# Einführung
Vorbei sind die Zeiten, in denen Sie für jeden Schritt der Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung Python-Code schreiben mussten. Heute macht eine neue Technology KI-gestützter Datentools den gesamten Prozess schneller und viel einfacher.
Diese Plattformen können Ihre Dateien überprüfen, unordentliche Daten bereinigen, Code schreiben und ausführen, Diagramme generieren, Muster erklären und Ihnen sogar beim Aufbau wiederverwendbarer Analyse-Workflows helfen. Anstatt Stunden mit sich wiederholenden Aufgaben zu verbringen, können Sie sich mehr darauf konzentrieren, die richtigen Fragen zu stellen und schneller nützliche Ergebnisse zu erzielen.
In diesem Artikel habe ich ausgewählt fünf der besten KI-Instruments für die Datenanalyse im Jahr 2026. Unabhängig davon, ob Sie mit Python, SQL, Notebooks, lokalen Projekten oder verbundenen Datenquellen arbeiten, können Sie mit diesen Instruments viel schneller von Rohdaten zu nützlichen Erkenntnissen gelangen.
# 1. Deepnote
Deepnote ist ein KI-gestützter Datenarbeitsbereich, der auf kollaborativen Notizbüchern basiert. Es ist Deepnote-Agent kann Ihren Projektkontext verstehen, einen Plan erstellen und Python-, SQL- und Textblöcke im gesamten Notizbuch hinzufügen, bearbeiten oder entfernen, um mehrstufige Analyseaufgaben durchzuführen.
Es enthält auch KI-Instruments für generative Analyse, SQL-Generierung, Code-Vervollständigung, Code-Bearbeitung, Datenvisualisierung, Fehlerbehebung und Code-Erklärung. Sie können Fragen in einfachem Englisch stellen und die generierte Arbeit direkt im Notizbuch überprüfen oder bearbeiten.
Deepnote unterstützt auch benutzerdefinierte OpenAI-kompatible KI-Modelle für Unternehmensarbeitsplätze und bietet Deepnote MCPwodurch Instruments wie Codex, Claude, Cursor und VS Code mit Deepnote-Projekten und -Notizbüchern arbeiten können.
Am besten für: KI-gestützte Datenanalyse, kollaborative Notebooks, Python- und SQL-Workflows und Groups, die möchten, dass KI direkt in ihrer Analyseumgebung arbeitet.
# 2. ChatGPT
ChatGPT ist eines der einfachsten KI-Instruments zur Datenanalyse. Sie können eine hochladen CSV- oder Excel-Datei und bitten Sie es einfach, die Daten zu bereinigen, Tendencies zu erkunden, Ausreißer zu finden, Python-basierte Berechnungen durchzuführen, Tabellen und Diagramme zu erstellen und die wichtigsten Ergebnisse in einfachem Englisch zusammenzufassen.
In meinem Check habe ich einen Burnout-Datensatz von Studenten hochgeladen und ChatGPT gebeten, ihn zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen. Es wurde ein Ergebnis im Dashboard-Stil mit wichtigen Kennzahlen, Diagrammen und einer klaren Zusammenfassung generiert, ohne dass ich den Analysecode selbst schreiben musste.
Das Neue ChatGPT-Arbeit Die Erfahrung geht noch weiter. Sie können ihm Dateien und ein Endziel vorgeben und ihn dann bitten, die Informationen zu analysieren und einen Bericht, eine Tabelle, eine Präsentation oder sogar eine Web site zu erstellen. GPT-5.6 ist jetzt auch in ChatGPT verfügbar, mit Sol, Terra und Luna abhängig von Ihrem Plan in Work verfügbar; Laut OpenAI verbessert die neue Modellfamilie professionelle Analysen und Tabellenausgaben.
Am besten für: Hochladen von Datensätzen, explorative Datenanalyse, Visualisierungen, schnelle Einblicke und Umwandlung von Rohdaten in klare Zusammenfassungen und Berichte.
# 3. Claude Code
Claude Code ist keine traditionelle Datenanalyseplattform, aber ich fand sie überraschend nützlich Information-Science-Aufgaben und Berichtserstellung. Sie können einen Datensatz in Ihrem Projektordner ablegen, die Terminalschnittstelle von Claude Code öffnen und ihn bitten, die Daten zu prüfen, Python-Skripte zu schreiben, die Analyse auszuführen, Fehler zu beheben, Visualisierungen zu generieren und einen Abschlussbericht zu erstellen.
In meinem Check hat Claude Code ein vollständiges Analyseskript erstellt, es anhand eines Burnout-Datensatzes von Studenten ausgeführt, die Ergebnisse überprüft und ein generiert 146-zeiliger Markdown-Bericht. Dieser Arbeitsablauf fühlt sich einfach an, da Claude Code Dateien lesen, Code bearbeiten und Terminalbefehle direkt ausführen kann.
Sie sind auch nicht mehr auf das Terminal beschränkt. Claude Code ist über erhältlich Terminalschnittstelle, Desktop-App, VS Code-Erweiterung und das Net. Die VS Code-Erweiterung bietet Inline-Diffs und Planüberprüfungen, die Desktop-App kann mehrere lokale und Distant-Sitzungen parallel ausführen und mit der Webversion können Sie Aufgaben über den Browser delegieren.
Am besten für: Python-basierte Datenanalyse, automatisierte Information-Science-Workflows, wiederverwendbare Skripte und die Erstellung detaillierter Berichte aus Datensätzen.
# 4. DataLab
DataLab von DataCamp ist ein KI-gestütztes Datennotizbuch mit einem ChatGPT-ähnlichen KI-Assistenten, der direkt in den Analysearbeitsbereich integriert ist. Sie können eine Datenquelle anhängen, in einfachem Englisch erklären, was Sie wollen, und die KI kann Python-, R- oder SQL-Code generieren, die Ergebnisse analysieren und die Erkenntnisse erläutern.
In meinem Check habe ich einen angeschlossen Google BigQuery-Datenquelle und stellte eine einfache Frage zum Ticketverkauf. DataLab hat die Daten untersucht, die Analyse erstellt, die Visualisierung erstellt und mir das wichtigste Ergebnis erklärt.
Die KI-Funktionen gehen über den Chat hinaus. Du kannst Generieren und bearbeiten Sie Code mit Eingabeaufforderungen, erhalten Sie Inline-Code-Vervollständigung, debuggen Sie Fehler und bitten Sie den Assistenten, Code zu korrigieren oder zu erklären. Die generierte Arbeit bleibt sichtbar, sodass Sie sie überprüfen, bearbeiten und erneut ausführen können.
In vielerlei Hinsicht DataLab fühlt sich Deepnote ziemlich ähnlich an. Beide kombinieren kollaborative Notizbücher, verbundene Datenquellen, KI-Chat, Codegenerierung und Berichterstellung in einem Arbeitsbereich. DataLab fühlt sich jedoch besonders zugänglich für Menschen an, die über DataCamp Datenanalyse erlernen.
Am besten für: Konversationsdatenanalyse, Python- und SQL-Anfänger, vernetzte Datenbankanalyse, Debugging und Umwandlung von KI-generierter Arbeit in bearbeitbare Notizbücher und Berichte.
# 5. VS-Code mit Codex
Kodex ist über die erhältlich ChatGPT-Desktop-App, CLI, IDE-Erweiterung und Cloud-/Net-Workflows. Das Desktop-Erlebnis ist nützlich für die Verwaltung längerer Aufgaben, die CLI arbeitet direkt mit lokalen Dateien und Terminal-Instruments und die Codex-Cloud kann Aufgaben parallel in isolierten Umgebungen ausführen.
Für die Datenanalyse finde ich jedoch das Codex-Erweiterung in VS Code viel natürlicher. Ich kann mein Pocket book, meine Python-Skripte, CSV-Dateien und Berichte im selben Projekt öffnen und dann Codex bitten, den Kontext zu überprüfen, Dateien zu bearbeiten, die Analyse durchzuführen, Probleme zu debuggen und Folgeänderungen vorzunehmen. Die IDE-Erweiterung kann geöffnete Dateien oder ausgewählten Code als Kontext verwenden und ermöglicht Ihnen die Überprüfung von Änderungen direkt neben der Quelle.
Für mich bedeutet das Datenanalyse interaktiver und iterativer. Anstatt nur eine Antwort in einem Chatfenster zu erhalten, erhalte ich am Ende die eigentlichen Skripte, Notizbücher, Diagramme und Berichte in meinem Projekt.
Am besten für: Python-basierte Datenanalyse, Notebooks, reproduzierbare Projekte, Debugging und Analysten, die bereits in VS Code arbeiten.
# Letzte Gedanken
KI hat meine Herangehensweise an die Datenanalyse völlig verändert. Ich muss nicht mehr jeden Reinigungsschritt, jedes Diagramm oder jeden Bericht von Grund auf neu schreiben. Ich kann meine Daten hochladen oder verknüpfen, die Aufgabe erklären und den Großteil der sich wiederholenden Arbeit der KI überlassen.
Für eine schnelle Analyse würde ich verwenden ChatGPT. Deepnote und DataLab sind großartig, wenn ich ein KI-gestütztes Pocket book-Erlebnis möchte. Für größere Python-Projekte und automatisierte Berichte, Claude Code funktioniert wirklich intestine.
Persönlich finde ich VS-Code mit Codex ist das natürlichste Mittel für eine ernsthafte Datenanalyse. Ich kann meine Notizbücher, Skripte, Daten und Berichte an einem Ort aufbewahren und die Analyse durch Folgeaufforderungen weiter verbessern.
Mein einziger Rat ist einfach: Verwenden Sie KI, um schneller voranzukommen, aber überprüfen Sie immer den Code, die Berechnungen und die endgültigen Schlussfolgerungen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.