Datenanalyse mit ChatGPT, Perplexity, Julius und Tableu

ChatGPT Datenanalyse und Heatmaps

Der CustomGPT Datenanalyst hat getan was er versprochen hat. Mit den Datensatz und nicht viel Input hat er Auswertungen getätigt visualisieret, Trends aufgezeigt und Anomalien aufgedeckt.

Der Datensatz enthält monatliche Vertriebszahlen für drei Produkte (A, B, C) über 12 Monate hinweg, verteilt auf verschiedene Regionen.

Spaltenübersicht:

• Monat: Zeitliche Einordnung (Jan–Dez)

• Region: Geografische Region des Absatzes (Nord, Süd, West, Ost)

• Produkt A, B, C: Verkaufszahlen (vermutlich Stückzahlen)

Ich werde nun:

1. Die Daten visualisieren (Zeitverlauf je Produkt).

2. Trends und saisonale Muster identifizieren.

3. Anomalien oder Auffälligkeiten aufzeigen.

Los geht’s mit den Visualisierungen. 

Monatliche Verkaufszahlen je Produkt

Hier ist die Visualisierung der monatlichen Verkaufszahlen für Produkt A, B und C:

Beobachtungen und Trends:

• Produkt A zeigt einen klaren Wachstumstrend von Januar bis Juli, mit einem Höhepunkt in der Mitte des Jahres und einem leichten Rückgang danach.

• Produkt B entwickelt sich ähnlich wie Produkt A, jedoch auf niedrigerem Niveau.

• Produkt C bleibt im Vergleich zu A und B insgesamt stabil und auf niedrigerem Niveau, ohne große Ausreißer.

Nächste Schritte:

Ich analysiere jetzt die Daten nach Regionen und prüfe auf regionale Trends oder Anomalien. 

Monatliche Verkaufszahlen für Produkt A nach Region

Die Diagramme zeigen die monatlichen Verkaufszahlen der Produkte A, B und C, aufgeteilt nach Regionen (Nord, Süd, West, Ost).

Regionale Trends und Auffälligkeiten:

🔹 Produkt A:

• Nord zeigt einen deutlichen Verkaufsanstieg im ersten Halbjahr und bleibt auf hohem Niveau.

• Ost und West steigen moderat.

• Süd bleibt relativ konstant – eventuell Potenzial für Maßnahmen.

🔹 Produkt B:

• Auch hier ist der Norden stärker als andere Regionen.

• Süd bleibt schwach und zeigt kaum Dynamik.

• West entwickelt sich stabil auf mittlerem Niveau.

🔹 Produkt C:

• Generell niedrigere Verkaufszahlen.

• Leichte saisonale Schwankungen in Nord und West.

• Süd zeigt einen kleinen Peak in der Mitte des Jahres.

Zusammenfassung:

• Produkt A ist das stärkste Produkt, mit starkem Wachstum – insbesondere in der Region Nord.

• Produkt C könnte näher untersucht werden, da es auf niedrigem Niveau stagniert.

• Süd fällt insgesamt als leistungsschwächste Region auf – potenzielle Anomalie oder Marktproblem?

Wenn du möchtest, kann ich:

• Umsatzpotenziale oder Prognosen berechnen,

• eine Heatmap oder weitere Analysen zu z. B. Saisonalität, Korrelationen, etc. erstellen.

Analyse der Vertriebszahlen - Datenanalyse Report

Executive Summary

Der analysierte Datensatz umfasst 12 Monate Vertriebsdaten für drei Produkte (A, B, C) in vier Regionen (Nord, Süd, West, Ost) mit einem Gesamtumsatz von 4.297 Einheiten.

Zentrale Erkenntnisse

Wachstumstrends

Alle drei Produkte zeigen starke positive Trends mit hoher statistischer Signifikanz:

• Produkt A: Stärkstes Wachstum (+9,93 Einheiten/Monat, R²=0.986)

• Produkt B: Moderates Wachstum (+5,47 Einheiten/Monat, R²=0.994)

• Produkt C: Konstantes Wachstum (+2,79 Einheiten/Monat, R²=0.993)

Marktanteil & Performance

Produkt A dominiert als Marktführer mit 48,9% Marktanteil (2.100 Einheiten), gefolgt von Produkt B mit 30,4% (1.305 Einheiten) und Produkt C mit 20,8% (892 Einheiten).

Regionale Leistung

Deutliche regionale Unterschiede in der Performance:

1. Ost: Beste Region (1.156 Gesamtumsatz)

2. West: Zweitbeste (1.102 Gesamtumsatz)

3. Süd: Dritte (1.039 Gesamtumsatz)

4. Nord: Schwächste Performance (1.000 Gesamtumsatz)

Saisonale Muster

Ausgeprägter saisonaler Zyklus mit klarer Progression:

• Q1 (Jan-Mrz): Schwächste Saison (-17% bis -26% unter Durchschnitt)

• Q2 (Apr-Jun): Mäßige Performance (-6% bis -8% unter Durchschnitt)

• Q3 (Jul-Sep): Überdurchschnittlich (+4% bis +9% über Durchschnitt)

• Q4 (Okt-Dez): Stärkste Saison (+18% bis +26% über Durchschnitt)

Anomalien & Auffälligkeiten

Identifizierte Anomalien

Die erweiterte statistische Analyse (Z-Score > 1,5) identifizierte folgende moderate Ausreißer:

Januar (Nord): Alle Produkte deutlich unter Erwartung

• Produkt A: 120 (Z-Score: 1,59)

• Produkt B: 80 (Z-Score: 1,52)

• Wahrscheinliche Ursache: Typischer Jahresbeginn-Effekt

Juni (Süd): Signifikanter Rückgang bei Produkt A

• Größte Trendabweichung: -10,0 Einheiten unter erwartetem Wert

• Monatlicher Rückgang: -5,9% gegenüber Mai

• Erfordert weitere Untersuchung der Ursachen

Dezember (Ost): Alle Produkte über Erwartung

• Produkt A: 230 (Z-Score: 1,59)

• Produkt B: 140 (Z-Score: 1,65)

• Produkt C: 90 (Z-Score: 1,62)

• Wahrscheinliche Ursache: Jahresend-Push-Effekt

Volatilitätsanalyse

Produkt A zeigt die höchste Volatilität (CV=20,6%), während Produkt C am stabilsten ist (CV=13,6%). Dies deutet auf unterschiedliche Marktdynamiken und Risikoprofile hin.

Handlungsempfehlungen

Sofortmaßnahmen

1. Q1-Strategie entwickeln: Gezielte Maßnahmen zur Kompensation der schwächsten Saison

2. Juni-Anomalie untersuchen: Tiefere Analyse der Ursachen für den Produkt A Rückgang

3. Nord-Region stärken: Performance-Gap zur führenden Ost-Region schließen

Mittelfristige Optimierung

1. Saisonale Planung: Q4-Erfolgsstrategien auf andere Quartale übertragen

2. Volatilitätsreduktion: Bessere Prognosen für Produkt A zur Risikominimierung

3. Regionale Expansion: Best Practices der Ost-Region auf andere Regionen übertragen

Datenqualität & Verlässlichkeit

Ausgezeichnete Datenqualität: Vollständige, konsistente Datenbasis ohne fehlende Werte oder kritische Systemausfälle. Die hohen R²-Werte (>0,98) für alle Produkte bestätigen die statistische Verlässlichkeit der identifizierten Trends und ermöglichen fundierte Geschäftsentscheidungen.