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MS Excel zur effektiven Datenvisualisierung – mit KI Hacks (M365)

Power Query („Daten abrufen und transformieren“) bietet

unter Microsoft Excel um eine leistungsstarke Umgebung für die strukturierte

Datenaufbereitung. Mit dem integrierten Editor können Benutzer Abfragen

erstellen, Daten bereinigen, transformieren und systematisch analysieren.

Verschiedene Datenquellen und -formate lassen sich einbinden, wobei bestehende

Beziehungen zwischen Tabellen, etwa im Rahmen eines

Entity-Relationship-Modells, insbesondere bei größeren Datenmengen

berücksichtigt werden können.<o:p></o:p>


Power Query ermöglicht zudem den Import externer sowie cloud‑

und webbasierter Datenquellen, die bei Bedarf „live“ aktualisiert werden

können. Tabellen und Datenbanken lassen sich zusammenführen und gezielt nach

Spalten oder Attributen abfragen. Ergänzend unterstützen KI‑Funktionen in

Excel, Copilot oder Copilot Chat, bei der Strukturierung, Dokumentation sowie

Optimierung von Abfragen und Workflows, was die Arbeitsproduktivität deutlich

erhöht.<o:p></o:p>


Highlights:<o:p></o:p>


• Der Power Query Editor und seine zentralen

Anwendungsmöglichkeiten<o:p></o:p>

• Laden, Transformieren und Zusammenführen einzelner

Tabellen<o:p></o:p>

• Import diverser Datenquellen mit definierten Beziehungen<o:p></o:p>

• Cloud‑ und webbasierte Datenanalyse mit

Aktualisierungslogik<o:p></o:p>

• Praxisnahe Use Cases sowie unterstützender Einsatz von KI‑Funktionen<o:p></o:p>


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Power Query bildet die Grundlage

für eine reproduzierbare und skalierbare Datenanalyse in Microsoft Excel. In

Kombination mit KI‑gestützter Assistenz lassen sich Transformationsprozesse

transparenter gestalten, Analysepfade schneller entwickeln und datenbasierte

Entscheidungen effizient vorbereiten.<o:p></o:p>


In Zusammenarbeit mit vhsDigitalKooperation. Für das Webinar gibt es eine Durchführungsgarantie.

MS Excel zur effektiven Datenvisualisierung – mit KI Hacks (M365)

Power Query („Daten abrufen und transformieren“) bietet

unter Microsoft Excel um eine leistungsstarke Umgebung für die strukturierte

Datenaufbereitung. Mit dem integrierten Editor können Benutzer Abfragen

erstellen, Daten bereinigen, transformieren und systematisch analysieren.

Verschiedene Datenquellen und -formate lassen sich einbinden, wobei bestehende

Beziehungen zwischen Tabellen, etwa im Rahmen eines

Entity-Relationship-Modells, insbesondere bei größeren Datenmengen

berücksichtigt werden können.<o:p></o:p>


Power Query ermöglicht zudem den Import externer sowie cloud‑

und webbasierter Datenquellen, die bei Bedarf „live“ aktualisiert werden

können. Tabellen und Datenbanken lassen sich zusammenführen und gezielt nach

Spalten oder Attributen abfragen. Ergänzend unterstützen KI‑Funktionen in

Excel, Copilot oder Copilot Chat, bei der Strukturierung, Dokumentation sowie

Optimierung von Abfragen und Workflows, was die Arbeitsproduktivität deutlich

erhöht.<o:p></o:p>


Highlights:<o:p></o:p>


• Der Power Query Editor und seine zentralen

Anwendungsmöglichkeiten<o:p></o:p>

• Laden, Transformieren und Zusammenführen einzelner

Tabellen<o:p></o:p>

• Import diverser Datenquellen mit definierten Beziehungen<o:p></o:p>

• Cloud‑ und webbasierte Datenanalyse mit

Aktualisierungslogik<o:p></o:p>

• Praxisnahe Use Cases sowie unterstützender Einsatz von KI‑Funktionen<o:p></o:p>


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Power Query bildet die Grundlage

für eine reproduzierbare und skalierbare Datenanalyse in Microsoft Excel. In

Kombination mit KI‑gestützter Assistenz lassen sich Transformationsprozesse

transparenter gestalten, Analysepfade schneller entwickeln und datenbasierte

Entscheidungen effizient vorbereiten.<o:p></o:p>


In Zusammenarbeit mit vhsDigitalKooperation. Für das Webinar gibt es eine Durchführungsgarantie.

  • Gebühr
    Gebühr: 33,00 € (nicht rabattierbar)
  • Kursnummer: 26ON501a314
  • Start
    Do. 17.12.2026
    18:30 Uhr
    Ende
    Do. 17.12.2026
    21:30 Uhr
  • Veranstalter:
    vhs Augsburger Land
16.05.26 17:11:30