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Wichtige Informationen

01

Von der Datei zur klaren Analyse

Excel-, CSV- und XLSM-Dateien werden zu einem strukturierten Bereich für Trends, Kennzahlen und Auffälligkeiten.

02

Berechnete Ergebnisse

Numerische Antworten werden nach Möglichkeit mit Quelldaten und lokalen Berechnungen geprüft; das Modell erklärt das Ergebnis.

03

Datengrenze im Browser

Rohe Arbeitsmappenzeilen bleiben im Browser. KI-Anfragen verwenden nur den erforderlichen, reduzierten Kontext.

Synthetisches Beispiel · keine Kundendaten

Ein geprüftes Ergebnis reproduzieren

Vorher: zwei separate CSV-Dateien

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.

Nachher: Retail 220 · Wholesale 180 · Gesamt 400

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

Verkaufssumme

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.csv

Synthetisches Beispiel · keine Kundendaten

Bestandsmenge

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.csv

Synthetisches Beispiel · keine Kundendaten

Ist versus Ziel

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.csv

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