Die Automatisierung von Datenanalysen ist ein entscheidender Schritt für Analysten, um effizienter zu arbeiten.
„Wir können den Großteil dieser Arbeit automatisieren“, erklärt ein Experte.
In diesem Artikel wird ein Prozess vorgestellt, der es ermöglicht, eine Rohdaten-CSV zu bereinigen, die relevanten Informationen zu extrahieren und einen Bericht zu erstellen, der für Führungskräfte verständlich ist.
Der Prozess der Datenanalyse
Der vorgestellte Workflow umfasst mehrere Schritte: CSV laden, Daten bereinigen, analysieren, visualisieren, KI-gestützte Erkenntnisse generieren und schließlich einen Bericht erstellen. Diese Schritte sind für nahezu jedes Datenset anwendbar. Eine effiziente Bereinigung von CSV-Dateien kann dabei helfen, die Qualität der Daten zu verbessern, wie in unserem Leitfaden beschrieben wird: Effiziente Bereinigung von CSV-Dateien mit Python.
Die verwendeten Daten
Für die Analyse wird die Datei product_sales.csv verwendet, die 45 Transaktionszeilen enthält. Jede Zeile repräsentiert ein Zahlungsevent, sei es ein Kauf oder eine Rückerstattung, und enthält Informationen wie Land, Datum, Betrag und Status.
Datenbereinigung
Der Bereinigungsschritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Gesamtsummen korrekt sind. In diesem Fall wurden drei Zeilen ausgeschlossen, da sie nicht als Einnahmen zählen. Die Bereinigung umfasst die Umwandlung von Datentypen und die Filterung auf abgeschlossene Transaktionen.
Explorative Analyse
Die erste Frage, die beantwortet werden muss, lautet: Wie viel Umsatz wurde erzielt? Durch die Trennung von Käufen und Rückerstattungen können die Hauptzahlen ermittelt werden. Die Berechnung ergibt einen Bruttoumsatz von 12.975 USD, Rückerstattungen von -4.875 USD und einen Nettoumsatz von 8.100 USD. Die Rückerstattungsquote beträgt 38%, was als hoch eingestuft wird.
Analyse nach Ländern und Wochen
Um zu verstehen, wo das Geld geblieben ist, wurde die Analyse nach Ländern und Wochen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die USA mit 7.199,84 USD den höchsten Nettoumsatz aufweisen, während Kanada mit zwei abgeschlossenen Bestellungen, die beide zurückerstattet wurden, einen Nettoumsatz von 0,00 USD verzeichnet.
Visualisierung der Daten
Zur besseren Veranschaulichung der Ergebnisse wurden drei Diagramme erstellt, die die wöchentlichen Bruttoeinnahmen im Vergleich zu Rückerstattungen, die kumulierten Nettoumsätze über die Zeit und den Nettoumsatz nach Ländern darstellen.
Generierung von KI-gestützten Erkenntnissen
Die gesammelten Daten wurden anschließend an ein KI-Modell übergeben, das eine Zusammenfassung der Ergebnisse und Empfehlungen für das Unternehmen erstellt hat. Diese Empfehlungen sind jedoch als erste Entwürfe zu betrachten, die einer menschlichen Überprüfung bedürfen. Die Nutzung von AI-Tools zur Dokumentation kann hier ebenfalls hilfreich sein.
Zusammenstellung des Berichts
Der finale Schritt besteht darin, einen umfassenden Bericht zu erstellen, der die wichtigsten Kennzahlen, die Diagramme und die KI-generierten Texte umfasst. Dieser Bericht kann dann in einem HTML-Format gespeichert und präsentiert werden.
Fazit
Die Automatisierung des Analyseprozesses ermöglicht es, Zeit zu sparen und die Genauigkeit der Berichterstattung zu erhöhen. Die Kombination aus Datenbereinigung, aggregierten Berechnungen und KI-gestützten Erkenntnissen bietet eine wertvolle Grundlage für fundierte Entscheidungen im Unternehmen. Zudem spielt die Struktur der Datensätze eine wichtige Rolle, wie in unserem Artikel über den Programmierstil erläutert wird: Wie die Struktur von Datensätzen den Programmierstil beeinflusst.
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Quellen: kdnuggets
Bildquelle: KI generiert
Dieser Text wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz in Zusammenarbeit mit unserer Redaktion erstellt.
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