Datenanalyse auf einem neuen Level: ChatGPT im Einsatz

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von
Mathias Duchon

In der sich rasant entwickelnden Welt der Datenanalyse eröffnen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ständig neue Möglichkeiten. Dazu gehört unter anderem der Einsatz von ChatGPT für die Auswertung umfangreicher Lead-Datensätze. Im Folgenden schildere ich meine Erfahrungen und Erkenntnisse aus diesem Projekt.

Verborgene Datenschätze heben

Viele Unternehmen verfügen über wertvolle, aber bislang ungenutzte Datenbestände - so auch in unserem Fall. Der Kunde hatte einen mehrjährigen Lead-Datensatz gesammelt, den es nun galt, systematisch auszuwerten, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

ChatGPT als innovatives Analysewerkzeug

Auf den ersten Blick mag die Wahl von ChatGPT als Analyseinstrument überraschend erscheinen. Als Large Language Model ist es primär auf Textverarbeitung ausgerichtet und nicht für komplexe Berechnungen konzipiert. Dennoch entschieden wir uns für diesen innovativen Ansatz, da ChatGPT über eine einzigartige Fähigkeit verfügt: Es kann komplexe Zusammenhänge erkennen und Ergebnisse in natürlicher Sprache kommunizieren.

Was ChatGPT für Datenanalysen besonders interessant macht, ist seine zunehmende Integration mit anderen Tools und Diensten. Obwohl das Modell selbst keine Berechnungen durchführt, kann es auf externe Rechenressourcen und Datenverarbeitungstools zurückgreifen. Diese Entwicklung macht ChatGPT zu einem immer leistungsfähigeren Werkzeug für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Der strukturierte Analyseprozess

Unser Vorgehen umfasste zehn zentrale Schritte, die wir iterativ durchliefen:

  1. Datenakquisition
  2. Datenintegration & Normalisierung
  3. Datenschutz & Pseudonymisierung
  4. Modelltraining & Deployment
  5. Initiale Nutzereingabe & Modellinteraktion
  6. Explorative Datenanalyse
  7. Anomalieerkennung
  8. Fehlerdiagnose & Modellanpassung
  9. Promptoptimierung
  10. Qualitätssicherung & Validierung
Blogartikel Datenanalyse Mit Chat Gpt Bild1

Du bist Experte auf dem Gebiet Analytics mit über 10 Jahren Erfahrung in der Auswertung komplexer Datensätze. Verinnerliche die angehangene Datei mit Leads aus den Jahren 2021 bis 2023. Diese Datei ist die Grundlage für alle Antworten, die du ausgibst. (…)

Diese systematische Herangehensweise ermöglichte es uns, die Daten gründlich zu analysieren und gleichzeitig die Qualität sowie Zuverlässigkeit unserer Erkenntnisse sicherzustellen. Dabei erwiesen sich insbesondere die Schritte der Anomalieerkennung und Promptoptimierung als entscheidend für die Gewinnung tiefgreifender Einsichten.

Eine wichtige Erkenntnis war die 80/20-Regel bei der Datenaufbereitung: 80% der Arbeit flossen in die Vorbereitung der Daten, während nur 20% für die eigentliche Analyse und Erkenntnisgewinnung benötigt wurden. Diese Verteilung erinnert an das Pareto-Prinzip in der Gartenarbeit: Der Großteil der Zeit wird für das Vorbereiten des Bodens, Säen und Pflegen aufgewendet, während die eigentliche Ernte nur einen kleinen Teil der Gesamtarbeit ausmacht, aber die Früchte der Arbeit liefert.

Der iterative Charakter unseres Prozesses erwies sich als besonders wertvoll. Ähnlich wie eine Gärtnerin oder ein Gärtner, die ihren Garten regelmäßig pflegen und auf veränderte Bedingungen reagieren, passten wir unsere Analysen und Methoden kontinuierlich an. Dies ermöglichte es uns, auf neue Erkenntnisse flexibel zu reagieren und unsere Ergebnisse stetig zu verfeinern.

Herausforderungen und kreative Lösungen

Der Weg war nicht ohne Hindernisse. Wir stießen auf verschiedene Probleme wie fehlerhafte Datenzusammenführung, unvollständige Daten und Schwierigkeiten bei der Altersberechnung. Diese Herausforderungen zwangen uns, kreativ zu denken und unsere Methoden ständig anzupassen. Interessanterweise spiegelten sich diese Probleme auch in den Antworten von ChatGPT wider. Das System zeigte gelegentlich "verzweifelte" Reaktionen, die die Grenzen und Schwierigkeiten der KI-gestützten Analyse verdeutlichten.

Blogartikel Datenanalyse Mit Chat Gpt Bild2

Diese Fehlermeldungen reichten von einfachen Missverständnissen bis hin zu komplexeren Problemen bei der Dateninterpretation. In einigen Fällen gab ChatGPT sogar zu, dass es mit bestimmten Aspekten der Analyse überfordert war. Diese Transparenz war für uns wertvoll, da sie uns half, die Grenzen des Systems zu verstehen und unsere Anfragen entsprechend anzupassen.

Neue Erkenntnisse und Perspektiven

Trotz dieser Herausforderungen erwies sich ChatGPT als äußerst nützliches Werkzeug für die explorative Datenanalyse und das Erkennen von Mustern in unserem Lead-Datensatz. Seine Fähigkeit, natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und komplexe Zusammenhänge zu erklären, machte es zu einem wertvollen Tool für unser Data Mining und die Customer Segmentation.

Die Analyse offenbarte faszinierende Einblicke in saisonale Trends, Altersgruppen, Geschlechterverteilungen und Konkurrenzsituationen. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine gezieltere Ausrichtung von Kampagnen und eine bessere Anpassung an das Verhalten der Zielgruppe.

Ethik und Datenschutz als Leitplanken

Ein zentraler Aspekt unserer Arbeit war die strikte Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Vor der Analyse mit ChatGPT wurden alle Daten gründlich bereinigt und anonymisiert. Dies unterstreicht die Wichtigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI in der Datenanalyse.

Fazit: KI-gestützte Datenanalyse als Innovationstreiber

Der entwickelte Lead-GPT wird bis heute für die Entscheidungsfindung genutzt und hat sich als äußerst wertvoll erwiesen. Der Invest in diese Technologie hat sich definitiv gelohnt, da wir kontinuierlich neue Erkenntnisse gewinnen und unsere Strategien entsprechend anpassen können.

Diese Erfahrung hat gezeigt, dass KI-Tools wie ChatGPT das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir Daten analysieren und interpretieren, grundlegend zu verändern. Sie eröffnen neue Möglichkeiten, verborgene Einsichten zu entdecken und innovative Strategien zu entwickeln. Allerdings wurde auch deutlich, dass trotz der beeindruckenden Fähigkeiten von ChatGPT dessen Grenzen zu berücksichtigen sind. Die Genauigkeit und Effizienz des KI-Assistenten variierten teilweise, was die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überprüfung und Ergänzung durch menschliche Expertise unterstreicht.

Für Marketer und Data Analysts bedeutet dies, offen für neue Technologien zu sein und kreativ in ihrer Anwendung zu denken. Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung kann zu bahnbrechenden Erkenntnissen führen, die das Marketing in Zukunft maßgeblich beeinflussen werden.

Die Reise der Datenanalyse mit KI hat gerade erst begonnen, und wir sind gespannt, welche weiteren Innovationen und Erkenntnisse uns in Zukunft erwarten. Transparenzhinweis: Dieser Text wurde mit der Hilfe von ChatGPT erstellt und individuell angepasst. Die Inhalte wurden überprüft und gegebenenfalls bearbeitet, um den spezifischen Anforderungen und dem Kontext gerecht zu werden. Das verwendete KI-System dient als unterstützendes Tool zur Texterstellung und basiert auf maschinellen Lernalgorithmen.

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