Нейросети для создания, заполнения и анализа Excel и Google таблиц

Нейросети для создания таблиц

Больше не обязательно запоминать сложные формулы и вести нудный учет вручную, достаточно познакомиться с нейросетью для генерации google таблиц. ИИ для работы с таблицами помогают улучшить анализ данных и снизить нагрузку на пользователей.
В этой статье расскажем как это работает.

нейросетьи для генерации google таблиц

Создание и заполнение таблиц

  • Генерация структуры
    Нейросети могут создать шаблон таблицы на основе текстового описания. Например, скажете: «Нужна таблица для учета ежемесячных расходов с колонками: дата, категория, сумма, комментарий» — ИИ сформирует готовый файл.
  • Автозаполнение
    Если ввести часть данных, алгоритм предскажет остальные значения. Например, продолжит нумерацию, дополнит названия товаров или даты на основе паттернов.
  • Парсинг данных
    Нейросети извлекают информацию из PDF, писем или сайтов и переносят её в таблицы. Это полезно для переноса прайсов, отчетов или контактных данных.

Какие нейросети для генерации и заполнения таблиц можно использовать?  

— ChatGPT + Plugins (например, AI Spreadsheet Assistant для Excel).  

ChatGPT позволяет установить определенные плагины, которые упрощают работу с сервисами. 

  • Для Google Таблиц: Плагин получает доступ к вашему файлу (с разрешения) и меняет его на основе запросов.
  • Для Excel: Надстройки вроде Excel Labs позволяют ChatGPT вставлять формулы, сортировать данные или рисовать графики через текстовые команды.

Как воспользоваться плагином для ChatGPT?

  1. Google Таблицы: Установите плагин вроде SheetGPT или Formula Bot через Google Workspace Marketplace.
  2. Excel: Добавь надстройку AI-powered Excel из магазина Microsoft.
  3. ChatGPT Plus: Подпишитесь, активируйте плагины в настройках (например, Spreadsheet Copilot) и дай доступ к таблицам.

Важно: Всегда проверяйте, что ChatGPT правильно понял запрос. Иногда ИИ путает колонки или формулы. Не давайте доступ к конфиденциальным данным через ненадежные плагины.

SheetAI — это плагин для Google Таблиц, который встраивается прямо в формулы. На пример: вы пишете в ячейке что-то вроде =SHEETAI_GENERATE(«Придумай название для кофе с ароматом «, B3) — и ИИ тут же выдает результат на основе введенных данных.

SheetAI — это плагин для Google Таблиц

Ссылка: SheetAI

Анализ данных

Выявление трендов

Нейросети находят скрытые закономерности, даже в больших массивах данных. Например, прогнозируют продажи на основе исторических данных или выделяют аномалии в отчетности.

Генерация формул

Можно описать задачу словами (*«Посчитай средний чек за последний квартал»*), и ИИ предложит подходящие функции (вроде `=СРЗНАЧ`, `=СУММЕСЛИ`).

Проверка и оптимизация

Поиск ошибок

Нейросети проверяют формулы на корректность, находят опечатки или несоответствия в данных (например, дубликаты или неверные форматы дат).

Оптимизация процессов

ИИ предлагает, как упростить сложные таблицы — заменить громоздкие формулы на более эффективные, объединить лишние листы.

Автоматизация отчетов

Нейросети генерируют сводки на основе таблиц. Например, превращают таблицу с продажами в текстовый отчет с выводами.

 MonkeyLearn

 MonkeyLearn

Ссылка: MonkeyLearn

Это инструмент, который помогает анализировать тексты прямо в таблицах (например, Google Sheets или Excel). Представьте: у вас есть сотни отзывов, комментариев или запросов от клиентов — вручную их сортировать или искать в них закономерности долго и сложно. MonkeyLearn делает это автоматически.  

Как работает? 

1. Подключение: Устанавливаете дополнение MonkeyLearn для Google Sheets или Excel.  

2. Выбираете задачу: Например, нужно определить эмоции в отзывах («позитивный», «нейтральный», «негативный») или выделить ключевые слова.  

3. Запуск анализа: В ячейке пишешь формулу вроде `=MONKEYLEARN_CLASSIFY(A2, «sentiment»)`, где А2 — ячейка с текстом, а «sentiment» — тип анализа (в данном случае — оценка тональности).  

4. Результат: В соседней ячейке появляется ответ — например, «позитивный» или «негативный».  

Для чего использовать? 

— Сортировка обращений: Автоматически распределяй запросы клиентов по темам (доставка, качество, оплата).  

— Анализ отзывов: Так проще будет понять, что чаще хвалят или критикуют в продукте.  

— Извлечение данных: Можно быстро найти в тексте даты, имена, названия компаний без ручного поиска.  

— Чистка данных: Проще убрать повторы, спам или бессмысленные сообщения из больших списков.  

Плюсы:  

— Не нужно писать код или разбираться в программировании — формулы похожи на обычные функции таблиц.  

— Обрабатывает тысячи строк за минуты.  

— Можно настраивать под свои задачи (например, создать свои категории для сортировки).  

Зачем это нужно?

Чтобы тратить часы не на рутину, а на выводы. Например, быстро увидеть, что 70% жалоб связаны с доставкой, и начать решать проблему, а не перечитывать каждый отзыв.

Rows

Rows

Ссылка: Rows 

Это платформа для работы с таблицами, которая превращает рутину в автоматизированные процессы. Представьте, что Google Sheets научился «общаться» с другими сервисами: соцсетями, платежными системами, базами данных — и сам тянет оттуда нужную информацию. Например, можно собрать в таблицу последние заказы из маркетплейса, комментарии из telegram и данные о погоде — без ручного копирования.  

Как это работает?  

1. Готовые интеграции: В Rows есть шаблоны для популярных задач: отслеживание расходов в валюте (курс обновляется сам), сбор данных с сайтов, анализ соцсетей.  

2.Формулы-помощники: Пишете что-то вроде `=GET_TWITTER_MENTIONS(«кафе_ваше») — и таблица заполняется упоминаниями вашего кафе в Telegram.  

3. Автоматизация: Настроили раз — данные обновляются сами. Например, еженедельный отчет по продажам формируется без вашего участия.  

Для чего использовать?  

— Сбор данных: Можно вытащить в таблицу цены конкурентов с их сайтов, отзывы с площадок вроде Trustpilot или последние заказы из интернет-магазина.  

— Работа с API: Если ваш сервис (например, Trello или Slack) имеет API, Rows поможет получать оттуда данные без программирования.  

— Визуализация: Строить графики, диаграммы или дашборды на основе «живых» данных, которые меняются в реальном времени.  

Пример:  

Допустим, вы управляете доставкой еды. В Rows можно:  

— автоматически собирать заказы из WhatsApp/Telegram в таблицу (с помощью интеграций);  

— рассчитывать оптимальный маршрут доставки через Google Maps;  

— отправлять клиентам статус заказа через ту же таблицу.  

Плюсы:  

— Не нужно переключаться между десятком сервисов — всё в одной таблице.  

— Есть бесплатные шаблоны под стандартные задачи (анализ SEO, трекинг времени и т.д.).  

— Можно делиться таблицей как веб-страницей или встраивать в сайт.  

Зачем это?

Чтобы тратить время на решения, а не на сбор информации. Например, вместо ручного подсчета доходов за месяц, таблица сама возьмет данные из банковского API и выведет итог.

Google Sheets + AppSheet

Google Sheets + AppSheet

Это связка, которая превращает ваши таблицы в мобильные приложения без программирования. Представьте: у вас есть таблица с заказами, задачами или контактами — вы можете за пару часов создать под нее приложение для сотрудников или клиентов. Всё работает на данных из Google Sheets: обновил таблицу — изменения сразу отобразились в приложении.  

Как это работает?  

1. Подключение таблицы: Выбираете Google Sheets с вашими данными (например, список товаров с ценами и остатками).  

2. Настройка приложения: В AppSheet указываете, как должны выглядеть экраны (карточки товаров, формы для заказов, кнопки действий).  

3. Автоматизация: При добавлении новой строки в таблицу (заказ клиента) приложение само отправляет уведомление менеджеру.  

4. Запуск: Готовое приложение устанавливается на смартфоны как обычный апп, работает офлайн и синхронизируется при подключении к интернету.  

Для чего использовать?  

Управление задачами: Приложение для команды, где каждый видит свои задания и отмечает прогресс, при этом все данные сохраняются в таблице.  

Инвентаризация: Сотрудники сканируют штрихкоды товаров через камеру телефона — данные автоматически обновляются в таблице.  

Сбор данных: Курьеры вносят статус доставки в приложение, вы видите всё в реальном времени в таблице.  

Заказ услуг: Клиенты выбирают услуги в приложении, заказы попадают в вашу таблицу автоматически.  

Плюсы:  

— Не нужно платить за разработку приложения «с нуля».  

— Всё управляется через знакомый Google Sheets (формулы, фильтры, графики работают как обычно).  

— Можно добавить функции вроде фотофиксации (например, сотрудник прикрепляет фото выполненной работы).  

— Приложение адаптируется под iOS и Android.  

Зачем это?

Чтобы автоматизировать процессы, которые сейчас ведутся вручную: вместо переписки в чатах, почты или бумажных журналов — всё в реальном времени и в одной таблице. Например, следить за остатками на складе через приложение, которое обновляет данные у всех сотрудников сразу.

Интеграция с другими системами

Нейросети связывают таблицы с CRM, ERP или мессенджерами. Например:  

— При поступлении новой заявки на сайте данные автоматически добавляются в таблицу и распределяются по команде.  

— Изменения в Google Sheets синхронизируются с Telegram-уведомлениями или email-рассылкой.

Кому подойдут нейросети для создания таблиц?

Малому бизнесу — для учета финансов без найма аналитиков.  

Маркетологам — чтобы автоматизировать сбор данных из рекламных кабинетов.  

HR — анализ анкет, расчет зарплат, планирование отпусков.

С нейросетями даже сложные таблицы становятся интуитивными. Главное — начать с простых задач: автозаполнение, генерация формул. Постепенно можно внедрять более продвинутые функции, освобождая время для творческих решений.

guest
0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии