KI Business Prompts: Datenanalyse & Visualisierung
- Livia Rainsberger
- 19. Juni
- 9 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 10. Okt.
Prompt-Beispiele die dabei helfen, Daten zu verarbeiten und zu analysieren sowie auch sie zu visualisieren.
Hinweis: Füge die Inhalte in die mit eckigen Klammern und rot markierten Bereiche ein. Entferne dabei die Klammern, sie dienen nur zur Markierung der auszufüllenden Bereiche.
Mitarbeiterumfrage analysieren
ToDo: Analysiere diese Mitarbeiterumfrage [Excel, csv, etc.] und erstelle einen umfassenden Bericht:
Logic Path: Gehe wie folgt vor:
1. Grundauswertung:
· Teilnahme-Statistiken: Rücklaufquote, Verteilung nach Abteilungen/Standorten/Hierarchie
· Zufriedenheitskennzahlen: Durchschnittswerte, Mediane für alle Bewertungsskalen
· Top-Themen: Die 5 besten und 5 schlechtesten bewerteten Bereiche
· Segmentanalyse: Unterschiede zwischen Abteilungen, Altersgruppen, Betriebszugehörigkeit
· Freitext-Analyse: Häufigste Begriffe/Themen in offenen Antworten
2. Visualisierung:
- Übersichtliche Diagramme für Hauptkennzahlen
- Heatmap für Abteilungsunterschiede
- Word Cloud für Freitext-Feedback
- Benchmark-Vergleiche (falls Vorjahresdaten vorhanden)
3. Handlungsempfehlungen:
- 5 prioritäre Verbesserungsmaßnahmen basierend auf Daten
- Quick Wins vs. langfristige Projekte
- Spezifische Maßnahmen für problematische Bereiche/Abteilungen
Key Points: Anonymisiere alle Ergebnisse, keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich.
Kundenzufriedenheitsanalyse
Führe eine detaillierte Analyse der Kundenzufriedenheitsumfrage [Excel, csv, etc.] durch:
1. Segmentiere die Antworten nach Altersgruppen und Geschlecht
2. Identifiziere Korrelationen zwischen Zufriedenheit und Nutzungshäufigkeit
3. Erstelle Kreuztabellen für die wichtigsten Variablen
4. Visualisiere die Ergebnisse in aussagekräftigen Diagrammen
5. Leite 5 konkrete Handlungsempfehlungen ab
Visualisierung für Präsentation
Erstelle aus diesen Daten [Excel, csv, etc.]: eine Präsentation mit den wichtigsten KPIs. Verwende pro Kennzahl ein passendes Diagramm (Balken, Linien, Kreis) und gib mir zu jeder Visualisierung eine kurze Interpretation.
Dashboard-Erstellung
Erstelle ein interaktives Dashboard für die diese Zahlen [Excel, csv, etc.]:
- KPI-Karten mit aktuellen Werten und Veränderungen
- Zeitreihen-Diagramme für Trends
- Vergleichsdiagramme (Balken/Säulen) für Kategorien
- Heatmaps für mehrdimensionale Daten
- Filter-Funktionen für verschiedene Zeiträume/Segmente
Design: Professionell für Business Kontext
CSV-Dateien analysieren
Analysiere die CSV-Datei [Dateiname]:
1. Überprüfe Datenqualität (fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer)
2. Erstelle deskriptive Statistiken für alle numerischen Spalten
3. Identifiziere kategorische Variablen und deren Verteilungen
4. [Spezifische Analyse basierend auf Use Case]
5. Visualisiere die wichtigsten Erkenntnisse
Excel-Dateien
Bearbeite die Excel-Arbeitsmappe:
1. Lese alle relevanten Tabellenblätter ein
2. Identifiziere Datenstrukturen automatisch
3. Berücksichtige Formatierungen und Formeln
4. Konsolidiere Daten aus mehreren Sheets wenn nötig
5. [Spezifische Analysen auf dem Use Case]
6. Exportiere Ergebnisse in neues Excel-Format
Datenbereinigung und -struktur
Bereinige diese Excel-Tabelle [Dateiname] und mache sie professionell nutzbar:
1. Entferne leere Zeilen und Spalten
2. Vereinheitliche Datenformate (Datum, Zahlen, Text)
3. Korrigiere Tippfehler und inkonsistente Schreibweisen
4. Entferne Duplikate und identifiziere problematische Einträge
5. Erstelle konsistente Spaltenüberschriften (kurz, aussagekräftig)
6. Sortiere Daten logisch und füge Filter hinzu
Erweiterte Strukturierung
Transformiere diese unstrukturierte Excel-Datei [Dateiname] in eine Datenbank-taugliche Tabelle:
1. Normalisiere die Datenstruktur (1 Zeile = 1 Datensatz)
2. Trenne zusammengefasste Informationen in separate Spalten
3. Erstelle einheitliche Kategorien und Klassifizierungen
4. Füge fehlende Primärschlüssel/IDs hinzu
5. Validiere Datentypen und korrigiere Inkonsistenzen
6. Dokumentiere alle Änderungen in einem separaten Sheet
Layout und Formatierung
Verwandle diese Tabelle [Dateiname] in eine präsentationsreife Excel-Datei:
1. Header-Design: Erstelle ansprechende Spaltenüberschriften mit Hintergrundfarbe
2. Datenformatierung: Wende konsistente Zahlen-, Datum- und Währungsformate an
3. Zebrastreifen: Füge abwechselnde Zeilenhintergründe für bessere Lesbarkeit hinzu
4. Spaltenbreiten: Optimiere automatisch für Inhalte
5. Schriftarten: Verwende professionelle, gut lesbare Fonts
6. Rahmen: Füge dezente Linien zur Strukturierung hinzu
7. Farbschema: Wähle Corporate-Design-konforme Farben [CI Guidelines einfügen oder erklären]
Dashboard-Style Aufbereitung
Erstelle aus den Rohdaten [Excel, csv] ein Executive Dashboard in Excel:
- KPI-Bereich: Top-Kennzahlen prominent hervorheben
- Farbkodierung: Rot/Gelb/Grün für Performance-Indikatoren
- Bedingte Formatierung: Automatische Hervorhebung von Ausreißern
- Charts: Eingebettete Mini-Diagramme (Sparklines)
- Navigation: Hyperlinks zwischen verschiedenen Bereichen
- Print-Layout: Optimiert für A4-Ausdruck
Interaktive Tabelle
Mache diese Tabelle [Dateiname] interaktiv und benutzerfreundlich:
1. Dropdown-Filter: Erstelle Filter für alle wichtigen Kategorien
2. Suchfunktion: Implementiere eine Suchzeile am Anfang
3. Sortier-Buttons: Füge Sortieroptionen in den Headern hinzu
4. Pivot-Tabelle: Erstelle eine Zusammenfassungsansicht
5. Formeln: Automatische Berechnungen für Summen/Durchschnitte
6. Datenvalidierung: Verhindere falsche Eingaben in Zukunft
7. Kommentare: Füge Erklärungen für komplexe Spalten hinzu
Chaos-Tabellen reparieren
Diese Excel-Tabelle [Dateiname] ist ein komplettes Chaos - repariere sie systematisch:
1. Struktur-Analyse: Identifiziere die eigentliche Datenstruktur
2. Header-Chaos: Finde und bereinige versteckte/verschobene Überschriften
3. Merged Cells: Löse zusammengefügte Zellen auf und strukturiere neu
4. Mixed Data Types: Trenne verschiedene Datentypen in separate Spalten
5. Multiple Tables: Erkenne mehrere Tabellen in einem Sheet und trenne sie
6. Formeln reparieren: Korrigiere defekte Formeln und Verweise
7. Legende erstellen: Dokumentiere alle Spalten und deren Bedeutung
Datenqualität verbessern
Verbessere die Datenqualität dieser unzuverlässigen Tabelle:
- Fehlende Werte: Identifiziere Patterns und fülle sinnvoll auf
- Outlier Detection: Finde und markiere unplausible Werte
- Konsistenz-Check: Überprüfe Querverweise und Abhängigkeiten
- Duplikat-Analyse: Erkenne und handle intelligente Duplikate
- Format-Vereinheitlichung: Standardisiere alle Eingabeformate
- Plausibilitätsprüfung: Füge Validierungsregeln hinzu
Diagnose unbekannter Probleme
Diese Excel-Datei [Dateiname] funktioniert nicht richtig - diagnostiziere und repariere alle Probleme:
- Analysiere alle Formeln auf Fehler und Inkonsistenzen
- Identifiziere Performance-Probleme (langsame Berechnungen)
- Finde versteckte Formatierungsprobleme
- Überprüfe Datenintegrität und Abhängigkeiten
- Teste alle interaktiven Elemente
- Dokumentiere alle gefundenen und behobenen Probleme
Excel Formeln:
Schreibe eine Excel-Formel, um [gewünschte Berechnung, z. B. Summe, Durchschnitt, Anzahl, Maximum, Minimum] der Werte in [Zellbereich, z. B. C2:C100] auf Blatt [Blattname] zu berechnen.
Schreibe eine Excel-Formel, um den [größten/kleinsten] Wert in [Zellbereich, z. B. D1:D50] zu finden.
Schreibe eine Excel-Formel, die den Durchschnitt aller Werte in den Zellen [A1 bis A10] berechnet, aber leere Zellen ignoriert.
Wie lautet die Excel-Formel, um in einer Liste [Spalte B] alle Werte zu summieren, die größer als 100 sind?
Erstelle eine Formel, die prüft, ob ein Datum in [Zelle A] ein Wochenende ist, und ‚Wochenende‘ oder ‚Werktag‘ zurückgibt.
Welche Excel-Formel gibt ‚JA‘ zurück, wenn der Wert in [Zelle B2] größer als 50 ist und die [Zelle C2] nicht leer ist?
Schreibe eine Formel, die das Alter einer Person in Jahren und Monaten berechnet, basierend auf dem Geburtsdatum in Spalte A und dem heutigen Datum.
Erstelle eine Formel, die aus Vorname [Spalte A], Nachname [Spalte B] und Abteilung [Spalte C] eine E-Mail-Adresse im Format 'vorname.nachname@abteilung.firma.at' generiert.
Schreibe eine Formel, die den Median der Top 25% Werte aus einem Datenbereich berechnet, wobei leere Zellen und Nullwerte ignoriert werden sollen.
Erstelle eine Formel für eine Dropdown-Liste, die sich automatisch erweitert, wenn neue Daten in der Quelltabelle hinzugefügt werden, und Duplikate ausfiltert.
Entwickle eine Formel für die bedingte Formatierung, die Zeilen basierend auf mehreren Kriterien einfärbt: überfällige Termine rot, bald fällige gelb, und erledigte Aufgaben grün.
Wie kann ich mit SVERWEIS [oder XVERWEIS] den Namen eines Kunden in Spalte B finden, der zu einer Kundennummer in [A1] gehört?
Welche Formel trennt Vor- und Nachnamen, wenn in Zelle [A1] ‚Max Mustermann‘ steht?
JSON/API-Daten
Analysiere die strukturierten JSON-Daten:
1. Parse und normalisiere verschachtelte Strukturen
2. Identifiziere wiederkehrende Muster und Anomalien
3. Erstelle relationale Struktur aus hierarchischen Daten
4. [Spezifische Analysen basierend auf Datentyp]
5. Visualisiere Beziehungen und Abhängigkeiten
English Version
AI Business Prompts: Data Analysis & Visualization
Prompt Examples to Support Data Processing, Analysis, and Visualization
Note: Insert the content into the areas marked with square brackets and highlighted in red. Remove the brackets—they are only used to indicate where content should be inserted.
Employee Survey Analysis
ToDo: Analyze this employee survey [Excel, csv, etc.] and create a comprehensive report:
Logic Path:
Proceed as follows:
Basic Evaluation:
Participation statistics: response rate, distribution by department/location/hierarchy
Satisfaction metrics: averages, medians for all rating scales
Top topics: 5 best and 5 worst-rated areas
Segment analysis: differences between departments, age groups, tenure
Free-text analysis: most frequent terms/themes in open-ended responses
Visualization:
Clear charts for main metrics
Heatmap for departmental differences
Word cloud for free-text feedback
Benchmark comparisons (if prior year data is available)
Recommendations:
5 priority improvement measures based on the data
Quick wins vs. long-term projects
Specific actions for problematic areas/departments
Key Points: Anonymize all results, no conclusions about individuals allowed.
Customer Satisfaction Analysis
Perform a detailed analysis of the customer satisfaction survey [Excel, csv, etc.]:
Segment responses by age group and gender
Identify correlations between satisfaction and usage frequency
Create cross-tabulations for key variables
Visualize results with meaningful charts
Derive 5 concrete recommendations for action
Visualization for Presentation
Create a presentation from these data [Excel, csv, etc.]: Show the most important KPIs. Use a suitable chart for each metric (bar, line, pie), and provide a brief interpretation for each visualization.
Dashboard Creation
Create an interactive dashboard for the following data [Excel, csv, etc.]:
KPI cards with current values and changes
Time series charts for trends
Comparison charts (bar/column) for categories
Heatmaps for multidimensional data
Filter functions for different time periods/segments
Design: Professional for business context
Analyze CSV Files
Analyze the CSV file [filename]:
Check data quality (missing values, duplicates, outliers)
Generate descriptive statistics for all numeric columns
Identify categorical variables and their distributions
[Specific analysis based on use case]
Visualize key insights
Excel Files
Process the Excel workbook:
Load all relevant worksheets
Automatically identify data structures
Consider formatting and formulas
Consolidate data from multiple sheets if needed
[Specific analyses based on use case]
Export results into a new Excel format
Data Cleaning and Structuring
Clean this Excel table [filename] and make it professionally usable:
Remove empty rows and columns
Standardize data formats (dates, numbers, text)
Correct typos and inconsistent spellings
Remove duplicates and identify problematic entries
Create consistent column headers (short, meaningful)
Logically sort data and add filters
Advanced Structuring
Transform this unstructured Excel file [filename] into a database-ready table:
Normalize the data structure (1 row = 1 record)
Separate merged information into individual columns
Create uniform categories and classifications
Add missing primary keys/IDs
Validate data types and correct inconsistencies
Document all changes in a separate sheet
Layout and Formatting
Turn this table [filename] into a presentation-ready Excel file:
Header design: create attractive column headers with background color
Data formatting: apply consistent number, date, and currency formats
Zebra striping: alternating row colors for better readability
Column widths: auto-adjust based on content
Fonts: use professional, easy-to-read fonts
Borders: add subtle lines for structure
Color scheme: apply corporate-design-compliant colors [insert or define CI guidelines]
Dashboard-Style Formatting
Create an executive dashboard in Excel from the raw data [Excel, csv]:
KPI area: prominently highlight top metrics
Color coding: red/yellow/green for performance indicators
Conditional formatting: automatically highlight outliers
Charts: embedded mini-charts (sparklines)
Navigation: hyperlinks between different areas
Print layout: optimized for A4 print
Interactive Table
Make this table [filename] interactive and user-friendly:
Dropdown filters: create filters for all key categories
Search function: implement a search bar at the top
Sort buttons: add sorting options in headers
Pivot table: create a summary view
Formulas: automatic calculations for totals/averages
Data validation: prevent incorrect future entries
Comments: add explanations for complex columns
Repair Chaotic Tables
This Excel table [filename] is a complete mess – fix it systematically:
Structure analysis: identify the actual data structure
Header chaos: locate and clean hidden/misplaced headers
Merged cells: unmerge and restructure properly
Mixed data types: split into separate columns
Multiple tables: detect and separate tables on one sheet
Fix formulas: correct broken formulas and references
Create a legend: document all columns and their meanings
Improve Data Quality
Improve the data quality of this unreliable table:
Missing values: identify patterns and fill intelligently
Outlier detection: find and flag implausible values
Consistency check: verify cross-references and dependencies
Duplicate analysis: detect and handle smart duplicates
Format standardization: unify all input formats
Plausibility check: add validation rules
Diagnose Unknown Issues
This Excel file [filename] is not working properly – diagnose and fix all issues:
Analyze all formulas for errors and inconsistencies
Identify performance problems (slow calculations)
Find hidden formatting issues
Check data integrity and dependencies
Test all interactive elements
Document all identified and resolved problems
Excel Formulas
Write an Excel formula to calculate the [desired metric, e.g., sum, average, count, max, min] of values in [cell range, e.g., C2:C100] on sheet [sheet name].
Write an Excel formula to find the [largest/smallest] value in [cell range, e.g., D1:D50].
Write an Excel formula that calculates the average of all values in [A1 to A10], ignoring blank cells.
What is the formula to sum all values in [column B] that are greater than 100?
Create a formula that checks whether a date in [cell A] is a weekend and returns either ‘Weekend’ or ‘Weekday’.
Which Excel formula returns ‘YES’ if the value in [cell B2] is greater than 50 and [cell C2] is not empty?
Write a formula that calculates a person’s age in years and months based on the birthdate in column A and today’s date.
Create a formula that generates an email address in the format 'firstname.lastname@department.company.at' from first name [column A], last name [column B], and department [column C].
Write a formula that calculates the median of the top 25% of values in a data range, ignoring blanks and zero values.
Create a formula for a dropdown list that automatically expands when new data is added to the source table and filters out duplicates.
Develop a conditional formatting formula that colors rows based on multiple criteria: overdue dates red, upcoming due dates yellow, and completed tasks green.
How can I use VLOOKUP [or XLOOKUP] to find the name of a customer in column B corresponding to a customer number in [A1]?
Which formula splits a full name like “Max Mustermann” in cell [A1] into first and last name?
JSON / API Data
Analyze the structured JSON data:
Parse and normalize nested structures
Identify recurring patterns and anomalies
Create a relational structure from hierarchical data
[Specific analyses based on data type]
Visualize relationships and dependencies