KI für Datenanalyse nutzen

KI-Assistenten beschleunigen Datenworkflows und machen Analysen zugänglicher.

Was KI bringt

Datenvorbereitung

KI schlägt Bereinigungsstrategien vor, generiert Code für Transformationen und identifiziert Qualitätsprobleme.

Erkundung

Fasst Datensätze zusammen, identifiziert ungewöhnliche Muster und schlägt schnell relevante Analysen vor.

Analyse und Modellierung

Schreibt statistische Tests, generiert Visualisierungen und baut Vorhersagemodelle.

Kommunikation

Übersetzt analytische Ergebnisse in narrative Formate und erklärt Konzepte für ein nicht-technisches Publikum.

Effektives Prompting für Daten

Beschreiben Sie Ihre Daten

Listen Sie Spalten, Datentypen und deren Bedeutung auf, um der KI Kontext zu geben.

Um Code bitten

"Schreibe Python-Code mit pandas, um die Daten zu laden, Retentionsraten zu berechnen und eine Heatmap zu erstellen."

Ergebnisse interpretieren

Fügen Sie Regressionsergebnisse oder Statistiken ein und bitten Sie die KI, die praktische und geschäftliche Bedeutung zu interpretieren.

Ansätze nach Werkzeug

ChatGPT mit Code Interpreter: Kann echten Code ausführen, Dateien hochladen und Visualisierungen rendern. Claude: Ideal für große Datensätze oder detaillierte Beschreibungen aufgrund seines Kontextfensters.

Best Practices

Immer validieren: Überprüfen Sie Schlüsselberechnungen manuell. Kontext beibehalten: Erklären Sie Geschäftsziele und Datenbeschränkungen. Iterieren: Beginnen Sie mit explorativen Fragen und gehen Sie dann tiefer.

Einschränkungen

KI ersetzt nicht das statistische Verständnis oder das Fachwissen, das erforderlich ist, um die Gültigkeit und den geschäftlichen Sinn der Ergebnisse zu bewerten.