Hallo,
im Rahmen der Vertiefungsaufgabe 6.3 hatte ich die Gelegenheit, mich intensiv mit KI-gestützten Datenanalysen und Visualisierungen in der Praxis auseinanderzusetzen. Ziel war es, aus einem vorgegebenen Beispieldatensatz zentrale Kennzahlen zu analysieren und visuell aufzubereiten, um eine visuelle Auswertung zu erstellen, wie sie im Unternehmensalltag zur Entscheidungsunterstützung dienen könnte. Ich habe mich dabei auf die Umsatzentwicklung im Jahresverlauf und die Identifikation saisonaler Schwankungen, aufgeschlüsselt nach Regionen, konzentriert, da diese Fragestellung für die interne Kommunikation im Vertriebsumfeld besonders relevant ist.
Mein Vorgehen und die eingesetzten Tools
Zunächst habe ich den bereitgestellten Datensatz, der die Verkaufszahlen von drei Produkten über zwölf Monate und vier Regionen (Nord, Süd, Ost, West) abbildet, in Excel Online importiert. Die Arbeit mit Excel Online war sehr intuitiv, und der Import der Daten verlief reibungslos. Der Datensatz war bewusst übersichtlich gehalten, was den Einstieg in die Analyse erleichterte.
Mein erster Schritt war es, einen Überblick über die Daten zu gewinnen und die Spalten auf Vollständigkeit zu prüfen. Da der Datensatz sauber strukturiert war, gab es keine fehlenden Werte oder auffälligen Ausreißer, die eine Bereinigung erfordert hätten.
Für die eigentliche Analyse habe ich die "Empfohlene Diagramme"-Funktion in Excel Online genutzt, die automatisch passende Visualisierungen basierend auf den ausgewählten Daten vorschlägt. Dies war ein besonders hilfreicher Aspekt der KI-Unterstützung: Anstatt manuell Diagrammtypen auswählen zu müssen, lieferte die Funktion schnell erste Ansätze für die visuelle Aufbereitung. Ich habe mich zunächst darauf konzentriert, die Gesamtumsätze pro Monat und Region zu aggregieren, um eine Basis für die Identifizierung von Trends zu schaffen.
Die größte Unterstützung durch die KI (in diesem Fall die "Empfohlene Diagramme"-Funktion) lag eindeutig in der Visualisierung und der Beschleunigung des Prozesses der Diagrammerstellung. Sie gab mir schnell Impulse, welche Darstellungsformen für meine Daten sinnvoll sein könnten, an die ich manuell vielleicht nicht sofort gedacht hätte.
Nach der Analyse in Excel Online, habe ich die exportierten Diagramme und die aufbereiteten Daten in ChatGPT hochgeladen und per Prompt eine Analyse durchgeführt als Prompt habe ich unsere Aufgabenstellung aus dem Skript verwendet:
Ich habe den KI-Assistenten ChatGPT (Data Analyst) verwendet, um den strukturierten Datensatz mit Verkaufszahlen automatisiert auszuwerten und grafisch darzustellen.
Prompt: „Sei bitte mein Tabellen und Kennzahlen Analyse Helfer und löse bitte folgende Aufgabe, halte dich exakt an die Anweisungen in der folgenden Aufgabenstellung:“
Aufgabenstellung:
Ihr erhaltet einen strukturierten Datensatz mit Verkaufszahlen und nutzt diesen, um
mithilfe eines geeigneten KI-gestützten Tools eine Auswertung zu erstellen. Ziel ist es,
relevante Informationen zu analysieren, grafisch darzustellen und ein erstes einfaches
Dashboard oder eine visuelle Übersicht zu gestalten – zum Beispiel zur Entwicklung
von Umsätzen, zur Produktverteilung oder zu saisonalen Trends.
Ergänzend beschreibt ihr in einem begleitenden Forumsbeitrag, wie ihr bei der
Umsetzung vorgegangen seid: Welches Tool habt ihr verwendet? Wie lief der
Analyseprozess ab? Welche Schritte waren besonders hilfreich – und wo gab es
Schwierigkeiten? Fokussiert euch dabei vor allem auf die Rolle der KI im
Analyseprozess: Hat sie euch bei der Interpretation der Daten unterstützt, bei der
Diagrammerstellung geholfen oder konkrete Hinweise auf Auffälligkeiten gegeben?
Das gelieferte Ergebnis von ChatGPT mit dem Modell 4.1:
Grafische Auswertungen
Ich habe folgende Diagramme erstellt:
- Umsatzentwicklung pro Produkt über das Jahr
- Produktverteilung im Jahresverlauf
- Saisonale Trends (Summe aller Produkte pro Monat)
Diese Grafiken folgen jetzt:
1. Umsatzentwicklung pro Produkt (Jan-Dez)
Ich zeige dir jetzt das Liniendiagramm.
Umsatzentwicklung pro Produkt (Jan-Dez)
Hier siehst du die Umsatzentwicklung für jedes Produkt im Jahresverlauf. Alle drei Produkte zeigen einen kontinuierlichen Anstieg über das Jahr hinweg. Besonders Produkt A hat den stärksten Zuwachs, gefolgt von Produkt B und Produkt C.
2. Produktverteilung im Jahresverlauf
Als nächstes stelle ich die Gesamtverteilung der Produkte im Jahr in einem Balkendiagramm dar.
Produktverteilung im Jahr (Gesamtsumme)
Dieses Balkendiagramm zeigt die Gesamtverteilung der Verkaufszahlen für die drei Produkte im gesamten Jahr. Produkt A ist klar das absatzstärkste Produkt, gefolgt von Produkt B und Produkt C.
3. Saisonale Trends – Gesamtumsatz pro Monat
Nun visualisiere ich die Summe aller Produktverkäufe pro Monat, um saisonale Schwankungen zu erkennen.
Saisonale Trends: Gesamtumsatz pro Monat
Hier erkennst du, dass der Gesamtumsatz im Jahresverlauf stetig ansteigt – besonders ab Mitte des Jahres ist der Zuwachs stark. Ein saisonaler Trend lässt sich beobachten: Der Umsatz ist zum Jahresende am höchsten.
Auswertung von Vertriebszahlen mit KI – Vorgehen und Erfahrungen
Für die Analyse unserer Vertriebszahlen habe ich ChatGPT als KI-gestütztes Analysetool eingesetzt. Zuerst wurde der Datensatz in ein Tabellenformat übertragen. Anschließend habe ich der KI konkrete Analysewünsche genannt, wie z.B. die Darstellung der Umsatzentwicklung pro Produkt, die Produktverteilung im Jahr und saisonale Trends.
Das Tool hat mich dabei unterstützt, Diagramme automatisch zu erstellen und die wichtigsten Erkenntnisse herauszuarbeiten. Besonders hilfreich war, dass ich keine speziellen Programmierkenntnisse benötigte – die KI hat die Daten interpretiert, visualisiert und Hinweise zu Auffälligkeiten (z.B. starkes Wachstum zum Jahresende) gegeben.
Herausfordernd war vor allem die Datenübertragung aus dem PDF, da Tabellen oft manuell vorbereitet werden müssen. Die Interpretation und Darstellung liefen jedoch sehr effizient und zeitsparend ab.
Fazit:
Die KI hat vor allem bei der schnellen und anschaulichen Dateninterpretation
unterstützt. Sowohl das Erstellen von Diagrammen als auch die Hinweise auf
Trends und Entwicklungen waren sehr hilfreich und praxisnah.