diff --git a/skills/az-datenanalyse/SKILL.md b/skills/az-datenanalyse/SKILL.md
new file mode 100644
index 0000000..8e3fcf2
--- /dev/null
+++ b/skills/az-datenanalyse/SKILL.md
@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+name: az-datenanalyse
+description: Datenanalyse mit dem AZ-Python-Datenstack (pandas/NumPy/openpyxl) — greift bei jeder Aufgabe, Excel- oder CSV-Dateien auszuwerten, umzuformen, zusammenzufassen oder Kennzahlen zu berechnen und das Ergebnis als Datei zurückzugeben. Bringt dem Agenten den zentralen Datenstack-Interpreter, den korrekten Ausführungsweg und die Sackgassen-Vermeidung bei (python aus dem PATH hat KEINE Datenpakete; pip/uv-Paketbefehle sind gesperrt).
+---
+
+# Datenanalyse mit dem AZ-Datenstack
+
+Du arbeitest auf einer AZ-Agenten-Workstation. Für Datenanalyse steht dir ein
+zentral ausgerollter Python-Datenstack bereit — aber nur über den Weg unten.
+Die üblichen Verfahren (einfach `python` aufrufen, fehlende Pakete per pip
+nachinstallieren) funktionieren hier bewusst nicht.
+
+## Der zentrale Datenstack
+
+- **Interpreter (IMMER diesen verwenden):**
+  `C:\ProgramData\az-fleet\datastack-venv\Scripts\python.exe`
+- **Enthaltene Pakete:** pandas, NumPy, openpyxl (Excel lesen/schreiben —
+  `.xlsx`, nicht `.xls`).
+- Der Datenstack wird zentral vom Fleet gepflegt und versioniert. Es gibt
+  keine anderen Datenpakete — plane deine Lösung mit genau diesen.
+
+## So führst du eine Analyse aus
+
+1. Skript mit dem Edit-Tool **im Arbeitsordner des Nutzers** schreiben
+   (z. B. `analyse.py`).
+2. Ausführen per Bash — PowerShell-Form mit absolutem Interpreter-Pfad:
+
+   ```powershell
+   & 'C:\ProgramData\az-fleet\datastack-venv\Scripts\python.exe' .\analyse.py
+   ```
+
+3. Ergebnis prüfen und dem Nutzer als Datei zurückgeben (z. B. Ergebnis-
+   Excel in den Arbeitsordner schreiben und den Pfad nennen).
+
+**Wichtig:** Dieser Aufruf löst EINEN Bestätigungsdialog beim Nutzer aus.
+Das ist beabsichtigt (Sicherheitskontrolle der AZ-Fleet-Konfiguration) und
+kein Fehler. Fahre normal fort.
+
+## Sackgassen vermeiden
+
+- **`python` / `py` aus dem PATH sind das System-Python — OHNE pandas.**
+  `import pandas` scheitert dort. Nutze niemals das System-Python für
+  Datenanalyse.
+- **Paketbefehle sind gesperrt und werden still blockiert.** Versuche
+  NIEMALS: `pip install …`, `python -m pip …`, `uv pip install …`, `uv add`,
+  `bun install` oder ähnliches. Das ist zentrale Fleet-Kontrolle — kein
+  Workaround, kein `--user`, kein `ensurepip`.
+- **Fehlt ein Paket** (z. B. matplotlib): Löse die Aufgabe mit den
+  vorhandenen Mitteln (pandas kann rechnen, filtern, aggregieren; openpyxl
+  schreibt Excel inklusive einfacher Formatierung) oder sage dem Nutzer
+  klar, dass die IT das Paket zentral nachliefern muss (Fleet-Antrag).
+  Suche nicht nach Installationswegen.
+
+## Typisches Muster (Excel rein → Kennzahlen → Excel raus)
+
+```python
+import pandas as pd
+
+quelle = r"C:\Pfad\Zum\Arbeitsordner\eingabe.xlsx"
+ziel   = r"C:\Pfad\Zum\Arbeitsordner\ergebnis.xlsx"
+
+df = pd.read_excel(quelle, sheet_name=0)
+ergebnis = df.groupby("Kategorie")["Betrag"].agg(["sum", "mean", "count"])
+
+with pd.ExcelWriter(ziel, engine="openpyxl") as writer:
+    ergebnis.to_excel(writer, sheet_name="Kennzahlen")
+    df.to_excel(writer, sheet_name="Rohdaten", index=False)
+
+print(ergebnis)
+print("Geschrieben:", ziel)
+```
+
+Pfade immer vom Nutzer erfragen oder aus dem Arbeitsordner ableiten — nie
+raten.
+
+## Datenschutz-Kurzregel
+
+In Skripten, Prompts und Ergebnissen gelten die Regeln der AZ-Datenleitlinie:
+keine personenbezogenen Daten (Namen, Adressen, Telefonnummern, E-Mail von
+Menschen) — Menschen anonymisieren oder weglassen; keine Zugangsdaten; keine
+besonders schützenswerten Kunden- und Rüstungsdaten. Im Zweifel: nachfragen
+statt raten.