Bevor Zahlen in ein KI-Werkzeug gelangen, entscheidet die Aufbereitung über die Qualität. Erste Regel, bekannt aus K4 und hier auf Tabellen zugespitzt: relevante Ausschnitte statt Gesamtbestände, also nur die Spalten und Zeilen, die die Frage braucht. Ausschnitte sind zugleich Datenschutz: Datenminimierung (K2) gilt für Analysen besonders. Kundennamen braucht kaum eine Auswertung; Kundennummern oder Pseudonyme genügen.
Zweite Regel: strukturierte Formate. CSV oder einfache Tabellen schlagen verschachtelte Arbeitsmappen, denn die transportieren Layout statt Struktur; beim Einlesen gehen Zellbezüge und Zusammenhänge verloren. Bereinigen Sie vorab: verbundene Zellen auflösen, genau eine Kopfzeile, keine eingebetteten Diagramme. Benennen Sie die Spalten und liefern Sie Einheiten und Stichtag mit („Umsatz in Tausend Euro, Stand 30.06.“); das verhindert stille Fehldeutungen, denn das Modell übernimmt solche Angaben in Formulierungen, statt sie zu raten.
Keine Screenshots von Tabellen: Aus Bildern ausgelesene Zahlen sind unzuverlässig. Wer nur ein Bild der Tabelle hat, beschafft das Original oder überträgt die entscheidenden Zahlen von Hand (wie in K3 eingeführt).
Was ist unklar geblieben? Halten Sie es hier fest. Ihre Fragen erscheinen gesammelt auf der Modul- und Startseite und auf Ihrer Ergebnisseite.
