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Datenvisualisierungen mit dem Data Analysis Prover prüfen

Verbinden Sie diesen MCP einmal mit Ihrem KI-Client. Ihr Agent prüft Diagramme anschließend auf mathematische oder visuelle Täuschungen.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie kann ich KI nutzen, um irreführende Diagramme zu prüfen?

Ihre KI nutzt den Data Analysis Prover, um visuelle Daten auf abgeschnittene Y-Achsen, verzerrte Skalen oder falsche Proportionen zu scannen. Sie markiert diese Fehler, damit Sie sie vor der Präsentation korrigieren können. Sie erhalten eine genaue Analyse jeder gefundenen visuellen Täuschung.

Hier werden alle Probleme erfasst.

Die Audit-Ergebnisse

Die KI ordnet jede gefundene Unstimmigkeit in eine dieser vier Kategorien ein.

SKALA

Prüfung der Achsenintegrität

Die KI identifiziert abgeschnittene Y-Achsen oder Nullpunkte, die Trends künstlich verstärken. Sie erhalten die exakte mathematische Begründung für die fehlerhafte Skalierung.

PROPORTION

Fehler im visuellen Verhältnis

Sie erkennt 3D-Effekte oder Flächenverzerrungen, die kleine Änderungen massiv erscheinen lassen. Sie sehen genau, wo das visuelle Gewicht nicht zu den Rohdaten passt.

DATEN

Wert-Abweichungen

Der Agent vergleicht die visuelle Höhe von Balken oder Punkten mit dem zugrunde liegenden Datensatz. Er markiert jedes visuelle Element, das nicht mit den tatsächlichen Werten übereinstimmt.

MENSCH

Abschließende Bewertung

Die KI hebt die schwerwiegendsten Täuschungen für Ihre Prüfung hervor. Sie entscheiden, ob das Diagramm komplett neu erstellt oder nur leicht angepasst werden muss.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, sobald die Daten vorliegen.

Die KI betrachtet nicht nur das Bild, sondern gleicht die Optik mit der Mathematik ab.

  1. Visuelles Scannen

    Ihr Agent analysiert das Diagramm, um Achsen, Legenden und Datenpunkte zu identifizieren. Er erfasst die visuelle Struktur als Vorbereitung für das Audit.

    validate_data_analysis

  2. Skalen-Verifizierung

    Die KI prüft, ob die Y-Achse bei Null beginnt oder ob die Intervalle konsistent sind. Sie sucht nach Tricks, die Wachstum steiler erscheinen lassen, als es tatsächlich ist.

    validate_data_analysis

  3. Mathematisches Audit

    Es erfolgt ein Abgleich zwischen der visuellen Darstellung und den Quelldaten. So werden Fälle erkannt, in denen ein Balken doppelt so hoch ist, wie er sein sollte.

    validate_data_analysis

  4. Fehlerbericht

    Der Agent erstellt eine Liste aller gefundenen irreführenden Elemente. Diese werden als konkrete Handlungspunkte präsentiert, damit Sie sie korrigieren können.

    validate_data_analysis

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen.

Fügen Sie diese direkt in Ihren Chat ein, um das Audit zu starten.

Startpunkte

Ersetzen Sie den Text in Klammern durch Ihre spezifischen Dateien oder Links. Dies sind lediglich Beispiele, um das Gespräch zu starten.

Data Analysis Prover Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Prüfe dieses Balkendiagramm aus meinem Google Sheet auf abgeschnittene Y-Achsen.

  • Verwendet dieses Liniendiagramm in meiner lokalen CSV-Datei eine irreführende Skala?

  • Prüfe die Proportionen in diesem Screenshot aus meinem Projektordner.

  • Analysiere die Daten in dieser Excel-Datei und sag mir, ob das Kreisdiagramm ungenau ist.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal mit Data Analysis Prover verbinden und loslegen.

Klicken Sie einfach auf den Link, um den MCP mit Ihrem Client zu verbinden. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt, sodass Sie sofort mit der Prüfung der Diagramme beginnen können.

Data Analysis Prover mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Verhalten und Funktionen

  • 01

    Kann die KI das Diagramm für mich korrigieren?

    Nein. Die KI identifiziert die Fehler und zeigt auf, was falsch ist, aber die tatsächlichen visuellen Änderungen müssen Sie in Ihrem Diagramm-Tool vornehmen.

  • 02

    Ändert die KI meine ursprünglichen Datendateien?

    Nein. Die KI liest Ihre Daten nur aus, um die Validierung durchzuführen. Sie schreibt niemals in Ihre Quelldateien oder verändert diese.

  • 03

    Kann sie Diagramme prüfen, die nur als Bilder vorliegen?

    Ja, vorausgesetzt Ihr KI-Client kann das Bild verarbeiten und den visuellen Kontext an den MCP weitergeben.

  • 04

    Wird sie jeden noch so kleinen Fehler finden?

    Sie findet mathematische und strukturelle Täuschungen. Subjektive Designentscheidungen wie Farbwahl oder Schriftarten werden nicht bewertet.

  • 05

    Kann die KI neue Diagramme erstellen?

    Nein. Dieser MCP wurde entwickelt, um bestehende Visualisierungen zu validieren, nicht um neue zu erstellen.

  • Weitere Fragen zum Data Analysis Prover? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen des Data Analysis Prover Connectors ansehen

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