ChatGPT für die Datenanalyse mit ExcelZeitreihen in Excel-Daten verstehen – Saisonalität und Zyklen erkennen

Das Problem: Wie sind die Daten zu verstehen?

Nach der ersten deskriptiven Analyse (Trends, Auffälligkeiten) stellt sich häufig die Frage:

• Ist dieser Verlauf zufällig oder wiederholt er sich?
• Gibt es Monate, die regelmäßig besser oder schlechter sind?
• Handelt es sich um einen einmaligen Effekt oder um ein Muster?

In vielen Excel-Auswertungen werden Zeitreihen zwar dargestellt, aber zeitliche Strukturen bleiben unklar. Typische Symptome:

• Schwankungen werden als „Volatilität“ abgetan.
• Einzelne Monate werden überbewertet.
• Saisonale Effekte werden zu spät erkannt.
• Planung reagiert auf Rauschen statt auf Muster.

Genau hier beginnt der Übergang von reiner Beobachtung zu strukturellem Verständnis.

Der passende Prompt (Beispiel)

Der entscheidende Perspektivwechsel lautet: Nicht nur fragen, was passiert – sondern ob es sich wiederholt. Ein Prompt dafür wäre zum Beispiel:

„Ich habe eine Zeitreihe mit monatlichen Werten. Bitte analysiere, ob es Hinweise auf Saisonalität, wiederkehrende Muster oder Zyklen gibt. Trenne dabei klar zwischen Beobachtungen und belastbaren Aussagen und weise auf Unsicherheiten hin.“

Dieser Prompt zielt auf:

• Muster statt Einzelwerte
• Zurückhaltung statt Überinterpretation
• Struktur statt Bauchgefühl

Wie übergibt man die Zahlen an ChatGPT?

Für Aussagen zu Saisonalität braucht ChatGPT Zeitkontext. Hilfreich sind:

• mindestens 12 Monatswerte
• besser: mehrere Jahre
• klare zeitliche Zuordnung (Monat und Jahr)
• Einheit der Werte (Stück, EUR …)

Optional sind Hinweise auf bekannte externe Einflüsse hilfreich; zum Beispiel Ferien, Heizperiode oder Budgetzyklen.

Ein Beispiel für eine Ergänzung zum Prompt ist:

„Monatliche Umsätze der letzten 36 Monate in tausend Euro.“

Je länger die Zeitreihe, desto belastbarer die Aussagen.

Was ChatGPT daraufhin leistet

ChatGPT analysiert Zeitreihen hier nicht statistisch tief, sondern strukturell und plausibilitätsorientiert. Typische Ergebnisse sind:

Hinweise auf Saisonalität

ChatGPT beschreibt:

• Monate mit wiederkehrend hohen oder niedrigen Werten
• regelmäßige Muster innerhalb eines Jahres
• mögliche saisonale Peaks oder Täler

Wichtig: Es werden Hinweise, keine Beweise geliefert.

Unterscheidung von Trend und Saison

ChatGPT hilft zu trennen:

• langfristige Entwicklung
• kurzfristige Schwankung
• saisonaler Effekt

Das verhindert typische Fehlinterpretationen, wie einen saisonalen Rückgang als strukturelles Problem zu deuten.

Erkennen von Zyklen

Bei längeren Reihen:

• mehrjährige Schwankungen
• Wiederholungen über mehrere Perioden
• mögliche Zusammenhänge mit Planungszyklen

Auch hier gilt: Zyklen werden benannt, nicht behauptet.

Einordnung der Aussagekraft

ChatGPT weist häufig explizit darauf hin:

• ob die Datenmenge ausreicht
• wo Zufall nicht ausgeschlossen ist
• welche Aussagen vorsichtig zu behandeln sind

Das schützt vor Scheingenauigkeit.

Worauf man beim Prompt achten sollte

Gerade bei Saisonalität ist Vorsicht geboten. Wichtig ist:

• keine Muster vorzugeben
• keine Ursachen zu unterstellen
• zwischen „Hinweis“ und „Beweis“ zu unterscheiden

Hilfreiche Ergänzungen im Prompt sind beispielsweise

„Bitte unterscheide klar zwischen Beobachtung und Interpretation.“

„Weise auf Grenzen der Aussagekraft hin.“

„Keine Prognosen, nur Musteranalyse.“

So bleibt die Analyse sachlich.

Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt

Die Erkenntnisse aus dieser Analyse sind extrem wertvoll für eine realistische Planung,  bessere Plan-Ist-Vergleiche oder verständlichere Berichte. In der Praxis wird ChatGPT hier genutzt als:

• Sparringspartner bei Zeitreihenanalysen
• Unterstützung bei der Einordnung saisonaler Effekte
• Vorbereitung für Forecast- und Szenariodiskussionen
• Schutz vor Aktionismus

Bewährte Prompts für die Praxis

Saisonalität prüfen

„Gibt es Hinweise auf saisonale Muster in dieser Zeitreihe?“

Trend vs. Saison

„Wie lassen sich Trend und saisonale Effekte voneinander trennen?“

Zyklen erkennen

„Erkennst du mehrjährige Zyklen oder wiederkehrende Phasen?“

Aussagekraft bewerten

„Wie belastbar sind diese Muster bei der vorhandenen Datenmenge?“

Didaktischer Prompt

„Bitte erkläre mir die zeitlichen Muster so, dass ich sie sachlich vertreten kann.“

Einordnung und Fazit

Viele Fehlentscheidungen entstehen, weil zeitliche Muster nicht erkannt oder missinterpretiert werden. Wer Saisonalität versteht:

• plant realistischer
• bewertet Abweichungen fairer
• reagiert gelassener auf Schwankungen

ChatGPT hilft dabei, Zeitreihen strukturiert zu lesen, Muster vorsichtig zu benennen und die Analyse von der Interpretation zu trennen.