Spreadsheet analysed successfully.

File: monthly_sales.xlsx
Sheet: Monthly Sales
Period: January 2025 to June 2026
Rows analysed: 18

Columns detected:
Month, Leads, Customers, Revenue, Marketing Spend, Refunds, Net Revenue, Conversion Rate

Data:
2025-01 | 210 leads | 24 customers | 7,200 revenue | 1,200 marketing | 180 refunds | 7,020 net revenue | 11.43% conversion
2025-02 | 225 | 27 | 8,100 | 1,250 | 220 | 7,880 | 12.00%
2025-03 | 240 | 30 | 9,000 | 1,300 | 160 | 8,840 | 12.50%
2025-04 | 235 | 28 | 8,400 | 1,350 | 240 | 8,160 | 11.91%
2025-05 | 255 | 33 | 9,900 | 1,400 | 190 | 9,710 | 12.94%
2025-06 | 270 | 36 | 10,800 | 1,450 | 210 | 10,590 | 13.33%
2025-07 | 280 | 35 | 10,500 | 1,500 | 250 | 10,250 | 12.50%
2025-08 | 360 | 30 | 9,000 | 2,600 | 340 | 8,660 | 8.33%
2025-09 | 295 | 39 | 11,700 | 1,550 | 200 | 11,500 | 13.22%
2025-10 | 310 | 42 | 12,600 | 1,600 | 230 | 12,370 | 13.55%
2025-11 | 325 | 45 | 13,500 | 1,700 | 260 | 13,240 | 13.85%
2025-12 | 390 | 58 | 18,000 | 2,200 | 310 | 17,690 | 14.87%
2026-01 | 300 | 40 | 12,000 | 1,650 | 280 | 11,720 | 13.33%
2026-02 | 315 | 43 | 12,900 | 1,700 | 240 | 12,660 | 13.65%
2026-03 | 335 | 47 | 14,100 | 1,750 | 210 | 13,890 | 14.03%
2026-04 | 350 | 50 | 15,000 | 1,800 | 260 | 14,740 | 14.29%
2026-05 | 370 | 54 | 16,200 | 1,900 | 230 | 15,970 | 14.59%
2026-06 | 395 | 59 | 17,700 | 2,000 | 270 | 17,430 | 14.94%

Calculated summary:
Total revenue: 216,600
Total net revenue: 212,320
Average monthly revenue: 12,033.33
Average monthly net revenue: 11,795.56
Total customers: 720
Average conversion rate: 13.07%

Notable findings:
- Revenue, customer numbers, and conversion rates generally increased over time.
- December 2025 had the highest net revenue at 17,690.
- June 2026 had the highest conversion rate at 14.94%.
- August 2025 is a clear outlier. Marketing spend increased to 2,600, but conversion fell to 8.33%, the lowest rate in the spreadsheet.
- Net revenue increased from 7,020 in January 2025 to 17,430 in June 2026.

Summary  
This chapter covers how to parse and process CSV and spreadsheet data in code to group records, compute aggregates and metrics, detect patterns and outliers, and generate actionable insights.  

General domain of usage  
Business financial performance analysis

Claude er også svært nyttig for å forstå data. Du kan gi den filer fulle av tall, og den kan trekke ut innsikt, utføre beregninger og hjelpe deg med å forstå hva som faktisk skjer.

### Hvorfor dette er viktig

Med bare noen få forespørsler klarte Marcus å analysere **atten måneder med data** og avdekke **reelle, handlingsrettede innsikter**. Han trengte ikke å lage formler, opprette pivottabeller eller bruke timer på å utforske regnearket manuelt.

I bunn og grunn handler dataanalyse ofte om å **oppdage mønstre**, **finne avvik** og **besvare konkrete spørsmål**. Du trenger ikke nødvendigvis avanserte tekniske ferdigheter. Det viktigste er å stille et klart spørsmål.

Claude kan arbeide direkte med **regneark**, **CSV-filer**, **tabeller** og **innlimte data**, og hjelper deg med å identifisere trender, avvik og muligheter som ellers kunne gått ubemerket.

> ### Oppgave
>
> - Finn et regneark du har tenkt å gjennomgå, for eksempel **forbruk**, **tidsregistrering**, **salgs-pipeline** eller **arbeidstimer**. Last det opp til Claude og still et spesifikt spørsmål om det.
>   - **Hvilken kategori brukte jeg mest på?**
>   - **Hvilke trender finner du i arbeidstimene mine?**
>   - **Hvilke salgs-muligheter bør jeg prioritere?**

Lær hvordan du får mest mulig ut av Claude for arbeid, studier og daglige oppgaver. Dette kurset dekker alt fra å skrive bedre forespørsler og analysere dokumenter til å bruke avanserte funksjoner som Prosjekter, Artefakter, Minne, Ferdigheter og Koblemoduler. Du vil også utforske hvordan Claude integreres med verktøy som Chrome, Slack, Excel, PowerPoint og mobile enheter. Etter endt kurs vil du kunne bruke Claude trygt for å spare tid, øke produktiviteten og løse reelle problemer mer effektivt.

Lær det grunnleggende om Claude, inkludert kontooppsett, grensesnittet, abonnementer og kjernefunksjoner.