DataWrangler Workflow
Die feste Arbeitsweise, nach der das Modell mit Tabellendaten umgeht, vom Laden bis zum Export.
Wer mit Tabellen rechnet, braucht eine feste Reihenfolge: erst prüfen, dann rechnen. Sonst werden Zahlen als Text summiert und Datumsangaben falsch sortiert. Der Skill DataWrangler Workflow gibt dem Modell genau diese Reihenfolge vor, sobald es mit dem Tool DataWrangler arbeitet.
Was der Skill vorgibt
Erst aufräumen, dann rechnen
Nach jedem Laden einer Tabelle vereinheitlicht das Modell die Spaltennamen und prüft die Datentypen. Zahlen, die als Text vorliegen („1.234,56 €“), und Datumsangaben in deutschem Format werden korrigiert, bevor irgendetwas summiert wird.
Mehrere Schritte am Stück
Filter, Umrechnung und Gruppierung führt das Modell möglichst in einem Durchgang aus. Das geht schneller, und wichtige Zwischenstände werden markiert, damit es später dorthin zurückkehren kann.
Zurückgehen statt neu anfangen
Sagen Sie „vergiss den letzten Filter“, springt das Modell auf den Stand davor zurück, ohne dass die Tabelle neu geladen werden muss.
Nichts dauerhaft ohne Auftrag
Tabellen bleiben vorübergehend (24 Stunden), bis Sie ausdrücklich sagen, dass sie gespeichert werden sollen. Dann erklärt das Modell, wer die Daten sehen darf, und wählt im Zweifel „privat“.
Verwendung
- Steckt in: Datenanalyst
- Allein nutzbar: Nein.
- Nur zusammen mit: Tool DataWrangler. Ist das Tool für Sie nicht freigegeben, bringt der Skill nichts.
Arbeiten Sie mit einem anderen Modell und dem Tool DataWrangler, binden Sie den
Skill mit # in der Eingabezeile ein (siehe
Skills im Überblick).
Grenzen
- Er macht die Rechnung verlässlich, nicht die Daten. Fehler in der Ausgangstabelle bleiben Fehler.
Versionshinweise
- v0.11.3: Erste Version in der Doku.