Schulung · Perplexity · Datenanalyse & Excel

Perplexity für Datenanalyse und Excel

KI-gestützte Recherche mit Perplexity: belegte Antworten, Quellenauswahl, Spaces, Deep Research und systematischer Faktencheck.

Dauer
1 Tag (7 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir Perplexity mit den typischen Abläufen im Bereich Datenanalyse & Excel. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Perplexity verbindet Sprachmodelle mit einer Live-Websuche und liefert Antworten, die mit nummerierten Quellen belegt sind. Damit eignet sich das Werkzeug besonders für Aufgaben, bei denen Aktualität und Nachvollziehbarkeit zählen: Markt- und Wettbewerbsbeobachtung, Recherche zu Regulierung und Normen, Lieferanten- und Partnerprüfung oder die Vorbereitung von Entscheidungsvorlagen. In diesem Praxistag lernen Sie, Recherchefragen präzise zu formulieren, die Quellenauswahl gezielt zu steuern und Folgefragen so zu nutzen, dass aus einer ersten Antwort ein belastbares Rechercheergebnis wird.

Sie arbeiten mit Spaces, in denen Sie Recherchen zu einem Thema bündeln, eigene Dateien hinterlegen und Anweisungen für das Team festlegen. Mit Deep Research lassen Sie umfangreiche Berichte erstellen, die viele Quellen auswerten und strukturiert zusammenführen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Qualität: Sie lernen, Quellen zu bewerten, Aussagen gegenzuprüfen und typische Fehlerbilder wie veraltete oder falsch zugeordnete Informationen zu erkennen. Außerdem klären wir Datenschutz- und Lizenzfragen für den Unternehmenseinsatz. Sie verlassen den Kurs mit einem wiederverwendbaren Rechercheprozess für Ihren Fachbereich.

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 formulieren präzise Recherchefragen und steuern die Quellenauswahl gezielt.
  • Sie bewerten Quellen nach Herkunft, Aktualität und Verlässlichkeit und verfolgen Aussagen bis zum Original.
  • Sie organisieren Recherchen in Spaces und kombinieren Webquellen mit eigenen Dokumenten.
  • Sie erstellen mit Deep Research strukturierte Berichte und Entscheidungsgrundlagen.
  • 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 Grundlagen der KI-gestützten Recherche
  • Funktionsprinzip: Sprachmodell, Live-Websuche und Quellenangaben
  • Abgrenzung zu klassischer Suchmaschine und allgemeinem Chat-Assistenten
  • Recherchefragen präzise formulieren: Zeitraum, Region, Quellentyp
  • Folgefragen und Vertiefung statt einzelner Suchanfragen
Modul 2 Quellen steuern und bewerten
  • Quellenauswahl einschränken: Web, wissenschaftliche Literatur, eigene Dateien
  • Gezielte Suche nach Primärquellen, Behördenseiten und Fachpublikationen
  • Quellenqualität bewerten: Herkunft, Aktualität, Interessenlage
  • Zitate und Zahlen bis zur Originalquelle zurückverfolgen
Modul 3 Spaces und Teamarbeit
  • Spaces für Themen, Projekte oder Kundenanfragen einrichten
  • Eigene Dokumente hochladen und mit Webquellen kombinieren
  • Anweisungen für einheitliche Ausgabeformate hinterlegen
  • Rechercheergebnisse teilen und als Seiten oder Berichte aufbereiten
Modul 4 Deep Research und strukturierte Berichte
  • Umfangreiche Fragestellungen mit Deep Research bearbeiten
  • Marktüberblicke, Wettbewerbsvergleiche und Themendossiers erstellen
  • Ergebnisse in Tabellen, Gegenüberstellungen und Management-Zusammenfassungen überführen
  • Grenzen tiefer Recherchen erkennen und Ergebnisse nachschärfen
Modul 5 Faktencheck, Datenschutz und Arbeitsprozess
  • Systematischer Faktencheck: Gegenrecherche und Widerspruchsprüfung
  • Typische Fehlerbilder: veraltete, falsch zugeordnete oder erfundene Angaben
  • Datenschutz, Unternehmenslizenzen und Umgang mit vertraulichen Suchanfragen
  • Wiederverwendbarer Rechercheprozess und Dokumentation der Quellen
Modul 6 Praxislabor: Datenanalyse & Excel
  • Formeln schreiben und erklären
  • Daten bereinigen und zusammenführen
  • Auswertungen und Diagramme
  • Python und SQL für große Datenmengen
  • Kennzahlen kommentieren
  • Berichte automatisieren
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.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Internetrecherche im beruflichen Kontext; KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Sicherer Umgang mit Excel im Arbeitsalltag; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein Perplexity-Konto; für Spaces mit Dateien und Deep Research in vollem Umfang empfehlen wir einen Pro- oder Enterprise-Zugang.

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.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Perplexity von ChatGPT oder einer Suchmaschine?

Eine Suchmaschine liefert Trefferlisten, ein allgemeiner Chat-Assistent formuliert Antworten oft aus seinem Trainingswissen. Perplexity durchsucht das Web zum Zeitpunkt der Anfrage, fasst die Ergebnisse zusammen und belegt jede Aussage mit Quellen. Das macht es besonders geeignet für aktuelle, überprüfbare Recherchen – die Quellen müssen Sie dennoch selbst bewerten.

Kann ich mich auf die Quellenangaben von Perplexity verlassen?

Die Quellenangaben erleichtern die Prüfung erheblich, ersetzen sie aber nicht. Gelegentlich wird eine Aussage einer Quelle zugeordnet, die sie so nicht enthält, oder eine veraltete Seite herangezogen. Im Kurs lernen Sie einen schlanken Faktencheck, mit dem Sie kritische Aussagen schnell gegen die Originalquelle prüfen.

Ist Perplexity für vertrauliche Recherchen im Unternehmen geeignet?

Für den Unternehmenseinsatz gibt es Enterprise-Pläne mit zusätzlichen Zusagen zu Datenverwendung und Verwaltung. Dennoch sollten Sie keine Geschäftsgeheimnisse oder personenbezogenen Daten in Suchanfragen schreiben, ohne dass dies durch Ihre interne Richtlinie abgedeckt ist. Wir besprechen, wie Sie Anfragen so formulieren, dass sensible Details geschützt bleiben.

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 „Perplexity 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 1 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen 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 oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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