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CSV-Dateien lesen, SQL schreiben, Excel-Formeln erstellen und erklären, was die Zahlen bedeuten.
Ein Prompt, vier Antworten nebeneinander: ChatGPT, Claude, Gemini und Grok im Compare Mode
Datenarbeit besteht aus drei Ebenen: Code schreiben (SQL, Python pandas), erklären, was ein Datensatz aussagt, und die Darstellung rund um das Ergebnis erstellen – Diagramme und Kommentar. Die vier Modelle decken diese Ebenen unterschiedlich gut ab.
Alle vier können eine kleine, in den Chat eingefügte CSV-Datei lesen, doch Lesen ist nicht Rechnen. Für eine echte Analyse lassen Sie ein Modell den Code schreiben und ausführen (in MultipleChat können ChatGPT und Claude ihn in einer Sandbox auf Ihrer hochgeladenen Datei ausführen) und bitten danach um den Kommentar.
Claude schreibt den zuverlässigsten Code für Datenpipelines – SQL, pandas, dplyr – und den verständlichsten Kommentar zu den Ergebnissen. Auch Fragen wie „Warum sehen diese Zahlen so aus?“ behandelt Claude am gründlichsten.
Probieren Sie diesen Prompt
Stärke
Bester Code für Datenpipelines, bester Kommentar, sorgfältig bei Einschränkungen; kann Code in einer Sandbox ausführen.
Schwäche
Bei kurzen Abfragen langsamer als ChatGPT.
Einsatzbereich
SQL, pandas-Pipelines, Analystenkommentar.
Stärke
Führt Code auf hochgeladenen Daten aus, sodass die Zahlen berechnet statt vorhergesagt werden.
Schwäche
Der Kommentar weist auf weniger Einschränkungen hin als bei Claude.
Einsatzbereich
Komplette Analysen in einem einzigen Chat, schnelle Erkundung von CSV-Dateien.
Stärke
Direkt in den Apps von Google, arbeitet mit Sheets und BigQuery.
Schwäche
Ausgabe standardmäßig ausführlicher.
Einsatzbereich
Workflows im Google-Ökosystem, Analysen direkt in Sheets.
Stärke
Prägnante, direkte Interpretationen.
Schwäche
Weniger zuverlässig bei komplexer Datenaufbereitung.
Einsatzbereich
Schnelle Zweitmeinung zu einer Analyse, die Sie bereits erstellt haben.
Ranking im Oktober 2026 anhand der aktuellen Flaggschiff-Modelle der einzelnen Anbieter überprüft: OpenAI GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra, Anthropic Claude Opus 5.5 und Sonnet 5.5, Google Gemini 4 Argon sowie xAI Grok 4.7. Die Bewertungen sind unsere redaktionelle Einschätzung typischer Ergebnisse bei der Datenanalyse, kein veröffentlichter Benchmark.
Läuft das SQL bzw. der pandas-Code tatsächlich mit Ihrem Schema?
Weist das Modell auf Verzerrungen, Probleme mit der Stichprobe und Sonderfälle hin?
Kann es einem Nicht-Analysten erklären, was die Zahlen bedeuten?
Kann es Code auf Ihrer Datei ausführen oder nur beschreiben, was der Code tun würde?
Claude, um die Abfrage zu schreiben. Um eine Analyse auf einer hochgeladenen Datei auszuführen, nutzen Sie ChatGPT oder Claude mit der Sandbox von MultipleChat.
Jedes der vier Modelle. Alle beherrschen Formeln für Excel und Sheets gut; lassen Sie sich jeden Teil in einer Zeile erklären, damit Sie ihn prüfen können.
Manchmal. Fragen Sie immer ausdrücklich: „Was ist das wahrscheinlichste Artefakt?“ – mit einem kleinen Anstoß im Prompt schneiden alle besser ab.
Nicht dessen Urteilsvermögen. Sie verkürzt die mühsame Data-Engineering-Arbeit; welche Analyse sinnvoll ist, entscheiden weiterhin Sie.
Compare Mode sendet einen Prompt an ChatGPT, Claude, Gemini und Grok und zeigt die Antworten in parallelen Spalten an, sodass Sie dieses Ranking mit Ihren eigenen Daten überprüfen können. Der Pro-Plan für $20/Monat enthält alle vier sowie Perplexity.
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Senden Sie denselben Prompt an mehrere Modelle und sehen Sie, welche Antwort standhält.
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WorkspaceChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity in einem Workspace.
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