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title: "Werkzeuge zur Datenaufbereitung"
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Die Analyse gesammelter Daten ist ein wichtiger Schritt, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu unterstützen. Dieser Artikel stellt kostenlose Werkzeuge vor, die sich zur Analyse verschiedener Datentypen und -formate eignen. Dabei werden sowohl Textdateien, PDFs, Tabellen als auch andere Datenquellen berücksichtigt. Zudem beleuchten wir mögliche Ausgabeformate wie Texte, Visualisierungen, Mindmaps und Diagramme.
## Texte
### NotebookLM
**Beschreibung**: [NotebookLM](https://notebooklm.google.com/) ist ein KI-gestütztes Tool, das dabei hilft, Textdokumente zu analysieren, Schlüsselbegriffe zu extrahieren und Zusammenfassungen zu erstellen.
**Datentypen**:
- Textdateien (z. B. `.txt`)
- PDFs
**Funktionen**:
- Zusammenfassung langer Texte
- Extraktion von Schlüsselbegriffen
- Beantwortung spezifischer Fragen zu den hochgeladenen Dokumenten
**Ausgabeformate**:
- Textzusammenfassungen
- Geordnete Listen von Schlüsselbegriffen
### ChatGPT / Bing Chat
**Beschreibung**: KI-gestützte Chats wie [ChatGPT](https://chatgpt.com/) und [Bing Chat](https://copilot.microsoft.com/) können genutzt werden, um Daten aus Texten oder strukturierten Formaten wie CSVs zu extrahieren, analysieren und interpretieren.
**Datentypen**:
- Texte
- CSV-Dateien (nach Konvertierung in Textformate)
- PDFs (nach Konvertierung in Textformate)
**Funktionen**:
- Datenanalyse und -interpretation
- Textzusammenfassungen
- Beantwortung spezifischer Fragen
**Ausgabeformate**:
- Texte
- Tabellen
- Bullet Points
## Tabellen
### Microsoft Excel
**Beschreibung**: Excel bietet einfache Werkzeuge zur Bearbeitung und Analyse von Tabellen.
**Datentypen**:
- CSV-Dateien
- Excel-Dateien (`.xlsx`, `.xls`)
**Funktionen**:
- Datenfilterung und Sortierung
- Berechnung von Statistiken
- Erstellung von Diagrammen
**Ausgabeformate**:
- Zahlengrafiken (z. B. Balken- und Liniendiagramme)
- Tabellen
### Google Colab
**Beschreibung**: [Colab](erforderlich/colab.qmd) ist eine Plattform zur Nutzung von Python-Notebooks, die umfangreiche Bibliotheken wie Matplotlib oder Seaborn zur Visualisierung bietet.
**Datentypen**:
- CSV
- JSON
- Excel-Dateien
**Funktionen**:
- Erstellung komplexer Diagramme
- Datenbereinigung und Transformation
**Ausgabeformate**:
- Visualisierungen (z. B. Balken-, Linien-, Streudiagramme)
- Tabellen
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