KI-Prompts für Datenanalyse und Reporting – Excel, SQL und mehr

Datenanalyse ist nicht nur für Experten

Jeder Berufstätige arbeitet mit Daten – ob Verkaufszahlen in Excel, Kundenfeedback in Umfragen oder Website-Statistiken in Google Analytics. Das Problem: Die meisten verbringen Stunden damit, Daten aufzubereiten, statt sie zu interpretieren.

KI-Assistenten wie ChatGPT können diesen Prozess dramatisch beschleunigen. Sie können Excel-Formeln generieren, SQL-Abfragen schreiben, Daten zusammenfassen und sogar Visualisierungsempfehlungen geben – und das alles in natürlicher Sprache.

Excel-Formeln mit KI erstellen

Komplexe Formeln generieren

Statt eine Stunde an einer verschachtelten SVERWEIS-Formel zu basteln, beschreiben Sie einfach, was Sie brauchen.

Prompt: „Erstelle eine Excel-Formel für folgende Aufgabe: [Beschreibung in natürlicher Sprache]. Die Daten stehen in Spalte [X] bis [Y], ab Zeile [Z]. Erkläre die Formel Schritt für Schritt. Gib an, ob sie mit Strg+Shift+Enter bestätigt werden muss. Nenne alternative Formeln, falls es einfachere Lösungen gibt."

Beispiele für typische Formeln

Prompt: „Erstelle eine Excel-Formel, die den Umsatz pro Monat aus einer Tabelle mit Einzeltransaktionen berechnet. Spalte A: Datum, Spalte B: Betrag, Spalte C: Kategorie. Ich möchte eine Pivot-ähnliche Zusammenfassung ohne Pivot-Tabelle."

Prompt: „Schreibe eine Excel-Formel, die den gleitenden 7-Tage-Durchschnitt aus einer Zeitreihe berechnet. Daten in Spalte A (Datum) und B (Wert). Die Formel soll auch für die ersten 6 Tage funktionieren (Durchschnitt der verfügbaren Werte)."

VBA-Makros erstellen

Für wiederkehrende Aufgaben sind Makros ein enormer Zeitsparer.

Prompt: „Schreibe ein VBA-Makro für Excel, das folgende Aufgabe automatisiert: [Beschreibung]. Das Makro soll: [Schritte aufzählen]. Füge Kommentare im Code hinzu, damit ich die Logik nachvollziehen kann. Nenne mögliche Fehlerquellen und wie man sie vermeidet."

SQL-Abfragen ohne SQL-Kenntnisse

Abfragen in natürlicher Sprache

Prompt: „Schreibe eine SQL-Abfrage für folgende Frage: [Frage in natürlicher Sprache]. Datenbankstruktur: Tabelle [Name] mit Spalten [Liste]. Verwende [MySQL/PostgreSQL/SQL Server]-Syntax. Erkläre jeden Teil der Abfrage. Optimiere für Performance bei großen Datenmengen."

Typische Business-Abfragen

Prompt: „Schreibe eine SQL-Abfrage, die die Top 10 Kunden nach Umsatz im letzten Quartal zeigt. Tabellen: orders (id, customer_id, amount, order_date), customers (id, name, email, segment). Gruppiere nach Kundensegment."

Prompt: „Erstelle eine SQL-Abfrage für eine Kohortenanalyse: Wie viele Kunden, die im Januar erstmals bestellt haben, haben auch im Februar und März bestellt? Tabelle: orders (customer_id, order_date, amount)."

Daten zusammenfassen und interpretieren

Rohdaten zu Insights

Prompt: „Analysiere folgende Daten und fasse die wichtigsten Erkenntnisse zusammen: [Daten einfügen oder beschreiben]. Identifiziere: 1) Trends (steigend/fallend/stabil), 2) Auffälligkeiten und Ausreißer, 3) Vergleiche (Perioden, Kategorien, Segmente), 4) Handlungsempfehlungen basierend auf den Daten. Format: Executive Summary (3 Sätze) gefolgt von detaillierten Findings."

KPI-Dashboard beschreiben

Prompt: „Ich habe folgende KPIs: [Liste mit Werten]. Erstelle einen monatlichen Management-Report. Für jeden KPI: Aktueller Wert, Veränderung zum Vormonat (absolut und prozentual), Ampelstatus (grün/gelb/rot basierend auf [Zielwerten]), kurzer Kommentar. Abschluss: 3 Handlungsempfehlungen."

Berichte erstellen

Monatlicher Geschäftsbericht

Prompt: „Erstelle einen monatlichen Geschäftsbericht basierend auf folgenden Kennzahlen: [Daten einfügen]. Struktur: 1) Executive Summary, 2) Umsatzentwicklung, 3) Kostenanalyse, 4) Kunden-KPIs, 5) Ausblick und Maßnahmen. Jeder Abschnitt: 3-5 Sätze mit konkreten Zahlen. Verwende Formulierungen wie ‚stieg um X % auf Y €' statt vager Beschreibungen."

Quartalsbericht für Stakeholder

Prompt: „Verwandle folgende Rohdaten in einen Quartalsbericht für das Management: [Daten]. Der Bericht soll: keine technischen Details enthalten, Trends und Vergleiche hervorheben, klare Empfehlungen geben, in 5 Minuten lesbar sein. Format: Aufzählungspunkte, Tabellen für Vergleiche, Ampelfarben für Status."

Ad-hoc-Analyse

Prompt: „Führe eine Analyse durch: [Fragestellung]. Verfügbare Daten: [Daten beschreiben oder einfügen]. Gehe Schritt für Schritt vor: 1) Datenbereinigung (welche Probleme siehst du?), 2) Deskriptive Statistik, 3) Muster und Korrelationen, 4) Interpretation, 5) Einschränkungen der Analyse. Erkläre dein Vorgehen so, dass ein Nicht-Datenexperte es versteht."

Visualisierung empfehlen

Das richtige Diagramm wählen

Prompt: „Ich möchte folgende Daten visualisieren: [Daten beschreiben]. Empfehle den besten Diagrammtyp und erkläre warum. Schlage Alternativen vor. Beschreibe: Achsenbeschriftung, Farbschema, Titel, Datenbeschriftungen. Erkläre, welche Storytelling-Botschaft das Diagramm vermitteln soll."

Wenn Sie Diagramme direkt mit KI erstellen möchten, schauen Sie sich unsere Kategorie Diagramme und Schaubilder an.

Dashboard-Konzept erstellen

Prompt: „Entwirf ein Dashboard-Konzept für [Abteilung/Zweck]. Zielgruppe: [wer schaut drauf]. Top-KPIs: [Liste]. Erstelle ein Layout-Konzept: Welche Charts wo platziert, Filteroptionen, Drill-Down-Möglichkeiten. Beschreibe jedes Element: Chart-Typ, Datenquelle, Aktualisierungsfrequenz. Priorisiere: Was muss sofort sichtbar sein vs. was ist Detail?"

Google Analytics und Web-Daten

Website-Performance analysieren

Prompt: „Analysiere folgende Website-Kennzahlen und erstelle einen Report: Seitenaufrufe: [Zahl], Unique Visitors: [Zahl], Bounce Rate: [Prozent], Durchschnittliche Sitzungsdauer: [Zeit], Top-Seiten: [Liste], Traffic-Quellen: [Aufschlüsselung]. Zeitraum: [Monat]. Identifiziere Stärken, Schwächen und konkrete Optimierungsempfehlungen."

A/B-Test-Ergebnisse interpretieren

Prompt: „Interpretiere folgende A/B-Test-Ergebnisse: Variante A: [Conversion Rate, Samplesize]. Variante B: [Conversion Rate, Samplesize]. Berechne: Statistische Signifikanz, relativer Uplift, Konfidenzintervall. Empfehlung: Gewinner implementieren oder Test verlängern? Erkläre die Ergebnisse so, dass ein Marketing-Manager ohne Statistik-Hintergrund sie versteht."

Datenqualität sichern

Datenbereinigung planen

Prompt: „Erstelle einen Datenbereinigungsplan für folgenden Datensatz: [Beschreibung des Datensatzes und bekannte Probleme]. Identifiziere: 1) Fehlende Werte (Strategie: löschen, ersetzen, interpolieren), 2) Duplikate (Erkennungskriterien), 3) Ausreißer (Definition und Umgang), 4) Inkonsistenzen (z. B. Datumsformate, Kategorien). Erstelle eine Checkliste als Tabelle."

Fazit

Datenanalyse mit KI demokratisiert den Zugang zu datengestützten Entscheidungen. Sie brauchen kein Statistik-Studium, um aus Ihren Geschäftsdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen – nur die richtigen Prompts.

Beginnen Sie mit den Excel-Formeln und arbeiten Sie sich zu komplexeren Analysen vor. Alle Prompt-Vorlagen finden Sie in unserer Prompt-Sammlung.