Daten aus Text extrahieren
Daten aus Text extrahieren: E-Mail-Adressen, Telefonnummern, URLs, IBAN, Datumsangaben und IP-Adressen in einem Schritt finden und als Liste, CSV oder JSON ausgeben.
Was suchen?
| Typ | Fundstelle | Normalisiert | Hinweis |
|---|
Alles läuft in Ihrem Browser. Eingaben verlassen Ihr Gerät nicht.
So funktioniert es
Mit diesem Werkzeug können Sie Daten aus Text extrahieren, ohne Formeln oder Programmcode zu schreiben. Es durchsucht den eingefügten Text nach festen Mustern: E-Mail-Adressen extrahieren, Telefonnummern finden, URLs extrahieren, IBAN finden und Datum erkennen funktionieren gleichzeitig. Jeder Treffer erscheint mit der Fundstelle, einer normalisierten Form und einem Hinweis. Telefonnummern werden in eine internationale Schreibweise wie +49 30 1234567 gebracht, Datumsangaben in das ISO-Format 2026-10-03, IBAN ohne Leerzeichen und mit Prüfung der Prüfziffer nach Modulo 97.
Die Erkennung arbeitet mit regulären Ausdrücken und einigen Plausibilitätsregeln. Das Werkzeug sucht in einer festen Reihenfolge und blendet bereits gefundene Stellen aus: Erst E-Mail-Adressen und URLs, dann IBAN, IP-Adressen und Datumsangaben, zuletzt Telefonnummern. So wird aus einem Datum wie 03.10.2026 keine Telefonnummer und aus einer IBAN keine Zahlenkette. Ein Datum wie 31.02.2026 gilt als ungültig und wird markiert. Wer nur prüfen will, ob eine einzelne Kontonummer stimmt, nutzt den IBAN-Prüfer; wer solche Daten vor dem Einfügen in einen KI-Chat unkenntlich machen will, den Anonymisierer.
Grenzen: Telefonnummern ohne Vorwahl, sehr ungewöhnliche Schreibweisen oder Datumsangaben wie „nächsten Dienstag“ erkennt das Werkzeug nicht. Amerikanische Datumsangaben mit Schrägstrich werden bewusst nicht gedeutet, weil 03/10/2026 sowohl der 3. Oktober als auch der 10. März sein kann. Prüfen Sie das Ergebnis deshalb, bevor Sie es weiterverwenden. Der Text verlässt Ihr Gerät nicht.
Anleitung: Daten aus Text extrahieren in 4 Schritten
- Text, E-Mail-Verlauf oder Tabelleninhalt in das Feld „Text“ einfügen oder auf „Beispiel“ klicken.
- Unter „Was suchen?“ die gewünschten Datentypen anhaken, etwa E-Mail-Adressen und Telefonnummern.
- Bei Bedarf „Ländervorwahl für nationale Nummern“ anpassen, damit 030 … als +49 30 … normalisiert wird.
- Unter „Ausgabe“ Liste, CSV oder JSON wählen und das Ergebnis mit „Kopieren“ übernehmen.
Typische Anwendungsfälle
- Kontaktdaten aus einer weitergeleiteten E-Mail-Kette in eine Adressliste übernehmen.
- Vor dem Einfügen in einen KI-Chat prüfen, welche personenbezogenen Daten ein Text enthält.
- Alle Links aus einem Protokoll oder einer Notiz sammeln und als CSV weiterverarbeiten.
- Datumsangaben aus Fließtext einheitlich als ISO-Datum (JJJJ-MM-TT) ausgeben.
Häufige Fragen
Welche Telefonnummern erkennt das Werkzeug?
Nummern mit Ländervorwahl (+49, 0049) und deutsche Nummern mit führender Null, auch mit Leerzeichen, Schrägstrich, Bindestrich oder Klammern wie (030) 123 45 67. Gezählt werden nur Treffer mit 7 bis 15 Ziffern.
Prüft das Werkzeug, ob eine IBAN wirklich existiert?
Nein. Es prüft Länge je Land und die Prüfziffer nach ISO 13616. Eine IBAN mit korrekter Prüfziffer kann trotzdem nicht vergeben sein.
Werden E-Mail-Adressen auf Zustellbarkeit geprüft?
Nein, nur auf die Form. Für eine genauere Syntaxprüfung einzelner Adressen gibt es E-Mail-Adresse prüfen.
Kann ich die Treffer in Excel weiterverwenden?
Ja. Wählen Sie die Ausgabe CSV mit Semikolon als Trennzeichen und fügen Sie das Ergebnis in Excel ein oder speichern Sie es als .csv-Datei.
Kann ich Kontaktdaten aus einer PDF-Datei extrahieren?
Ja, indirekt: Markieren Sie den Text im PDF-Betrachter, kopieren Sie ihn und fügen Sie ihn hier ein. Gescannte PDFs ohne Textebene brauchen vorher eine Texterkennung (OCR).
Wie extrahiere ich E-Mail-Adressen in Excel?
Kopieren Sie die Spalte aus Excel, fügen Sie sie hier ein und wählen Sie die Ausgabe CSV. Das Ergebnis lässt sich direkt zurück in eine Tabelle einfügen.
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