Szenario 32: Namen, Datumsangaben und Duplikate in der Kundenliste bereinigen

Wer und in welcher Situation

Murat, Kundenservicekoordinator bei einem Logistikunternehmen in Ankara, führt Lieferdatensätze aus verschiedenen Niederlassungen zusammen. Derselbe Firmenname erscheint mehrfach mit Unterschieden bei Leerzeichen, Groß- und Kleinschreibung, Datumsformaten und doppelten Datensätzen.

Wie es heute gemacht wird

Murat aktiviert den Filter und sucht nach ähnlichen Namen, entfernt überflüssige Leerzeichen und korrigiert das Datumsformat von Hand. Anschließend untersucht er, warum die PivotTable einige Datensätze getrennt zählt.

Wie es mit KI gemacht wird

1. Er öffnet in Excel Copilot über das Symbol und schreibt @clean-data an den Anfang des Prompts. Diese Fähigkeit prüft Leerzeichen, uneinheitliche Text- und Zahlenformate, uneinheitliche Datumsangaben, doppelte Werte und falsche Datentypen. [74]
2. Zunächst sagt er: „Liste die Befunde mit Kategorie, Beispielzelle und möglichen Auswirkungen auf“; er fordert keine automatische Korrektur an.
3. Er prüft jede vorgeschlagene Änderung anhand des Kundencodes, insbesondere, ob zwei Kunden mit demselben Namen tatsächlich derselbe Datensatz sind. Die Fähigkeit erläutert die Vorschläge und bietet auswählbare Korrekturen an. [74]
4. Er wählt die geeigneten Vorschläge aus und übernimmt sie mit Apply. Anschließend vergleicht er die eindeutigen Kundencodes und die Gesamtzahl der Zeilen mit der alten Kopie.

Beispiel-Prompt

Untersuche {die Tabelle zur Lieferverfolgung} mit @clean-data. Liste überflüssige Leerzeichen, Unterschiede in der Schreibweise von Firmennamen und Städten, Datumsformate, doppelte Werte und falsche Datentypen auf. Nimm zunächst keine Änderungen vor; schreibe zu jedem Vorschlag, welcher Punkt überprüft werden muss.

Nachweis und Praxisbeispiel

Für dieses Logistikszenario wurde keine veröffentlichte unabhängige Fallstudie gefunden. Die Grundlage ist der von Microsoft für die Fähigkeit @clean-data beschriebene Ablauf aus Prüfung und selektiver Übernahme. [74] Auch die offizielle Dokumentation von ChatGPT dokumentiert Prüfungen auf fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate und falsche Datentypen. [75]

Worauf Sie achten sollten

Microsoft weist darauf hin, dass die Fähigkeit @clean-data derzeit für den Produktivbetrieb ausgerollt wird und möglicherweise nicht allen zur Verfügung steht. [74] Derselbe Name bedeutet nicht automatisch denselben Kunden; entscheiden Sie anhand des bestätigten Kundencodes über die Zusammenführung und zählen Sie die Gesamtwerte nach der Bereinigung erneut.

Quellen zu diesem Szenario

74. Use built-in skills with Copilot in Excel (support.microsoft.com)
75. Extracting insights with ChatGPT data analysis (help.openai.com)