Prompt: Tabelle für KI-Analyse vorbereiten
KI College Prompt-Galerie
Mit diesem Prompt bereiten Sie eine Tabelle so auf, dass eine KI sie sinnvoll auswerten kann. Die Vorlage hilft, Spalten zu klären, Datenqualität zu prüfen, fehlende Werte zu markieren und sensible Inhalte zu erkennen.
Wann ist dieser Prompt sinnvoll?
Dieser Prompt eignet sich, wenn Sie eine Excel- oder CSV-Datei vor einer KI-Auswertung in Ordnung bringen wollen. Hilfreich für Controlling, Projektmanagement, Operations, Vertrieb.
Der Prompt ersetzt keine Datenbereinigung im engeren Sinn. Er liefert eine Checkliste und Hinweise — die eigentliche Pflege bleibt bei Ihnen oder im Datenteam.
Der Prompt
Kopieren Sie den folgenden Text in Ihr KI-Tool und passen Sie die Platzhalter in eckigen Klammern an Ihre Situation an.
Prüfen und bereiten Sie die folgende Tabelle für eine KI-Auswertung vor.
Zweck der späteren Auswertung:
[Welche Frage soll die KI mit den Daten beantworten?]
Qülle der Daten:
[z. B. ERP-Export, Umfrage, manüll gepflegte Liste]
Beschreibung der Spalten:
[Spaltenname -> Bedeutung; bei Bedarf erwartete Werte oder Einheiten]
Aufgabe:
1. Prüfen Sie pro Spalte: Ist Bedeutung klar? Sind Einheiten konsistent? Sind Werte plausibel?
2. Markieren Sie fehlende Werte, Ausreisser und Inkonsistenzen.
3. Schlagen Sie Umbenennungen vor, wenn Spaltennamen nicht eindeutig sind.
4. Schlagen Sie Aggregationen oder neue Hilfsspalten vor, falls für die Auswertung sinnvoll.
5. Prüfen Sie, ob personenbezogene oder sensible Daten enthalten sind — und markieren Sie diese.
6. Geben Sie eine Empfehlung, ob die Tabelle bereits KI-tauglich ist oder vorher bereinigt werden muss.
Wichtig:
- Ändern Sie keine Daten, machen Sie nur Vorschläge.
- Wenn die Spaltenbeschreibung unklar ist, fragen Sie am Ende nach.
- Markieren Sie alles, was rechtlich kritisch werden könnte.
Hier ist die Tabelle:
[Tabelle oder Auszug einfügen]Was Sie anpassen sollten
Passen Sie vor allem an:
- Zweck der Auswertung
- Qülle und Erhebungszeitraum
- Beschreibung der Spalten
- Hinweise zu Sensitivität
- gewünschte Prüfkriterien
- Detailtiefe der Empfehlung
Bei Controlling-Daten lohnt eine streng formale Prüfung. Bei Umfragen sind Konsistenz und Codierung der freien Antworten oft wichtiger.
Welche Eingaben Sie brauchen
Sie benötigen:
- die Tabelle oder einen Auszug davon
- klare Beschreibung der Spalten
- Zweck der Auswertung
- Qülle und Erhebungszeitraum
- Hinweis auf personenbezogene Daten
Je klarer die Spalten beschrieben sind, desto belastbarer wird die Prüfung.
Was ein gutes Ergebnis enthalten sollte
Ein gutes Ergebnis enthält:
- spaltenweise Bewertung
- markierte Inkonsistenzen und Ausreisser
- Vorschläge für Umbenennungen und Hilfsspalten
- Hinweis auf sensible Daten
- klare Empfehlung zur KI-Tauglichkeit
- Liste offener Klärungsbedarfe
Qualitätscheck
Prüfen Sie vor der Auswertung:
- Sind die Spaltenbedeutungen eindeutig?
- Wurden Einheiten und Formate geprüft?
- Sind fehlende Werte realistisch erklärbar?
- Wurden personenbezogene Daten markiert?
- Wurde der Zweck der Auswertung berücksichtigt?
- Ist eine fachliche Datenfreigabe nötig?
Datenschutz- und Sicherheitshinweis
Tabellen enthalten oft personenbezogene Daten, Geschäftszahlen oder sensible Kennzahlen. Geben Sie sie nicht in offene KI-Tools, wenn dafür keine Freigabe besteht. Anonymisieren oder pseudonymisieren Sie sensible Spalten vorher oder nutzen Sie eine geprüefte Lösung.
Typische Fehler
- Tabelle ohne Spaltenerklärung uebergeben
- Zweck der Auswertung nicht beschreiben
- fehlende Werte ignorieren
- sensible Spalten nicht markieren
- KI Daten verändern lassen
- die Empfehlung ohne fachliche Validierung uebernehmen