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.