Schon mal eine chaotische CSV geöffnet und gedacht: „Wo soll ich überhaupt anfangen?“
AI Agents können helfen, wenn du weißt, wie du die richtigen Fragen stellst. Dieser Artikel untersucht die gängigsten Prompts für Datenanalyse, ihre Muster und wie du sie für KI-Tools optimierst, egal ob du programmierst oder im Business Management unterwegs bist.
Warum KI-Prompts für die Datenanalyse wichtig sind
Stell dir vor, du bekommst ein Datenset, Verkaufszahlen, Kundendaten oder Website-Metriken, und brauchst schnell Insights. Dein erster Instinkt? Einen AI Agent fragen. Aber wie stellst du die richtigen Fragen, um klare und umsetzbare Ergebnisse zu bekommen? Hier kommen Data Literacy und AI Literacy ins Spiel. Wer Daten versteht und weiß, wie KI-Prompts interpretiert werden, kann Agents effektiv steuern. Wie ich in “Datenkompetenz (Data Literacy)” erkläre, befähigen diese Skills Menschen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass Insights im gesamten Unternehmen zugänglich sind.
Wie kannst du die KI professionell analysieren lassen?
Bevor du deinem AI Agent dein Datenset gibst, hast du vielleicht versucht, schnell zu recherchieren, wie man Daten analysiert, welche Prompts am häufigsten verwendet werden oder wie man das Datenset visualisiert. Wahrscheinlich basieren die Ergebnisse, auf die du stößt, auf aktuellen Trends und kurzen, wörtlichen Prompts aus Artikeln, Blogs, GitHub-Repositories und Community-Threads. Diese Muster spiegeln das Verhalten von Usern bei Aufgaben wie der Exploration, der Datenbereinigung und -modellierung oder der Visualisierung wider.
Die richtigen Prompts zu kennen spart nicht nur Stunden und verhindert Fehler, sondern hilft deinem AI Agent auch, wie ein erfahrener Analyst zu agieren und nicht nur zu raten. Wie in “Daten für Alle durch Self-Service-Analytics demokratisieren” beschrieben, macht dieser Ansatz Insights sowohl für technische als auch nicht-technische Stakeholder zugänglich und verwandelt Daten in eine universelle Sprache, die fundierte Entscheidungen und organisatorisches Wachstum vorantreibt.
Die top Prompt-Kategorien: Von Exploration zu Insights
Ein Prompt ist im Grunde die Eingabe oder Instruktion, die du einer KI gibst, um ihr zu sagen, was sie tun soll. Denk daran wie an eine Frage, einen Befehl oder eine Bitte, die die Antwort der KI steuert.
Im Bereich Datenanalyse gehören zu den gängigsten Prompt-Typen:
1. Datenexploration und Zusammenfassung (hierbei geht es darum, schnell zu erkennen, was in deinen Daten steckt)
- „Fasse die wichtigsten Merkmale dieses Datensets zusammen, einschließlich Datentypen, fehlender Werte, einzigartiger Werte und grundlegender Statistiken.”
- „Fasse die zentralen Eigenschaften und Zusammenhänge in diesem Datenset zusammen.”
2. Datenbereinigung und -vorbereitung (damit dein Datenset korrekt und analysebereit ist und keine Fehler entstehen, die Ergebnisse oder Modelle verfälschen)
- „Finde Duplikate, Ausreißer und ungültige Werte und schlage Korrekturen vor.“
- „Ich habe ein unübersichtliches Datenset mit fehlenden Werten und Inkonsistenzen. Kannst du mir helfen, diese zu identifizieren und zu bereinigen?“
3. Explorative Datenanalyse (EDA) (um Muster, Auffälligkeiten und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen)
- „Führe eine vollständige EDA für dieses Datenset durch.“
- „Formuliere und führe geeignete Hypothesentests für [konkrete Fragestellung] mit [Name des Datensets] durch. Interpretiere die Ergebnisse und deren praktische Bedeutung.“
- „Vergleiche die Mittelwerte von zwei unabhängigen Gruppen in unseren Daten. Welche Erkenntnisse lassen sich ableiten?“
4. Modellierung und Vorhersagen (hilft dabei, Ergebnisse vorherzusagen und wichtige Einflussfaktoren zu identifizieren; unterstützt datenbasierte Entscheidungen)
- „Schlage geeignete Modelle zur Vorhersage von [Zielvariable] in [Name des Datensets] vor. Berücksichtige Kriterien für die Modellauswahl und Methoden zur Validierung.“
- „Angesichts meiner Daten und Ziele, welches Machine-Learning-Verfahren (überwacht/ungewacht) ist am besten geeignet?“
5. Visualisierung und Reporting (um komplexe Daten verständlich darzustellen und Insights für andere zugänglich zu machen)
- „Welche Art von Diagramm oder Grafik eignet sich am besten, um diese Daten darzustellen?“
- „Erstelle eine zusammenhängende Zusammenfassung meiner Ergebnisse, die auch für ein nicht-technisches Publikum verständlich ist.“
- „Erstelle eine einseitige Executive Summary mit drei Diagrammen und den wichtigsten Erkenntnissen.“
6. Insights und Business-Empfehlungen (um komplexe Daten in konkrete, umsetzbare Empfehlungen zu übersetzen)
- „Welche fünf Faktoren beeinflussen die Zielvariable am stärksten? Erkläre es verständlich in einfacher Sprache.“
- „Übersetze technische Ergebnisse in drei konkrete Handlungsempfehlungen für das Business.“
Man sieht, dass Prompts oft interaktiv formuliert werden, fast so, als würde man mit dem AI Agent sprechen.
Die häufigste Vorgehensweise ist die Verwendung kurzer, direkter Prompts, die eine Aktion und ein Output-Format spezifizieren, damit die KI umsetzbare Ergebnisse liefert. Weniger häufig werden iterative, offene Prompts genutzt, die mehrere Ansätze oder Vorschläge anfordern.
Manche berücksichtigen die Zielgruppe, der am Ende die Ergebnisse präsentiert werden, und nutzen angepasste Prompts, um vereinfachte Outputs oder Visualisierungen für nicht-technische Zielgruppen zu bekommen.
Auch, aber weniger häufig, gibt es Prompts mit technischem Fokus, die AI Agents anweisen, ausführbaren Code zu generieren, zum Beispiel in pandas oder SQL.
Typische Probleme bei Blog-artigen Prompts
Leider reichen solche Prompts für AI Agents oft nicht aus. Umgangssprachlich zu sein, ist nicht optimal, wenn Tasks zuverlässig ausgeführt werden müssen. Die Gründe dafür sind:
| Häufige Fehler | Auswirkung | So verbesserst du den Prompt |
| Zu vage/unpräzise | Generische oder unvollständige Ergebnisse | Klare Tasks mit definierten Inputs und Outputs erstellen |
| Kein definiertes Output-Format | Schwer programmatisch nutzbar | Strukturiertes Output-Format festlegen wie JSON, Tabellen oder Charts |
| Fehlende Reproduzierbarkeit | Abhängig von menschlicher Nacharbeit | Explizite Instruktionen für autonome Ausführung geben |
| Generische Formulierung | Keine klaren Task-Grenzen | Tasks in klar definierte Subtasks unterteilen |
| Keine Rollen- oder Kontextsetzung | KI rät Daten oder Ziele, Relevanz der Ergebnisse sinkt dadurch | Details angeben, zum Beispiel „Analysiere Sales-Daten in Spalten [Datum, Revenue]“ |
| Kein Error-Handling | Ergebnisse können unzuverlässig sein | Setze Grenzen, z.B.: „Wenn das Datenset >100MB, fasse nur das Schema zusammen” |
| Keine Iterationshinweise | Chance zur Ergebnisverfeinerung verpasst | Folge- oder Verfeinerungsschritte einplanen |
Um die Performance von AI Agents zu maximieren, können User Prompts folgendermaßen optimieren:
- Strukturiert (mit klaren Inputs und Outputs)
- Chainable Prompts um komplexe Tasks in Schritte aufzuteilen (EDA → Visualisierung → Modellierung), verhindert Überforderung der KI und sichert vollständige Antworten
- Rollen- und Kontext-bewusste Prompts für eine maßgeschneiderte Datenanalyse (damit der Agent weiß, wie er “denken” soll)
- Output-Format spezifizieren (damit Ergebnisse programmatisch wiederverwendet werden können)
- Iteration fördern (Nutze, dass die KI Outputs verfeinern kann)
Prompts für AI Agents optimieren
Nehmen wir ein Beispiel für einen typischen Blog-Style Prompt und wandeln ihn in einen optimierten AI Agent Prompt um:
DON’T: Blog-Style
| „Führe eine vollständige EDA für dieses Datenset durch.” |
Probleme:
- Zu vage, „vollständig” ist undefiniert
- Keine Rolle definiert, was EDA hier genau bedeutet
- Kein Output-Format oder Tool angegeben
- Keine Subtasks (EDA hat viele Schritte)
- Keine Iteration oder Angabe von Einschränkungen/Scope
- Keine Instruktionen für Visualisierung versus Text oder Code
DO: Optimiert für AI Agent
| Du bist Datenanalyst:in mit Spezialisierung auf explorative Datenanalyse (EDA). Nutze Python mit pandas und matplotlib. Task: 1. Lade das bereitgestellte Datenset und zeige die ersten fünf Zeilen. 2. Generiere Übersichtsstatistiken für alle numerischen und kategorischen Variablen. Gib Minimum, Maximum, Mittelwert, Median und Standardabweichung an. Für kategorische Spalten: top 5 Kategorien mit Häufigkeiten. 3. Gib fehlende Werte als Tabelle aus: [column, missing_count, missing_%]. 4. Berechne Korrelationen zwischen numerischen Variablen und ranke die 5 stärksten. 5. Erkenne potenzielle Ausreißer mit der IQR-Methode. 6. Erstelle folgende Plots und gib sie als base64 PNG zurück: – Histogramm für jede numerische Variable – Boxplot für jede numerische Variable – Heatmap der Korrelationen – Balkendiagramme der top 5 Kategorien pro kategorischer Spalte – Zeitreihenplots, falls eine Datums-Spalte existiert 7. Gib Ergebnisse in einer JSON-Tabelle aus und fasse drei umsetzbare Erkenntnisse für die Business Audience in Stichpunkten zusammen. Wenn das Datenset zu groß ist, fasse nur Metadaten auf Spalten-Level zusammen. |
Warum das für Agents funktioniert:
-> Rolle ist definiert → “Datenanalyst:in mit pandas/matplotlib”
-> Tasks sind strukturiert und aufgeteilt → vermeidet vage “EDA” Bezeichnung
-> Output ist strukturiert → JSON kann an andere Tools weitergegeben werden
-> Skalierbar → Fallback-Instruktion bei zu großen Datensets
-> Mix aus Formaten → numerische Stats, Summary Table und Charts sind codiert um sie wieder zu verwenden
-> Zielgruppe und Fokus → ideal zugeschnittene Antwort mit klar begrenztem Scope
-> Iteratives Potenzial → Struktur ermöglicht Follow-ups
Probier es selbst aus!
Wer versteht, wie Prompts funktionieren und sie für AI Agents anpasst, verwandelt ein passives Tool in eine aktive Daten-Assistenz, ganz im Sinne meiner vorherigen Artikel zu Data Literacy. Klare, strukturierte und zielgruppenbewusste Prompts machen Analysen schneller und präziser und übersetzen bloße Zahlen in Erkenntnisse, die umsetzbar sind und die jeder versteht – von Data Scientists bis zu Business Stakeholdern. Solche Prompts können so technische und nicht-technische Zielgruppen miteinander verbinden und den gleichberechtigten Zugang zu Daten ermöglichen.
Wenn du beim nächsten Mal ein Datenset analysierst, nutze diese Strategien, um präzise KI-Prompts zu erstellen. Starte mit einem kleinen Datenset wie Verkaufs- oder Kundendaten und teste einen optimierten Prompt wie oben. Für Entwickler:innen, überprüfe den Output-Code in Python; für Manager:innen, konzentriere dich auf Insights in klarer Sprache.
Und denk dran: Es kommt nicht nur darauf an, was du fragst, sondern wie du fragst, um alle Möglichkeiten der KI zu nutzen.
Quellen:
GitHUb, PromptDrive.ai, AnalyticsHacker.com, Team-GPT.com
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