0: 1 правило при анализе таблиц с нейросетями не используй chat gpt. И теперь, когда ты предупреждён, можем начинать в этом видео, мы разберём 3 действительно рабочих инструмента, которые позволят работать с таблицами, с нейросетями, потому что сейчас

1: Нейронки совершают огромное количество ошибок, а люди, доверяясь им, могут даже потерять работу. Из за этого был случай, когда сотрудница чуть не потеряла работу из за того, что загрузила в нейросеть данные по таблице, и та выдала ей сомнительную.

2: Информацию. А в чем дело? Потому что нейронка это программа, которая предсказывает ответ на основании предыдущих данных. И несмотря на то, что они действительно уже хорошо работают, могут писать прикольные тексты, но когда они работают с таблицами, они примерно предугадывают

3: И говорят, что, ну вот в этой таблице, скорее всего, здесь должна быть такая цифра. А когда мы работаем с таблицами, нам что нам такое вообще не подходит, нам нужно точно знать, что в этой ячейке, что в этой сошлось, не сошлось. И примерно нас здесь вообще не устраивает. И вот эти 3

4: Инструменты, которые я вам сейчас расскажу, они помогут вам работать с таблицами. Нормально. Это то, что прям маст хэв для аналитиков нужно в этом разобраться и использовать их постоянно. И последний. Это просто мозговзрывательные штука, которая, я уверен, вас удивит и

5: 1 инструмент позволил за 15 минут выполнить более чем восьмичасовой объём работы для эйчара. Сейчас расскажу, как называется он gpt форворд, и суть его в следующем. Ты подключаешь в эксель или в google таблице вот этот сервис, и он позволяет изнутри.

6: Ячейки, отправлять запросы в chat gpt и результат загружать сразу же в эту ячейку. Ну и что скажете вы? Я и в чате gpt могу отправлять запросы, получать тут же ответы. А вот в чем дело? Дело в том, что из этой ячейки ты также можешь взять информацию из соседних ячеек.

7: И все это отправлять в chat gpt и возвращать обратно. И самое важное что например если вверху у вас написан промт, который нужно отправить а в строчке исходные данные ингредиенты, то вы можете все это вместе собрать, отправить в chat gpt.

8: Получить ответ. А дальше самая любимая часть тех, кто пользуется экселем, можно взять за уголок ячейки и размножить это на сотни строк. Таким образом, например, мы могли обработать сотни анкет кандидатов, которые откликнулись по нашему запросу.

9: Вопросы по вакансии. Таким образом можно создавать десятки или даже сотни карточек для маркетплейсов или, например, огромное количество креативов. То есть эта штука позволяет вам пакетно обрабатывать огромное количество данных, и она

10: Ускоряет работу уже не в полтора раза, как это работает с чатом gpt, а в сотни раз. И это действительно происходит быстро. И 2 инструмент про который точно стоит сказать это клод. И здесь есть несколько оговорочек. Клод, как и chat gpt может совершать

11: Ошибки, анализируя таблицы. Но если его использовать для того, чтобы создавать макросы, которые будут выполнять действия внутри экселя, вот это будет ускорение колоссальное. И тут многие скажут, блин, а че такое макросы?

12: В общем, простым языком это программа, которая работает внутри самого экселя. То есть, допустим, вы выполняете какие-то действия, анализируете ячейки, например, проглядываете по 1 колонке, находите нужную строчку и если она есть, копируете её и

13: Переносится на отдельную ячейку. Например, вам нужно таким образом перенести все, например, магазины, которые показали прибыль в этом периоде. Супер. Вы берете, пробегаетесь по ним и копируете все это в отдельную строчку. Тот же самый алгоритм. Вы можете попросить делать макро,

14: То есть он за вас будет пробегать определённую колонку, находить по параметрам нужные ячейки и пересобирать. Это, например, в отдельном листе. Удобно, да, удобно. Особенно, если у вас таблица на десятки тысяч строк супер. И вот эту программу вы можете попросить

15: Написать нейросеть, она вам не только её напишет, она вам ещё и создаст инструкцию, как эту программу запустить внутри экселя. И тогда вы получаете уже инструмент, который ускоряет работу с таблицами. И вот тут за этот

16: Точно. Стоит поставить лайк. Если вы не бот и не нейросеть. 2 штука. Можно попросить клод не просто сгенерировать таблицу и данные, а можно попросить его нарисовать дашборд по вот тем данным, которые вы ему загрузили, он начинает анализировать это как програ.

17: Программы чаще всего не теряет данные и создаёт очень красивую визуализацию, того более того, интерактивную, которую можно выполнить ещё такую же функцию можно выполнить. Если вы напишите в промте, думай как программист. Либо ещё это по-английски называется program of

18: Сот. То есть мысли как программист, тогда нейросеть начинает продумывать это с точки зрения того, как если бы она писала программный код на выходе, она вам может ответить текстом, но при этом продумает алгоритм, как если бы она писала.

19: Программный код и ответы будут точные. В отличие от того, что вы просто спрашиваете. А сделай мне, пожалуйста. А посчитай, проанализируй эту таблицу, будет она или нет. Возможно, позже я запишу большой курс про аналитику с нейросетями и про то, как нейро.

20: Сети использовать для таблиц, но даже вот эти способы, которые я говорю, они вам действительно могут ускорить работу. Вот посмотрите, какой прикольный дашборд тут же нам создал клод, когда мы его попросили, и выглядит это вполне себе достойным. А теперь поговорим серьёзно, если ты хо,

21: Хочешь на практике внедрить нейросети в свою работу, а не просто в теории узнать, то я бы советовал тебе записаться на бесплатный курс, который находится прямо под этим видео путь в ii нейросети от а до я. И на нём. За 9 уроков ты сможешь не просто узнать с каким.

22: Нейросетями это можно и что можно, а прям выполняя задание, внедрить нейросети в свою работу и получить ускорение работы. Ссылка на этот курс, она будет внизу, он бесплатный, ограниченное время. Поэтому поспеши, нажми на неё, чтобы пока она ещё, в общем, работает.

23: Так что до встречи и мы продолжаем ну и 3 инструмент, который я настоятельно рекомендую для всех, кто работает с таблицами и это не chat gpt опять да, это инструмент называется jan спарк и он уже не просто нейросеть, а это фактически агентная сеть.

24: Система, которая выполняет определённые действия, привлекая нейросети для тех задач, которые им нужны. И вот что получается, вы можете загрузить сюда большую таблицу. Я, например, загрузил для анализа 55000 строк продаж.

25: Нашёл такую таблицу и загрузил её сюда и попросил сделать на основании этого дашборды. Попросил проанализировать последний период, который там был указан, и, в общем, достать оттуда ключевые инсайты. И что делала эта модель, вместо того, чтобы как

26: Chat gpt, она там абстрактно сказала бы, ну 100 строк вижу на остальных не знаю че поэтому вот примерно вот то это так chat gpt работает а эта штука, она проанализировала все 55000 строк и на выходе графики табли

27: Отдельную сводную таблицу с дашбордами. То есть это было все собрано уже тут, на сайте таких аналогов я пока ещё не встречал и считаю, что это действительно стоящий инструмент, который вам нужно внедрить, но теперь

28: Вы знаете все эти 3, так что, друзья мои, напишите, какой из этих 3 инструментов вам показался наиболее полезным, какие задачи с таблицами у вас вызывают наибольшие сложности с нейросетями? Ну а я буду изучать все ваши ответы и на основании этого создам уже полный курс.

29: По работе с таблицами, по анализу данных с нейросетями. И скоро вы его увидите. У нас на канале с вами был Павел Лебедев до Скорых.