KI-CSV-Analyse
Ryna AI liest die hochgeladene CSV- oder Excel-Datei, erkennt die Spaltentypen, berechnet Kennzahlen, markiert fehlende Werte und schlägt für deine Fragen Formeln für Excel oder Sheets vor.
Try one of these:
Ryna AI Editorial Team · Updated September 1, 2026
Eine CSV zu öffnen und auf hunderte Zeilen zu starren, ist leicht; zu verstehen, was diese Zeilen wirklich sagen, ist der schwere Teil. Ein wiederkehrender Befund aus Anacondas Data-Science-Umfragen: Analystinnen und Analysten verbringen fast die Hälfte ihrer Zeit (rund 45 %) mit dem Bereinigen und Aufbereiten von Daten — für die eigentliche Deutung bleibt wenig. Das Ergebnis kennst du: Die Verkaufstabelle liegt vor dir, aber auf „warum ist der Umsatz diesen Monat gefallen“ hast du keine Antwort in einem Satz.
Genau hier springt Ryna AI ein. Lad deine CSV- oder Excel-Datei hoch; Ryna erkennt die Spaltentypen (Datum, Währung, Kategorie, Text), berechnet Kennzahlen (Mittelwert, Median, Min-Max, Standardabweichung), meldet fehlende und doppelte Zeilen, markiert Ausreißer und erklärt die Befunde vor allem in klarer Sprache: „Der Umsatz ist im März um 18 % gefallen, und fast der gesamte Rückgang kommt aus einer einzigen Kategorie.“ Du stellst Fragen in der Sprache des Geschäfts („welches Segment ist am profitabelsten“, „gibt es Saisonalität“, „welcher Kanal ist teuer“), und Ryna liefert sowohl die Antwort als auch die Formel (SUMMEWENNS, ZÄHLENWENNS, Pivot, =FILTER), mit der du sie in deiner eigenen Datei überprüfst.
Behandle die Ausgabe als Entwurf, als erste Lesart — Ryna deutet die Zahlen, aber die Entscheidung und die Verantwortung bleiben bei dir. Gerade bei großen Dateien können Berechnungen ungefähr sein; prüf jede Zahl, die in einen Bericht, eine Rechnung oder eine Entscheidung eingeht, in deinem eigenen Werkzeug (Excel, Sheets, SQL) noch einmal nach. Datei-Upload und -Analyse sind eine Plus-Funktion (399,99 TL/Monat; Bildanalyse/OCR, PDF- und Dateianalyse, Deep Thinking und Web-Recherche kommen zusammen dazu). Hilfe bekommst du auch ohne Upload: deine Spaltenstruktur und ein paar Beispielzeilen einzufügen und dafür Formeln, Deutung und Analyselogik zu verlangen, geht im Free-Plan mit dutzenden Nachrichten pro Tag.
Why use Ryna AI for this
Automatische Erkennung der Spaltentypen: Datum, Währung, Kategorie, Boolean — Ryna versteht, was was ist, und hält eine Textspalte nicht für eine Zahl.
Zusammenfassung in klarer Sprache: „Der Mittelwert liegt bei 1.240 TL, der Median aber bei 890 TL — ein paar große Bestellungen ziehen den Durchschnitt hoch“, ein menschlicher Satz statt einer nackten Tabelle.
Fehlende Werte, Dubletten und Ausreißer erkennen: leere Zellen, doppelte Datensätze und Extremwerte in einem Prompt gemeldet, mit Vorschlägen zur Bereinigung.
Trend und Saisonalität deuten: die Richtung nach Monat und Woche, plausible Hypothesen für Anstiege und Einbrüche und die Veränderungsraten zum Vorjahr.
Brücke zu Formel und Pivot: Es gibt dir das Äquivalent mit SUMMEWENNS, ZÄHLENWENNS, Pivot oder =FILTER/=EINDEUTIG, damit du jeden Befund in deiner eigenen Datei prüfen kannst.
Diagrammempfehlungen: Es sagt dir, welches Diagramm (Linie, Balken, Box, Streuung) welche Frage beantwortet, und liefert auf Wunsch Code für matplotlib oder Sheets — zeichnen musst du selbst, denn Ryna erzeugt keine Bilder.
Example prompts
Click any prompt to load it into the box above and run it right here. Each prompt is tuned for a different scenario — try them all to see how Ryna AI adapts.
How it works — step by step
- 1
Datei hochladen oder eine Stichprobe einfügen
Geh auf chat.rynaai.com und lad deine CSV-/Excel-Datei hoch (eine Plus-Funktion) oder füg die Spaltenüberschriften und 5-10 Beispielzeilen ein. Beschreib die Spalten in einem Satz: „Datum im ISO-Format, Umsatz in TL, Kanal ist Text“ — damit Ryna nicht verwechselt, welche Spalte eine Zahl und welche eine Kategorie ist.
- 2
Kontext und Frage in Geschäftssprache stellen
Sag klar, worauf du hinauswillst: „warum ist der Umsatz im 2. Quartal gefallen“, „welches Kundensegment ist am profitabelsten“, „welches Produkt hat eine hohe Retourenquote“. Eine präzise Frage schlägt ein vages „analysier das“ mit großem Abstand.
- 3
Zusammenfassung und Befunde holen, dann die Zahlen prüfen
Ryna liefert dir zusammenfassende Kennzahlen, eine Trenddeutung und plausible Ursachenhypothesen. Prüf jede kritische Zahl in deiner eigenen Datei nach (mit einer Pivot-Tabelle oder SUMIFS) — bei großen Dateien kann die Rechnung ungefähr sein, und eine Entscheidungszahl darf keinen Fehler tragen.
Example: input → output
You ask
Anbei sales.csv — Spalten: date, product, category, qty, unit_price, amount. Deute für 2025 den Trend beim Monatsumsatz, die Top-3-Kategorien und die wahrscheinliche Ursache des plötzlichen Einbruchs im März.
Ryna AI returns
Hier ist eine erste Lesung von sales.csv. Die Zahlen sind Näherungswerte — prüf sie vor dem Endbericht eins zu eins mit einer Pivot-Tabelle nach. Zusammenfassung • 12 Monate, 8.412 Zeilen, keine leeren Zellen; es gibt 3 doppelte Zeilen (gleiches date+product+amount) — ich würde sie löschen. • Gesamtumsatz 2025: ~4,7 Mio. TL, Monatsdurchschnitt ~392.000 TL. Monatstrend • Januar-Februar flach (~360.000), April-Juni steigend (Spitze im Juni ~510.000), zum Jahresende ein milder Rückgang. • Der März liegt klar niedrig (~250.000) — rund 30 % unter den Nachbarmonaten. Top-3-Kategorien (nach Umsatz) 1. Elektronik — ~41 % 2. Wohnen & Leben — ~23 % 3. Accessoires — ~15 % Einbruch im März — wahrscheinliche Ursache Wenn man die Zeilen aufschlüsselt, kommt fast der gesamte Rückgang aus Elektronik; qty ist gefallen, unit_price blieb gleich. Es sieht also nach Nachfrage oder Lagerbestand aus, nicht nach einem Preisproblem. Zu prüfen: Gab es im März in Elektronik einen Lagerengpass oder eine Kampagnenlücke? Prüfformel (Excel): =SUMIFS(amount, date, ">=2025-03-01", date, "<=2025-03-31") Für die Kategorie-Aufschlüsselung ist eine Pivot-Tabelle über date+category am saubersten. Wenn du willst, filtern wir den März nur auf Elektronik und schlüsseln ihn wöchentlich auf, um festzunageln, in welcher Woche der Einbruch begann.
Pro tips
- Nenn Zahlenformat und Einheit gleich zu Beginn: Wenn du nicht sagst „1.234,56 im türkischen Format, das Komma ist das Dezimaltrennzeichen“, kann Ryna das Tausendertrennzeichen falsch lesen und den Umsatz um das 1.000-Fache verzerren.
- Statt eine riesige Datei so hochzuladen, wie sie ist, filter erst auf die relevanten Spalten und den relevanten Zeitraum — eine fokussierte CSV mit 5.000 Zeilen schlägt eine rohe Datei mit 200.000 Zeilen bei Tempo und Genauigkeit.
- Bitte Ryna um „zeig, wie du gerechnet hast“: Lass es sagen, welche Zeilen es gezählt und welchen Filter es angewendet hat. So prüfst du die Logik, statt die Zahl blind zu übernehmen.
- Bei der Ausreißerjagd sag „markier sie mit der IQR- oder z-Score-Methode“ statt „finde die komischen Werte“ — das Ergebnis ist konsistenter, reproduzierbar und verteidigbar.
- Wenn du nach Korrelation fragst, halt selbst den Rahmen „Zusammenhang, nicht Ursache“: Ryna sagt zwar „Werbeausgaben und Umsatz steigen gemeinsam“, stellt das aber nicht als Ursache und Wirkung dar; prüf andere Variablen, bevor du entscheidest.
- Lad sensible Daten maskiert hoch: Wenn Felder wie Ausweisnummer, IBAN oder Telefonnummer für die Analyse nicht gebraucht werden, lösch oder anonymisier sie — die Analyse funktioniert trotzdem und das unnötige Risiko sinkt.
Common mistakes to avoid
- ✕Rynas Summe ungeprüft in einen Bericht übernehmen — bei großen Dateien kann sich ein Zähl- oder Rechenfehler einschleichen; rechne jede Entscheidungszahl in deinem eigenen Tool nach.
- ✕Einheit und Zahlenformat der Spalte nicht zu nennen — wenn das türkische Format (Komma als Dezimaltrennzeichen) mit dem englischen vermischt wird, kann der Umsatz um das Hundert- oder Tausendfache danebenliegen.
- ✕„Analysier das“ sagen und es dabei belassen — Ryna kann nicht wissen, wonach es suchen soll; eine präzise Frage („welcher Kanal hat den niedrigsten CPA“) bringt eine viel nützlichere Antwort als ein weiter Auftrag.
- ✕Eine riesige Rohdatei unverändert hochladen — filter auf die relevanten Spalten und den relevanten Bereich; sonst wird es langsam, und das Modell zieht womöglich nur eine Stichprobe der Daten und liefert ein unvollständiges Ergebnis.
- ✕Korrelation mit Kausalität verwechseln — „Y stieg, während X stieg“ ist ein Zusammenhang, kein Beweis; prüf andere mögliche Ursachen, bevor du entscheidest.
Who this is for
Marketing-Analysten, Selbstständige, Buchhaltungsteams und Studierende, die Datenanalyse lernen.
FAQ
Kann ich den Zahlen vertrauen — stimmen sie exakt?
Zusammenfassungen und Deutungen stimmen meistens, aber bei großen Dateien kann Ryna nur eine Stichprobe der Zeilen nehmen oder sich verrechnen. Mach daraus eine Regel: Jede Zahl, die in einen Bericht, eine Rechnung oder eine Entscheidung geht, prüfst du in deinem eigenen Tool nach (Excel, Sheets, SQL). Nutz Ryna als schnelle Erstlektüre und Deutungsschicht, nicht als exaktes Buchhaltungswerkzeug.
Wie große CSV-Dateien schafft es?
Bei sehr großen Dateien sinken Tempo und Genauigkeit gleichermaßen. Die praktische Lösung: auf die relevanten Spalten oder den relevanten Zeitraum filtern und eine kleinere CSV hochladen — oder die Daten erst zusammenfassen (etwa auf Monatssummen) und diese Zusammenfassung hochladen.
Zeichnet es Diagramme oder Grafiken?
Nein, Ryna erzeugt keine Bilder. Aber es sagt dir, welches Diagramm dein Thema am besten zeigt, und gibt dir auf Wunsch den Code bzw. die Schritte für matplotlib, Excel oder Google Sheets; das Diagramm baust du in wenigen Sekunden in deinem eigenen Tool.
Brauche ich Plus, um eine Datei hochzuladen?
Datei-Upload und -Analyse sind eine Plus-Funktion (399,99 TL/Monat). Im Free-Tarif bekommst du auch ohne Upload Hilfe bei Formeln, Deutung und Analyselogik — füg einfach deine Spaltenstruktur und ein paar Beispielzeilen ein — und das sind dutzende Nachrichten pro Tag.
Was passiert mit den Daten, die ich hochlade — sind sie sicher?
Hochgeladene Dateien werden nicht zum Training des Modells genutzt und nicht an Dritte verkauft; das Ganze ist KVKK-konform (türkisches Datenschutzgesetz). Trotzdem ist es bei sensiblen Finanzdaten gute Praxis, persönliche Kennungen (Ausweisnummer, IBAN) vor der Analyse zu maskieren.
Related use cases
Free — dozens of daily messages
No credit card. Plus at 399.99 TRY/mo unlocks image analysis, file analysis (PDF/Word/Excel), deep thinking, web research, and assistants.