# Google Sheets - Grundlagen (Data Analytics) > Grundformeln, Verweise, bedingte Formatierung, Sortierung, Filter, Datenvalidierung - 20 Interview-Fragen - Junior - [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md) ## 1. Welcher Zellbezug bezeichnet die Zelle in Spalte B, Zeile 5? **Antwort** In Google Sheets verwenden Zellbezüge immer den Spaltenbuchstaben gefolgt von der Zeilennummer. Spalte B mit Zeile 5 ergibt also B5. Diese Notation ermöglicht eine präzise Identifizierung jeder Zelle in einer Tabelle. ## 2. Was ist der Unterschied zwischen einem relativen Bezug (A1) und einem absoluten Bezug ($A$1)? **Antwort** Ein relativer Bezug ändert sich automatisch, wenn er in andere Zellen kopiert wird, und passt sich der neuen Position an. Ein absoluter Bezug bleibt unabhängig davon, wohin die Formel kopiert wird, fest. Dollarzeichen sperren Spalte und Zeile, was für die Referenzierung konstanter Werte in Berechnungen unerlässlich ist. ## 3. Welche Formel berechnet die Summe der Werte von A1 bis A10? **Antwort** Die SUM-Funktion addiert alle Zahlen in einem angegebenen Bereich. Die korrekte Syntax verwendet einen Doppelpunkt, um einen zusammenhängenden Zellbereich zu definieren. Diese Funktion gehört zu den am häufigsten verwendeten, um numerische Daten schnell zu aggregieren, ohne sie manuell einzeln addieren zu müssen. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Welche Funktion berechnet den Durchschnitt eines Zellbereichs? - Was macht die COUNT-Funktion in Google Sheets? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Analytics-Interviewthemen - [Google Sheets - Erweiterte Formeln](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-advanced.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior - [SQL - Aggregationen und Gruppierungen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior - [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior - [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior - [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior - [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior - [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Funnel- und Conversion-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/funnel-analysis.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level - [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/looker-studio.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-dax.md): 20 Fragen, Senior - [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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