Daten bereinigen Excel mit KI: 2 Prompts, 4 Tools

Welche KI sollte deine Tabelle bereinigen?

Copilot Clean Data behebt nur drei Arten von Problemen, und gemischte Datumsformate und doppelte Zeilen gehören nicht dazu. Das Problem in der Tabelle grenzt die Wahl also genauso ein wie ihre Größe. Vier fertige Werkzeuge und zwei Chat-Wege, zusammengestellt aus den Hilfeseiten der Anbieter (Stand: 26. September 2026), mit den spezialisierten KI-Bereinigern nach der Tabelle:

Microsoft sagt, Clean Data "funktioniert am besten mit tabellarischen Daten mit bis zu 100 Spalten und 50,000 Zeilen" (Clean Data in Excel), und dieselbe Seite nennt genau die drei Vorschlagsarten aus der Tabelle. Auch das Aufteilen von Namen wie "Nachname, Vorname" fehlt, eine Tabelle mit solchen Problemen braucht also weiterhin einen Prompt oder ein Skript. Googles Bereinigungsvorschläge findest du unter Daten, dann Datenbereinigung, und sie markieren Probleme rot. Gemini in Sheets bekam mit Googles Update vom 16. Oktober 2025 mehrstufige Änderungen, ein Prompt kann also inaktive Zeilen löschen und eine Spalte gleichzeitig neu formatieren.

ChatGPT ist von den vier das einzige, das Code schreibt und auf deiner Datei ausführt: Die Hilfeseite zur Datenanalyse von OpenAI sagt, dass es Python in einer Jupyter-Notebook-Umgebung ausführt, und die FAQ zum Hochladen begrenzt eine Tabelle auf etwa 50 MB (die oben genannten 400,000 Zeilen sind diese 50 MB geteilt durch 120 Zeichen pro Zeile, unsere eigene Rechnung).

Spezialisierte KI-Bereinigungstools sind der dritte Weg. Numerous, Powerdrill, Grist und Bricks bereinigen jeweils in ihrer eigenen Tabelle oder ihrem eigenen Upload, sodass kein Chat-Antwortlimit die Tabelle abschneidet, aber keine ihrer Seiten beschreibt ein Änderungsprotokoll Zeile für Zeile. Was die jeweils eigenen Seiten sagen, Stand 26. September 2026:

Die beiden Chat-Wege unten sind die, bei denen du jede Regel selbst festlegst und ein Änderungsprotokoll Zeile für Zeile zurückbekommst, weshalb sich der Rest dieser Seite um sie dreht.

Welcher Prompt bereinigt eine Tabelle und protokolliert jede Änderung?

Der Prompt, der eine Tabelle sicher bereinigt, verlangt zwei Ergebnisse: die bereinigte Tabelle und eine Protokollzeile für jede Zelle, die er geändert hat. Füge die Tabelle als CSV ein oder hänge sie an; das Modell liest Zellwerte als Text, eine Formelspalte kommt also als das an, was sie zuletzt berechnet hat (was mit jedem Dateityp passiert). Dann sende diesen Prompt, angepasst an deine Spalten:

```

Here is a table pasted as CSV. Clean it and return two things.

1. The cleaned table as CSV: same columns, same order, same number of rows unless a row is an exact duplicate of an earlier one.
2. A change log: one line per change, in the form "row 14, Email: trimmed trailing space". If you make the same change to many rows, list the rows, not a summary.

Rules. Dates become YYYY-MM-DD; where a date could be read two ways (03/04/2025), do not guess, leave it as it was and list it under AMBIGUOUS. Names in Title Case, emails in lower case, spaces trimmed everywhere. Split "Last, First" into two columns named Last name and First name. Turn amounts like "$1,299.00" into plain numbers. Never fill a blank cell; leave it blank and list it under BLANK. If you drop any row, say which and why. Finish with the row count in and the row count out.

```

Das Änderungsprotokoll ist der ganze Sinn des Prompts. Eine bereinigte Tabelle allein sieht fertig aus, und genau das ist das Problem: Du kannst eine korrigierte Zelle nicht von einer umgeschriebenen unterscheiden. Mit dem Protokoll ist die Kontrolle ein Durchsehen von zehn Minuten, und jede Zeile wie "row 31, Amount: changed 1,299 to 1.299" verrät dir, dass das Modell einen europäischen Tausendertrenner als Dezimalpunkt gelesen hat.

Führe dann denselben Prompt in einem zweiten Modell aus und vergleiche die beiden Protokolle. Eine Zeile, die das eine Modell geschrieben hat und das andere nicht, ist genau die Zelle, die du in der Originaldatei öffnen solltest. Die Vergleichsansicht von Whizi schickt einen Prompt an zwei Modelle in zwei Spalten; in jeder anderen App öffnest du einen neuen Chat, damit das zweite Modell von der ursprünglichen CSV ausgeht und nicht von der ersten Antwort. Für Formeln, Nachschlagen und Pivot-Tabellen nach der Bereinigung nimm das Prompt-Paket für Tabellen.

Wie bereinigst du Daten in Excel mit KI, ohne jede Zeile einzufügen?

Bei einer großen Excel-Datei fügst du die Kopfzeile und etwa 30 Beispielzeilen ein und bittest die KI um Power-Query-Schritte, die Excel aufzeichnet und beim Export des nächsten Monats erneut abspielt. Nimm die hässlichen Zeilen in die Stichprobe auf und nenne die Zeilenzahl der echten Datei:

```

Here are the header row and 30 sample rows from a CSV of about 12,000 rows. Do not clean the sample. Write [Power Query steps in the order I click them / a Python script using pandas / a Google Apps Script] that does the following on the full file.

Parse the Date column as day first and write it back as YYYY-MM-DD, and flag any value that fails to parse instead of dropping the row. Trim whitespace in every text column. Lower case the Email column. Title Case the Name columns. Split "Last, First" into Last name and First name. Convert Amount values like "$1,299.00" to numbers. Remove rows that are exact duplicates of an earlier row. Leave blank cells blank.

Write every change to a second sheet or file called changelog with four columns: row number, column, old value, new value. Print the row count before and after. Comment each step in one line so I can read it without knowing the language.

```

Wähle das Ziel danach, wo die Datei liegt. Excel-Nutzer haben von Power Query am meisten, weil jeder Schritt im Bereich Angewendete Schritte landet. Eine Falle: Laut der Power-Query-Dokumentation von Microsoft (Stand April 2026) werden die Spaltentypen anhand der ersten 200 Zeilen erraten. Eine Datumsspalte, die 200 Zeilen lang sauber und danach unordentlich ist, sieht in der Vorschau gut aus und scheitert später. Nutzer von Google Sheets bekommen Apps Script. Wer sich im Terminal wohlfühlt, bekommt Python mit pandas, das eine Datei mit 12,000 Zeilen und eine mit 1,048,576 Zeilen (Excels hartes Blattlimit) gleich behandelt.

In einem normalen Chat schreibt das Modell das Skript und du führst es aus. Die Datenanalyse von ChatGPT ist die Ausnahme, denn sie führt ihr eigenes Python auf der hochgeladenen Datei aus, und die Hilfeseite von OpenAI rät trotzdem, den erzeugten Code, die Ausgaben und die Annahmen zu prüfen, bevor du dich auf das Ergebnis verlässt. Beste KI für Datenanalyse vergleicht die Sandboxes; die Gewohnheit, KI-geschriebenen Code vor dem Ausführen zu lesen, steht in KI fürs Programmieren. Ist die Datei sauber, ist die Analyse der Tabelle mit KI der nächste Arbeitsschritt.

Wie viele Zeilen kann KI auf einmal bereinigen?

In einem Chat, der die Tabelle zurückschreibt, ist das Antwortlimit der App die Grenze. Whizi begrenzt eine Antwort auf 20,000 Token, das sind etwa 580 Zeilen mit zehn Spalten und etwa halb so viele, sobald sich das Änderungsprotokoll den Platz teilt. Die Zahlen unten sind grob, denn Tokenizer zählen keine Zeichen. Anthropics Faustregel lautet etwa 3,5 englische Zeichen pro Token, 20,000 Ausgabe-Token sind also grob 70,000 Zeichen.

Die Eingabeseite ist großzügiger. Bei Whizi ist eine Nachricht, einschließlich des aus einer angehängten Datei extrahierten Textes, auf 100,000 Zeichen begrenzt (etwa 28,000 Token), und jeder Durchgang auf 40,000 Eingabe- und 20,000 Ausgabe-Token bei jedem Modell (die Limits im Wortlaut). Andere Chat-Apps setzen eigene Antwortlimits, die meisten veröffentlichen sie nicht, aber das Muster ist dasselbe: Es passen mehr Zeilen hinein, als zurückkommen.

Halbiere nun die letzte Spalte, denn das Änderungsprotokoll teilt sich die Antwort mit der Tabelle. Daher stammen die "etwa 500 Zeilen" der Checkliste für eine schmale Tabelle bei Whizi, bei einer breiten sind es eher 150. Jenseits dieser Zahlen antwortet das Modell weiter, aber die zurückgegebene Tabelle ist kürzer als die gesendete, und es sagt das nicht immer dazu. Ein Kontextfenster von einer Million Token ändert daran nichts, denn das Antwortlimit ist vom Fenster getrennt.

Drei Fehler, die du prüfen solltest, bevor du einer KI-bereinigten Tabelle traust

Prüfe eine KI-bereinigte Tabelle auf drei Fehler: weggefallene Zeilen, erfundene Werte in leeren Zellen und Datumsangaben, die zwischen Tag zuerst und Monat zuerst gekippt sind. Jeder hinterlässt eine Datei, die sauber aussieht, keiner fällt also beim flüchtigen Blick aufs Ergebnis auf.

Stille Zeilenverluste. Eine Tabelle, die länger als das Antwortlimit ist, kommt abgeschnitten zurück (die Rechnung steht im Abschnitt oben), und eine Zeile, die sich nicht sauber lesen lässt, etwa eine verbundene Zelle, eine Notiz in der Betragsspalte oder eine Zeile mit einem Komma zu viel, überspringt ein Bereiniger gern. Beides sieht man einer aufgeräumten Tabelle nicht an. Der Prompt oben verlangt deshalb die Zeilenzahl vorher und nachher. Weichen sie ab und das Protokoll nennt keinen Grund, ist die Datei nicht bereinigt, sondern kürzer.

Erfundene Werte in Lücken. Manche Tools füllen Lücken absichtlich: Der Blog von Numerous führt das Auffüllen fehlender Werte als etwas auf, das ein Prompt erledigt. Eine gefüllte Zelle sieht danach aus wie ein echter Wert, deshalb setzt "Never fill a blank" im Prompt die Regel, und die BLANK-Liste zeigt, ob das Modell sie eingehalten hat. Eine Lücke sagt, niemand wusste es; ein geratener Wert sagt, jemand wusste es.

Vertauschte Datumsformate. 03/04/2025 ist in London der 4. März und in New York der 3. April, und nichts in der Zelle sagt, welcher. Die Power-Query-Dokumentation von Microsoft zeigt, was eine falsche Konvention bewirkt: Britische Datumsangaben mit Tag zuerst, unter einem US-Gebietsschema geladen, erzeugen bei jedem Tag über 12 Fehler. Ein Modell, das die Spalte liest, hat dieselbe fehlende Information, die Lösung ist also in beiden Wegen, die Konvention der Datei im Prompt zu nennen und das Modell mehrdeutige Zeilen markieren zu lassen, statt sie aufzulösen.

Ein kleinerer vierter Punkt: Währungen. "1.299,00" und "1,299.00" sind in zwei Ländern derselbe Betrag, und ein Modell, das das falsche Trennzeichen entfernt, macht aus 1,299 € plötzlich 1.299 €. Enthält die Tabelle europäische Beträge, sag das im Prompt.