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Datenanalyse

Ein KI-Agent für Datenanalyse kann helfen, Fragestellungen zu strukturieren, Daten zu untersuchen, Analysecode zu entwerfen und Ergebnisse zu erklären. DeepAgents kann mehrstufige Arbeiten mit Aufgaben und Workspace-Dateien unterstützen. Die verantwortliche Person bleibt für Datenqualität, Methodenwahl und Interpretation zuständig.

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Analyse definieren

Gib vor der Bereitstellung von Daten Folgendes an:
  • Die Entscheidung oder Frage, die die Analyse unterstützen soll
  • Bedeutung, Einheiten und Zeitraum wichtiger Felder
  • Bekannte Qualitätsprobleme und fehlende Werte
  • Erforderliche Filter, Vergleichsgruppen und Annahmen
  • Das erwartete Ausgabeformat
  • Datenschutz- oder Zugriffsbeschränkungen
Lade keine Daten hoch, für deren Verarbeitung das ausgewählte Modell, der Anbieter oder die Umgebung nicht freigegeben ist.

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Ein prüfbarer Workflow

1

Untersuchen

Ermittle Dateistruktur, Feldbedeutungen, Zeilenanzahl, Datumsbereiche und offensichtliche Qualitätsprobleme. Beginne nicht mit Schlussfolgerungen.
2

Planen

Dokumentiere die vorgesehenen Transformationen, Berechnungen und Prüfungen. Nutze DeepAgents-Aufgaben, wenn sichtbare Phasen für die Arbeit hilfreich sind.
3

Vorbereiten

Behandle fehlende Werte, Duplikate, Datentypen und Ausschlüsse. Bewahre die ursprüngliche Eingabe auf und dokumentiere jede Änderung.
4

Analysieren

Führe die vereinbarten Berechnungen durch. Speichere wiederverwendbaren Code oder Abfragen, sofern der konfigurierte Workspace Dateien unterstützt.
5

Validieren

Gleiche Summen ab, untersuche Stichproben, teste Randfälle und vergleiche wichtige Berechnungen mit einer unabhängigen Methode.
6

Kommunizieren

Präsentiere Erkenntnisse mit Annahmen, Einschränkungen und genügend Details, damit eine andere Person die Arbeit reproduzieren kann.

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Beispielanfrage

Analysiere die angehängten Verkaufsdaten für Januar bis Juni.

Beschreibe zunächst das Schema und melde fehlende oder ungültige Werte.
Schlage anschließend einen Analyseplan für den Umsatz nach Monat und Region vor.
Verändere die Quelldatei nicht.
Speichere Transformationsschritte und Berechnungen getrennt.
Gib für jede Erkenntnis die Berechnung und die relevanten Filter an.
Kennzeichne jede Schlussfolgerung, die von unvollständigen Daten abhängt.
Warte auf eine Freigabe, bevor du eine Prognose hinzufügst.

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DeepAgents verwenden

DeepAgents ist hilfreich, wenn eine Analyse einen sichtbaren Plan und mehrere Zwischendateien benötigt. Ein Workspace könnte Folgendes enthalten: 
tasks
  - inspect source data
  - document cleaning rules
  - calculate agreed metrics
  - validate totals
  - draft report

files
  - data-quality-notes.md
  - cleaning-script.py
  - metric-definitions.md
  - validation-results.md
  - report-draft.md
Diese Namen veranschaulichen ein Organisationsmuster. Die tatsächlichen Dateitypen und Ausführungsmöglichkeiten hängen von der konfigurierten Umgebung ab.

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Validierungscheckliste

  • Sind Quelle, Extraktionszeit und Filter dokumentiert?
  • Sind Einheiten, Währungen, Zeitzonen und Datumsgrenzen eindeutig?
  • Lassen sich Summen mit der Quelle abgleichen?
  • Werden fehlende Werte und Ausschlüsse angegeben?
  • Werden Korrelationen ohne unbelegte Kausalbehauptungen dargestellt?
  • Sind Prognosen von beobachteten Ergebnissen getrennt?
  • Kann eine andere Fachperson die Transformationen reproduzieren?
  • Hat eine qualifizierte Person folgenschwere Schlussfolgerungen geprüft?
Erzeugter Code und Berechnungen können falsch sein, selbst wenn die Erklärung überzeugend klingt. Prüfe Code vor der Ausführung und verifiziere wichtige Ergebnisse unabhängig.

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Zugehörige Leitfäden

DeepAgents-Konzepte

Verstehe Aufgaben, Workspace-Dateien und Prüfungskontrollen.

DeepAgents-Workspace

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Multimodale KI

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Aufgaben

Lies den Produktleitfaden für geplante Arbeiten.