Liebe Datenanalysten,
das Jahr 2012, heißt es, sei ein gutes Jahr gewesen für viele, die ihr Geld in Aktien angelegt oder an der Börse spekuliert haben: Der Dax und die meisten seiner Bestandteile lagen zum Jahresende deutlich höher als zum Jahresbeginn. Mitteilungen dieser Art nehmen wir gerne zum Anlass für eigene Arbeiten; mancher Artikel in unseren Blogs geht auf solche Anstöße zurück. Um eigene Analysen anzustellen, um über die Aussage und die Darstellung zu räsonieren und Verbesserungen vorzuschlagen, gehen wir auf bewährte Weise vor: Wir fahnden nach den zitierten Daten und laden sie in DeltaMaster, damit wir sie flüssig analysieren und richtig visualisieren können. Die Vorbereitungen sind mit den integrierten Werkzeugen TableWizard und CubeWizard so schnell erledigt, dass wir auch kleine Datenbestände mit DeltaMaster bearbeiten. Und Sie können das auch: Auf den folgenden Seiten zeigen wir, wie Sie die Kurse der Dax-Unternehmen von 2012 für DeltaMaster zugänglich machen und analysieren. Ob das allein 2013 zu klugen Entscheidungen an der Börse führt, steht dahin; aber dass Sie damit Daten klug analysieren und visualisieren können, das steht fest.
Herzliche Grüße
Ihr Team von Bissantz & Company
Die leistungsfähigen Analysefunktionen von DeltaMaster bewähren sich nicht nur bei großen Datenmengen im Data Warehouse, sondern auch, wenn kleinere Datensammlungen auszuwerten sind. Denken Sie etwa an Excel-Dateien oder Access-Datenbanken, die von Lieferanten oder Kunden übermittelt werden, die Sie von Beratern oder Marktforschungsinstituten erworben haben oder die von Werkstudenten und Diplomarbeitern zusammengetragen wurden: Auch solchen Daten kommen Sie mit den Analyseverfahren und Visualisierungsformen von DeltaMaster bei.
In diesen clicks! zeigen wir, wie Sie dazu vorgehen und warum es sich lohnt, DeltaMaster auch für solche Anwendungen einzusetzen. Als Beispiel dienen uns Aktienkurse. Sie sind leicht im Internet zu beschaffen, auch mit Vergleichswerten in Form von Zeitreihen, und weil es echte Daten sind, findet man darin Verhältnisse und Verläufe, wie sie in der Wirklichkeit eben vorkommen. In den folgenden Ausführungen kommt es uns vor allem darauf an, die Vorgehensweise durchgängig zu erläutern, von der Datenbeschaffung bis hin zur Erstellung von Berichten wie dem folgenden, einem Small-Multiples-Bericht.
Spezielle finanzwissenschaftliche Analysen wollen wir hier nicht erörtern. Bei der Beschreibung der DeltaMaster-Funktionen legen wir den Schwerpunkt auf eine Überblicksdarstellung des Prozesses und klammern Details aus.
In vier Schritten zum Ergebnis
Um Aktienkurse aus dem Internet mit DeltaMaster analysieren zu können, arbeiten wir mit den beiden DeltaMaster-Komponenten TableWizard und CubeWizard (siehe auch DeltaMaster clicks! 04/2010). Beide sind fest in DeltaMaster integriert, werden jedoch nur angezeigt, wenn sie lizenziert sind. Zum Ausprobieren benötigen Sie also keine zusätzliche Installation, sondern allenfalls eine zusätzliche Lizenz, die wir Ihnen gerne zur Verfügung stellen.
In diesen vier Schritten gehen wir vor:
- Daten beschaffen und als Tabelle in Microsoft Excel speichern
- Excel-Tabelle mit dem DeltaMaster TableWizard öffnen und Analysemodell erstellen
- Analysemodell mit dem DeltaMaster CubeWizard als OLAP-Datenbank speichern
- OLAP-Datenbank mit DeltaMaster öffnen und Berichte erstellen
Je nachdem, welche Analysen gefragt sind, kann Schritt 3 sogar entfallen; dazu unten mehr.
Daten beschaffen und als Tabelle speichern
Isolierte Datenbestände können ganz unterschiedliche Quellen haben, wie eingangs angedeutet; manchmal sind sie schon vorhanden, manchmal muss man sie selbst erheben. Die Aktienkurse, die wir untersuchen wollen, können von verschiedenen Diensten im Internet abgerufen und bei einigen auch als Datei exportiert werden.
Bei Yahoo! beispielsweise kann man „Historische Kurse“ für Indizes und einzelne Aktien abrufen und dabei Start- und Enddatum festlegen. Außerdem können die Daten „aufbereitet für Tabellenkalkulationsprogramme“ heruntergeladen werden, das heißt als CSV-Datei (kommagetrennte Werte in einer Textdatei). Die Abbildung zeigt das für den Dax, der bei Yahoo! mit dem Symbol „^GDAXI“ identifiziert wird. Noch schneller geht es mit Programmen wie „YLoader“, die für viele Aktien auf einmal die Kurse abrufen und in eine Datei speichern; sie sind meist für kleines Geld zu haben. In den damit heruntergeladenen Kursen ist das Zahlenformat zu überprüfen (es soll ein Komma als Dezimaltrennzeichen verwendet werden, nicht ein Punkt). Zur Übergabe an den DeltaMaster TableWizard speichern wir die Daten als Excel-Datei. In der ersten Zeile (und nur in dieser) sollten Spaltenüberschriften stehen, zum Beispiel „Aktie“, „Datum“, „Eroeffnung“, „Schluss“. In der Excel-Datei könnte man auch weitere Datenfelder (Spalten) anlegen, etwa, um zum Datum die Kalenderwoche oder den Monat und das Quartal zu generieren.
Wenn Sie die Daten nicht selbst herunterladen, aber die folgenden Schritte nachvollziehen möchten, können wir Ihnen die Daten, die wir für diese clicks! verwendet haben, gerne (unverbindlich) zur Verfügung stellen. Bitte fordern Sie sie einfach per E-Mail an.
DeltaMaster TableWizard: Analysemodell erstellen
Die Excel-Datei benötigen wir lediglich als Speicherformat; die Berechnungen, Auswertungen und die Präsentation übernimmt DeltaMaster. Deshalb legen wir im Modus Miner ein neues Analysemodell an (Menü Datei oder auf der Seite Portal), für das wir eine relationale Datenbank als Datenquelle auswählen. Falls der abgebildete Dialog zur Auswahl der Datenquelle nicht angezeigt wird, kann das daran liegen, dass keine Lizenz für TableWizard zur Verfügung steht; in diesem Fall stellen wir Ihnen gerne eine Evaluationslizenz zur Verfügung.
Als nächstes ist die relationale Datenbank auszuwählen, hier also die Excel-Datei mit den Aktienkursen.
DeltaMaster öffnet die angegebene Datei und lässt uns die Tabelle oder Sicht auswählen, die verwendet werden soll. Wir nehmen das Tabellenblatt, in das wir die Kurswerte eingefügt haben.
DeltaMaster liest die Tabelle ein und zeigt sie im Fenster Cockpit an. Auf den ersten Blick sieht sie aus wie eine Pivottabelle, aber es handelt sich um einen anderen Tabellentyp, eine Fakttabelle nämlich. Sie ist mit Funktionen ausgestattet, mit denen wir unser Datenmodell gestalten können, und nicht, um Auswertungen zu erstellen. Beachten Sie das Fenster Sicht: Es ist noch leer. Dimensionen sind noch nicht vorhanden.
Über das Kontextmenü des Spaltenkopfs können wir mit den Ausprägungen in der Spalte eine Dimension anlegen. Das bietet sich hier für die Spalten „Aktie“ und „Datum“ an.
Auf diese Weise haben wir zwei Dimensionen angelegt, die wir unmittelbar mit dem Dimensionsbrowser einsehen können.
Was noch fehlt, sind die Analysewerte, hier vor allem: der Schlusskurs. Um einen Analysewert anzulegen, greifen wir erneut auf das Kontextmenü des Spaltenkopfes zurück. In einem Untermenü ist auszuwählen, mit welcher Funktion die Werte verdichtet werden sollen (Aggregatsfunktion). Aktienkurse und andere Preise aggregiert man über ihren Mittelwert: Will man beispielsweise die Kurse einer ganzen Woche zusammenfassend beschreiben, gibt man ihren Durchschnitt an, nicht ihre Summe.
Den aktuellen Stand der Modellierung kann man an der Farbcodierung direkt in der Fakttabelle erkennen: Bläulich hinterlegt sind Dimensionen, Hierarchien und Ebenen; gelb Elementeigenschaften (in unserem Beispiel haben wir damit eine formatierte Datumsangabe ergänzt); grün die Analysewerte.
Für manche Analysen mag dieser Stand bereits genügen – schon jetzt können wir beispielsweise Pivottabellen erstellen, Analysewerte filtern, sie mit grafischen Elementen visualisieren, Rangfolgen berechnen, Zeitreihendiagramme erstellen und vieles mehr. Wenn Sie diesen Stand als Analysesitzung (DAS-Datei) speichern, sind darin sowohl die Informationen für den (relationalen) Zugriff auf die Daten in der Excel-Datei (oder auch etwa einer Access-Datenbank) enthalten als auch die Definitionen von Cockpits, Analysen und Berichten sowie der Dimensionen und Analysewerte.
Für einige Vergleiche ist jedoch OLAP erforderlich, insbesondere für berechnete Elemente (etwa die Plan-Ist-Abweichung), für Zeitanalyseelemente (Vorperioden-/Vorjahresabweichungen, gleitende Durchschnitte und Ähnliches) und benannte Mengen (zum Beispiel die „Top 10 Kunden“). Diese Konstrukte sind in rein relationalen Modellen nicht möglich – für flexible Analysen aber oft eine große Hilfe. Deshalb empfehlen wir im Allgemeinen, die Daten nach der relationalen Modellierung in eine OLAP-Datenbank zu überführen. Das hört sich aufwendiger an, als es ist: Wenige Mausklicks genügen.
DeltaMaster CubeWizard: Analysemodell als OLAP-Datenbank speichern
Mit dem DeltaMaster CubeWizard kann man aus dem aktuellen Analysemodell heraus eine OLAP-Datenbank erzeugen (Menü Modell).
Als Typ wählen Sie aus, ob eine sogenannte lokale Cube-Datei erzeugt werden soll oder eine Server-Datenbank. Für kleinere Datenbestände und gelegentliche Auswertungen sind lokale Cube-Dateien meist praktischer. Sie können ohne Datenbankserver genutzt werden und sind leicht zu transportieren, da alle Informationen in eine einzige Datei (mit der Endung CUB) geschrieben werden. Die Einschränkung, dass darauf nicht mehrere Benutzer gleichzeitig zugreifen können, ist hier zu verschmerzen. Wir empfehlen, Cube-Dateien im Format von Microsoft Analysis Services 2005/2008/2012 zu erstellen (und nicht in dem älteren Format von Analysis Services 2000).
Hilfreich ist es, den CubeWizard die Periodenansichtsdimension erzeugen zu lassen. In dieser Hilfsdimension für zeitliche Vergleiche („Time Utility“) legt man in DeltaMaster die Zeitanalyseelemente an, die ausgehend von der aktuellen Periode die Vorperioden- oder Vorjahreswerte zurückliefern, Abweichungen berechnen usw. Ausführliche Informationen zu Zeitanalyseelementen finden Sie in den DeltaMaster clicks! 08/2007.
Auch die Option, das „Unknown“-Element auszublenden, wird man meist aktivieren. Ohne diesen Schalter legt der CubeWizard in jeder Dimensionsebene ein Element namens „Unknown“ an, das ansonsten nicht zuordenbare Werte aufnehmen kann. Solche „Unknown“-Elemente werden jedoch nicht immer benötigt – in unserem Beispiel etwa sind alle Kurswerte einer bekannten Aktie zugeordnet und ein Sammelposten für nicht zugeordnete ist überflüssig. Deshalb kann der Cube-Wizard von Vornherein die „Unknown“-Elemente ausblenden.
Mit einem Klick auf Erzeugen generiert der CubeWizard die OLAP-Datenbank. In dem Textfeld werden während der Verarbeitung Statusinformationen ausgegeben. Der Hinweis „Done. Cube file created“ verheißt Gutes: Die Daten liegen jetzt multidimensional vor, als OLAP-Datenbank in einer Datei, und wir können uns mit dem vollen Funktionsumfang von DeltaMaster daran machen, sie zu analysieren und aufzubereiten.
Voraussetzung für die Verwendung des CubeWizard ist, dass ein Treiber von Microsoft installiert ist („Microsoft Analysis Services OLE DB Provider“, kostenfrei erhältlich). Häufig ist dieser Treiber bereits mit anderen Programmen installiert worden; probieren Sie es einfach aus.
DeltaMaster: Berichte erstellen
Um auf die gerade gespeicherte lokale Cube-Datei zuzugreifen, legen wir ein zweites Analysemodell an (Menü Datei oder auf der Seite Portal), dieses Mal für eine OLAP-Datenbank.
Die folgenden Dialoge sind Ihnen sicher geläufig: Wir müssen den OLAP-Provider auswählen; für unsere lokale Cube-Datei ist das Microsoft SQL Server Analysis Services. Anschließend, bei der Anmeldung an die OLAP-Datenbank, wählen wir die neu erzeugte Cube-Datei aus. Diese enthält nur einen Würfel, der im nächsten Dialog auszuwählen ist. Im folgenden Dialog könnten wir das relationale Modell anbinden, um auf die Ursprungsdaten in der Excel-Datei zuzugreifen. Dies ist in unserem Beispiel aber unnötig und die Anbindung kann auch später eingerichtet werden.
Die Standardberichte, die der Startassistent optional anlegen könnte, sind gedacht für aufwendigere Darstellungen, wie man sie im monatlichen oder quartalsweisen Finanzberichtswesen verwendet. Für unser simples Beispiel mit den Aktienkursen benötigen wir sie nicht und deaktivieren deshalb die Option.
Und schon finden wir uns in einer neuen DeltaMaster-Analysesitzung wieder, in der alle gewohnten Werkzeuge von DeltaMaster zur Verfügung stehen. Bevor wir uns ans Analysieren machen, sollten wir ein bisschen aufräumen. Den automatisch generierten Zähler nennen wir auch so (Menü Modell, Analysewert-Browser) und den Schlusskurs bezeichnen wir schlicht als Kurs. Dieser Analysewert sollte als Zahl, mit 2 Dezimalstellen, formatiert werden (Eigenschaften im Kontextmenü des Analysewerts im Analysewert-Browser oder Taste F4). Die Dimension „Datum“ sollte als Zeitdimension markiert sein (Kontextmenü der Dimension im Fenster Sicht, Dimensionstyp, Zeit). Das Standardelement „Current“ in der Periodenansichtsdimension benennen wir um in „aktuell“ (Dimensionsbrowser, Kontextmenü des Elements, Element bearbeiten).
Mit etwas Erfahrung sind die bisher beschriebenen Arbeitsgänge in wenigen Minuten (!) erledigt. Für diese Vorarbeiten werden Sie reichlich belohnt, denn jetzt können Sie die automatisierten Analyseverfahren und modernen Visualisierungsformen einsetzen, für die DeltaMaster bekannt ist.
Einige Beispiele:
Prädestiniert für einen optischen Vergleich der Kursverläufe sind Sparklines. In den Tabelleneigenschaften haben wir eine logarithmische Skalierung zwischen Minimum und Maximum eingestellt, um prozentuale Unterschiede vergleichbar zu machen.
In dieser Darstellung sind zum Tagesschlusskurs die absoluten und relativen Veränderungen gegenüber dem Vortag angegeben, wie im Börsenteil von Tageszeitungen üblich. Dort nicht üblich, aber analytisch durchaus sinnvoll: Die Veränderungen sind sortiert, sodass die Gewinner und Verlierer des Tages schnell auszumachen sind. Der Dax selbst ist ebenfalls enthalten, sodass man schnell erkennt, welche Aktien besser, welche schlechter abgeschnitten haben als der Index. Die Veränderungen sind als Zeitanalyseelement definiert, der Stil der grafischen Elemente und die Textfarbe für den Dax sind als Regeln in der Notation eingestellt (siehe DeltaMaster clicks! 08/2009).
Die Frage nach Gewinnern und Verlierern wird gerne über einen längeren Zeitraum betrachtet, zum Beispiel für ein ganzes Jahr. Solche Auswertungen lassen sich auf verschiedene Weise anfertigen. Eine Lösung: Man legt einen neuen Analysewert als Filterwert an (Menü Modell, Analysewert-Browser), der den Kurs zum Jahresanfang fixiert, und einen zweiten als benutzerdefinierten Analysewert, der die Differenz des aktuellen Kurses zu diesem Anfangskurs berechnet, und einen dritten als Quotientenwert, der die Differenz durch den Anfangskurs teilt, um die prozentuale Veränderung zu berechnen. In der Rangfolge ergibt sich damit eine zweigeteilte Liste, die Gewinner und Verlierer übersichtlich nebeneinander stellt.
Für den ganz zu Anfang gezeigten Small-Multiples-Bericht starten wir zunächst die Zeitreihenanalyse für den Analysewert „Kurs“; welche Aktie dabei ausgewählt ist, spielt keine Rolle. Damit die Veränderungen zum Anfangswert eingefärbt werden, aktivieren wir die entsprechenden Differenzflächen über das Kontextmenü.
Wenn die Einstellungen des Zeitreihendiagramms festgelegt sind, speichern wir sie als Analysevorlage (Menü Einstellungen).
Diese Analysevorlage greifen wir im Verfahren Small Multiples wieder auf (siehe DeltaMaster clicks! 12/2008), indem wir sie für unterschiedliche Aktien berechnen lassen (iterieren). Die Einzeldiagramme werden automatisch zu einem einzigen Bericht zusammengefügt und formatiert.
Der Eindruck der verschieden großen Flächen vermittelt eine Vorstellung davon, in welchen Zeiträumen und in welchem Ausmaß Veränderungen aufgetreten sind. Zwar kann das Auge Flächen schlechter schätzen als Längen oder Höhen, aber bei welchen Aktien in welchem Zeitraum „viel oder wenig“ Blau, „viel oder wenig“ Rot zu sehen ist, das vermag es durchaus zu erkennen.
Einfach mal probieren
Was wir mit diesem Durchgang zeigen wollen: Nicht nur für das „große“ Business Intelligence ist DeltaMaster die erste Wahl, sondern auch für kleinere Analyseaufgaben. Dank TableWizard lassen sich auch Excel-Tabellen und Access-Datenbanken mit DeltaMaster auswerten. Und wenn Sie den kleinen Zwischenschritt auf sich nehmen, die Daten mit dem CubeWizard in eine OLAP-Datenbank zu überführen, können Sie sich ihnen mit dem vollen Funktionsumfang von DeltaMaster nähern. Das macht die wenigen Mausklicks zum Anlegen der Datenbank im Nu wett.
