Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- praxis:datenanalyse [2025/05/20 08:09] – gelöscht 20.171.207.105
+++ praxis:datenanalyse [2025/05/22 19:09] (aktuell) – angelegt - Externe Bearbeitung 127.0.0.1
@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
+====== 04. Datenanalyse & Tabellen ======
+==== Überblick ====
+[[praxis:synthetic_data|KI-gestützte Datenanalyse]] wird zunehmend in Tools wie Excel Copilot, Google Sheets mit KI-Erweiterung oder [[glossar:chatgpt|ChatGPT]] (mit Advanced Data Analysis) genutzt. Dabei kann die KI nicht nur Zahlen auswerten, sondern auch Zusammenhänge erklären, Visualisierungen erzeugen oder Daten bereinigen.
+Typische Anwendungsfelder:
+  * Daten zusammenfassen und interpretieren
+  * Trends und Muster erkennen
+  * Inhalte visualisieren (Diagramme, Tabellen)
+  * Daten umwandeln oder berechnen
+  * Strukturierte Texte aus Zahlen generieren
+----
+==== Aufbau eines Analyse-Prompts ====
+Ein zielführender Daten-Prompt enthält:
+  * **Datentyp und Format** (CSV, Excel, kopierte Tabelle, Beschreibung)
+  * **Fragestellung oder Ziel** (z. B. "Gibt es saisonale Schwankungen?")
+  * **Analyseart** (Zusammenfassung, Vergleich, Ausreißer finden etc.)
+  * **Ausgabeformat** (Text, Tabelle, Liste, Diagramm)
+  * **Sprachebene & Kontext** (Fachlich, laienverständlich, Berichtsstil etc.)
+→ Bei komplexeren Daten am besten tabellarisch oder als CSV beistellen.
+----
+==== 📊 Beispiele für Datenanalyse-Prompts ====
+=== 📈 Zusammenfassung von Datensätzen ===
+**Prompt 1 – Durchschnitt und Verteilung**
+> Analysiere diesen Umsatzdatensatz. Gib mir den Durchschnittsumsatz, die Standardabweichung und die drei besten und schlechtesten Monate.
+<code csv>
+Monat,Umsatz
+Jan,12000
+Feb,9500
+Mrz,13500
+Apr,7000
+Mai,15000
+Jun,16000
+Jul,11000
+Aug,17000
+Sep,9800
+Okt,14200
+Nov,13000
+Dez,15500
+</code>
+**Beispiel-Antwort der KI (Auszug):**
+- Durchschnitt: 12983,33 €
+- Standardabweichung: 2701,85 €
+- Beste Monate: Aug, Jun, Dez
+- Schwächste Monate: Apr, Feb, Sep
+---
+=== 📉 Trends & Zeitverlauf erkennen ===
+**Prompt 2 – Saisonale Muster finden**
+> Finde saisonale Muster in diesem monatlichen Besucher-Tracking einer Website. Gibt es Zeiten mit auffälligem Zuwachs oder Rückgang?
+<code csv>
+Monat,Besucher
+Jan,3500
+Feb,3000
+Mrz,4500
+Apr,4200
+Mai,6000
+Jun,6200
+Jul,4000
+Aug,3900
+Sep,5100
+Okt,5800
+Nov,4900
+Dez,6800
+</code>
+**Antworthinweis:**
+→ Die KI erkennt typische Sommer- und Winteranstiege, z. B. "Deutlicher Anstieg im Dezember – evtl. durch Jahresendgeschäft."
+---
+=== 📊 Visualisierungen erzeugen lassen ===
+**Prompt 3 – Diagramm-Vorschlag mit Begründung**
+> Erstelle einen Vorschlag für eine geeignete Visualisierung dieses Datensatzes. Erkläre, warum diese Darstellungsform sinnvoll ist. (→ Tabelle einfügen)
+**Beispiel-Antwort:**
+> Ein Liniendiagramm zeigt die Entwicklung über Zeit gut sichtbar.
+{{:handbook:formate:entwicklung_besucher_linie.png?direct&200|}}
+> Für Vergleiche zwischen Kategorien bietet sich ein gruppiertes Balkendiagramm an.
+{{:handbook:formate:vergleich_besucher_balken.png?direct&200|}}
+**Prompt 4 – Umsatzvergleich nach Region**
+**Prompt:**
+> Erstelle ein Balkendiagramm, das die Umsätze in drei Regionen (Nord, Süd, West) vergleicht. Gib die Werte in Tausend Euro an.
+{{:handbook:formate:umsatz_vergleich_regionen.png?direct&200|}}
+**Prompt 5 – Besucherzahlen im Zeitverlauf**
+**Prompt:**
+> Erstelle ein Liniendiagramm, das die Entwicklung der Besucherzahlen von Januar bis Juni zeigt. Beschrifte die Achsen entsprechend.
+{{:handbook:formate:besucher_zeitverlauf.png?direct&200|}}
+=== 🔍 Ausreißer & Auffälligkeiten erkennen ===
+**Prompt 4 – Anomalien finden**
+> Finde Ausreißer im folgenden Energieverbrauchs-Datensatz und gib eine mögliche Erklärung für starke Abweichungen.
+**Tabelle:**
+<code csv>
+Tag,Verbrauch_kWh
+.03.,24
+.03.,22
+.03.,23
+.03.,52
+.03.,21
+...
+</code>
+**Antworthinweis:**
+> "Der Verbrauch am 04.03. ist mit 52 kWh doppelt so hoch wie der Tagesdurchschnitt – möglicher Geräteausfall oder Sondernutzung."
+---
+=== 🧮 Berechnungen & Umwandlungen ===
+**Prompt 5 – Werte berechnen**
+> Rechne in dieser Tabelle zu jeder Zeile den Bruttobetrag mit 19 % USt. aus und ergänze eine neue Spalte.
+<code csv>
+Artikel,Preis Netto
+Tastatur,25.00
+Maus,15.00
+Monitor,220.00
+</code>
+**Antwort der KI:**
+<code>
+Artikel       | Preis Netto | Preis Brutto (19 %)
+------------- | ------------| -------------------
+Tastatur      | 25.00       | 29.75
+Maus          | 15.00       | 17.85
+Monitor       | 220.00      | 261.80
+</code>
+---
+=== 🧾 Berichte & natürliche Sprache aus Daten ===
+**Prompt 6 – Bericht generieren**
+> Erstelle einen kurzen Absatz in Fließtextform, der die Verkaufszahlen des letzten Quartals zusammenfasst. Sprache: sachlich, für Managementbericht.
+**Beispiel-Antwort:**
+> Im dritten Quartal stiegen die Verkaufszahlen kontinuierlich an. Besonders im August wurde mit 17.000 € der höchste Umsatz erzielt. Insgesamt konnte das Quartal mit einem Umsatzplus von
+----
+==== Tool-Hinweise: KI-gestützte Datenanalyse ====
+Siehe auch: [[praxis:synthetic_data|KI-gestützte Datenanalyse]]\\ \\
+Viele moderne Tools kombinieren Datenverarbeitung mit KI-Funktionalität. Sie helfen dabei, Daten zu interpretieren, Zusammenfassungen zu erstellen oder automatisch Visualisierungen zu generieren – auch ohne tiefgehendes Statistik- oder Programmierwissen.
+=== 🧰 Übersicht nützlicher KI-Tools für Datenanalyse ===
+  * **[[glossar:chatgpt|ChatGPT]] (Advanced Data Analysis / Code Interpreter)**
+    - Lädt eigene Dateien (CSV, Excel) hoch
+    - Interaktive Analyse, Visualisierung und Textausgabe
+    - Besonders gut für erklärende, laiengerechte Interpretationen
+    - Ideal für Dashboards, Ausreißer, Trends, Berechnungen
+  * **Microsoft Excel mit Copilot (Microsoft 365)**
+    - KI-gestützte Analyse direkt im Tabellenblatt
+    - Erklärt Formeln, schlägt Pivot-Tabellen oder Diagramme vor
+    - Kann Zusammenfassungen, Auffälligkeiten und Auswertungen generieren
+  * **Google Sheets mit Gemini (ehem. Bard)**
+    - KI-Unterstützung zur Datenaufbereitung und Interpretation
+    - Vervollständigt Formeln, schlägt Diagramme vor
+    - Gut für Zusammenarbeit in Echtzeit
+  * **Power BI mit KI-Visuals (Microsoft)**
+    - Automatisierte Insights („Was beeinflusst Umsatz?“)
+    - Q&A-Funktion („Warum sind die Verkäufe gesunken?“)
+    - Integration von OpenAI-Modellen für Berichte und Dashboards
+  * **Tableau GPT (Salesforce)**
+    - KI-Fragen zu Datenbeständen stellen („Welche Produkte liefen am besten?“)
+    - Automatisierte Visualisierungen und Textbausteine für Präsentationen
+    - Ideal für Reporting, Dashboards und Storytelling mit Daten
+  * **ThoughtSpot**
+    - Fokus auf Natural Language Search in Unternehmensdaten
+    - Visualisiert Antworten sofort (z. B. Balken, Tabellen, Trends)
+    - Eignet sich für Self-Service-Analytics im Business-Bereich
+  * **Zoho Analytics mit Zia**
+    - Zia ist der KI-Assistent für Analysefragen
+    - Erkennt Trends, Muster, Anomalien
+    - Generiert automatisch Diagramme und Managementberichte
+  * **MonkeyLearn**
+    - Speziell für **Textdatenanalyse** (z. B. Kundenfeedback, Umfragen)
+    - Visualisiert Themen, Stimmungen, häufige Begriffe
+    - Ideal für qualitative Datenauswertung
+  * **Looker Studio (Google, ehem. Data Studio)**
+    - KI-gestützte Visualisierung in Kombination mit BigQuery
+    - Gut für Dashboards, auch für Marketing- oder Finanzdaten
+    - Zunehmende Integration von Gemini erwartet