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Datenanalyse in Excel: So werten Sie Unternehmensdaten effizient aus

Die Funktion „Datenanalyse“ in Microsoft Excel macht das Auswerten von Daten einfacher, schneller und intuitiver. Das Analyse-Tool versteht Eingaben in natürlicher Sprache. Statt komplizierter Formeln genügt ein Klick – und Sie erhalten Antworten auf Fragen wie „In welcher Woche war der Umsatz am höchsten?“. Wie Sie die Funktion optimal nutzen und damit im Handumdrehen auch Untertabellen und Diagramme erstellen, erfahren Sie hier.

Das früher als „Ideen“ bekannte Analysewerkzeug in Excel heißt inzwischen „Analysieren von Daten“. Die intelligente Datenanalyse versteht mehrere natürliche Sprachen und bietet die Möglichkeit, eine Datensammlung oder Teile davon sinnvoll neu zu strukturieren und automatisch hilfreiche Pivot-Tabellen (Untertabellen) in eine Arbeitsmappe einzufügen. Damit eröffnen sich für Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Daten effizienter zu nutzen, aktuelle Entwicklungen im Blick zu behalten und faktenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen.

Inhaltsverzeichnis

Was ist die Datenanalyse in Excel?

Längst können Sie mit dem Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft Excel weit mehr erledigen, als Tabellen anzulegen und Berechnungen anzustellen. Die Office-App ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das auch komplexe Daten analysieren, visualisieren und miteinander vergleichen kann – und das in Sekundenschnelle. Auch beim Bereinigen, Strukturieren und Zusammenfassen von Daten ist das Tool auf Wunsch behilflich – ohne die Ausgangsdaten zu verändern.
Und dafür müssen Sie keine Excel-Kenntnisse auf Expertenniveau mehr mitbringen. Denn Ihre Wünsche und Eingabeaufforderungen versteht das Tool in natürlicher Sprache. Auch für das Erstellen von Vorhersagen, also „Prädiktive Analysen“, sind nur wenige Klicks nötig. Viele klassische Stolpersteine und Fehlerquellen bei Berechnungen lassen sich durch die automatisierte Datenanalyse umgehen.
Für komplexere Datenanalysen wie „Explorative Datenanalysen“, die Einblicke in Zusammenhänge zwischen Daten ermöglichen, kann es sich lohnen, Excel durch Add-ins zu erweitern.

Datenanalyse in Excel: Wie funktioniert das?

Eine klassische „Deskriptive Datenanalyse“ hilft Ihnen, den aktuellen Stand der Zahlen schnell und übersichtlich auszuwerten. Dafür gehen Sie wie folgt vor:
  1. Zelle auswählen: Klicken Sie in eine beliebige Zelle in Ihrer Excel-Tabelle.
  2. Funktion starten: Gehen Sie im Menü auf „Start“ und wählen Sie die Schaltfläche „Daten analysieren“ aus.
  3. Ergebnisse anzeigen: Am rechten Bildrand erscheint eine Analyseübersicht – beispielsweise mit Einnahmen gestaffelt nach Produktgruppen oder Monatsumsätzen als Säulendiagramm.
Wenn Sie zusätzlich eine vergleichende Tabelle erstellen möchten, klicken Sie einfach auf „+PivotTable einfügen“.
Auch praktisch: Sie können im Eingabefeld auf der rechten Seite Fragen in natürlicher Sprache eingeben, wenn Sie mehr Informationen benötigen. Ein Beispiel: „Wie hoch war der Umsatz im letzten Quartal?“. Excel liefert passende Antworten – und erkennt außerdem Muster, Trends sowie Anomalien.
Für gezieltere Datenanalysen können Sie bestimmte Datenbereiche auswählen, z.B. Umsätze einzelner Jahre oder Produktkategorien. So lassen sich Segmentanalysen und Zeitvergleiche besonders effizient und zeitsparend durchführen.
Ein weiterer Vorteil der Datenanalyse in Excel: Über das Eingabefeld erhalten Sie auch Vorschläge für Fragen, die Ihnen selbst bislang vielleicht gar nicht in den Sinn gekommen sind, z.B.: „Wie viele unterschiedliche Produkte gibt es in der Produktgruppe?“ oder „Was ist derzeit unsere Top-Kategorie?“.
Die Datenanalyse in Excel ist für Abonnent:innen von Microsoft 365 Business verfügbar – derzeit in den Sprachen Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, vereinfachtem Chinesisch und Japanisch.
Hinweis: Microsoft rollt die Eingabe von Fragen zur Datenanalyse in natürlicher Sprache schrittweise aus. Daher ist sie möglicherweise noch nicht überall verfügbar.
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Daten in Excel importieren (Power Query)

Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen in Excel zusammenführen möchten, empfiehlt sich der Einsatz von Power Query, dem integrierten Datenimport- und Transformationswerkzeug von Microsoft. Damit lassen sich externe Daten effizient in eine oder mehrere Excel-Tabellen laden und für die weitere Analyse vorbereiten.
Dieser Vorgang wird in der Fachsprache als ETL-Prozess bezeichnet – kurz für: Extract, Transform, Load. Dabei geht es darum, Rohdaten zu extrahieren, in ein geeignetes Format zu überführen und schließlich in das Zielsystem (z.B. Excel) zu laden. Das ist wichtig, damit uneinheitliche Formatierungen die Datenanalyse später nicht verhindern.
Ein typisches Beispiel ist die Umwandlung eines Datums im Format YYYYMMDD (z.B. 20250623) in ein standardisiertes ISO-8601-Format wie 2025-06-23. Solche Transformationen sind essenziell, um die Datensätze korrekt analysieren und vergleichen zu können. Denn Datumsangaben wie 23.06.2023 werden in Excel häufig nicht als Datum, sondern als reiner Text erkannt.
Tipp: Um schnell zu ermitteln, ob Daten in einem Arbeitsblatt bereits durch Power Query formatiert wurden, können Sie Folgendes tun:
  1. Wählen Sie eine Zelle mit Daten aus.
  2. Gehen Sie auf der Registerkarte „Daten“ zu „Abfragen und Connections“ (bei Mac heißt es möglicherweise „Daten abrufen“ ).
  3. Starten Sie den Power-Query-Editor.
Hinweis: Um Probleme bei der Datenanalyse zu vermeiden, können Sie für Datumsangaben in Ihren Tabellen manuell eine eigene Spalte anlegen. Außerdem ist es hilfreich, die Werte mithilfe der Funktion DATUM oder DATWERT in ein geeignetes Datumsformat umzuwandeln.
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Daten bereinigen und vorbereiten

Damit Ihre Datenanalyse in Excel reibungslos und korrekt funktioniert, sollten Sie einige wichtige Voraussetzungen beachten.

Das richtige Dateiformat verwenden

Speichern Sie Ihre Excel-Datei unbedingt im aktuellen Format ab – also mit der Endung .xlsx, .xlsm oder .xlsb. Vermeiden Sie den Kompatibilitätsmodus (Dateiendung .xls), da dieser die Funktionalität moderner Analysewerkzeuge einschränken kann.

Datensätze korrekt als Excel-Tabelle formatieren

Microsoft empfiehlt, Ihre Daten vor der Analyse als strukturierte Excel-Tabelle zu formatieren. So geht’s:
  1. Klicken Sie in eine beliebige Zelle Ihres Datenbereichs.
  2. Drücken Sie Strg + T, um den Bereich als Tabelle zu formatieren.
Diese Formatierung erleichtert die Analyse und sorgt für eine bessere Übersicht.

Auf saubere Struktur achten

Damit Excel Ihre Daten korrekt interpretieren kann, sollten Sie folgende Punkte beachten:
  • Keine verbundenen Zellen in Tabellen einfügen.
  • Spalten eine eindeutige Überschrift geben.
  • Komplexe oder mehrzeilige Kopfzeilen vermeiden.
Eine klare Struktur mit passenden Spaltennamen wie „Jahr“, „Produkt“ oder „Umsatz“ ist entscheidend für aussagekräftige Ergebnisse.

Kategorien wählen und Daten bereinigen

Das Dialogfenster „Analyse von Daten“ bietet Ihnen praktische Möglichkeiten, Ihre Datensätze gezielt vorzubereiten und zu bereinigen.
Sie können dort festlegen, welche Kategorien in die Analyse einbezogen werden sollen – und welche nicht. In den Auswahlfeldern auf der rechten Seite setzen Sie einfach Häkchen bei den gewünschten Spalten, etwa „Jahr“, „Produkt“ oder anderen relevanten Kategorien.
Nicht benötigte Felder lassen sich abwählen, um Informationen auszuschließen, die nicht relevant sind. So erhalten Sie fokussierte und präzisere Ergebnisse, die genau auf Ihre Fragestellung zugeschnitten sind.
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Sortieren und Filtern großer Datenmengen

Excel sortiert und filtert Daten für die Analyse nach verschiedenen Kriterien. Die Filter- und Sortierfunktionen strukturieren Ihre Daten und machen sie dadurch leichter interpretierbar. Kriterien hierfür sind beispielsweise:
  • Rang: Elemente mit besonders hohen Werten – etwa die umsatzstärkste Produktgruppe – werden in den Datenanalysen stets ganz oben gelistet. So erkennen Sie auf einen Blick, welche Einträge deutlich herausragen.
  • Trend: Eine weitere Funktion zeigt die Entwicklung von Zahlen über einen bestimmten Zeitraum, z.B. die monatlichen Ausgaben oder Einnahmen. Die Darstellung erfolgt meist als Liniendiagramm und hilft, Muster, Veränderungen und Trends zu erkennen.
  • Ausreißer: Die Datenanalyse in Excel hebt Werte hervor, die deutlich vom Durchschnitt abweichen – etwa ungewöhnlich hohe Kosten in einem einzelnen Monat. Solche Abweichungen können wichtige Hinweise für betriebliche Entscheidungen liefern.
  • Mehrheit: Darüber ermittelt die Datenanalyse automatisch, welche Werte am häufigsten vorkommen – ideal, um typische oder dominante Merkmale in Ihren Daten zu identifizieren.

Pivot-Tabellen für Geschäftsdaten nutzen

Ein besonders leistungsstarkes Feature der Excel-Datenanalyse sind die automatisch erstellten Pivot-Tabellen. Sie ermöglichen es, große Datenmengen kompakt und übersichtlich in Untertabellen darzustellen – ohne dass Sie selbst entscheiden müssen, welche Felder in Zeilen oder Spalten gehören.
Im Eingabefeld für die Datenanalyse am rechten Bildschirmrand schlägt Excel Ihnen stets mehrere Pivot-Tabellen und Diagramme vor, die Sie direkt in Ihr Arbeitsblatt übernehmen können.
Diese Vorschläge liefern oft unerwartete Einblicke, die Sie vielleicht gar nicht aktiv gesucht haben – aber die für Ihre Analyse dennoch sehr wertvoll sind.
Mit den automatisch generierten Pivot-Tabellen wird Ihre Datenanalyse in Excel deutlich einfacher und effizienter.
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Trends erkennen mit Sparklines

Excel ermöglicht die Darstellung sehr kleiner Diagramme, die jeweils in eine Zelle im Arbeitsblatt passen. Diese nennen sich Sparklines und lassen sich direkt in Arbeitsmappen einfügen. Auch sie können wertvolle Einblicke in Auf- und Abschwünge, wirtschaftliche Entwicklungen und Trends geben. Um ein Sparkline-Diagramm zu erstellen, gehen Sie so vor:
  1. Sparkline auswählen: Wählen Sie am Ende einer Zeile eine leere Zelle aus und gehen Sie im Menüband auf „Einfügen“.
  2. Sparkline-Tool auswählen: Gehen Sie unter „Einfügen“ auf die Registerkarte „Sparkline“ und wählen Sie einen der folgenden Diagrammtypen aus: Linie, Säule, Gewinn/Verlust
  3. Zellen auswählen: Wählen Sie in der ausgewählten Zeile die Zellen aus, auf die sich das Diagramm beziehen soll. Klicken Sie auf „OK“.
  4. Markierungen aktivieren: Setzen Sie ein Häkchen bei „Markierungen“, um einzelne Werte im Diagramm hervorzuheben.
  5. Designvorlage auswählen: Wählen Sie ein passendes Design für Ihre Sparkline aus, z.B. eine bestimmte Farbe und Breite der Linie.
  6. Achse anzeigen (optional): Wenn Ihre Daten sowohl positive als auch negative Werte enthalten, wählen Sie „Achse“, um eine Referenzlinie im Diagramm einzublenden.
  7. Nun ist Ihre Sparkline fertig. Sie erscheint in der ausgewählten Zelle.
Es gibt noch einige weitere detaillierte Möglichkeiten für die Datenanalyse in Excel, z.B. fertige Szenarien für Was-wäre-wenn-Analysen. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, individuelle Dashboards für Ihre Diagramme und Analysen anzulegen, damit Sie diese immer im Blick behalten.
Nehmen Sie bei Bedarf externe Hilfe durch Berater:innen in Anspruch, um das volle Potenzial der Excel-Datenanalysen für Ihr Unternehmen auszuschöpfen.
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Das Wichtigste zu Datenanalysen in Excel in Kürze

  • Microsoft Excel ermöglicht die detaillierte, automatisierte Auswertung von Daten ohne komplexe Formeln, sondern einfach per Eingabe von Fragen in natürlicher Sprache.
  • Darüber hinaus erstellt die Datenanalyse in Excel auf Basis Ihrer Daten automatisch Pivot-Tabellen (Untertabellen) und Diagramme.
  • Damit geben die Excel-Datenanalysen schnell Aufschluss über Muster, Trends und Ausreißer in großen Datenmengen.
  • Dank der intuitiven Bedienung mit Eingaben in natürlicher Sprache eignet sich die Datenanalyse im Tabellenkalkulationsprogramm auch für Nicht-Expert:innen, die ohne tieferes Statistikwissen fundierte Datenanalysen erstellen möchten.
  • Die Datenanalyse in Excel bietet Unternehmen einen hohen Mehrwert durch erweiterte Möglichkeiten für die sinnvollen Nutzung ihrer Daten.
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