Wer auf die Bundesliga schaut, sieht zuerst die Tabelle. Aber eine Saison wird erst dann wirklich interessant, wenn man genauer hinschaut: Welche Teams waren zu Hause besonders stark, wer hat auswärts überrascht und welche Ergebnisse haben die Spielzeit geprägt? Genau dafür sind diese vier Berichte spannend, weil sie die Saison 2025/26 aus ganz unterschiedlichen Perspektiven lesbar machen.
Die Abschlusstabelle mit Saisonverlauf: Wer die Liga wirklich geprägt hat
Spoiler: Ein neues KI-Feature im kommenden Release von DeltaMaster hat mir beim Erstellen dieses Beitrages etwas viel geholfen! Wie genau, verrate ich Ihnen weiter unten!
Bundesliga 2025/26: die Abschlusstabelle
Wer einen kompakten Gesamtüberblick sucht, beginnt mit der Abschlusstabelle. Dieser Bericht zeigt nicht nur die Platzierungen aller 18 Mannschaften, sondern auch Punkte, Tordifferenz, Siege, Unentschieden, Niederlagen und mit der Spalte „Saisonverlauf“ eine besonders anschauliche Verdichtung der gesamten Spielzeit.
Gerade diese Sparksäulen machen den Bericht spannend, weil sie auf einen Blick zeigen, ob ein Team stabil durch die Saison gegangen ist oder sich immer wieder durch Schwächephasen kämpfen musste.
Besonders auffällig ist die Dominanz des FC Bayern München. Mit 89 Punkten und einer Tordifferenz von +86 liegt Bayern klar vor Borussia Dortmund mit 73 Punkten. In den Sparksäulen des Saisonverlaufs zeigt sich diese Überlegenheit zusätzlich visuell:
Bei Bayern dominieren fast durchgehend positive Ausschläge, was die außergewöhnliche Konstanz des Teams unterstreicht.
Auch bei anderen Mannschaften lohnt sich der Blick auf den Verlauf. Borussia Dortmund zeigt zwar insgesamt eine starke Saison, in den Sparksäulen aber deutlich mehr Schwankungen als Bayern.
Teams wie SC Freiburg oder Eintracht Frankfurt fallen wiederum dadurch auf, dass ihre Abschlusstabelle ordentlich aussieht, der Saisonverlauf jedoch viele Wechsel zwischen positiven und negativen Ausschlägen enthält – ein Hinweis auf eine Saison mit vielen Brüchen, aus der am Ende trotzdem ein respektables Ergebnis geworden ist.
Die Heimtabelle: Welche Stadien in der Saison echte Festungen waren
Bundesliga 2025/26: die Heimtabelle
Für viele Fans ist die Heimtabelle oft fast genauso spannend wie die Gesamttabelle. Sie zeigt, welche Mannschaften im eigenen Stadion besonders verlässlich gepunktet haben und wo Gegner kaum etwas mitnehmen konnten. Gerade in der Bundesliga, wo Atmosphäre und Heimkulisse oft eine große Rolle spielen, ist das eine besonders interessante Perspektive.
An der Spitze steht erneut der FC Bayern München. Mit 44 Punkten aus 17 Heimspielen und einer Heim-Tordifferenz von +49 war Bayern im eigenen Stadion noch einmal besonders dominant. Dahinter folgen VfB Stuttgart mit 39 Heimpunkten und RB Leipzig mit 38, die ebenfalls zu den stärksten Heimteams der Saison gehören.
Auffällig wird der Bericht aber vor allem dort, wo Heim- und Gesamtbild auseinanderlaufen. VfL Wolfsburg ist mit nur 10 Heimpunkten das schwächste Heimteam der Liga – ein Wert, der die schwache Saison im eigenen Stadion schonungslos offenlegt.
Umgekehrt zeigen Teams wie SC Freiburg mit 32 Heimpunkten, dass eine solide bis starke Heimform viel dazu beitragen kann, sich im oberen Mittelfeld festzusetzen.
Die Auswärtstabelle: Wer auch in fremden Stadien überzeugt hat
Bundesliga 2025/26: die Auswärtstabelle
Mindestens genauso aufschlussreich ist der Blick auf die Auswärtstabelle. Hier zeigt sich, welche Mannschaften nicht nur vor heimischem Publikum funktionieren, sondern auch unter schwierigeren Bedingungen stabil bleiben. Gerade Auswärtsstärke gilt im Fußball oft als Zeichen für Reife, taktische Disziplin und mentale Widerstandskraft.
Auch hier führt kein Weg am FC Bayern München vorbei. 45 Auswärtspunkte, 14 Auswärtssiege und keine einzige Niederlage sind Werte, die eine nahezu makellose Saison in fremden Stadien belegen. Damit wird klar: Der Meistertitel beruhte nicht nur auf Heimdominanz, sondern auf Überlegenheit in praktisch jeder Spielsituation.
Spannend sind aber vor allem die Unterschiede zu Hause und auswärts. TSG Hoffenheim steht mit 29 Auswärtspunkten auf Rang 3 der Auswärtstabelle und ist damit in fremden Stadien besonders stark unterwegs.
Noch auffälliger ist VfL Wolfsburg: Während das Team zu Hause Letzter ist, holt es auswärts 19 Punkte und steht damit im Mittelfeld – ein Kontrast, der die Saison des Klubs besonders gut beschreibt.
Ergebnishäufigkeiten: Welche Resultate die Saison 2025/26 geprägt haben
Bundesliga 2025/26: Ergebnishäufigkeiten
Dieser Bericht schaut nicht auf einzelne Vereine, sondern auf die Saison als Ganzes. Er zeigt, welche Ergebnis-Konstellationen besonders häufig vorkommen und welche eher selten bleiben. Genau dadurch lassen sich typische Muster erkennen, die man in einer normalen Tabelle nicht sieht.
Am häufigsten tritt das 1:1 auf – und zwar 34-mal. Das spricht dafür, dass es in der Saison viele Spiele gab, in denen sich zwei Mannschaften auf Augenhöhe begegnet sind und am Ende keinen Sieger fanden. Ebenfalls häufig sind 2:1 mit 26 Vorkommen sowie weitere knappe Resultate wie 1:0 oder 0:1, was insgesamt auf viele enge Partien hindeutet.
Deutlich seltener sind dagegen echte Torfestivals. Ergebnisse mit fünf oder mehr Treffern einer Mannschaft kommen zwar vor, bleiben aber klar die Ausnahme. Für die Einordnung der Saison ist das spannend, weil es darauf hindeutet, dass die Bundesliga 2025/26 eher von umkämpften Spielen als von permanenten Spektakeln geprägt war.
Die Geschichte hinter diesem Blog-Beitrag
Ich gestehe: Der bisherige Beitrag ist zu 99 % KI-generiert! Bereits mit dem Blog-Beitrag Wie künstliche Intelligenz kreativ sein aus dem November 2022 hatte ich die KI für mich arbeiten lassen.
Inzwischen ist KI ein fester Bestandteil in DeltaMaster und die Texte wurden aus DeltaMaster heraus generiert. Wie das funktioniert, werden wir gleich sehen.
Zunächst nutzte ich aber ChatGPT, um die Daten der Bundesliga-Tabelle 2025/26 zur gerade abgelaufenen Saison zu ermitteln.
Zu meinem Beitrag Bundesliga-Tabelle 2024/25 existierte ja bereits eine DeltaMaster-Sitzung, die ihre Daten aus einer im Vorjahr angelegten Excel-Datei bezog, die damals noch manuell erstellt wurde.
In einem ersten Schritt mussten nun die aktuellen Daten her. Mit ChatGPT hat dies – beinahe! – auf Anhieb funktioniert (Rechtschreib- und Flüchtigkeitsfehler in meiner Anfrage bitte ignorieren):
Per ChatGPT wird ein Excel-File der Spielergebnisse generiert
Ein systematischer, schwerer zu erkennender Fehler hatte sich doch eingeschlichen: Alle Spiele wurden von ChatGPT mit ihrem tatsächlichen Spieldatum chronologisch geordnet und dann in 9-er Gruppen zu einem Spieltag zusammengefasst. Später stattfindende Nachholspiele brachten hiermit die Zuordnung zu den ursprünglichen Spieltagen durcheinander.
Dieser Fehler war aber bei den Abschlusstabellen nicht so leicht und bei der Häufigkeitstabelle der Saison gar nicht zu erkennen.
Aktualisierung der Berichte auf die Bundeliga-Saison 2025/26
Dann habe ich die DAS-Datei vom Vorjahr sowie die Excel-Datei und den Local Cube kopiert und mit den von ChatGPT generierten Excel-Tabellen die bisherigen Werte ersetzt.
Im Wartungsmodus von DeltaMaster lenkte ich in der Sitzung noch vorhandene Pfade von Excel-Datei und Local Cube auf die nun gültigen Dateien um.
Somit hatte ich bereits die aktualisierten Berichte zur gerade abgeschlossenen Saison vorliegen:
Kein Ruhmesblatt des Berichtswesens: lange Berichtsliste von Bundesliga-Auswertungen
Ich bin nun nicht gerade unbedingt stolz darauf, und es soll auch keine Empfehlung für den optimalen Aufbau einer Berichtsmappe sein: Da die Sitzung nur für den internen Gebrauch und die Anfertigung der Berichte-Screenshots gedacht war, gibt es eine relativ unstrukturierte lange Liste von 59 Berichten, deren Namen nur in Ausnahmefällen sprechend sind.
Rettung naht durch die Semantische Berichtsnavigation
Mit dem nächsten Release 6.7.1 bekommt DeltaMaster ein außerordentlich spannendes Feature spendiert: die Semantische Berichtsnavigation (auch Semantic Report Navigator genannt). Die Umsetzung ist noch im Fluss und in diesem Beitrag wird der derzeitige Stand abgebildet.
Semantische Berichtsnavigation
Die Semantische Berichtsnavigation hilft zunächst beim Auffinden von Berichten durch Auswertung einer natürlichsprachlich formulierten Frage.
Ich war mir beispielweise nicht mehr sicher, in welchem Bericht die Abschlusstabelle mit Sparklines für den Saisonverlauf zu finden war. Kein Problem für die neue Semantische Berichtsnavigation, die über Embeddings eine sprachliche Nähe zwischen einer Frage und den Berichten ermitteln und die Berichte mit dem geringsten Abstand vorschlägt.
Bemerkung: Das heißt natürlich nicht, dass man eine Sitzung betont schludrig aufbauen sollte, da ja DeltaMaster einem sowieso aus der Patsche helfen wird. Im Gegenteil: In einer gut strukturierten Berichtsmappe mit thematisch gebündelten Ordnern und sprechenden Berichtsnamen funktioniert die Semantische Berichtsnavigation noch besser.
Neben Berichtsnamen (die in meinem Fall Luft nach oben haben) und Ordnernamen (die von mir nicht eingesetzt wurden) berücksichtigt DeltaMaster unter anderem auch den Berichtstyp, die verwendeten Dimensionen und die Kennzahlen eines Berichtes.
Sie können sich auch auf die sichtbaren Berichtsnummern links neben den Berichtsnamen oder die internen Berichts-IDs beziehen.
In der Animation suche ich beispielweise den Bericht mit der Abschlusstabelle aller Mannschaften der 1. Bundesliga mit Saisonverlauf.
In der Tat ist der vorgeschlagene Bericht 8 derjenige, den ich mir anschauen wollte!
Interpretation eines Berichtes
Die Unterstützung von DeltaMaster hört aber nicht beim Auffinden eines Berichtes auf. Nun kann ich beispielsweise Fragen zum Bericht stellen. Oder ich nutze die standardmäßig angebo tene Möglichkeit einer Interpretation, die ich durch einfaches Anklicken des Links starte:
Interpretation eines Berichtes
Schon erklärt mir DeltaMaster, was ich in diesem Bericht sehe, und nennt mir Auffälliges:
Ergebnis der Interpretation eines Berichtes
Schreiben von Kommentaren
Man kann die Semantische Navigation auch dazu nutzen, Kommentare zu schreiben. Im vorliegenden Fall möchte ich mich überraschen lassen und wünsche „Schreibe die auffälligste Beobachtung (1 Satz) als Kommentar in den Bericht“:
Schreiben eines Kommentars
Die KI meint: „Auffälligste Beobachtung: Der FC Bayern München dominiert die Abschlusstabelle der 1. Bundesliga mit 89 Punkten, nur einer Niederlage und einer überragenden Tordifferenz von +86 deutlich vor dem restlichen Feld.“
Auffinden von Berichten – zweites Beispiel
In einem weiteren Beispiel konnte ich mich dunkel daran erinnern, dass ich in einer Grafischen Tabelle Tordifferenzen von direkten Vergleichen abgebildet hatte. Ich will nun auch sofort auf Highlights dieser Tabelle aufmerksam gemacht werden. Deshalb frage ich:
„Ich suche den Bericht, bei dem die 18 Mannschaften sowohl auf der Zeilenachse als auch auf der Spaltenachse stehen und die Grafische Tabelle die Tordifferenz des direkten Vergleiches zeigt. Nenne dann kurz drei Auffälligkeiten!“
Semantische Suche mit sofortiger Analyse
DeltaMaster findet den richtigen Bericht und weist mich gleich auf die Auffälligkeiten hin.
Semantische Berichtsnavigation über ihre eigene Funktionsweise
Befragt man die Semantische Berichtsnavigation zu sich selbst, versteht man die Funktionsweise der KI besser.
Ich möchte etwa im Falles des Berichts 8 wissen, was die KI „sieht“, was ihr bekannt ist und was nicht (wobei diese selbstreferentiellen Aussagen Fehler enthalten können):
Semantische Berichtsnavigation gibt bereitwillig Auskunft über eindeutig erkennbar Tatsachen
Zu den eindeutig erkennbaren Größen zählen somit Berichtstitel, Berichts-ID, Berichtstyp, Überschrift und eingestellte Filter. Weiterhin kann die KI auslesen, was überhaupt auf den Achsen steht.
Nun fährt die KI mit den Eigenschaften fort, die sie ableiten kann:
Semantische Berichtsnavigation über abgeleitete Aussagen
Hier kommen Weltwissen und sprachlich-analytische Fähigkeiten der LLMs zum Ausdruck. Die Qualität der Interpretationen können Sie steigern, wenn Sie eindeutige, sprechende Namen verwenden, vor allem für Berichte, Kennzahlen und Dimensionen.
Bleiben schließlich die Punkte, die die KI laut Selbstauskunft nur vermuten kann:
Was die Semantische Berichtsnavigation für weniger belastbar hält
Bei der Modellierung verwende ich zwei deckungsgleiche Dimensionen Heim und Gast mit den jeweils 18 Mannschaften. Obwohl ich hier nur die Heim-Dimension auf die Zeilen nehme, sollen auch Spiele erfasst werden, bei denen die betrachtete Mannschaft zu Gast war. Diese Problematik löse ich über LinkMember-Ansätze in MDX.
Die KI hat nun richtig vermutet, dass „Heim“ faktisch die Mannschaftsdimension ist und dass es in diesem Zusammenhang egal ist, wo ein Spiel für eine Mannschaft stattgefunden hat.
Ebenso sehe ich, dass es Schwierigkeiten bei der Verarbeitung meiner Kennzahl „Torverh.“ gibt. Diese enthält einen String wie „82:19“, wird aber als NULL interpretiert.
Schreiben des Blog-Beitrages durch die KI der Semantischen Berichtsnavigation
Um den ersten Teil dieses Blog-Beitrages zu schreiben, habe ich (in der Semantischen Berichtsnavigation!) nach 5 interessanten Berichten gefragt:
„Ich möchte einen Blogbeitrag schreiben: Nenne mir mal 5 Berichte, die für den gemeinen Fußballfan besonders interessant sind“
Als Antwort kam (wobei sich sprechende Berichtsnamen für die Aufnahme in die Short List positiv auswirken):
Für einen Blogbeitrag würde ich diese 5 Berichte als besonders interessant für einen Fußballfan auswählen:
[8] -> Endergebnis V4 1. BL erweitert – die klassische Abschlusstabelle mit Punkten, Tordifferenz und Saisonverlauf. Das ist für Fans meist der direkteste Einstieg.
[39] Spiele – zeigt alle Spiele mit Spieltag, Heim, Gegner und Ergebnis. Ideal, wenn man konkrete Begegnungen nachvollziehen möchte.
[36] Heimtabelle – für Fans besonders spannend, weil viele die Frage interessiert: Wer ist zu Hause wirklich stark?
[37] Auswärtstabelle – die perfekte Ergänzung zur Heimtabelle, um zu sehen, welche Teams auswärts konstant punkten.
[40] Ergebnishäufigkeiten 2024/25 – interessant für Fans, die typische Ergebnisbilder sehen wollen, also welche Resultate besonders oft vorkommen.
Bericht [39] fand ich nicht so interessant, aber mit der Bitte „Nimm mal die Berichte [8], [36], [37] und [40]: Schreibe für den Blog-Beitrag zu jedem Bericht 3 Sätze mit den auffälligsten Beobachtungen“ und der Ergänzung „Interpretiere auch den Inhalt dieser Berichte“ wurde mir letztendlich der Inhalt des Blog-Beitrages vorgegeben – mit von mir angefragten Platzhaltern für die Berichtsbilder, die ich in diesem Fall noch manuell eingefügt habe. Dazu noch kurze ergänzende Hinweise, aber ich habe an den Sätzen und Analysen kein Jota geändert.
Fazit und Hinweis
Die Semantische Berichtsnavigation eignet sich für den niedrigschwelligen Einstieg, um in umfangreicheren Berichtsmappen Berichte zu finden, die zur angesprochenen Fragestellung passende Antworten liefern können. Weiterhin werden durch die Möglichkeit der automatisierten Interpretation hilfreiche Denkanstöße gegeben.
Da sowohl ich als auch die eingesetzten KI-Module Fehler machen können, können wir beide leider keine Gewähr für die Richtigkeit der angezeigten Ergebnisse geben.
Aussagen der KI sollten immer kontrolliert werden. Zum Beispiel wird Borussia Dortmund auf dem 2. Platz im Abschnitt über die Interpretation der Heimtabelle ignoriert: „… war Bayern im eigenen Stadion noch einmal besonders dominant. Dahinter folgen VfB Stuttgart mit 39 Heimpunkten und RB Leipzig mit 38“.
Ebenso ist das häufigste Ergebnis nach 1:1 nicht das 2:1, sondern das 1:2 („Ebenfalls häufig sind 2:1 mit 26 Vorkommen“).
Im obigen von der KI geschriebenen Teil des Blog-Beitrages habe ich aber absichtlich nicht eingegriffen.
