Übung: Arbeiten mit Daten – Vergleich, Analyse und Auswertung
Ziel der Übung
In dieser Übung lernen Sie, wie Sie mit ChatGPT datenbasierte Analysen durchführen, indem Sie:
- Tabellen vergleichen und relevante Unterschiede herausarbeiten,
- Schadensfälle analysieren und strukturierte Zusammenfassungen erstellen,
- Wirtschaftlichkeitsanalysen durchführen, um rentable Versicherungsprodukte oder Risikobereiche zu identifizieren.
Nutzen Sie gezielte Prompts, um schnell und effizient Daten auszuwerten und strukturierte Ergebnisse zu erhalten.
1. Aufgabe: Vergleich von Tabellen – Versicherungsbeiträge analysieren
Auftrag:
Sie erhalten zwei Tabellen mit Versicherungsbeiträgen für verschiedene Fahrzeugtypen und sollen mit ChatGPT Unterschiede und Auffälligkeiten analysieren.
Tabelle 1 – Kfz-Versicherungstarife 2024 (Versicherung A)
| Fahrzeugtyp | Haftpflicht (€) | Teilkasko (€) | Vollkasko (€) | Selbstbeteiligung (€) |
|---|---|---|---|---|
| Kleinwagen | 350 | 220 | 480 | 300 |
| Mittelklasse | 420 | 300 | 550 | 500 |
| Oberklasse | 600 | 400 | 780 | 1.000 |
| SUV | 700 | 500 | 900 | 1.000 |
Tabelle 2 – Kfz-Versicherungstarife 2024 (Versicherung B)
| Fahrzeugtyp | Haftpflicht (€) | Teilkasko (€) | Vollkasko (€) | Selbstbeteiligung (€) |
|---|---|---|---|---|
| Kleinwagen | 370 | 230 | 500 | 300 |
| Mittelklasse | 450 | 320 | 580 | 500 |
| Oberklasse | 620 | 410 | 800 | 1.000 |
| SUV | 750 | 520 | 950 | 1.000 |
Ihre Aufgabe:
- Nutzen Sie ChatGPT, um Unterschiede zwischen beiden Tabellen zu identifizieren.
- Verwenden Sie einen Prompt wie: „Vergleiche diese beiden Tabellen und stelle die Hauptunterschiede heraus. Welche Versicherung bietet günstigere Tarife für welche Fahrzeugtypen?“
- Analysieren Sie, welche Versicherung für welche Fahrzeugklasse wirtschaftlicher ist.
2. Aufgabe: Schadenanalysen – Trends in Schadensfällen erkennen
Auftrag:
Sie erhalten eine Übersicht über gemeldete Schadensfälle und sollen mit ChatGPT eine Zusammenfassung der häufigsten Schadensarten und deren durchschnittliche Kosten erstellen.
Schadensfall-Daten (Auszug)
| Schadenart | Anzahl Fälle | Durchschnittliche Kosten (€) |
|---|---|---|
| Glasschaden | 120 | 1.200 |
| Wildunfall | 80 | 2.800 |
| Diebstahl | 40 | 4.500 |
| Parkschaden | 150 | 1.000 |
| Hagelschaden | 70 | 2.300 |
Ihre Aufgabe:
- Lassen Sie sich mit ChatGPT eine Zusammenfassung der häufigsten Schadensarten generieren.
- Testen Sie einen Prompt wie: „Analysiere diese Schadensfälle und fasse zusammen, welche Schadensarten die höchsten und niedrigsten Kosten verursachen.“
- Überlegen Sie, welche Maßnahmen Versicherer zur Schadensvermeidung treffen könnten.
3. Aufgabe: Wirtschaftlichkeitsanalyse – Lohnt sich ein neues Versicherungsprodukt?
Auftrag:
Ein Versicherer überlegt, ob sich die Einführung einer neuen „Komfort-Police“ lohnt. Sie sollen mit ChatGPT die Wirtschaftlichkeit anhand von bestehenden Kundendaten bewerten.
Beispieldaten – Kundenbestand (Aktuelle Tarife vs. Geplante Komfort-Police)
| Tarif | Anzahl Kunden | Durchschnittlicher Jahresbeitrag (€) | Durchschnittliche Schadenssumme (€) |
|---|---|---|---|
| Basis-Tarif | 5.000 | 600 | 450 |
| Standard-Tarif | 3.000 | 800 | 600 |
| Premium-Tarif | 2.000 | 1.200 | 750 |
| Geplante Komfort-Police | 1.500 | 1.500 | 850 |
Ihre Aufgabe:
- Verwenden Sie ChatGPT, um eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durchzuführen.
- Nutzen Sie einen Prompt wie: „Berechne den durchschnittlichen Gewinn pro Kunde für jeden Tarif und bewerte, ob die geplante Komfort-Police wirtschaftlich sinnvoll ist.“
- Ziehen Sie eine Schlussfolgerung, ob die Einführung des neuen Produkts finanziell lohnenswert ist.
Zusätzliche Reflexionsfragen für alle Aufgaben:
- Welche Unterschiede und Muster konnten Sie durch die Datenanalyse erkennen?
- Welche Art von Prompts hat die besten Ergebnisse geliefert?
- Wie können Sie ähnliche Datenanalysen in Ihrem eigenen Arbeitsalltag nutzen?