ChatGPT für Power Pivot nutzenFilterkontexte in Power Pivot analysieren und verstehen
Das Problem: Wie funktioniert das mit den Filtern bei Power Pivot?
Kaum ein Thema sorgt in Power Pivot für so viel Verwirrung wie der Filterkontext.
Viele Anwender erleben Situationen wie diese:
- Ein Measure liefert im Gesamtergebnis einen anderen Wert als erwartet.
- Die Summe der Zeilen entspricht nicht dem Gesamtergebnis.
- Ein Slicer beeinflusst eine Kennzahl, ein anderer scheinbar nicht.
- Ein Measure funktioniert in einer Tabelle, aber nicht im Diagramm.
Sehr häufig lautet die Schlussfolgerung vorschnell: Das Measure ist falsch.
In der Praxis ist das Measure jedoch oft korrekt. Das eigentliche Problem ist, dass nicht klar ist, welche Filter in welchem Moment wirken.
Filterkontext ist kein technisches Detail, sondern das zentrale Steuerungsprinzip von DAX. Deshalb sollte man genau wissen, wie die Filter im Datenmodell wirken. ChatGPT kann dabei helfen.
Der passende Prompt (Beispiel)
Bei diesem Thema geht es nicht um neue Formeln, sondern um Analyse und Verständnis.
Ein sinnvoller Prompt lautet zum Beispiel:
„Ich arbeite mit Power Pivot und habe Schwierigkeiten, den Filterkontext eines Measures zu verstehen. Bitte erkläre mir konzeptionell,
– welche Filter auf ein Measure wirken,
– wie Zeilen-, Spalten- und Slicer-Filter zusammenspielen,
– und warum sich Ergebnisse je nach Darstellung unterscheiden.
Bitte erkläre das fachlich und verständlich, nicht nur technisch.“
Der Prompt setzt bewusst auf:
- Erklärung statt Berechnung
- Prinzipien statt Syntax
- Verständnis statt Debugging
Wie übergibt man die Informationen an ChatGPT?
Für die Analyse von Filterkontexten benötigt ChatGPT keine komplette Excel-Datei.
Entscheidend ist der fachliche Kontext. Hilfreich sind zum Beispiel:
- eine kurze Beschreibung des Measures: „Das Measure berechnet Umsatz.“
- wo es eingesetzt wird: Pivot-Tabelle, Pivot-Chart, KPI, Karte
- welche Filter aktiv sind: Zeilenfelder, Spaltenfelder, Slicer
- welches Verhalten überrascht: „Das Gesamtergebnis ist höher als die Summe der Zeilen.“
Optional können ergänzt werden:
- relevante Tabellen und Beziehungen
- Hinweise auf Datumslogik
- auffällige Modellannahmen
Das Ziel ist nicht Vollständigkeit, sondern Verständnis der Situation.
Was ChatGPT daraufhin leistet
ChatGPT analysiert Filterkontexte nicht isoliert, sondern als Zusammenspiel mehrerer Ebenen:
- Darstellungskontext: entsteht durch Zeilen und Spalten im Pivot
- Filterkontext: entsteht durch Slicer (Datenschnitt, Zeitachsen), Seitenfelder und Diagramme
- Modellkontext: entsteht durch Beziehungen, Filterrichtungen und aktive Verknüpfungen
Auf dieser Basis erklärt ChatGPT typischerweise:
- welche Filter tatsächlich auf das Measure wirken,
- warum sich Ergebnisse zwischen Detail- und Gesamtsicht unterscheiden und
- warum bestimmte Filter ignoriert werden oder stärker wirken als erwartet.
Dabei wird nicht jede technische Einzelheit erklärt, sondern das Prinzip hinter dem Verhalten. Nicht geliefert wird:
- kein Formelkatalog
- kein DAX-Tutorial
- kein Schritt-für-Schritt-Debugging
Der Fokus liegt konsequent auf Verstehen statt Rechnen.
Worauf man beim Prompt achten sollte
Die Qualität der Erklärung hängt stark davon ab, wie gut das beobachtete Problem beschrieben ist. Besonders hilfreich sind Hinweise wie:
„Im Gesamtergebnis ist der Wert unerwartet hoch“
„Der Datenschnitt Kunde wirkt, der Datenschnitt Produkt nicht“
„Im Diagramm ist das Ergebnis anders als in der Tabelle“
Je klarer das Symptom beschrieben ist, desto präziser kann ChatGPT den zugrunde liegenden Filterkontext erklären.
Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt
Der eigentliche Mehrwert liegt im Erkenntnisgewinn:
- Measures und die dort definierten Filter lassen sich gezielter anpassen.
- Modellannahmen werden sichtbar.
- Dashboards werden stabiler.
- Diskussionen über „falsche Zahlen“ werden sachlicher.
- Das eigene DAX-Verständnis wächst nachhaltig.
In der Praxis wird ChatGPT hier häufig eingesetzt als:
- Denkpartner bei unerklärlichen Ergebnissen
- Erklärhilfe bei Reviews oder Schulungen
- Unterstützung bei Modellvalidierungen
- Vorbereitung für komplexere DAX-Logik
Bewährte Prompts für die Praxis
Je nach Fragestellung eignen sich unterschiedliche Prompts. Die folgenden Beispiele haben sich in der Praxis bewährt.
Grundverständnis aufbauen
„Bitte erkläre mir konzeptionell, welche Filterkontexte in Power Pivot existieren und wie sie zusammenwirken.“
Abweichungen zwischen Zeilen und Gesamtergebnis erklären
„Warum kann ein Measure im Gesamtergebnis einen anderen Wert liefern als die Summe der Einzelzeilen?“
Slicer-Wirkung analysieren
„Warum beeinflussen manche Slicer mein Measure, andere jedoch nicht? Bitte erkläre das anhand der Modell- und Filterlogik.“
Modell- und Filterlogik gemeinsam betrachten
„Bitte erkläre mir die Filterlogik meines Power-Pivot-Modells als Ganzes und ihre Auswirkungen auf die Measures.“
Didaktischer Prompt
„Bitte erkläre mir den Filterkontext so, dass ich ihn einem Kollegen ohne DAX-Kenntnisse verständlich erklären könnte.“
Einordnung und Fazit
Der Filterkontext ist kein Spezialthema für Experten, sondern das Fundament von Power Pivot. Wer ihn versteht, benötigt weniger komplexe Measures und kann Ergebnisse sicherer erklären.
Filterkontexte sind komplex – aber nicht mystisch. Mit der richtigen Fragestellung wird aus Verwirrung nachvollziehbare Logik. ChatGPT hilft dabei, die oft abstrakten Zusammenhänge in klare, verständliche Sprache zu übersetzen.
