Datenanalyse bedeutet, aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, Muster zu erkennen, Trends zu analysieren und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Klassische Datenanalyse benötigt oft spezialisierte Tools und Fachwissen. Mit Large Language Models (LLM) wie ChatGPT oder Gemini wird der Einstieg deutlich einfacher.
Wie funktioniert Datenanalyse bei ChatGPT?
ChatGPT nutzt Python und bindet einige Datenbanken und Apps ein, um Daten zu analysieren und darzustellen. Dabei werden die hochgeladene Datensätze (z.B. Excel, CSV) interpretiert, bereinigt und analysiert. Das Tool erkennt fehlerhafte Formate, schlägt Bereinigungen vor und visualisiert Trends – ohne dass du selbst programmieren musst. Du beschreibst dein Ziel, das LLM übernimmt den Rest.
Schritt-für-Schritt: So gehst du vor
- Daten hochladen: Lade dein Excel-, CSV- oder PDF-Dokument in den Chat.
- Analyseziel formulieren: Erkläre ChatGPT, was du herausfinden möchtest (z.B. „CO2-Ausstoß von Österreich im Vergleich zum globalen Durchschnitt analysieren“).
- ChatGPT bereinigt & visualisiert: ChatGPT prüft das Dateiformat, bereinigt Fehler (z.B. falsche Trennzeichen), strukturiert die Daten und erstellt Diagramme oder Auswertungen.
- Ergebnisse als Download erhalten: Bereinigte Datensätze oder Analyseergebnisse kannst du dir als CSV oder Bilddatei zur Verfügung stellen lassen.
Voraussetzungen für eine erfolgreiche Analyse
- Strukturierte Rohdaten (Excel, CSV, JSON): Daten mit Spaltenüberschriften und sinnvoller Gliederung.
- Eindeutige Zielstellung: Je klarer du deine Analysefrage formulierst, desto präziser kann ChatGPT die Daten aufbereiten.
- Keine extrem großen Dateien (>50 MB): Für sehr große Datenmengen braucht es spezialisierte Tools
Weitere Anwendungsfälle für Datenanalysen mit ChatGPT
- Marketing-Performance-Analysen (z.B. Google Search oder Social Media Daten auswerten)
- Klimadaten & CO2-Reports visualisieren (wie in diesem Chat mit Worldbank & Aviation Daten)
- Produktdaten-Bereinigung & Mapping (Excel-Listen vereinheitlichen)
- Datengetriebene Argumentationshilfen für Kampagnen (NGO-Bereich, Medienarbeit)
- Erstellen von automatisierten Reports für Teams (CSV in grafische Zusammenfassungen)
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