Praxisnahe Fallstudien zur Datenanalyse in Excel

Ausgewähltes Thema: Praxisnahe Fallstudien zur Datenanalyse in Excel. Willkommen auf unserer Startseite, wo echte Projekte, klare Schritte und ehrliche Erkenntnisse zeigen, wie Excel in Unternehmen spürbare Wirkung entfaltet. Lies mit, diskutiere mit, und abonniere, um keine neue Fallstudie zu verpassen.

Kundenabwanderung im Abo-Geschäft zuverlässig vorhersagen

Wir kombinierten Nutzungslogs, Rechnungsdaten und Tickets in Power Query, bereinigten Dubletten, harmonisierten Datentypen und dokumentierten jeden Schritt. So entstand eine wiederholbare Pipeline, die wöchentlich aktualisiert und auditierbar bleibt. Teile deine Lieblings-Tricks zur Datenbereinigung in den Kommentaren.

Kundenabwanderung im Abo-Geschäft zuverlässig vorhersagen

Mit dem Solver minimierten wir die Log-Loss-Funktion einer logistischen Regression, um Einflussfaktoren wie Inaktivität und verspätete Zahlung zu gewichten. Ergebnis: ein Score zwischen 0 und 1, der Kündigungsrisiko transparent sichtbar macht und priorisierte Rückgewinnungsmaßnahmen ermöglicht.

ABC/XYZ-Analyse effizient mit PivotTables

Wir klassifizierten Artikel nach Umsatzanteil (ABC) und Nachfragevarianz (XYZ), erzeugten Segment-Kennzahlen und entwickelten je Kategorie klare Bestellregeln. Das einfache, nachvollziehbare Schema erleichterte Gespräche zwischen Einkauf, Verkauf und Lager erheblich und schuf sofortige Transparenz.

Nachfrageprognosen mit exponentieller Glättung

FORECAST.ETS half, Saisonalitäten wie Sommerkleider und Wintersale zu modellieren. Wir testeten Parameter systematisch über Datentabellen und validierten Prognosen mit MAPE. Kommentiere, ob du ETS oder gleitende Durchschnitte bevorzugst, und warum deine Wahl im Alltag überzeugt.

Optimale Bestellmengen und Sicherheitsbestände bestimmen

Mit Solver setzten wir Servicegrades, Lieferzeiten und Mindestbestellmengen als Nebenbedingungen. Ergebnis: weniger Out-of-Stock, geringere Lagerkosten, kürzere Durchlaufzeiten. Teile deine Erfahrungen, wie du Lieferantenschwankungen im Modell realistisch abbildest.

Finanzplanung mit Cashflow-Fokus aufsetzen

Wir modellierten Umsatztreiber, Kostenblöcke und Zahlungsziele, leiteten Forderungen und Verbindlichkeiten ab und verknüpften alles im indirekten Cashflow. Prüfsummen und Plausibilitäten verhinderten stille Fehler. Teile, welche Checks du unverzichtbar findest.

Finanzplanung mit Cashflow-Fokus aufsetzen

Mit dem Szenario-Manager speicherten wir Annahmen-Sets; zweidimensionale Datentabellen zeigten sensible Kennzahlen. Ergebnis: klare Sicht auf Burn Rate, Break-even und Finanzierungsspielräume. Kommentiere, welche Kennzahl dir im Board-Deck nie fehlen darf.

Pareto-Analyse für fokussierte Maßnahmen

Wir aggregierten Fehlercodes mit Pivot, visualisierten Pareto-Kurven und priorisierten die Top-Verursacher. Kleine Teams starteten gezielte Experimente. Erzähle uns, welche Kennzahl dich zuverlässig zu den wichtigsten Ursachen führt.

Kontrollkarten systematisch aufbauen

X‑Bar- und R‑Karten in Excel zeigten Prozessdrift und Sonderursachen. Wir definierten Eingriffsgrenzen aus historischen Daten und etablierten klare Reaktionspläne. Welche Visuals nutzt du, um Teams schnell ins Handeln zu bringen?

Eine kurze Anekdote vom Shopfloor

Ein einziger falsch kalibrierter Bohrer verursachte 40 Prozent der Reklamationen. Eine einfache Messroutine, dokumentiert in Excel, löste das Problem. Abonniere, wenn du unsere Prüfvorlagen für dein Team erhalten möchtest.

Personaleinsatz und Schichtplanung optimieren

Wir erfassten Anrufvolumen nach Stunde, Wochentag und Thema, hinterlegten Skill-Matrizen und definierte Mindestbesetzungen. Das Ergebnis war eine transparente Grundlage, die Teamdiskussionen erleichterte und Vertrauen in den Plan stärkte.

Personaleinsatz und Schichtplanung optimieren

Ziel: minimale Überstunden bei garantiertem Servicelevel. Nebenbedingungen: Pausen, Teilzeitfenster, Qualifikationen. Der Solver fand robuste Pläne, die sich in der Praxis bewährten. Welche Nebenbedingungen sind bei dir unverrückbar?