Нейросети для создания, заполнения и анализа Excel и Google 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.

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?
- Google Таблицы: Установите плагин вроде SheetGPT или Formula Bot через Google Workspace Marketplace.
- Excel: Добавь надстройку AI-powered Excel из магазина Microsoft.
- 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.

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

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

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

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.