Tag 2 der Dashboard Week hat uns die Gelegenheit gegeben, wieder mit Power BI zu arbeiten. Die Datenquelle war ein Datensatz von Kaggle, der das Glücksempfinden der Menschen in allen Ländern der Welt anhand der GWP (Gallup World Poll) gemessen hat. Wir mussten alles in Power BI erledigen, einschließlich der Datenvorbereitung, und das stellte sich als größere Herausforderung heraus als erwartet.
Vor allem waren die Daten in verschiedene Dateien aufgeteilt, jeweils eine Datei für jedes Jahr zwischen 2015 und 2019. Nachdem ich fast eine Stunde damit verbracht hatte, das Jahr aus dem Dateinamen in die Tabelle einzufügen, musste ich aufgeben und dies manuell durchführen: "Add Column" -> "Custom Column" -> "Year = 2015", dann 2016, 2017 usw. 🙈
Des Weiteren waren die Spalten nicht in allen Dateien gleich. Das habe ich recht schnell behoben, indem ich nur die Spalten behielt, die überall zu finden waren (ich musste nur den Namen in einigen Dateien manuell ändern), und alles andere herausfilterte.
Danach überlegte ich, wie ich diese Daten am besten im Bericht darstellen könnte. Ich entschied mich für ein exploratives Dashboard, um dem Benutzer die Möglichkeit zu geben, seine eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen.
Zuerst erstellte ich eine Tabelle mit allen Faktoren, die den Glücklichkeitswert beeinflussen, und fügte zwei Filter hinzu, einmal für das Jahr und dann für die Metriken. Die Idee dahinter war, dass der Benutzer die Daten zuerst verstehen konnte, bevor das Ergebnis sichtbar wurde.
Der erste Bericht sah so aus:
Für den zweiten Bericht fügte ich einige KPIs hinzu, mit dem durchschnittlichen Wert für jeden Faktor. Danach folgte eine kurze Zeitanalyse, um diese Werte zwischen verschiedenen Regionen zu vergleichen, und schließlich auch ein Balkendiagramm mit diesen Werten pro Region, um einen quantitativen Vergleich zu ermöglichen.
Am Ende gab ich dem Benutzer die Möglichkeit, nach Jahr oder Region zu filtern. Es war kein komplexes Dashboard, aber ausreichend, um dem Benutzer eine Vorstellung davon zu vermitteln, welche Länder und Regionen am glücklichsten sind und welche Faktoren welche Rolle dabei spielen, wie glücklich die Menschen sind.
Das Endergebnis sah so aus:
Meine eigene Erkenntnis war, dass obwohl Westeuropa in jedem Jahr mehr als 60% der Top-10-Länder ausmacht, die Menschen durchschnittlich in Australien & Neuseeland und auch in Nordamerika glücklicher sind als die Menschen in Westeuropa.
Diese Aufgabe hat mir sehr gut gefallen, da ich die Gelegenheit hatte, mich wieder mit Power BI zu beschäftigen. Das war wichtig für mich, weil mein erstes Projekt ein Power BI Projekt sein wird, und ich war froh, dass ich ein wenig mehr Übung bekommen konnte.