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Diese Frage beantworte ich Dir am besten anhand von ein paar praktischen Beispielen.

Fangen wir mit der Frage an: Warum brauche ich überhaupt Set Analysis?


Ein paar Fragen zum Kundenumsatz

Öffne in Deiner App das Arbeitsblatt Kundenanalyse. Hier siehst Du unten links die Pivottabelle Umsatz und Marge.

Sie ist hervorragend für eine kleine Umsatzanalyse der Kunden geeignet.


Erste FrageWie war der Umsatz der Fröhlich AG im Jahr 2019?

Gar kein Problem für Qlik Sense. Klicke auf die Fröhlich AG und bestätige Deine Selektion.


Selektiere jetzt im Filterfenster das Jahr 2019 und bestätige wieder Deine Selektion.


Da ist der Umsatz der Fröhlich AG aus dem Jahr 2019.


Jetzt möchte ich gerne wissen: Wie war denn der Umsatz der Fröhlich AG im Vorjahr 2018?

Auch kein Problem: Ich muss nur das Vorjahr im Filterfenster selektieren.


Jetzt sehe ich den Umsatz für die Fröhlich AG aus dem Jahr 2018.


Wie vergleiche ich jetzt die Werte?

Soweit alles gut - aber jetzt kommt die Fragestellung, die kommen muss: Ich möchte gerne die Umsätze aus 2019 und 2018 nebeneinander sehen und die Abweichung berechnen.

Da komme ich mit dem reinen Filter an eine Grenze.

Ich könnte die Jahre 2018 und 2019 selektieren.

Jetzt bekomme ich aber den kumulierten Umsatz aus beiden Jahren.


Das ist nicht das, was ich sehen möchte. Die reine Formel für den Umsatz reagiert auf den Filter, aber wenn ich zwei Jahre selektiere, ist das eine Oder-Abfrage und das Ergebnis wird summiert.

Mit der bisherigen Methode der Filter, bekommst Du in zwei Spalten den Umsatz für die beiden Jahre nicht pro Jahr aufgeteilt.


Eine weitere Möglichkeit wäre ein weiteres Dimensionsfeld mit den Jahren. Dann teilt Qlik Sense die Umsätze nach Jahren auf. Klickt aber ein Anwender auf das Jahr 2019, wird der Umsatz aus 2018 ausgeschlossen und nicht mehr angezeigt.

Nun könnte man sagen: Dann selektieren die Anwender eben beide Jahre und dann passt es. 

Ja, aber nur, wenn die Selektion für alle Diagramme gilt. Was ist, wenn in dieser Pivottabelle zwar der Umsatz aus 2018 und 2019 verglichen werden soll, aber die Top 10 Kunden darüber sollen für den Zeitraum YTD angezeigt werden?

Spätestens hier ist die konventionelle Filter-Methode an ihrer Grenze angelangt.


Hallo, Set Analysis!

Genau an diesem Punkt kommt Set Analysis ins Spiel.

Es kann für jede Formel einen ganz individuellen Filter setzen und Du kannst bestimmen, auf welche Filter vom Anwender die Formel reagieren soll und auf welche nicht.


Wenn die Filter nicht mehr ausreichen

Hier ein paar Beispiele:

  • Du möchtest den Umsatz über rollierende 6 oder 12 Monate darstellen. Das funktioniert wunderbar, wenn der Anwender die richtigen 6 oder 12 Monate selektiert. Wenn nicht, kommt es zu falschen Ergebnissen.
  • Du möchtest den LUG berechnen (Lager-Umschlags-Geschwindigkeit). In der Geschwindigkeit steckt die Zeit mit drin. Wenn Dein Anwender den falschen Zeitraum auswählt, stimmt das Ergebnis nicht.
  • Du möchtest den WIP (Work in Progress) berechnen, also der Umsatz, der gerade durch Arbeitsleistung und Material erzeugt wird und erst nach Fertigstellung und Abnahme berechnet werden kann. Dafür musst Du ca. 8-9 Filter korrekt setzen - vergisst Du einen, oder setzt Du einen Filter falschstimmt das Ergebnis nicht.
  • Du möchtest in einem KPI-Objekt den Umsatz YTD und die prozentuale Abweichung zum Umsatz YTD des Vorjahres darstellen. Das gilt aber nur für dieses eine KPI-Objektnicht für die restlichen 5 Diagramme auf Deinem Arbeitsblatt. Wenn ein User das Vorjahr selektiert, darf dadurch Dein YTD Umsatz aus dem aktuellen Jahr nicht ausgeschlossen werden.

Du hast vielleicht in einem der Beispiele schon eine Anforderung aus Deiner eigenen Datenanalyse wiedererkannt - das sind alltägliche Anforderungen an die Datenanalyse.

Die Lösung in Qlik Sense heißt Set Analysis.

Nehmen wir die gerade genannten Beispiele und ich erkläre kurz, wie Set Analysis die Aufgabenstellung löst.


Wie löst Set Analysis meine Aufgabenstellungen?

Aufgabe 1: Rollierender Umsatz

Du möchtest den Umsatz über rollierende 6 oder 12 Monate darstellen. Das funktioniert wunderbar, wenn der Anwender die richtigen 6 oder 12 Monate selektiert. Wenn nicht, kommt es zu falschen Ergebnissen.

Lösung:

Mit Set Analysis grenzt Du den Zeitraum für die Berechnung auf 6 oder 12 Monate ein, so wird immer der richtige Zeitraum berechnet. Der Analyst braucht dafür keine Filter mehr setzen.

Außerdem wird diese Formel nicht auf Selektionen in den Kalender-Feldern wie JahrQuartalMonatetc. reagieren. So kann der Analyst die Kalender-Felder beliebig als Filter einsetzen, aber Dein rollierender Umsatz reagiert nicht darauf.

Allerdings kannst Du entscheiden, dass Dein rollierender Umsatz auf alle anderen Filter wie KundenArtikel und Verkäufer reagiert. nur der Zeitraum für die Berechnung des rollierenden Umsatzes ist fest vorgegeben - alles andere kann beliebig gefiltert werden.

Aufgabe 2: LUG

Du möchtest den LUG berechnen (Lager-Umschlags-Geschwindigkeit). In der Geschwindigkeit steckt die Zeit mit drin. Wenn Dein Anwender den falschen Zeitraum auswählt, stimmt das Ergebnis nicht.

Lösung:

Auch hier hast Du den gleichen Ansatz wie beim rollierenden Umsatz. Wichtig ist, mit Set Analysis den Zeitraum genau zu definieren, damit hier die Analysten nicht erst Selektionen machen müssen und die sonstigen Selektionen die Berechnung des LUG nicht beeinträchtigen

Diese Kennzahl ist nicht ganz ohne und eine genaue Definition ist hier besonders wichtig.

Aufgabe 3: WIP

Du möchtest den WIP (Work in Progress) berechnen, also der Umsatz, der gerade durch Arbeitsleistung und Material erzeugt wird und erst nach Fertigstellung und Abnahme berechnet werden kann. Dafür musst Du ca. 8-9 Filter korrekt setzen - vergisst Du einen, oder setzt Du einen Filter falschstimmt das Ergebnis nicht.

Lösung: 

Für diese Kennzahl sind diverse Filter nötig, die präzise und vollständig gesetzt werden müssen. Das setzt ein hohes Wissen der Analysten voraus.

Mit Set Analysis kannst Du diese Filter fest vorgeben und entschieden, dass diese Kennzahl auf keinerlei sonstige Filter der Analysten reagieren soll. So zeigt dieser eine Messzeiger (zum Beispiel) immer nur den aktuellen WIP an - alle weiteren Diagramme können beliebig mit Filtern verwendet werden. Keiner der Filter aus dem Filterfenster wird sich auf die Kennzahl WIP auswirken.

Aufgabe 4: YTD-Vergleich

Du möchtest in einem KPI-Objekt den Umsatz YTD und die prozentuale Abweichung zum Umsatz YTD des Vorjahres darstellen. Das gilt aber nur für dieses eine KPI-Objektnicht für die restlichen 5 Diagramme auf Deinem Arbeitsblatt. Wenn ein User das Vorjahr selektiert, darf dadurch Dein YTD Umsatz aus dem aktuellen Jahr nicht ausgeschlossen werden.

Lösung:

Mit Set Analysis definierst Du zwei FormelnUmsatz CYTD (Current Year To Date) und Umsatz LYTD (Last Year To Date). Zusätzlich verhinderst Du, dass irgendwelche zeitlichen Filter der Analysten sich auf diese Zeiträume auswirken

So kannst Du immer den YTD-Vergleich anzeigen und selbst entscheiden, ob sich weitere Filter wie KundenArtikeletc. auf die beiden Kennzahlen auswirken sollen.

Qlik Sense berechnet den YTD-Zeitraum automatisch, Du musst Dir also keine Gedanken darum machen - Du siehst immer den korrekten YTD-Vergleich.


Also was ist Set Analysis genau?

Set Analysis ist eine Auswahl-Aggregation, die noch vor der eigentlichen Aggregation der Kennzahl greift.

Beispiel:

Du berechnest den Umsatz. Deine Formel für die Kennzahl Umsatz lautet:

Sum(Umsatz)

Jetzt möchtest Du nur den Umsatz für die schönste Stadt der Welt sehen. Also wendest Du Set Analysis an und Deine Formel würde dann wie folgt aussehen:

Sum({$<Stadt={'Hamburg'}>} Umsatz)

Mit diesem Set Analysis wird ein Filter auf den Wert Hamburg im Feld Stadt gesetzt. Dafür erstellt Set Analysis ein separates Datenset der Umsatzdaten - aber nur die Umsätze, in denen im Feld Stadt der Wert Hamburg steht.

Dieses separate Datenset erstellt Set Analysis, noch bevor die Aggregation beginnt (also die Summenbildung der Umsatzwerte). Die eigentliche Aggregation, also Sum(Umsatz) wird dann nur noch auf dieses separate Datenset angewendet.  

Dadurch zeigt die Formel nur die Umsätze aus der Stadt Hamburg.

Andere Formeln haben vielleicht einen ganz anderen Set Analysis oder gar keinen. Das bedeutet: Jede Formel in Deiner Qlik Sense App kann einen komplett unterschiedlichen Set Analysis verwenden.


Das war jetzt eine Menge an Informationen, aber im Laufe dieses Kapitels und im Laufe Deiner eigenen Erfahrungen mit Set Analysis, wird das immer klarer werden.


Was Du Dir merken solltest

  • Wenn Du Filter für eine Formel fest vorgeben möchtest: Set Analysis.
  • Wenn Du verhindern möchtest, dass Selektionen Deiner Anwender die Berechnung einer Kennzahl störenSet Analysis.
  • Wenn Du Vorjahres-Vergleiche machen möchtest: Set Analysis.


Typische Fragestellungen für Set Analysis

  • Vergleiche zwei fest definierte Jahre mit einander und berechne die Abweichung.
  • Zeige zum selektierten Jahr automatisch das entsprechende Vorjahr an und berechne die Abweichung.
  • Vergleiche zwei fest definierte Dinge miteinander (ArtikelGebieteJahrPeriodenKundenLieferantenetc.).
  • Wir haben alle Lieferanten im Datenmodell. In diesem Diagramm möchte ich nur die B-, und C- Lieferanten sehen, die in den letzten 6 Monaten den Lieferantenstatus gewechselt haben.
  • In dieser Tabelle sollen nur die Neukunden gezeigt werden, auf die bekommt der Vertrieb eine Prämie. Definition Neukunde: Der Kunde hat im aktuellen Monat bestellt, aber nicht in den letzten 24 Monaten. Wenn er davor zuletzt bestellt hat, ist es auch ein Neukunde.
  • Zeige nur die Kunden - gemäß der aktuellen Selektion -, die jeweils einen Umsatz von über 150 Tsd. Euro erzielt haben haben.
  • Zeige alle Kunden, die im aktuellen Jahr oder Vorjahr - aber nicht in beiden Jahren Umsatz gemacht haben.
  • Zeige alle Kunden, die Produkt A, B, oder C - aber niemals Produkt D gekauft haben.
  • Zeige alle Artikel, deren Umsatz im aktuellen oder im Vorjahr zwischen 100 Tsd. und 250 Tsd. Euro lag.


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