Dieser Inhalt ist nur für snipKI Mitglieder bestimmt.
Jetzt beitreten

Datenanalyse mit dem Microsoft 365 Copilot Analyst Agent

Klicke auf die Sterne, um eine Bewertung hinzuzufügen
( 5 )
Veröffentlicht: vor 2 Tagen 87 Ansichten 0 Kommentare

Du willst komplexe Excel-Daten analysieren lassen, ohne selbst zu programmieren? Mit dem Analyst Agent im Microsoft 365 Copilot nutzt du ein Reasoning-Modell, das automatisch Python-Skripte generiert, um deine Daten zu interpretieren und fundierte Empfehlungen zu geben – schnell, effizient und nachvollziehbar.

Ergebnis: Wenn du diesen Snip selbst umsetzt, kannst du mit dem Analyst Agent strukturierte Daten wie Umfrageergebnisse gezielt analysieren lassen und auf Basis fundierter Auswertungen datenbasierte Entscheidungen treffen.

AnfangerInnen
  1. Microsoft 365 Copilot öffnen und rechts die Agenten-Spalte anzeigen.
  2. Über “Agents abrufen” den Analyst Agent (falls nicht vorhanden) hinzufügen.
  3. Prüfen, ob du die nötige Microsoft 365 Copilot Lizenz hast. Bei Problemen mit der Sichtbarkeit: IT kontaktieren.
  4. Im Copilot-Chat den Analyst Agent aktivieren.
  5. Eine Datei (z. B. Excel-Export einer Microsoft Forms Umfrage) über “Inhalt hinzufügen” > “Clouddateien hinzufügen” hochladen.
  6. Prompt schreiben, z. B.: “Analysiere diese Umfrageergebnisse im Hinblick darauf, ob ich den Preis für den nächsten Durchgang der Challenge erhöhen kann.”
  7. Abwarten, wie der Agent die Daten verarbeitet und eine Empfehlung generiert.
  8. Rückfragen oder Folgeprompts nutzen, um die Analyse zu vertiefen.
  1. Verstehen, wie der Analyst Agent im Microsoft 365 Copilot aktiviert und eingesetzt wird.
  2. Lernen, wie man Excel-Dateien aus OneDrive als Datenquelle hinzufügt.
  3. Prompt-basierte Analysefragen formulieren und an den Agent übergeben.
  4. Verfolgen, wie Reasoning-Modelle automatisch Python-Skripte zur Datenanalyse generieren.
  5. Interpretieren der Analyseergebnisse und Nutzung der Empfehlungen für Entscheidungen.
  1. Analyse großer Kundenfeedback-Datensätze zur Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen.
  2. Erstellung umfassender Berichte aus Verkaufs- und Marketingdaten mit datenbasierten Handlungsempfehlungen.
  3. Automatisierte Auswertung von Finanzdaten und Prognosen mithilfe generierter Python-Skripte.
  4. Verarbeitung und Analyse von Umfragen mit Freitextantworten zur Markt- und Trendforschung.
  5. Integration von komplexen Excel-Daten in Entscheidungsprozesse im Projekt- und Produktmanagement.
Als nächstes
ChatGPT Grundkurs (4/5)
1570 Ansichten Heute
ChatGPT Grundkurs (3/5)
1556 Ansichten Heute
ChatGPT Grundkurs (2/5)
1713 Ansichten Vor 1 Tag
ChatGPT Grundkurs (1/5)
2299 Ansichten Vor 1 Tag
Teilen

Neugierig auf mehr?

Bereits über 300 praxisorientierte und kompakte KI-Tutorials warten auf dich!