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Datum

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Sub LetzterWE() Dim LR As Long, Zeile As Long, LC As Integer, Spalte As Integer With Sheets("Tabelle1") LR = .Cells(.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row 'letzte Zeile der Spalte LC = .Cells(1, .Columns.Count).End(xlToLeft).Column 'letzte Spalte einer Zeile .Cells(1, LC + 2) = "Letzer WE" For Zeile = 2 To LR For Spalte = LC To 4 Step -1 If .Cells(Zeile, Spalte) - .Cells(Zeile, Spalte - 1) > 0 Then .Cells(Zeile, LC + 2) = Format(.Cells(1, Spalte), "DD.MM.YYYY") Exit For End If Next Next End With End Sub

Hallo Florian,
Du brauchst keine Pivottabelle zu haben, um "pivotierte Daten" zu haben.
Im Prinzip hast Du 3 Information: Produkt, Datum, Menge. Das wären 3 Spalten. Ok, 2 Spalten fürs Produkt, also 4. Diese Spalten ändern sich nie. Nie.
Neue Information dazu kommen als neue Zeile am Ende diese Tabelle mit 4 Spalten. Filtern geht schneller als scrollen.
Aber bei Dir ist jemand auf die Idee gekommen, diese Datum spaltenweise abzulegen, also "pivotiert". So lang das nur wenige Spalten sind, oder noch besser gesagt, wenn keine neue Spalten dazu kommen würden ("Jan-Dez"), wäre es ok. Aber in deinem Fall ist es hirnrissig: heute 837 Spalten, morgen noch mehr...
Es sind theoretisch 3.348.000 Zeilen, wenn ... jeden Produkt bei jeden gegebenen Tag eine Menge hätte. Anders gesagt: deine ominöse 4000x837 Tabelle ist sicher mehr als 80% leer (was 800 Wareneingänge am Tag bedeutet. |8-(
Schau Dir die Anleitung nochmal an. Es sind wenige, sehr einfache Schritte. Es ist nur die Oberfläche von Power Query. Mehr brauchst Du zuerst nicht. Es ist aber gleichzeitig die Funktion, warum man Power Query kennen muss (auch wenn man nur diese Funktion kennt): das Entpivotieren.
Ein weitere Vorteil von Power Query: je mehr man sich damit beschäftigt, desto mehr versteht man, was die Unterschied zwischen "dumme" und "g'scheite" Datenmodellierung. Ich behaupte mal: 80% der Beschäftigung mit Excel geht auf dem Handhabung von dummen Datenkonstellation.
VG
Yal

Bedeutet das, dass jeden Tag eine neue Spalte hinzukommt? Mit 4000 Artikel, wovon mehr 90% keine Bestandsänderungen haben?
Du machst nur so, weil Du keine Vorstellung hast, wie es anders gehen könnte "you must first see gold, before seeking for it".
Es gibt 3 "Arten" von Daten: Stamm-, Bewegung- und Bestandsdaten.
Stammdaten dienen die Beschreibung: ArtikelNr
Bewegungsdaten sind was in der "Transaktion" passiert: 3 Artikel weniger im Lager.
Bestand ist die Kumulation (=Summe) der Bewegung zu einem gegebenen Zeitpunkt. Der bekannteste Bestand ist der Saldo auf deinem Konto. Alles was reinkommt minus was rausgeht.
Bestände sind immer schwer zu fassen. Es ist immer eine Moment-Aufnahme. Deswegen speichert man sie gern separat. Es ist aber eine Denkfehler.
Bestände werden auch selten für sich betrachtet, sondern meistens um Bestandsveränderung zu tracken.
Kombiniere jetzt die beiden
[Bestandsveränderung] = [Bestand zur Zpkt 2] - [Bestand zur Zpkt 1]
ergibt
[Bestandsveränderung] = [Summe aller Bewegungen bis Zpkt 2] - [Summe aller Bewegungen bis Zpkt 1]
[Bestandsveränderung] = [Summe aller Bewegungen zwischen Zpkt 1 und Zpkt 2]
Also filtere aus deiner Quelle nur die Daten für das betrachtete Artikel zwischen 2 Datum* und summiere. Dann hast Du es. Ohne 3,3 Mio Information mitzuschleppen.
*: gut geeignet dafür ist ... jawohl, Power Query.
VG
Yal

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