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Excel-, CSV- und XLSM-Dateien werden zu einem strukturierten Bereich für Trends, Kennzahlen und Auffälligkeiten.
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Wichtige Informationen
Excel-, CSV- und XLSM-Dateien werden zu einem strukturierten Bereich für Trends, Kennzahlen und Auffälligkeiten.
Numerische Antworten werden nach Möglichkeit mit Quelldaten und lokalen Berechnungen geprüft; das Modell erklärt das Ergebnis.
Rohe Arbeitsmappenzeilen bleiben im Browser. KI-Anfragen verwenden nur den erforderlichen, reduzierten Kontext.
Synthetisches Beispiel · keine Kundendaten
CustomerId,Revenue C001,120 C002,180 C001,100
CustomerId,Segment C001,Retail C002,Wholesale
Vorgang: CustomerId verknüpfen, Beziehung freigeben, Revenue nach Segment gruppieren und Summe berechnen.
Quellprüfung: Verkauf B2 + B4 = 220; B3 = 180. Alle 3 Datensätze passen zu eindeutigen Kundenschlüsseln. Der Bericht enthält Zellnachweise und Prüfsumme.
Weitere Prüfungen: Revenue 400; Cost 240; Actual 400 gegenüber Target 390 ergibt +10; Stock insgesamt 22. Einheitenlose synthetische Werte, keine echten Geschäftsergebnisse.
Synthetisches Beispiel · keine Kundendaten
Vorher: drei Revenue-Werte. Vorgang: Revenue summieren. Nachher: 400; jede Quellzelle prüfen.
120 + 180 + 100 = 400
synthetic-sales.csv · B2 + B3 + B4
CSV ↓ synthetic-sales.csvSynthetisches Beispiel · keine Kundendaten
Vorher: drei Artikelmengen. Vorgang: Stock summieren und kleinste Menge prüfen. Nachher: 22 insgesamt; P002 hat 3. Keine Bestellung.
8 + 3 + 11 = 22
synthetic-inventory.csv · B2 + B3 + B4
CSV ↓ synthetic-inventory.csvSynthetisches Beispiel · keine Kundendaten
Vorher: Actual und Target für drei Perioden. Vorgang: Summen vergleichen. Nachher: absolute Abweichung +10. Keine Prognose.
400 − 390 = +10
synthetic-budget.csv · SUM(B2:B4) − SUM(C2:C4)
CSV ↓ synthetic-budget.csvOffizielle Links