Datenanalyse mit ChatGPT: Praxisbericht von Fabian Heidenstecker
Die Welt der Datenanalyse verändert sich rasant: Was bisher tiefes technisches Know-how in SQL, Excel oder spezialisierten Business-Intelligence-Tools erforderte, wird dank generativer KI plötzlich für eine viel breitere Zielgruppe zugänglich. Mit ChatGPT lassen sich strukturierte Daten in natürlicher Sprache untersuchen, visualisieren und sogar mit einfachen Machine-Learning-Methoden auswerten – ganz ohne komplexe Entwicklungsumgebungen.
In seinem Fachartikel im Red Stack Magazin zeigt unser Experte Fabian Heidenstecker Schritt für Schritt, wie ein komplettes Data-Analytics-Projekt allein über Prompts umgesetzt werden kann. Vom Einlesen von Kundendaten über die Erstellung interaktiver Visualisierungen bis hin zum Bau eines Vorhersagemodells – der Erfahrungsbericht liefert spannende Einblicke in die Praxis der KI-gestützten Datenanalyse.
Inhalte des Artikels
- Explorative Analysen: Erste Kennzahlen, Gruppenvergleiche und Outlier-Analysen direkt im Chat.
- Visualisierung: Automatisch generierte Diagramme wie Heatmaps, Boxplots und Korrelationsmatrizen.
- Machine Learning: Aufbau und Auswertung eines Vorhersagemodells ohne IDE.
- Data-Driven Personas: Von realen Kundendaten abgeleitete Personas inklusive Marketing-Empfehlungen.
- Grenzen und Verantwortung: Umgang mit Datenschutz, Modellinterpretation und den „Halluzinationen“ von KI.
Warum das relevant ist
Generative KI wie ChatGPT eröffnet Unternehmen neue Wege, Daten schnell, intuitiv und interaktiv nutzbar zu machen. Sie senkt die Einstiegshürden für Fachabteilungen, beschleunigt Analysen und bietet Mehrwert gerade in frühen Projektphasen. Doch sie bringt auch Herausforderungen mit sich – von Datenschutzfragen bis hin zur Validierung der Ergebnisse.
Lesen Sie den vollständigen Artikel
von Fabian Heidenstecker im Red Stack Magazin
und erfahren Sie, wie Sie mit ChatGPT den nächsten Schritt
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