Excelmatic Leitfaden zur Befehlserstellung

Zweck

Bringe dir bei, wie du effektive Befehle formulierst, damit Excelmatic genau das Ergebnis liefert, das du willst – schnell, konsistent und mit minimalem Nacharbeiten.

Warum das wichtig ist

Excelmatic stützt sich auf deine Anweisungen in natürlicher Sprache. Vage oder ungenaue Befehle zwingen die KI zum Raten – das erhöht die Wahrscheinlichkeit für unvollständige, falsche oder zu generische Ausgaben. Klare Absicht = bessere Tabellen, schneller.

1. Grundlagen der Befehlserstellung

Konzentriere dich auf 4 Säulen:

1. AKTION: Was soll gemacht werden? (Duplikate entfernen, berechnen, gruppieren, prognostizieren, visualisieren, extrahieren, formatieren)
2. UMFANG: Welche Spalten / Zeilen / Sheets / Dateien? Verwende exakte Spaltennamen in einfachen Anführungszeichen.
3. BEDINGUNG(EN): Filter, Schwellenwerte, Zeiträume, Business‑Regeln.
4. AUSGABEFORM: Neues Sheet, überschreiben, nur Zusammenfassung, Chart, bereinigte Datei, Spalte hinzufügen usw.

Gut vs. Schlecht (Kernbeispiele)

Einfaches Muster

AKTION + ZIELSPALTEN + BEDINGUNGEN + TRANSFORMATION + AUSGABEFORMAT

Beispiel: Berechne durchschnittlichen 'Order Value' nach 'Channel' für die letzten 90 Tage (wo 'Order Date' >= 2025-05-28); gib Tabelle + Balkendiagramm aus.

2. Präzision ausbauen

Nutze diese Formulierungs‑Techniken:

• Spaltenspezifität: 'Customer ID' statt customer id oder ID (nach Möglichkeit Groß-/Kleinschreibung beachten).
• Aggregationen: Summe, Durchschnitt, eindeutige Anzahl, Median, Min, Max, Std‑Abw.
• Berechnungen: "Füge Spalte 'Net' = Revenue - Cost - Tax hinzu".
• Zeitfenster: letzte 30 Tage, zwischen 2024-01-01 und 2024-12-31, aktueller Monat.
• Sortierung: sortiere nach 'Date' aufsteigend, dann 'Sales' absteigend.
• Formatierung: formatiere 'Date' als YYYY-MM, 'Profit Margin' als Prozent mit 1 Dezimal.
• Ausgabeposition: aktuelles Sheet überschreiben / neues Sheet 'Summary' erstellen / beides behalten.
• Erhaltung: Originalsheet unverändert lassen.
• Zeilenlimits: zeige Top 20 nach 'Sales'.

3. Fortgeschrittene Befehls‑Techniken

A. Bedingungslogik

Beispiele:

• Filtere Zeilen, wo 'Revenue' > 1000 UND 'Region' IN ("West","North").
• Ersetze Nullwerte in 'Price' durch Median, wo 'Category' = 'Accessories'.
• Flagge Ausreißer: Füge Spalte 'Is Outlier' = 1 hinzu, wenn 'ZScore' > 3, sonst 0.

B. Aufgaben in einem Durchgang kombinieren

Kette verwandte Operationen, wenn die Reihenfolge klar ist. Beispiel: Bereinige 'Orders' durch Entfernen von Duplikaten auf 'Order ID', fülle fehlende 'Cost' mit Median, füge 'Margin'=(Revenue-Cost)/Revenue*100 hinzu, erstelle dann ein Balkendiagramm des durchschnittlichen 'Margin' nach 'Region'.

C. Strategie für große Datensätze

• Beginne mit: Strukturzusammenfassung bereitstellen (Spalten, Typen, Zeilenzahl).
• Dann: 10 Beispielzeilen generieren (zufällig oder Anfang), um Annahmen zu bestätigen.
• Nach Validierung: Vollständige Transformation ausführen.
• Nutze inkrementelle Befehle für schwere Aufgaben: (1) Cleaning, (2) Metriken hinzufügen, (3) visualisieren.

D. Ausgabemanagement

Gib an: "Erstelle neues Sheet 'Cleaned'", "Ersetze bestehendes 'Sheet1'", "Füge Diagramm in neues Sheet 'Charts' ein", "Nur Zusammenfassung zurückgeben (kein Zeilen‑Export)".

E. Erklärungen anfordern

Füge hinzu: "Erkläre jeden Schritt" oder "Begründe die Formeln", um Transformationen zu prüfen.

F. Komplexe Formeln

Beispiel: Füge Spalte 'LTV' = (AverageOrderValue * PurchaseFrequency * GrossMargin %) über die letzten 12 Monate nach 'Customer ID' hinzu; gib eine kundenbezogene Tabelle aus, absteigend sortiert.

G. Iterative Verfeinerung

1. Zuerst: Überblick auf hoher Ebene.
2. Danach: Umfang einschränken (z. B. nur Region='West').
3. Dann: Metriken/Visuals hinzufügen.

H. Dateien kombinieren

"Fasse hochgeladene Monatsdateien zusammen; füge 'Month' aus dem Dateinamen (YYYY-MM) hinzu; alles in eine Tabelle concatenieren; konsistente Spaltenreihenfolge sicherstellen; Gesamtsumme hinzufügen."

I. Datenqualitäts‑Checks

"Liste Spalten mit >10% fehlenden Werten; schlage Füllmethode vor; noch nichts ändern."

4. Häufige Befehlsvorlagen

Kopiere, passe an und führe aus. Ersetze Platzhalter.

Cleaning & Vorbereitung

• Entferne Duplikate auf '[Primary Key]', behalte ersten Eintrag.
• Standardisiere Datumsformat in '[Date Column]' auf YYYY-MM-DD.
• Fülle fehlende '[Column]' mit Median.
• Teile '[Full Name]' in 'First Name' und 'Last Name'.
• Trimme Leerzeichen in allen Textspalten.
• Erkenne Ausreißer in '[Metric]' mit z‑Score > 3 und liste betroffene Zeilen.

Transformation

• Füge Spalte '[New Metric]' = ([Numerator] - [Denominator]) / [Numerator] * 100 hinzu, als Prozent formatiert.
• Pivot: Summe von '[Value]' nach '[Row Dim]' und '[Column Dim]'.
• Unpivot: Spalten '[Jan]'..'[Dec]' in 'Month','Value' entpivotieren.

Analyse

• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Min, Max, Std für ['Col1','Col2'].
• Korrelation zwischen '[Var A]' und '[Var B]' mit Interpretation.
• Trend: '[Metric]' über '[Date]' plotten und periodenübergreifendes Wachstum berechnen.
• Prognose '[Metric]' für die nächsten 6 Perioden mittels linearer Regression; mit Konfidenzbändern.

Visualisierung

• Balkendiagramm: x='[Category]', y='[Value]' absteigend sortiert.
• Liniendiagramm: x='[Date]', y='[Metric]' mit gleitendem Durchschnitt Fenster 7.
• Tortendiagramm: Anteil von '[Category]' nach '[Value]'.
• Scatter: '[X]' vs '[Y]' mit Regressionslinie + Korrelation.

Business Intelligence

• KPI‑Übersicht: berechne Revenue, Cost, Profit = Revenue - Cost, Margin %.
• Kohortenanalyse nach 'Signup Month' mit Retention über Monate 0‑6.
• What‑if: erhöhe '[Price]' um 10% und berechne 'Profit' neu; fasse Delta zusammen.

Multi‑File‑Operationen

• Führe alle hochgeladenen Dateien zusammen; füge Spalte '[Source File]' hinzu; Spalten anhand Headernamen ausrichten.
• Dateien anhängen und danach Duplikate auf '[ID]' entfernen.

Formatierung & Ausgabe

• Formatiere '[Currency Column]' als USD‑Währung mit 2 Dezimalen.
• Sortiere nach '[Date]' aufsteigend, dann '[Revenue]' absteigend.
• Erstelle neues Sheet 'Summary' nur mit aggregierter Tabelle.
• Originalsheet behalten; transformierte Daten in 'Cleaned' platzieren.

Audit & QA

• Zeige 10 zufällige Zeilen nach dem Cleaning zur Prüfung.
• Liste Spalten mit >5% fehlenden Werten; schlage Füllstrategien vor.

5. Galerie Gut vs. Schlecht (nach Szenario)

6. Troubleshooting & Verfeinerung

Symptom -> Maßnahme:

• Ausgabe zu generisch: Spezifische Spalten, Metriken, Gruppierungsebenen ergänzen.
• Falsche Spalte gewählt: Exakt zitierten Spaltennamen verwenden; optional: "Liste zuerst alle Spaltennamen".
• Fehlende Zeilen nach Filter: Filterlogik explizit neu formulieren UND Inklusiv/Exklusiv nennen (z. B. Revenue >= 1000).
• Falsches Datumsparsing: Ziel‑Format und ggf. Zeitzone angeben.
• Unerwartete Aggregation: Gewünschte Funktion nennen (Summe vs. Durchschnitt vs. Distinct Count).
• Langsam bei großen Dateien: Erst Schema‑Zusammenfassung anfordern; dann Schritte nacheinander ausführen.
• Formel falsch berechnet: Klammern und gewünschtes Format explizit angeben.
• Diagramm unerwartet: Diagrammtyp, Achsen, Sortierung, Limits (Top N), Titel und Legende definieren.
• Rückgängig machen: Erneut ausführen mit "Originaldaten verwenden (vorherige Änderungen ignorieren)".

Verfeinerungs‑Loop Vorlage

1. Initial breit: "Gib Spaltenliste und Zeilenzahl aus; noch keine Änderungen."
2. Fokus: "Entferne Duplikate auf 'Customer ID'; zeige Anzahl entfernte Zeilen."
3. Erweiterung: "Füge Spalte 'Profit Margin' hinzu."
4. Visualisieren: "Erstelle Balkendiagramm des durchschnittlichen 'Profit Margin' nach 'Region'."
5. Feinschliff: "Formatiere 'Profit Margin' als Prozent mit 1 Dezimal; absteigend sortieren."

Erklärungen anfordern

Füge hinzu: "Schritte erklären" oder "Verwendete Formeln zeigen", um die Logik zu validieren.

7. Quick‑Reference‑Cheat‑Sheet

8. Abschließende Tipps

• Zuerst explizit sein; Kürze folgt, sobald sich Muster etabliert haben.
• Spaltennamen zitieren, um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden.
• Kombiniere nur logisch aufeinanderfolgende Schritte.
• Fordere Erklärungen an, wenn es um kritische finanzielle oder Compliance‑Daten geht.
• Iteriere: breiter Überblick -> gezielte Transformation -> Anreicherung -> Visualisierung -> Formatierung.

Brauchst du Inspiration? Sieh dir den Getting‑Started‑Guide für Anwendungsfälle an. Bereit zum Üben? Starte mit einer 3‑Schritte‑Kette an deinem nächsten Datensatz.

Feedback oder hartnäckiger Befehl? Melde dich unter [email protected]. Deine Verfeinerungen helfen, die KI zu verbessern.

9. Dein erster Übungsbefehl

Lade einen aktuellen Sales‑Export hoch und führe aus:

Entferne Duplikate auf 'Order ID'; fülle fehlende 'Unit Cost' mit Median; füge 'Gross Margin %'=(Revenue-Cost)/Revenue*100 hinzu, als Prozent mit 1 Dezimal formatiert; erstelle Balkendiagramm des durchschnittlichen 'Gross Margin %' nach 'Region', absteigend sortiert; platziere Diagramm in neuem Sheet 'Charts'.

Verfeinere von dort – du schreibst jetzt wie ein Power‑User.