Datenverarbeitung

KI-gestützte Datenanalyse und -verarbeitung

Nutzen Sie KI für effiziente Datenanalyse, -transformation und -aufbereitung.

Datenanalyse

Statistische Auswertungen

Analysiere diese Datentabelle:
[Daten einfügen]

Berechne:
- Durchschnitt, Median, Standardabweichung
- Minimum und Maximum
- Quartile
- Korrelationen zwischen Variablen

Trend-Analyse

Identifiziere Trends in diesen Zeitreihendaten:
[Daten mit Zeitstempel]

Analysiere:
- Wachstumsraten
- Saisonale Muster
- Anomalien
- Prognose für nächste Periode

Datenaufbereitung

Datenbereinigung

Bereinige diese Rohdaten:
[CSV/Excel-Daten]

Aufgaben:
- Duplikate entfernen
- Fehlende Werte behandeln
- Formatierung vereinheitlichen
- Ausreißer identifizieren

Datentransformation

Transformiere diese Daten von Format A zu Format B:

Eingabeformat: [Beschreibung]
Zielformat: [Beschreibung]

Beispiel-Mapping:
[Eingabe] → [Ausgabe]

Datenvisualisierung

Diagramm-Beschreibungen

Beschreibe ein geeignetes Diagramm für diese Daten:
[Datentyp und Zweck]

Empfehle:
- Diagrammtyp
- Achsenbeschriftungen
- Farb-Schema
- Wichtige Datenpunkte

Dashboard-Konzepte

Entwickle ein Dashboard-Konzept für:
- Zielgruppe: [Wer nutzt es]
- Metriken: [KPIs]
- Update-Frequenz: [Wie oft]

Layout:
- Hauptmetriken oben
- Detailansichten
- Filter-Optionen

Dateninterpretation

Business Intelligence

Interpretiere diese Geschäftsdaten:
[Umsatz, Kosten, etc.]

Finde:
- Haupttreiber für Veränderungen
- Problembereiche
- Optimierungspotenziale
- Handlungsempfehlungen

Marktforschung

Analysiere diese Umfrageergebnisse:
[Rohdaten]

Erstelle:
- Zusammenfassung der Haupterkenntnisse
- Demografische Aufschlüsselung
- Sentiment-Analyse
- Strategische Implikationen

Tipp: Beginnen Sie immer mit einer explorativen Datenanalyse, bevor Sie zu spezifischen Fragestellungen übergehen.