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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).
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# 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.