Entdecke, wie KI-gestützte Datenanalyse mit dem Data Analyst von OpenAI Excel den Rang ablaufen könnte. Von Datenanalyse über Diagrammerstellung bis hin zu tiefgründigen Erkenntnissen - alles, was du für fundierte Entscheidungen brauchst.
Dieser Artikel ist eine Zusammenfassung aus dem Video 'Is Excel Dead? Meet the ChatGPT Data Analyst.' von Kevin Stratvert.
Die Frage, ob Excel tot ist, wirft das Szenario auf, dass man statt stundenlang Daten zu sortieren und zu analysieren, sich einfach mit der künstlichen Intelligenz (KI) ChatGPT - einem Textverarbeitungssystem auf Basis von Maschinellem Lernen - unterhalten und diese die Analysen erledigen lassen könnte.
Anstatt komplexe Pivot-Tabellen zu erstellen oder Formeln und Funktionen anzuwenden, die man eventuell nicht versteht oder die zu zeitaufwändig sind, könnte man seine eigene, personalisierte KI-Datenanalyse verwenden. Diese findet man auf OpenAI unter den angepassten Großtransformator-Modellen (GPTs), eine Sammlung von datengesteuerten Modellen, die von individuellen oder organisatorischen Benutzern erstellt und öffentlich gemacht wurden. Um Zugang zu diesen Funktionen zu erhalten, benötigt man allerdings eine Premium-Mitgliedschaft bei ChatGPT.
Zu diesen Modellen gehört der "Data Analyst", der Daten in Excel auf beeindruckende Weise analysieren kann. Diese KI-gebaute Datenanalysefähigkeit kann komplexe Fragen beantworten, die Daten aus mehreren Tabellenblättern erfordern, indem sie diese Daten miteinander verknüpft, sie analysiert und genaue Ergebnisse liefert. Darüber hinaus zeigt der Data Analyst nicht nur die Ergebnisse, sondern erklärt auch, wie er zu diesen Ergebnissen gelangt ist, um dem Benutzer Vertrauen in die Richtigkeit der bereitgestellten Informationen zu geben.
Die Fähigkeiten des Data Analysts gehen jedoch über die Analyse und Verknüpfung von Daten hinaus. Er kann auch Diagramme erstellen, um die Daten visuell darzustellen. Wenn man etwa ein Balkendiagramm anzeigen lassen möchte, berechnet der Data Analyst zunächst die notwendigen Daten (wie zum Beispiel den Gewinn aus Umsatz und Kosten), erstellt das Diagramm und formatiert es sogar entsprechend den Anforderungen des Benutzers, sowohl in Bezug auf die Datenskalierung als auch auf das Erscheinungsbild der Diagrammbalken.
Aber eine der wertvollsten Funktionen des Data Analysts könnte seine Fähigkeit sein, aussagekräftige Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten abzuleiten, was letztlich das Ziel der Datenanalyse ist. Er kann nicht nur Muster und Trends in den Daten erkennen, sondern auch mögliche Gründe für diese Muster vorschlagen. Es ist wichtig zu beachten, dass dies nicht bedeutet, dass der Data Analyst kausale Schlussfolgerungen ziehen oder Geschäftsentscheidungen treffen kann. Aber es kann wertvolle Einblicke bieten, die man nutzen kann, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die komplexe Aufgabe der Datenanalyse hat sich von einer technischen Kompetenz zu einer strategischen und analytischen Fähigkeit weiterentwickelt, die tiefgehende Einblicke in Daten bietet, wie sie von KI-Werkzeugen wie dem Data Analyst geliefert werden. Anstatt zu lernen, wie man komplexe Werkzeuge wie Excel oder Power BI bedient, kann man jetzt einfach die richtigen Fragen stellen und die Einblicke nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
🔍 Erkenntnisse aus der KI-Datenanalyse:
📈 Mit ChatGPT, einem textverarbeiteten KI-System, kann man Daten analysieren lassen: Einfach die richtigen Fragen stellen und abwarten.
🧮 Der Data Analyst von OpenAI kann komplexe Daten aus verschiedenen Excel-Tabellen analysieren und verknüpft diese miteinander.
📊 Nicht nur Analysen, sondern auch Diagramme kann der Data Analyst erstellen und formatieren.
💡 Am wertvollsten sind die tiefgründigen Erkenntnisse, die die KI aus Daten zieht, um fundierte Entscheidungsgrundlagen zu liefern.
