Schulung – Lovable – Datenanalyse & Excel

Lovable für Datenanalyse und Excel

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Lovable für Datenanalyse und Excel“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Fachanwender, die regelmäßig mit Excel und Berichten arbeiten, Controller und kaufmännische Mitarbeitende und Vertriebs- und Marketing-Analysten. Sie lernen Lovable nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Datenanalyse & Excel.

Mit Lovable bauen Sie Web-Anwendungen, indem Sie beschreiben, was Sie brauchen – ganz ohne Programmierkenntnisse. In dieser Schulung lernen Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Marketing, Vertrieb, HR, Operations oder Produktmanagement, wie aus einer Idee in wenigen Stunden eine klickbare, funktionierende Anwendung wird: eine Landingpage für eine Kampagne, ein internes Tool zur Erfassung von Anfragen, ein einfaches Kundenportal oder ein Prototyp, mit dem Sie eine Idee intern überzeugend vorstellen und frühzeitig echtes Feedback von Kolleginnen, Kollegen oder Kunden einholen.

Der Kurs ist konsequent praxisorientiert. Sie arbeiten an einem eigenen kleinen Projekt, lernen, Anforderungen klar zu formulieren, Daten sicher zu speichern, Logins einzurichten und das Ergebnis zu veröffentlichen. Ebenso wichtig ist der realistische Blick: Welche Vorhaben gelingen ohne IT-Unterstützung, wo sollten Sie Ihre IT oder Datenschutzbeauftragten einbeziehen und wie übergeben Sie einen gelungenen Prototyp an ein Entwicklungsteam? So nutzen Sie Lovable produktiv, ohne Schatten-IT oder Sicherheitsrisiken zu erzeugen, und sprechen mit Ihrer IT auf Augenhöhe.

In fast allen Fachbereichen werden Entscheidungen auf Basis von Tabellen, Exporten und Berichten getroffen – und ein großer Teil der Arbeitszeit fließt in das Bereinigen, Zusammenführen und Auswerten dieser Daten. Generative KI senkt die Einstiegshürde für anspruchsvolle Analysen erheblich. Sie erklärt und schreibt Excel-Formeln, erstellt Power-Query-Schritte und Makros, schlägt Pivot-Auswertungen und Diagramme vor, generiert Python- oder SQL-Code für größere Datenmengen und formuliert Kommentare zu Kennzahlen. KI-Agenten können wiederkehrende Berichte automatisch aufbereiten. Damit werden Fachanwender befähigt, Fragen selbst zu beantworten, für die sie früher auf die IT oder ein Analytics-Team warten mussten. Entscheidend bleibt, Ergebnisse methodisch sauber zu prüfen und Datenqualität im Blick zu behalten.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Fachanwender, die regelmäßig mit Excel und Berichten arbeiten
  • Controller und kaufmännische Mitarbeitende
  • Vertriebs- und Marketing-Analysten
  • Business Analysts und Reporting-Teams
  • Teamleitungen mit Kennzahlenverantwortung

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Zeitaufwendige manuelle Datenbereinigung und Copy-and-paste-Prozesse
  • Komplexe Formeln und Makros, die nur wenige im Team verstehen
  • Daten aus verschiedenen Systemen mit uneinheitlichen Formaten
  • Fehleranfällige Tabellen ohne nachvollziehbare Rechenlogik

Das können Sie nach dem Training

  • Sie beschreiben Anforderungen so, dass Lovable daraus eine brauchbare Web-Anwendung erzeugt.
  • Sie erstellen eine Landingpage mit Formular und veröffentlichen sie eigenständig.
  • Sie bauen ein internes Tool mit Login, Datenspeicherung und Rollen ohne Programmierkenntnisse.
  • Sie entwickeln klickbare Prototypen und nutzen sie zur Abstimmung mit Stakeholdern.
  • Sie erstellen und verstehen komplexe Excel-Formeln, Power-Query-Schritte und Makros mit KI.
  • Sie bereinigen, analysieren und visualisieren Daten mit KI-Unterstützung schneller und nachvollziehbarer.
  • Sie automatisieren wiederkehrende Berichte und prüfen KI-Ergebnisse methodisch auf Richtigkeit.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Von der Idee zum ersten Entwurf
  • Was Lovable kann und was im Hintergrund passiert, verständlich erklärt
  • Idee in Ziel, Nutzergruppen, Seiten und Inhalte zerlegen
  • Den ersten Prompt schreiben und das Ergebnis bewerten
  • Mit kleinen, präzisen Änderungswünschen weiterarbeiten statt neu zu beginnen
Modul 2 Landingpages und Webauftritte
  • Kampagnen- und Event-Seiten mit klarer Botschaft und Call-to-Action
  • Bilder, Texte und Corporate Design einbinden
  • Kontakt- und Anmeldeformulare mit Datenspeicherung
  • Darstellung auf Smartphone und Desktop prüfen
Modul 3 Interne Tools und Formulare
  • Erfassungsmasken, Übersichtslisten und einfache Dashboards bauen
  • Daten in einer Datenbank speichern, ohne SQL zu schreiben
  • Logins und Rollen einrichten: wer darf was sehen und ändern
  • Typische Fehler erkennen und mit Rückgängig-Funktion beheben
Modul 4 Kundenportale und Prototypen
  • Einfache Portale für Kunden oder Partner mit geschütztem Bereich
  • Klickbare Prototypen für Produktideen und Stakeholder-Präsentationen
  • Feedback einsammeln und Iterationen gezielt umsetzen
  • Prototyp sauber dokumentiert an Entwicklung oder IT übergeben
Modul 5 Veröffentlichen, Sicherheit und Spielregeln
  • Anwendung veröffentlichen und unter eigener Domain erreichbar machen
  • Personenbezogene Daten, DSGVO und Abstimmung mit IT und Datenschutz
  • Kosten, Nutzungsgrenzen und realistischer Aufwand
  • Wann ein Projekt in professionelle Entwicklerhände gehört
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Datenanalyse & Excel
  • CSV-Bereinigungs-App – Eine kleine Web-App, die CSV-Dateien einliest, Duplikate, Leerzeilen und Formatfehler erkennt und eine bereinigte Datei samt Änderungsprotokoll ausgibt. Die Originaldatei bleibt dabei unverändert erhalten.
  • KPI-Dashboard – Ein internes Dashboard, das monatliche Exporte einliest und zentrale Kennzahlen mit Vorperiodenvergleich und Ampellogik interaktiv darstellt. Filter nach Region, Team oder Produkt erleichtern die Analyse.
  • Formel-Erklärer – Ein Tool, in das eine komplexe Excel-Formel eingefügt wird und das sie in verständliche Teilschritte zerlegt und dokumentiert. Auch typische Fehler werden dabei markiert.
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Datentabellen enthalten oft personenbezogene Daten von Kunden oder Mitarbeitenden sowie vertrauliche Geschäftszahlen, die nur in freigegebenen KI-Umgebungen und möglichst anonymisiert oder aggregiert verarbeitet werden dürfen. Auswertungen mit Bezug zu Beschäftigten können der Mitbestimmung unterliegen, und die Verantwortung für die Richtigkeit von Berichten bleibt beim Fachbereich.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Formeln schreiben und erklären

KI erstellt Formeln wie XVERWEIS, SUMMEWENNS oder dynamische Arrays aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache und erklärt bestehende, verschachtelte Formeln Schritt für Schritt. Typische Fehlerquellen werden gleich mit benannt.

Daten bereinigen und zusammenführen

Für uneinheitliche Exporte schlägt KI Bereinigungsschritte vor, erstellt Power-Query-Abfragen oder Skripte zum Zusammenführen, Deduplizieren und Normalisieren und dokumentiert die Transformationen. So lassen sich die Schritte beim nächsten Export mit einem Klick wiederholen.

Auswertungen und Diagramme

Aus einer Fragestellung leitet KI passende Pivot-Tabellen, Kennzahlen und Diagrammtypen ab und hilft, Ergebnisse übersichtlich und korrekt zu visualisieren. Irreführende Darstellungen wie abgeschnittene Achsen werden dabei vermieden.

Python und SQL für große Datenmengen

Wenn Excel an Grenzen stößt, erzeugt KI Python- oder SQL-Code für Analysen größerer Datensätze, den Fachanwender ausführen, nachvollziehen und schrittweise anpassen. Ergebnisse werden mit Excel-Stichproben abgeglichen.

Kennzahlen kommentieren

Abweichungen, Trends und Auffälligkeiten in Berichten werden in klare Textkommentare für Management und Fachbereiche übersetzt; Ursachenhypothesen werden fachlich geprüft. So entstehen Berichte, die auch ohne Erläuterung im Termin verstanden werden.

Berichte automatisieren

Wiederkehrende Monats- oder Wochenberichte werden mit Makros, Skripten oder KI-Agenten automatisiert, sodass Daten abgerufen, aufbereitet und als Bericht verteilt werden. Manuelle Zwischenschritte und Übertragungsfehler entfallen dabei weitgehend.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

CSV-Bereinigungs-App

Eine kleine Web-App, die CSV-Dateien einliest, Duplikate, Leerzeilen und Formatfehler erkennt und eine bereinigte Datei samt Änderungsprotokoll ausgibt. Die Originaldatei bleibt dabei unverändert erhalten.

KPI-Dashboard

Ein internes Dashboard, das monatliche Exporte einliest und zentrale Kennzahlen mit Vorperiodenvergleich und Ampellogik interaktiv darstellt. Filter nach Region, Team oder Produkt erleichtern die Analyse.

Formel-Erklärer

Ein Tool, in das eine komplexe Excel-Formel eingefügt wird und das sie in verständliche Teilschritte zerlegt und dokumentiert. Auch typische Fehler werden dabei markiert.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Browser und gängiger Bürosoftware genügt. Programmierkenntnisse sind ausdrücklich nicht erforderlich. Sicherer Umgang mit Excel im Arbeitsalltag; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

Datenschutz & Compliance

Datentabellen enthalten oft personenbezogene Daten von Kunden oder Mitarbeitenden sowie vertrauliche Geschäftszahlen, die nur in freigegebenen KI-Umgebungen und möglichst anonymisiert oder aggregiert verarbeitet werden dürfen. Auswertungen mit Bezug zu Beschäftigten können der Mitbestimmung unterliegen, und die Verantwortung für die Richtigkeit von Berichten bleibt beim Fachbereich.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

Brauche ich Programmierkenntnisse für Datenanalyse mit KI?

Nein. Gute Excel-Kenntnisse reichen als Einstieg. KI erzeugt Formeln, Power-Query-Schritte und bei Bedarf Python-Code, den Sie Schritt für Schritt nachvollziehen lernen. Wichtig ist, dass Sie Ergebnisse plausibilisieren können. Genau diese Prüftechniken stehen im Kurs neben der praktischen Anwendung im Mittelpunkt.

Wie zuverlässig sind KI-generierte Formeln und Analysen?

Oft sehr gut, aber nicht fehlerfrei: Bezüge, Sonderfälle oder falsche Annahmen über die Datenstruktur führen zu stillen Fehlern. Deshalb prüfen Sie Ergebnisse mit Stichproben, Kontrollsummen und Gegenrechnungen. Der Kurs vermittelt eine einfache Prüfroutine, die Sie bei jeder KI-gestützten Auswertung anwenden.

Was kostet die Schulung „Lovable für Datenanalyse und Excel“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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