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Unstrukturierte Daten analysieren mit Microsoft 365 CoPilot in Excel

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Veröffentlicht: vor 10 Stunden 41 Ansichten 0 Kommentare
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AnfangerInnen
  1. Dateivorbereitung:
    • Stelle sicher, dass deine Excel-Datei auf OneDrive gespeichert ist.
    • Aktiviere Autospeichern über den grünen Button.
  2. CoPilot aktivieren:
    • Klicke auf das CoPilot-Symbol in der Seitenleiste.
    • Falls der CoPilot nicht lädt, drücke F5, um das Fenster neu zu laden.
  3. Bewertungen zusammenfassen:
    • Schreibe folgenden Prompt in das CoPilot-Fenster: „Fasse die SNIPKI-Bewertungen zusammen und gib mir eine Übersicht über die Tonalität der einzelnen Bewertungen. Antworte in deutscher Sprache.“
    • Warte, bis die Analyse abgeschlossen ist und prüfe die Zusammenfassung.
  4. Verbesserungsvorschläge analysieren:
    • Gib den Prompt ein: „Fasse die Verbesserungsvorschläge in einer Tabelle zusammen, nach Priorität sortiert.“
    • Analysiere die Ergebnisse und leite Handlungsschritte daraus ab.
  5. Bewertungen klassifizieren:
    • Füge eine neue Spalte hinzu und gib den Prompt ein: „Erstelle eine dritte Spalte C, in die aufgeschlüsselt ist, ob die Bewertung positiv, neutral oder negativ ist.“
    • Der CoPilot generiert eine Formel oder erstellt automatisch die Klassifizierung.
  6. Datenvisualisierung bei komplexen Tabellen:
    • Aktiviere CoPilot und wähle „Daten-Erkenntnisse anzeigen“.
    • Visualisiere Daten zu Gehaltsstrukturen, Leistungsausreißern oder Zusammenhängen durch vorgefertigte Diagramme.
    • Prüfe die automatisch generierten Insights und verfeinere bei Bedarf die Darstellung.
  • Verstehen, wie man mit dem Microsoft 365 CoPilot unstrukturierte Daten in Excel zusammenfasst und analysiert.
  • Lernen, wie man gezielte Prompts für die Datenanalyse einsetzt.
  • Nutzung von CoPilot zur Visualisierung komplexer Zusammenhänge und zur Identifizierung von Daten-Erkenntnissen.
  • Zeitersparnis durch automatisierte Text- und Tabellenanalyse.
  • Microsoft 365 CoPilot
  1. Automatische Erstellung von Berichten: Generiere automatisch zusammenfassende Berichte aus großen Datenmengen.
  2. Kundenzufriedenheitsanalyse: Analysiere Kundenrezensionen und Feedbacks, um Trends und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
  3. Mitarbeiterumfrage-Auswertung: Nutze unstrukturierte Textdaten aus Mitarbeiterumfragen für umfassende Analysen.
  4. Social Media Sentiment-Analyse: Extrahiere und untersuche die öffentliche Meinung zu Marken oder Produkten durch Textanalyse.
  5. Finanzielle Datenprognosen: Verwende historische unstrukturierte Finanzdaten, um zukünftige Trends und Muster zu prognostizieren.
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