Textdaten mit ChatGPT vereinheitlichen und normalisieren

Das Problem: Alle schreiben es anders

Textdaten gehören zu den häufigsten Problemquellen in Excel. Auf den ersten Blick wirken sie oft „brauchbar“ – in der Auswertung zeigen sich dann aber Inkonsistenzen:

• unterschiedliche Schreibweisen desselben Begriffs
• zusätzliche Leerzeichen am Anfang oder Ende
• uneinheitliche Groß- und Kleinschreibung
• Verwendung von Sonderzeichen oder Trennzeichen
• Zusatzinformationen in derselben Zelle

Typische Beispiele sind Firmen- oder Kundennamen, Produktbezeichnungen, Artikelnummern, Kategorien und Statusfelder.

Die Folge: Filter liefern unerwartete Ergebnisse, Pivot-Tabellen splitten gleiche Inhalte auf, Vergleiche schlagen fehl. Das eigentliche Problem ist selten Excel – sondern fehlende Textnormalisierung.

Der passende Prompt (Beispiel)

Der Schlüssel ist, nicht nach einzelnen Funktionen, sondern nach einer Bereinigungsstrategie zu fragen. Ein Prompt dazu wäre zum Beispiel:

„Ich habe Textdaten in Excel mit unterschiedlichen Schreibweisen, Leerzeichen und Zusatzinformationen.

Bitte entwickle eine saubere, nachvollziehbare Logik zur Vereinheitlichung dieser Texte.

Zeige mir geeignete Lösungsansätze (zum Beispiel mit Formeln oder Power Query) und erkläre das Prinzip dahinter.“

Dieser Prompt zielt bewusst auf Struktur und Wiederholbarkeit. Es geht nicht um einen „einzelnen Trick“ oder einmal passende Lösungen.

Wie übergibt man die Daten an ChatGPT?

Für diesen Praxisfall genügt eine repräsentative Stichprobe. Sinnvoll ist:

• eine Liste typischer Rohwerte
• Hinweise, was als „gleich“ gelten soll
• gegebenenfalls Beispiele für unerwünschte Zusätze

Beispielhaft (konzeptionell):

• „Müller GmbH“
• „mueller gmbh“
• „MUELLER GmbH / Vertrieb“

Entscheidend ist nicht die Menge der Daten, sondern das Muster der Probleme.

Was ChatGPT daraufhin leistet

ChatGPT analysiert die Textdaten nicht isoliert, sondern als Datenhygieneproblem. Typische Ergebnisse sind:

eine logische Abfolge von Bereinigungsschritten:

• Trennzeichen vereinheitlichen
• Zusatzinformationen entfernen
• Leerzeichen bereinigen
• Schreibweise normalisieren

Vorschläge für verschiedene Umsetzungswege:

• Excel-Formeln für schnelle, transparente Lösungen
• Power Query für skalierbare, wiederverwendbare Prozesse

eine Einordnung:

• welcher Ansatz für welchen Zweck besser geeignet ist
• welche Schritte fachlich notwendig sind
• wo Risiken von Über- oder Unterbereinigung liegen

ChatGPT liefert also keine unkommentierten Formelsammlungen, sondern erklärt die möglichen Lösungen. Der Fokus liegt auf klarer Logik.

Worauf man beim Prompt achten sollte

Textbereinigung ist immer fachlich geprägt. Wichtig ist deshalb, im Prompt zu klären:

• Was soll als „gleich“ gelten?
• Welche Unterschiede sind relevant, welche nicht?
• Dürfen Informationen verloren gehen?
• Soll das Ergebnis eher „lesbar“ oder „technisch eindeutig“ sein?

Hilfreiche Ergänzungen im Prompt sind zudem:

„Bitte keine inhaltliche Verkürzung, nur Vereinheitlichung.“

„Zusatzinfos hinter Trennzeichen sollen entfernt werden.“

„Das Ergebnis soll eindeutig vergleichbar sein.“

So vermeidet man falsche Annahmen.

Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt

Eine saubere Textnormalisierung wirkt oft unspektakulär – hat aber große Wirkung:

• Pivot-Tabellen liefern konsistente Ergebnisse
• Vergleiche und Abgleiche funktionieren zuverlässig
• Dubletten werden sichtbar
• Folgeprozesse (Power Pivot, Power BI) werden stabiler

In der Praxis wird ChatGPT hier eingesetzt als:

• Ideengeber für saubere Bereinigungslogiken
• Vergleichshilfe zwischen Formel- und Power-Query-Ansätzen
• Sparringspartner bei der Definition fachlicher Regeln

Bewährte Prompts für die Praxis

Grundlogik entwickeln

„Bitte entwickle eine saubere Logik zur Vereinheitlichung von Textdaten in Excel.“

Vergleich der Lösungswege

„Welche Unterschiede gibt es zwischen einer Formel- und einer Power-Query-Lösung für diese Textbereinigung?“

Fachliche Regeln klären

„Welche Bereinigungsschritte sind fachlich sinnvoll, welche riskant?“

Robustheit prüfen

„Welche typischen Sonderfälle sollte ich bei dieser Textbereinigung berücksichtigen?“

Didaktischer Prompt

„Bitte erkläre mir die Bereinigungslogik so, dass ich sie fachlich einem Kollegen erklären kann.“

Einordnung und Fazit

Textbereinigung ist kein Randthema, sondern Grundvoraussetzung für verlässliche Daten. Viele Analyseprobleme entstehen nicht durch falsche Berechnungen,
sondern durch inkonsistente Ausgangstexte.

ChatGPT hilft dabei:

• Muster zu erkennen
• Bereinigungen durchzuführen
• systematisch zu denken
• Lösungen passend für den Fall und Kontext auszuwählen

ChatGPT hilft nicht nur beim Entfernen von Leerzeichen, sondern auch beim Aufbau konsistenter Textlogik. Damit wird aus „Daten aufräumen“ ein strukturierter, reproduzierbarer Prozess.