Vorhersageanalysen mit Künstlicher Intelligenz (KI) in Excel

In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, präzise Vorhersagen zu treffen, für Unternehmen und Analysten von unschätzbarem Wert. Excel bietet durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) eine leistungsstarke Plattform für Vorhersageanalysen, die es Ihnen ermöglicht, zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten zu prognostizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Vorhersageanalysen mit KI in Excel durchführen können, und erhalten konkrete Beispiele sowie Anleitungen zur praktischen Umsetzung.

Was sind Vorhersageanalysen mit KI?

Vorhersageanalysen (auch Predictive Analytics genannt) nutzen historische Daten, um zukünftige Ereignisse oder Trends zu prognostizieren. KI-gestützte Vorhersagemodelle greifen auf Algorithmen des maschinellen Lernens zurück, um Muster zu erkennen und diese auf zukünftige Entwicklungen anzuwenden. In Excel lassen sich solche Modelle entweder durch integrierte Tools, wie den Vorhersageblatt-Assistenten, oder durch externe KI-Dienste, wie Azure Machine Learning oder Python-Skripte, realisieren.

Beispiel 1: Vorhersage mit dem Vorhersageblatt-Assistenten

Excel bietet einen integrierten Assistenten für Vorhersagen, der auf Basis einfacher Zeitreihenanalysen zukünftige Werte prognostizieren kann.

Schritt 1: Daten vorbereiten

• Öffnen Sie eine Excel-Datei mit einer Zeitreihe, z. B. monatliche Verkaufszahlen eines Produkts über die letzten zwei Jahre.
• Achten Sie darauf, dass Ihre Daten in zwei Spalten formatiert sind: Eine Spalte für die Zeit (Monate) und eine für die Werte (Verkaufszahlen).

Schritt 2: Vorhersageblatt-Assistenten verwenden

• Markieren Sie Ihre Zeitreihe und wechseln Sie zu „Daten“ → „Vorhersageblatt“.
• Ein Assistent öffnet sich, der automatisch eine Prognose für zukünftige Zeiträume erstellt. Sie können das Ende des Vorhersagezeitraums festlegen, etwa für die nächsten 6 oder 12 Monate.

Schritt 3: Analyse und Visualisierung

• Excel erstellt eine Grafik, die die historischen Daten sowie die prognostizierten Werte anzeigt. Die prognostizierten Werte werden zusammen mit einem Konfidenzintervall dargestellt, das den möglichen Schwankungsbereich der Vorhersage anzeigt.

Schritt 4: Ergebnisinterpretation

• Nutzen Sie die visualisierten Prognosen, um zukünftige Verkaufsstrategien zu planen oder Ihr Lagerbestandssystem anzupassen. Achten Sie darauf, dass das Konfidenzintervall mögliche Unsicherheiten widerspiegelt und planen Sie entsprechend Puffer ein.

Weitere Informationen zum Vorhersageblatt in Excel finden Sie hier.

Beispiel 2: KI-basierte Vorhersagen mit Azure Machine Learning

Für komplexere Vorhersagen, die maschinelles Lernen verwenden, können Sie Excel mit Azure Machine Learning verbinden, um Modelle zu erstellen, die über den Funktionsumfang des Vorhersageblatts hinausgehen.

Schritt 1: Vorbereitung der Daten

• Bereiten Sie Ihre Daten in Excel vor, indem Sie historische Datensätze in Tabellenform anlegen (z. B. Verkaufszahlen, Kundendaten, Produktionsdaten).
• Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt formatiert und sauber sind (keine fehlenden Werte oder Duplikate).

Schritt 2: Azure Machine Learning-Dienst einrichten

• Öffnen Sie Ihr Microsoft Azure-Konto und richten Sie einen Machine Learning-Arbeitsbereich ein. Importieren Sie Ihre Excel-Daten in Azure.
• Wählen Sie ein Modell für die Vorhersageanalyse, z. B. ein Regressionsmodell für kontinuierliche Daten oder ein Klassifizierungsmodell für kategorische Daten.

Schritt 3: Vorhersageanalyse durchführen

• Nachdem das Modell trainiert wurde, können Sie es auf neue Daten anwenden. Verbinden Sie Excel über die Azure Machine Learning API, um die Ergebnisse direkt in Excel abzurufen.
• Diese API ermöglicht es, Vorhersagen basierend auf neuen Eingabewerten zu erstellen und diese in Ihre vorhandenen Excel-Tabellen zu integrieren.

Schritt 4: Ergebnisse interpretieren

• Die Vorhersageergebnisse können Sie in Form von Grafiken und Tabellen visualisieren. Dies bietet Ihnen die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen auf Basis der KI-Prognosen zu treffen.

Eine detaillierte Anleitung zur Nutzung von Azure Machine Learning finden Sie hier.

Beispiel 3: Vorhersagen mit Python und Excel

Wenn Sie erweiterte Vorhersagealgorithmen nutzen möchten, bietet sich die Kombination von Excel und Python an. Mit Python, insbesondere Bibliotheken wie scikit-learn und pandas, können Sie anspruchsvolle Vorhersagemodelle erstellen und diese in Excel verwenden.

Schritt 1: Daten in Excel vorbereiten

• Bereiten Sie eine Excel-Tabelle mit historischen Daten vor, z. B. monatliche Verkaufszahlen oder Produktionsdaten. Speichern Sie die Datei im .csv-Format.

Schritt 2: Python-Skript erstellen

• Installieren Sie Python und die notwendigen Bibliotheken (pandas, scikit-learn).
• Erstellen Sie ein einfaches Skript, das Ihre Daten lädt, ein Modell (z. B. lineare Regression) trainiert und eine Vorhersage für zukünftige Daten erstellt.

Beispielcodef für Python:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Daten laden
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
X = data[['Month']] # Eingabewerte (Monate)
y = data['Sales'] # Zielwerte (Verkäufe)

# Modell trainieren
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Vorhersage für die nächsten Monate
future_months = pd.DataFrame({'Month': [25, 26, 27]}) # Beispiel für die Monate 25, 26, 27
predictions = model.predict(future_months)
print(predictions)

  

Schritt 3: Ergebnisse in Excel integrieren

• Die Ergebnisse des Python-Skripts (Vorhersagewerte) können Sie in Ihre Excel-Tabelle importieren und visualisieren. Dies bietet eine flexible Möglichkeit, komplexe Vorhersagemodelle mit Excel zu kombinieren.

Eine umfassende Einführung zur Verwendung von Python in Excel finden Sie hier.

Fazit

Die Vorhersageanalysen mit KI in Excel ermöglichen es Ihnen, historische Daten effizient zu nutzen, um präzise Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Ob durch einfache Funktionen wie den Vorhersageblatt-Assistenten oder komplexere Modelle über Azure Machine Learning oder Python – die Möglichkeiten, Excel mit KI zu erweitern, sind vielseitig.

Vorteile der Vorhersageanalyse mit KI in Excel:

• Fundierte Entscheidungsfindung: Durch präzise Vorhersagen können Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen, sei es bei der Bestandsplanung oder der Personalbedarfsprognose.
• Effizienzsteigerung: Automatisierte Vorhersagemodelle sparen Zeit und Ressourcen, indem sie manuelle Berechnungen überflüssig machen.
• Skalierbarkeit: Egal ob kleine Datenmengen oder große Datensätze – mit KI können Sie Vorhersagen für jede Datenmenge erstellen.
• Personalisierbarkeit: Durch die Integration von externen Tools und Programmiersprachen wie Python sind die Vorhersagemöglichkeiten praktisch unbegrenzt.

Weiterführende Ressourcen:

• Vorhersageblatt in Excel: Erklärung und Anwendung
• Azure Machine Learning: Einführung und Anwendungsbeispiele
• Python und Excel: Kombination von Datenanalyse und Programmierung

Mit der Integration von KI in Excel können Sie Ihre Datenanalyse deutlich verbessern und zukunftsweisende Entscheidungen treffen. Probieren Sie die beschriebenen Techniken aus und erleben Sie, wie KI Ihre Arbeitsabläufe transformieren kann.