Python in Excel für die DatenanalyseTop-Analysen und Ranglisten mit Pandas erstellen
- Warum Rankings in der Praxis so wichtig sind
- Voraussetzung: Bibliotheken importieren
- Datensatz laden und vorbereiten
- Grundprinzip von Rankings
- Top-Produkte nach Umsatz
- Top 5 Produkte anzeigen
- Ranking nach mehreren Gruppen gleichzeitig
- Kombination mehrerer Kennzahlen im Ranking
- Rangnummern hinzufügen
- Top-Analysen mit Filter kombinieren
- Top und Flop gleichzeitig analysieren
- Visualisierung: Das Ranking als Diagramm
- Warum Rankings so mächtig sind
- Die wichtigsten Methoden im Überblick
- Fazit
Warum Rankings in der Praxis so wichtig sind
In der Unternehmenspraxis geht es häufig nicht um alle Daten, sondern um die wichtigsten. Typische Fragestellungen sind:
- Welche Produkte bringen den meisten Umsatz?
- In welchen Städten ist das Unternehmen besonders erfolgreich?
- Welche Vertriebskanäle performen am besten?
- Welche Segmente sind besonders profitabel?
- Welcher Monat oder welches Quartal war am stärksten?
Diese Fragen führen immer zu Ranglisten (Rankings).
In Excel würden Sie dafür Pivot-Tabellen erstellen, sortieren und manuell filtern. Mit Pandas geht das deutlich strukturierter und ist sofort automatisierbar.
