HomeCasa Einen CSV-Datensatz analysieren und Erkenntnisse und Diagramme vorschlagen
Analysieren Sie einen CSV-Datensatz: Datenqualitätsprüfung, explorative Analyse, umsetzbare Erkenntnisse und empfohlene Diagramme samt Code zu ihrer Erstellung. Entwickelt für ChatGPT, Claude und Gemini. Er enthält 5 anpassbare Variablen und lässt sich kostenlos mit einem Klick kopieren.
Fortgeschritten · Text · Redaktionelle Prüfung ausstehend
Prompt
Handle als Senior-Datenanalyst, der Ergebnisse für nichttechnisches Publikum erklärt.
Ich füge eine CSV-Datei zum Thema {{topic}} bei (oder füge sie unten ein).
Beschreibung der Spalten: {{columns}}.
Geschäftsfrage, die ich beantworten möchte: {{question}}.
Zielgruppe der Analyse: {{audience}}.
Werkzeug, das ich für die Diagramme verwende: {{tool}}.
Liefere in dieser Reihenfolge:
1. Datenqualitätsprüfung: Anzahl der Zeilen und Spalten, erkannte Typen, fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer und mögliche Formatierungsfehler. Erkläre, wie du damit umgehen würdest, bevor du weitermachst.
2. Explorative Analyse: deskriptive Statistik für die Schlüsselvariablen, Verteilungen, relevante Segmente und zeitliche Trends, falls Datumsangaben vorhanden sind.
3. Eine Antwort auf die Geschäftsfrage mit den Zahlen, die sie stützen, und deiner Einschätzung der Sicherheit (was Korrelation ist und was Kausalität sein könnte).
4. Drei bis fünf umsetzbare Erkenntnisse, jeweils mit: Befund, stützendem Datenpunkt, geschätzter Wirkung und empfohlener Maßnahme.
5. Vier bis sechs vorgeschlagene Diagramme: Diagrammtyp, Variablen auf den Achsen, Begründung für dieses Diagramm und die Botschaft, die der Titel vermitteln soll.
6. Code oder Schritt-für-Schritt-Anleitung, um diese Diagramme in {{tool}} zu erstellen.
7. Grenzen der Analyse und zusätzliche Daten, die sie stärken würden.
Vorgaben:
- Arbeite nur mit den gelieferten Daten. Erfinde keine Werte und fülle fehlende Daten nicht auf, ohne es zu sagen.
- Wenn du die Datei nicht lesen kannst oder eine Spalte mehrdeutig ist, frage mich, bevor du fortfährst.
- Runde Zahlen einheitlich und gib immer die Einheiten an.So verwenden Sie ihn
- Laden Sie die CSV bei einem Assistenten hoch, der Dateien analysieren kann (ChatGPT oder Claude mit Datenanalyse), oder fügen Sie eine repräsentative Stichprobe ein.
- Beschreiben Sie jede Spalte und ihre Einheit, auch wenn sie selbstverständlich scheinen.
- Stellen Sie eine klare Geschäftsfrage.
- Prüfen Sie die wichtigsten Zahlen selbst nach, bevor Sie die Ergebnisse präsentieren.
Anwendungsbeispiel
Thema: Umsätze eines Onlineshops 2025 · Frage: Welche Kategorien und Kanäle erklären den Umsatzrückgang im 2. Quartal?
Beispielergebnis
Ich sehe die angehängte Datei noch nicht und nenne deshalb keine Zahlen. So gehe ich vor, sobald Sie sie teilen:
1. Datenqualität
| Prüfung | Spalte | Worauf ich achte |
|---|---|---|
| Datentypen | datum, betrag_eur, stueckzahl | Gültige Daten, Zahlen ohne „€“ oder falsche Trennzeichen |
| Duplikate | bestell_id | Doppelte Bestellungen, die den Umsatz aufblähen |
| Fehlende Werte | kategorie, kanal, status | Zeilen ohne Kategorie: [noch zu prüfen] |
| Ausreißer | betrag_eur | Negative Beträge (Retouren?) oder Extremwerte |
3. Antwort auf die Frage (Methode)
Ich vergleiche Q1 und Q2 nach Kategorie und Kanal und berechne, wie viel jede Kombination zum Gesamtrückgang beiträgt.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("umsaetze_2025.csv", parse_dates=["datum"])
df["quartal"] = df["datum"].dt.quarter
t = df[df["quartal"].isin([1, 2])].pivot_table(
index=["kategorie", "kanal"], columns="quartal",
values="betrag_eur", aggfunc="sum", fill_value=0)
t["veraenderung_eur"] = t[2] - t[1]
print(t.sort_values("veraenderung_eur").head(10).round(0))5. Vorgeschlagene Diagramme
| Diagramm | Achsen | Botschaft im Titel |
|---|---|---|
| Wasserfall | Beitrag zum Rückgang je Kategorie | „[Kategorie X] erklärt den Großteil des Rückgangs in Q2“ |
| Gruppierte Balken | Kanal × Quartal | Welcher Kanal am stärksten fällt |
Korrelation ist keine Kausalität: Ein Rückgang in einem Kanal kann an Preis- oder Werbebudget-Änderungen liegen, die die CSV nicht enthält …
Wichtige Fakten
- Kategorie
- Datenmanagement · Datenanalyse
- Ausgabetyp
- Text
- Niveau
- Fortgeschritten
- Entwickelt für
- ChatGPT, Claude und Gemini
- Verifiziert in
- Redaktionelle Prüfung ausstehend
- Variablen
- Thema der Daten, Spalten, Geschäftsfrage, Zielgruppe und Diagramm-Werkzeug
- Sprache
- Deutsch
- Preis
- Kostenlos, ohne Anmeldung
- Aktualisiert
- 07.11.2026
Häufig gestellte Fragen
Ist es sicher, meine Daten bei einer KI hochzuladen?
Entfernen oder anonymisieren Sie personenbezogene und vertrauliche Daten vor dem Hochladen und lesen Sie die Datenschutzerklärung des verwendeten Werkzeugs.
Was tun, wenn die Datei zu groß ist?
Laden Sie eine repräsentative Stichprobe oder bereits aggregierte Daten hoch (zum Beispiel Monatssummen pro Kategorie) und lassen Sie sich von der KI Code geben, mit dem Sie die vollständige Analyse auf Ihrem eigenen Rechner wiederholen.
Wofür ist dieser Prompt gedacht?
Analysieren Sie einen CSV-Datensatz: Datenqualitätsprüfung, explorative Analyse, umsetzbare Erkenntnisse und empfohlene Diagramme samt Code zu ihrer Erstellung.
Mit welchen KI-Tools funktioniert er?
Er ist für ChatGPT, Claude und Gemini entwickelt. Wir haben ihn in diesen Tools noch nicht überprüft, daher können die Ergebnisse variieren.
Wie passe ich den Prompt an?
Klicken Sie auf „Anpassen“ und füllen Sie die Variablen aus (Thema der Daten, Spalten, Geschäftsfrage, Zielgruppe und Diagramm-Werkzeug). Der Text wird sofort aktualisiert und lässt sich anschließend mit einem Klick kopieren. Die Werte werden nur in Ihrem Browser gespeichert.
Brauche ich Erfahrung, um ihn zu verwenden?
Er ist für Fortgeschrittene: Es hilft, das Thema zu kennen, um guten Kontext zu liefern und das Ergebnis kritisch zu prüfen.
Ist dieser Prompt kostenlos?
Ja. Jeder Prompt von HomeCasa Prompts ist kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Abonnement. Sie können ihn auch in beruflichen Projekten verwenden.
Kann ich der KI-Ausgabe vertrauen?
Betrachten Sie sie als hochwertigen Entwurf: Prüfen Sie Daten, Zahlen und wichtige Aussagen immer, bevor Sie etwas veröffentlichen oder Entscheidungen treffen.