![]( "ChatGPT im Controlling: ChatGPT kann keine großen Daten analysieren?")
Speziell im
Controlling wird häufig die Schwäche von
künstlicher Intelligenz darin gesehen, dass sie keine großen Datenmengen analysieren könne. Entweder meldet ChatGPT, dass die Dateien bzw. Daten zu groß sind, oder es werden Fehler in der Auswertung gemacht.
ChatGPT ist nun mal ein Sprachmodell. Also müssen wir uns diesem auch anpassen.
Hierfür können wir
Python benutzen, denn dies ist eine
Programmiersprache. Nun könnten Sie vielleicht sagen, dass Sie keine Informatik-Ausbildung haben bzw. nicht programmieren können. Das wird die KI ChatGPT für uns übernehmen. Als Einwand könnte man sagen, dass dann nicht die KI sondern Python die Analyse durchführt – Dies stimmt nur zum Teil. Denn ChatGPT erstellt den Code und kann aus der Analyse von Python weitere Maßnahmen und Vorschläge ableiten.
Somit lässt sich sagen, dass die
KI 2 von 3 Schritten übernimmt. Es ist ähnlich wie bei einem Konzert, dass der Dirigent vorgibt, was gespielt werden soll, die Musiker übernehmen die Anweisungen von einem Lied, welches komponiert wurde.
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Umsetzung einer Analyse
Zunächst benötigen Sie eine kostenlose Python-Version. Nehmen Sie hierfür
Anaconda/Jupyter. Der Vorteil ist, dass diese lokal auf Ihrem Rechner läuft, ohne, dass jemand Zugriff auf Ihre Daten hat. Es sei erwähnt, dass die letzten 10% der Installation am meisten Zeit benötigen. Alles in allem dauert der Download der Software 10 bis 15 Minuten, aber es lohnt sich.
Link
https://www.anaconda.com/download
Sobald Sie das Programm auf Ihrem Rechner haben, schreiben Sie den Prompt in ChatGPT, dass Sie einen Python-Code benötigen. In diesem Beispiel habe ich
2 Excel-Dateien mit Umsatzzahlen von Filialen. Einmal mit Ist-Werten und einmal mit Plan-Werten. Diese sollen nun miteinander verglichen werden und ich möchte, die 5 Filialen mit den höchsten negativen Abweichungen zum Plan in Euro und %. Die beiden Dateien können Sie hier herunterladen:
IST-Filialen,
Plan-Filialen
Ich empfehle hier bei dem
Excel-Aufbau, dass die Überschriften in der obersten Zeile und die anderen Daten in der Spalte A stehen. Je schneller und besser kann Python die Daten analysieren. Sonst kann es vorkommen, dass der Python-Code angepasst werden sollte.
Hier der
Aufbau der
Excel-Dateien. Bei beiden ist die Anordnung die gleiche.
Prompt für Filialanalyse mit Python
Python Code: Ich benötige einen Python-Code für Jupyter/Anaconda. In diesem Pfad liegen zwei Excel-Dateien:
-
C:\Users\Hier Ihren Pfad eingeben
Die Dateien heißen:
- "Ist Filialen.xlsx"
- "Plan Filialen.xlsx" Aufbau
beider Dateien: Sheet-Name: Tabelle1
- Zelle A1: "Filiale" Zelle
- B1: "Ist" bzw. "Plan"
- A2 bis A101: Filialnummern 100 bis 199
- B2 bis B101: Umsätze im Format #,##0
Ziel des Codes:
-
Beide Dateien einlesen.
- Umsätze durch 1.000 teilen.
- Gesamtsummen für Ist und Plan berechnen.
- Abweichung in Euro (Ist - Plan) und in Prozent berechnen.
Die 5 Filialen mit der höchsten negativen
Abweichung in Euro (
Ist < Plan) anzeigen – inklusive
Prozentabweichung.
Alle Daten sowie die Auswertung sollen in einer neuen Excel-Datei gespeichert werden unter dem gleichen Pfad, Dateiname: "Auswertung Filialen.xlsx".
Inhalte der Excel- Ausgabe:
Sheet 1: Gesamtsummen mit:
-
Gesamt Ist
- Gesamt Plan
- Abweichung in €
- Abweichung in %
Sheet 2: Top 5 negativ mit den 5 schlechtesten Filialen nach Abweichung in €
Sheet 3: Alle Filialen mit vollständiger Liste und allen Kennzahlen
Formatierung:
-
Euro-Werte im Format #,##0
- Prozentwerte im Format 0%
- Optional: Verwende openpyxl für das Schreiben und Formatieren der Excel-Datei.
Gib bitte den vollständigen
Python-Code aus (
Download hier >>).
Anhand des Prompts sehen Sie, wie wichtig das Ziel, Formatierung und die genaue Beschreibung der Excel-Dateien sind, wo die Daten stehen. ChatGPT erstellt Ihnen daraufhin einen Python-Code.
Auszug:
Achten Sie darauf, dass Ihr
Pfad, auf denen die Dateien liegen der richtige ist.
Kopieren Sie den
Code.
Klicken Sie in
Jupyter auf den Button „New“ oben rechts:
Hier fügen Sie nun den Code von ChatGPT ein.
Um den Code auszuführen, klicken Sie auf Play oder die Tastenkombination
STRG+Enter.
In Sekunden wird nun eine neue Excel-Datei erstellt (
Download hier >>):
Dies lässt sich auch ideal für
Artikel-Auswertung mit über 500.000 Zeilen durchführen. Hier kann es natürlich vorkommen, dass es mal 3 bis 5 Minuten dauert, aber immer noch schneller, als eine manuelle Auswertung.
Python ist als ideal, wenn Sie regelmäßig Daten, zum Beispiel pro Woche, oder Monat auswerten wollen. Gerade bei CSV-Dateien, die
automatisch generiert werden und analysiert werden müssen.
Wenn Sie die Analyse mit den Abweichungen haben, können Sie ChatGPT wieder fragen, welche
Maßnahmen jetzt nützlich wären.
letzte Änderung K.D.
am 16.06.2025
Autor:
Kristoffer Ditz
|
Autor:in
 |
Herr Kristoffer Ditz
Kristoffer Ditz ist Leiter der Hanseatic Business School in Hamburg und Dozent an der AMD Modeakademie. Er verfügt über langjährige Erfahrung im Controlling bei Handelsunternehmen. Seine Schwerpunkte sind Ein- und Verkaufscontrolling sowie das Online-Controlling.
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