daten, die in einer einzelnen Spalte vorhanden sind, aber nicht auf mehrere Spalten verteilt sind
• Daten, die nicht mit dem Format des restlichen Datensatzes übereinstimmen

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie beschädigte Daten aussehen, und es liegt am Benutzer, zu bestimmen, wie er sie in dem Datensatz erkennt, mit dem er arbeitet.

Isolieren und Entfernen beschädigter Daten

Sobald die beschädigten Daten identifiziert wurden, müssen sie isoliert und entfernt werden, um zu verhindern, dass sie die Genauigkeit des Dashboards beeinträchtigen. Dies kann durch die Verwendung von Filterwerkzeugen wie der Autofilter-Funktion oder der erweiterten Filterfunktion erfolgen. Durch die Verwendung dieser Funktionen kann der Benutzer die beschädigten Daten herausfiltern und nur die gültigen Daten anzeigen. Sobald dies erledigt ist, kann das Dashboard fertiggestellt werden und der Benutzer kann darauf vertrauen, dass seine Ergebnisse korrekt sind.

Die Datennormalisierung ist ein wichtiger Bestandteil beim Erstellen effektiver Excel-Dashboards. Der Umgang mit beschädigten Daten erfordert, dass der Benutzer vorsichtig und gewissenhaft ist, sie zu identifizieren und sie dann zu isolieren und zu entfernen. Wenn dies richtig gemacht wird, können die Ergebnisse des Dashboards den Datensatz genau widerspiegeln.

Extrahieren von Daten aus Bildern

Die Datenextraktion aus Bildern wird für eine Vielzahl von Anwendungsfällen immer beliebter, vom Abrufen von Daten aus Quittungen und Rechnungen bis hin zum Auffinden und Sammeln von Text aus Screenshots und gescannten Dokumenten. Da die Datenextraktion aus Bildern eine manuelle Interpretation und Extraktion erfordert, sollte sie für eine optimale Nützlichkeit mit Datennormalisierungsstrategien kombiniert werden.

Häufige Anwendungen der Bildextraktion

Die Bildextraktion kann bei einer Vielzahl von Aufgaben helfen, wie zum Beispiel:

• Abrufen von Textwerten aus gescannten und fotografierten Dokumenten und Quittungen
• Analysieren von Bildern, um interessante Objekte und Bereiche zu erkennen
• Extrahieren von Text aus Bildern und Screenshots
• Suchen, Verfolgen und Extrahieren von Tabellen aus Bildern

Bei der Bildextraktion verwendete Techniken

Die Bildextraktion umfasst je nach Anforderung mehrere ausgefeilte Techniken und Technologien. Einige davon sind:

• Optische Zeichenerkennung (OCR), die verwendet wird, um Text aus Bildern zu identifizieren und zu extrahieren
• Vorlagenabgleich, der verwendet wird, um interessante Objekte in Bildern zu erkennen
• Objekterkennung, die verwendet wird, um Bereiche und Objekte innerhalb des Bildes zu erkennen
• Objektverfolgung, die verwendet wird, um Bewegungen innerhalb des Bildes zu analysieren und interessante Objekte zu identifizieren
• Funktionserkennung, die verwendet wird, um Tabellen aus Bildern zu finden und zu extrahieren

Die Bildextraktion kann sowohl zeitaufwändig als auch herausfordernd sein, aber mit den richtigen Techniken und Technologien kann sie ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Daten aus Bildern zu gewinnen.

Vorteile der Datennormalisierung

Es ist für jede Art von Analyseprojekt unerlässlich, sicherzustellen, dass Ihre Daten optimiert und organisiert sind. Das Normalisieren der Daten ist eine Technik, die es Ihrem Unternehmen ermöglicht, vom Zugriff auf genaue und qualitativ hochwertige Daten zu profitieren.Es stellt die Datenkonsistenz sicher, wodurch die Notwendigkeit manueller Datenarbeit entfällt und langfristig Ressourcen gespart werden. In diesem Artikel werden wir die Vorteile der Datennormalisierung speziell in Bezug auf Excel-Dashboards erörtern.

Optimierte Analyse

Die Datennormalisierung stellt sicher, dass wichtige Daten an mehr als einem Ort gespeichert werden. Dies erleichtert das Identifizieren und Ausführen von Abfragen auf die Daten. Es hilft, die Daten über mehrere Tabellen hinweg zu rationalisieren und sicherzustellen, dass alle Teile der Daten für die Analyse aktiv und genau miteinander verknüpft sind. Mit der Datennormalisierung wird es für die Benutzer einfacher, sie zu verwalten und darauf zuzugreifen. Dies reduziert nicht nur die Verarbeitungszeit, sondern erleichtert auch das Abrufen von Daten. Es eliminiert auch unnötige Komplexitäten im Zusammenhang mit Datenänderungen.

Verbesserte Datenqualität

Datennormalisierungstechniken können Ihnen dabei helfen, die Qualität der in Tabellenkalkulationen eingegebenen Daten zu verbessern. Dies liegt daran, dass Datennormalisierungsstandards bestimmte Einschränkungen für die Dateneingabe festlegen und sicherstellen, dass alle Daten im gleichen Format eingegeben werden. Dies hilft, falsche Informationen zu identifizieren und zu eliminieren, wodurch sichergestellt wird, dass nur auf gültige und genaue Daten zugegriffen wird. Darüber hinaus reduziert die Datennormalisierung das Risiko, Fehler in das System einzuführen, erheblich, da sie sicherstellt, dass alle Daten konsistent am richtigen Ort mit den richtigen Werten gespeichert werden.

Reduzierte Bearbeitungszeit

Durch die Normalisierung der Daten können Sie die Notwendigkeit einer redundanten Dateneingabe beseitigen, da Sie Verknüpfungen mit den normalisierten Daten erstellen können. Das bedeutet, dass die gleichen Daten nicht mehrfach eingegeben werden müssen. Dies verringert nicht nur die Zeit, die zum Eingeben der Daten benötigt wird, sondern verringert auch die Menge der in der Tabelle gespeicherten Daten. Darüber hinaus trägt die Datennormalisierung dazu bei, dass die Daten leichter erkennbar sind, da alle Datensätze konsistent sind und keine unnötigen Informationen enthalten.

Insgesamt trägt die Datennormalisierung dazu bei, die Dateneingabe und -abfrage in Excel-Dashboards zu optimieren und die Genauigkeit der Daten sicherzustellen. Es ist ein effizientes Werkzeug, um redundante Dateneingaben zu vermeiden und die Datenqualität zu verbessern. Die Datennormalisierung ist eine Schlüsselstrategie für den Erfolg beim Umgang mit Tabellenkalkulationen, und ihre Vorteile können in Kombination mit anderen Datenanalysetechniken weiter gesteigert werden.

Schlussfolgerung

Die Datennormalisierung ist eine wichtige Komponente beim Erstellen effektiver Excel-Dashboards. Durch das Erkennen von Bereichen mit potenziellen Inkonsistenzen oder Redundanzen ermöglicht die Datennormalisierung, dass das Dashboard funktionsfähig und umsetzbar wird und dem Benutzer tiefere Einblicke in seine Geschäftsdaten bietet. In diesem Artikel wurden einige der gebräuchlichsten Strategien zur Datennormalisierung sowie die Hauptvorteile untersucht, die sie bieten, wenn sie in ein Excel-Dashboard integriert werden.

Zusammenfassung der Datennormalisierungsstrategien

Kurz gesagt kann die Datennormalisierung erreicht werden, indem das Layout der Daten umstrukturiert wird, indem separate Tabellen für verwandte Datenpunkte erstellt werden, eine einzige Quelle der Wahrheit für Datenwerte verwendet wird, eine konsistente Namenskonvention für Felder innerhalb des Datensatzes festgelegt wird und Prüfung auf Richtigkeit. Durch die Implementierung dieser Kernstrategien kann die Art der Daten vom Benutzer wirklich verstanden werden, was ihm die Möglichkeit gibt, schnell Entscheidungen zu treffen.

Vorteile der Datennormalisierung für Excel-Dashboards

Die Integration der Datennormalisierung in ein Excel-Dashboard schafft Vertrauen in die Daten und fördert eine effektivere Entscheidungsfindung. Es erhöht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Dashboards, sodass sich die Benutzer vertrauensvoll auf die Erkenntnisse verlassen können, die sie untersuchen. Darüber hinaus reduziert die Datennormalisierung die Komplexität des Dashboards, da manuelle Berechnungen oder Formatierungsänderungen entfallen und wertvolle Zeit eingespart wird.

Abschließend ist die Datennormalisierung eine Schlüsselkomponente eines jeden erfolgreichen Excel-Dashboards.Durch die Umstrukturierung der Daten, die Normalisierung von Werten und die Schaffung einer einzigartigen Quelle der Wahrheit kann der Benutzer einen besseren Einblick in seine Daten gewinnen. Dies macht die Datennormalisierung zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die ihre Excel-Dashboards optimal nutzen möchten.