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04. Datenanalyse & Tabellen

Überblick

KI-gestützte Datenanalyse wird zunehmend in Tools wie Excel Copilot, Google Sheets mit KI-Erweiterung oder 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:

Aufbau eines Analyse-Prompts

Ein zielführender Daten-Prompt enthält:

→ 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. 

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

Beispiel-Antwort der KI (Auszug): - Durchschnitt: 12983,33 € - Standardabweichung: 2701,85 € - Beste Monate: Aug, Jun, Dez - Schwächste Monate: Apr, Feb, Sep

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Prompt 2 – Saisonale Muster finden > Finde saisonale Muster in diesem monatlichen Besucher-Tracking einer Website. Gibt es Zeiten mit auffälligem Zuwachs oder Rückgang? 

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

Antworthinweis: → Die KI erkennt typische Sommer- und Winteranstiege, z. B. „Deutlicher Anstieg im Dezember – evtl. durch Jahresendgeschäft.“

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📊 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.

Für Vergleiche zwischen Kategorien bietet sich ein gruppiertes Balkendiagramm an.

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.

Prompt 5 – Besucherzahlen im Zeitverlauf

Prompt: > Erstelle ein Liniendiagramm, das die Entwicklung der Besucherzahlen von Januar bis Juni zeigt. Beschrifte die Achsen entsprechend.

🔍 Ausreißer & Auffälligkeiten erkennen

Prompt 4 – Anomalien finden > Finde Ausreißer im folgenden Energieverbrauchs-Datensatz und gib eine mögliche Erklärung für starke Abweichungen.

Tabelle: 

Tag,Verbrauch_kWh
01.03.,24
02.03.,22
03.03.,23
04.03.,52
05.03.,21
...

Antworthinweis:

„Der Verbrauch am 04.03. ist mit 52 kWh doppelt so hoch wie der Tagesdurchschnitt – möglicher Geräteausfall oder Sondernutzung.“

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🧮 Berechnungen & Umwandlungen

Prompt 5 – Werte berechnen > Rechne in dieser Tabelle zu jeder Zeile den Bruttobetrag mit 19 % USt. aus und ergänze eine neue Spalte. 

Artikel,Preis Netto
Tastatur,25.00
Maus,15.00
Monitor,220.00

Antwort der KI: 

Artikel       | Preis Netto | Preis Brutto (19 %)
------------- | ------------| -------------------
Tastatur      | 25.00       | 29.75
Maus          | 15.00       | 17.85
Monitor       | 220.00      | 261.80

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🧾 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: 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