Detailbeschreibung
AUSGANGSLAGE
Die Komplexität und Vielfalt der Daten in Exceltabellen erschweren oft eine effiziente Analyse, insbesondere wenn es darum geht, Muster zu erkennen oder Trends zu identifizieren. Die manuelle Verarbeitung kann zu Inkonsistenzen und ungenauen Ergebnissen führen, was die Zuverlässigkeit der Analysen beeinträchtigen kann. Zudem können Excel-Nutzer aufgrund begrenzter Funktionen und fehlender Automatisierungsmöglichkeiten bei der Datenvisualisierung an ihre Grenzen stoßen. Dies kann zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung und der Umsetzung von Erkenntnissen aus den Daten führen.
LÖSUNGSANSATZ
- Automatisches Laden der Daten mit Pandas in Python
- Nutzung eines Chat-Interfaces zur Stellung von Fragen zur Datenanalyse
- Integration von Pandas für Datenmanipulation und -auswertung
- Generierung von Tabellen und Grafiken zur Beantwortung der gestellten Fragen
- Einsatz von Large Language Modellen über Prompts: Ermöglicht Anfragen an die Exceltabelle
- Übersetzung von Anfragen in Python Code durch das Large Language Modell
- Anwendung des generierten Python Codes auf das Excel File zur Beantwortung unterschiedlicher Fragestellungen
POTENZIAL & ANWENDUNGSBEREICHE
- Business-Analyse: Schnelle Erstellung von Berichten und Dashboards aus Unternehmensdaten
- Finanzanalyse: Automatische Analyse von Finanzdaten und Erstellung von Prognosen
- Marktforschung: Auswertung von Umfragedaten und Erstellung von Marktanalysen
- Wissenschaftliche Forschung: Datenanalyse und Visualisierung in verschiedenen Forschungsdisziplinen wie Biologie, Psychologie, Physik
- Bildung: Verwendung in Lehr- und Lernumgebungen für Datenanalyseprojekte
- Gesundheitswesen: Analyse von Gesundheitsdaten für die medizinische Forschung oder betriebliche Effizienzanalysen
- Logistik und Supply Chain Management: Optimierung von Lieferketten und Lagerbeständen durch Datenanalyse