Datenanalyse mit KI – skalierbare Lösungen selbst erstellen

Daten gibt es in Hülle und Fülle – doch oft fehlen die Werkzeuge oder das Know-how, um daraus Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten oder sie für die Prozesssteuerung zu nutzen. Tabellenkalkulationen stoßen an Grenzen: Lösungen werden kaum dokumentiert, sind für große Datensätze ungeeignet, hängen von Einzelpersonen ab und sind nur schwer übertragbar.Dieses Training zeigt, wie Sie mithilfe von KI und frei verfügbaren Werkzeugen wie R oder Python Ihre Datenauswertungen selbst gestalten – schnell, nachvollziehbar und wirkungsvoll. Das Geheimnis dabei? Sie müssen keine  Programmiersprache erlernen! Sie überwachen, wie die KI für Sie Analyse-Skripte erstellt. So identifizieren Sie Engpässe im Prozessfluss oder erstellen innerhalb von 30 Minuten ein Skript zur Analyse von Reklamationsdaten – nachvollziehbar und wiederholbar.Der Einstieg ist überraschend einfach: Eine kurze Vorbereitung und ein einleitendes Webinar nehmen Ihnen die Hürde. Im Training setzen Sie direkt bei Ihren eigenen Daten an – unterstützt durch Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT,  Claude oder Copilot.

Warum Excel-Lösungen nicht (mehr) ausreichen, Skriptsprachen als Fundament KI-unterstützter Datenanalyse, Demo: Klima-Kipppunkt sichtbar machen – in unter 30 Minuten, Datenanalyse im Vergleich: händisch, mit Skript, KI-unterstützt, LLMs als Co-Piloten: Wie Sprachmodelle anpassbare Analyseskripte erstellen, Daten beschaffen, bereinigen, erkunden, modellieren, interpretieren, Data Storytelling: Analysen in wirkungsvolle Berichte übersetzen, Ihr eigenes Skript für Ihren Datensatz – dokumentiert und anpassbar, Optional: Text Mining, neuronale Netze, Warenkorbanalyse u.v.m., Teilnahmevoraussetzungen / Notwendige Vorbereitungen: Gute Excel-Kenntnisse – jedoch keine Programmierkenntnisse erforderlich!, Eigener Laptop mit R/RStudio oder Python-Umgebung (kostenfreie Versionen), Zugang zu einem KI-System (z. B. ChatGPT, Bing Copilot, Claude, Mistral, …), Vorbereitung: 1-stündiges Kickoff-Webinar (zeitunabhängig) ansehen, Vorbereitung: Selbstlern-Phase (1-3 Stunden) zur System-Eingewöhnung, Idealerweise: Eigene (anonymisierte) Daten aus dem Arbeitsalltag mitbringen,