Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Классический пинбол, как в древнем игровом автомате или в компактной игрушке: есть пружины, шарики и препятствия. В нашем варианте можно не только зарабатывать очки: чтобы пройти уровень, придется выполнить дополнительную миссию.

Пинбол Пикабу

Аркады, На ловкость, Казуальные

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • SergeyKorsun SergeyKorsun 12 постов
  • SupportHuaport SupportHuaport 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

Анализ данных

С этим тегом используют

Искусственный интеллект Нейронные сети Экономика Эволюция Критическое мышление Научпоп Машинное обучение Все
130 постов сначала свежее
6
SlyVolunteer
SlyVolunteer
16 дней назад
Творческий инкубатор
Серия Происхождение экономических систем

Цифровая трансформация: от локальных изменений к глобальным мутациям⁠⁠

Пост с содержанием серии: Происхождение экономических систем путём естественного отбора


Цифровая трансформация стала одной из ключевых характеристик современного общества, определяющей не только способы взаимодействия людей, но и фундаментальные основы экономики, политики и культуры. Этот процесс начался с локальных изменений (внедрение персональных компьютеров и создание первых сетевых инфраструктур), но со временем эволюционировал в глобальное явление, затрагивающее все аспекты человеческой жизни. Основой цифровой трансформации стало широкое распространение интернета, рост вычислительных мощностей и появление технологий обработки больших данных, что позволило компаниям, правительствам и индивидуальным пользователям переосмыслить подходы к управлению, производству и потреблению.

Ключевым элементом цифровой трансформации стала автоматизация процессов, которая затронула не только промышленные отрасли, но и сферу услуг. Искусственный интеллект, машинное обучение и алгоритмы анализа данных создали условия для оптимизации сложных операций, повышения эффективности и сокращения издержек. Однако, несмотря на очевидные выгоды, такие изменения сопровождались серьезными вызовами, включая сокращение рабочих мест, повышение уровня социального неравенства и усиление зависимости от технологических решений. Многие профессии, считавшиеся ранее незаменимыми, были трансформированы или вытеснены новыми технологиями, что породило необходимость в адаптации рабочей силы и пересмотре образовательных подходов.

Социальные и культурные аспекты цифровой трансформации не менее значимы, чем экономические. Широкое распространение социальных сетей и платформ для обмена информацией изменило структуру коммуникации, сделав ее более горизонтальной и интерактивной. Это привело к усилению общественного контроля над политическими и корпоративными институтами, но также породило феномен фейковых новостей и манипуляций общественным мнением. Более того, рост зависимости от цифровых технологий вызвал вопросы о правах на приватность, защите данных и этике использования искусственного интеллекта.

Глобализация, стимулируемая цифровой трансформацией, проявилась в формировании новых экономических связей и торговых маршрутов, а также в появлении транснациональных корпораций, чья деятельность распространяется по всему миру. Эти компании, например, Google, Amazon и Alibaba, формируют глобальную инфраструктуру, управляя данными, коммуникациями и финансами, что значительно усилило их влияние. Однако доминирование таких игроков также стало предметом дебатов о монополии, налоговой политике и справедливости распределения ресурсов.

Цифровая трансформация: от локальных изменений к глобальным мутациям Научпоп, Эволюция, Исследования, Политэкономия, Экономика, Наука, Автор, Большие данные, Анализ данных, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Глобализация

Таблица иллюстрирует ключевые изменения, связанные с цифровой трансформацией

Цифровая трансформация, несмотря на все свои противоречия, остается движущей силой глобальных изменений. Она требует комплексного подхода, который учитывает не только технологический прогресс, но и социальные, культурные и этические аспекты. В конечном итоге, успех трансформации будет определяться способностью человечества использовать ее плоды для общего блага, минимизируя при этом негативные последствия.


Предыдущий пост: Промышленная революция: взаимодействие инноваций и социальных преобразований

Продолжение: Взаимосвязь кризисов и инноваций: модели ускоренного роста

Этот пост входит в Часть 8. Влияние мутаций: инновации и кризисы

Роль технологических, социальных и финансовых кризисов в преобразовании экономических систем. Анализ примеров внезапных изменений, таких как Великая депрессия, промышленная революция и цифровая трансформация.

Научпоп-серия Происхождение экономических систем путём естественного отбора


Пожалуйста, поставьте плюс данному посту для поддержки Творческого инкубатора и постов о науке в нём. Для тех, кто впервые слышит о нашем сообществе авторского контента, подробная информация в посте Ответ на пост «Нужен ли на Пикабу авторский контент, и если нужен, то какой и когда? Несколько вопросов к аудитории»

Показать полностью 1
[моё] Научпоп Эволюция Исследования Политэкономия Экономика Наука Автор Большие данные Анализ данных Искусственный интеллект Машинное обучение Глобализация
0
8
YoBlin
YoBlin
1 месяц назад

Старые шутки на новый лад⁠⁠

IT Microsoft Excel Цифровая экономика Анализ данных Программирование Информационные системы IT юмор Старая шутка на новый лад Программное обеспечение Испанец хохотун Видео
1
1
Ratingus
Ratingus
1 месяц назад

Обработка данных с помощью нейросети — быстрый анализ и выводы⁠⁠

Эффективно обрабатывайте большие объёмы данных с помощью нейросети. Узнайте, как автоматизировать анализ, ускорить принятие решений и извлекать ценные инсайты без лишних затрат.

Обработка данных с помощью нейросети — быстрый анализ и выводы Чат-бот, ChatGPT, Анализ, Анализ данных, Длиннопост

Обработка данных — важнейший этап в бизнесе, науке и образовании. Но ручной анализ требует много времени и сил. Сегодня всё чаще на помощь приходят нейросети. Сервис ruGPT.io позволяет быстро анализировать массивы информации, выявлять скрытые закономерности и получать результат без сложной настройки. Расскажем, как именно это работает и какие преимущества даёт такой подход.



ruGPT.io

Обработка данных с помощью нейросети — быстрый анализ и выводы Чат-бот, ChatGPT, Анализ, Анализ данных, Длиннопост

ruGPT — это современный агрегатор нейросетей, объединяющий передовые ИИ-технологии для генерации текстов, изображений, программного кода и работы с информацией. Платформа подходит для бизнеса, учёбы и творческих задач, предлагая в одном месте мощный набор инструментов на базе ИИ. Среди поддерживаемых языковых моделей — GPT-4o, Claude 3.5 и 3.7, DeepSeek, Grok и другие. Для генерации изображений используются DALL·E 3 и Flux, позволяющие создавать уникальные визуальные материалы на основе описания. ruGPT — это многофункциональный инструмент нового уровня для решения широкого круга задач.

✅ Преимущества:

  • Доступ без VPN — работает в любой точке мира без ограничений.

  • Бесплатный функционал — возможность создавать тексты и изображения без оплаты (есть лимиты).

  • Telegram-бот — полноценный ИИ-инструмент доступен прямо в мессенджере.

  • Молниеносная работа — генерация результатов занимает всего несколько секунд.

  • Простой интерфейс — понятный каждому, не требует специальных навыков.

  • Гибкие тарифы — от бесплатной версии до расширенных опций.

  • Поддержка на русском — платформа полностью адаптирована под русскоязычных пользователей.

🌟 Возможности:

  • Создание и редактирование текстов — генерация статей, рерайт, корректировка, улучшение стиля и повышение уникальности.

  • Визуальный контент по описанию — генерация изображений с помощью DALL·E 3 и Flux: иллюстрации, постеры, арты и концепты.

  • Программирование и код — помощь в написании, анализе, отладке и обучении программированию.

  • Учебные задания — создание рефератов, эссе, курсовых, тестов и домашних заданий.

  • Контент для соцсетей — тексты, заголовки, изображения для постов, сторис и рекламных креативов.

  • Информационный анализ — обработка больших объёмов данных, структурирование и выявление логических связей.

➡️Ссылка на нейросеть: https://rugpt.io/


🧠 Как нейросеть анализирует данные: простое объяснение

Нейросеть — это не просто сложная программа, а система, вдохновлённая работой человеческого мозга. Её основная задача — находить закономерности и делать выводы на основе большого объёма входной информации.

Как это работает?

  1. Ввод данных: нейросеть получает данные — текст, цифры, изображения или что-то другое.

  2. Анализ слоёв: каждый уровень нейросети выделяет определённые признаки: сначала — общие (например, структура данных), потом — более тонкие (логика, связи).

  3. Вывод: после анализа всех уровней нейросеть «понимает» содержимое и выдаёт интерпретацию: классификацию, прогноз или просто структурированный отчёт.

💬 Например, при анализе отзывов нейросеть может не только определить тональность, но и найти повторяющиеся темы, даже если они выражены разными словами.

Почему это удобно?

  • Нейросеть не устает и не ошибается от усталости

  • Работает с огромными объёмами за секунды

  • Видит то, что человек может упустить

Сервисы вроде ruGPT.io позволяют запускать такой анализ буквально в пару кликов — без программирования и без сложной настройки. Всё, что нужно, — загрузить данные и выбрать тип задачи.


📂 Какие типы данных поддаются автоматическому анализу

Современные нейросети способны обрабатывать практически любой вид информации. Главное — правильно подать входные данные. Формат не играет ключевой роли: нейросеть ориентируется на содержание и контекст.

Что можно анализировать?

  • Текст — статьи, письма, чаты, отзывы

  • Числовые массивы — отчёты, таблицы, финансовые метрики

  • Изображения — сканы, фотографии, схемы

  • Аудио и видео — речь, звуки, динамика событий

  • Лог-файлы и системные данные — события, ошибки, поведенческие паттерны

💬 Нейросеть может распознать в тексте иронию, а в таблице — отклонение, которое не поддаётся обычной логике.

Примеры задач:

  • Определить, как клиенты оценивают сервис по отзывам

  • Найти аномалию в ежемесячных продажах

  • Определить эмоции по фотографии

  • Выявить нарушение паттерна поведения на видео

Этот универсализм делает нейросети мощным инструментом анализа в любой сфере — от бизнеса до образования.


⚡ Почему это быстрее: преимущества в скорости и масштабе

Одна из главных причин, почему нейросети набирают популярность — скорость. То, на что у команды аналитиков может уйти день или неделя, нейросеть выполняет за минуты, а иногда — за секунды.

Что даёт скорость?

  • Мгновенные выводы для оперативного принятия решений

  • Обработка больших объёмов данных без потери качества

  • Одновременный анализ разных типов информации — например, текста и цифр в одном отчёте

  • Минимизация времени на рутину — фокус на стратегии, а не на цифрах

💬 Для маркетолога это значит: не нужно вручную читать сотни отзывов. Нейросеть сделает это быстрее — и лучше.

Масштаб — без ограничений

Нейросеть масштабируется под любую задачу:

  • от анализа одного документа до тысяч страниц;

  • от одной таблицы до всей базы клиентов.

Такой подход открывает возможности для тех, кто работает с большими данными, но не имеет ресурсов для штатной аналитики.


🎯 Преимущества использования нейросетей в аналитике

Применение нейросетей в аналитике — это не просто модный тренд, а логичный шаг к повышению эффективности. Интеллектуальный анализ позволяет быстрее находить закономерности, снижать ошибки и принимать точные решения.

Ключевые преимущества:

  • Точность: машинный интеллект выделяет скрытые паттерны, которые сложно заметить вручную

  • Универсальность: работает с любым типом данных

  • Автоматизация: нет необходимости выполнять рутинные расчёты

  • Гибкость: быстро адаптируется под новые задачи и форматы данных

Особенно удобно, что уже существуют готовые решения вроде ruGPT.io, где весь процесс можно запустить без кода и долгих инструкций — просто выбрать задачу, загрузить данные и сразу получить результат.

Когда особенно полезно?

  • При нехватке времени на ручной анализ

  • Когда данные слишком разнообразны (тексты, числа, изображения)

  • Когда важна объективность и точность выводов

  • В проектах, где объёмы постоянно растут

Использование нейросетей — это способ освободить ресурсы и сосредоточиться на стратегии, а не на подготовке диаграмм.


🛠️ Реальные примеры применения в разных сферах

Нейросети уже активно используются в самых разных областях. Их применяют не только крупные корпорации, но и малые компании, преподаватели, фрилансеры и исследователи.

Где нейросети особенно полезны?

  • Маркетинг: анализ отзывов, предпочтений клиентов, эффективности кампаний

  • Финансы: выявление аномалий в транзакциях, оценка кредитных рисков, моделирование сценариев

  • Образование: оценка прогресса учащихся, индивидуальные рекомендации, анализ домашних заданий

  • Медицина: интерпретация снимков, автоматическая сортировка симптомов, построение диагностических моделей

  • HR и рекрутинг: анализ резюме, сопоставление кандидатов с вакансиями

  • Логистика: прогнозирование спроса, построение оптимальных маршрутов

  • Экология и наука: анализ климатических моделей, выявление корреляций в больших наборах наблюдений

💬 В некоторых случаях анализ, который раньше занимал несколько недель, теперь выполняется за пару часов — с большей точностью и меньшей погрешностью.


🧰 Как начать использовать нейросеть для анализа

Может показаться, что использование нейросети — это сложно и требует подготовки. Но сегодня всё гораздо проще: существуют удобные платформы, где весь процесс уже автоматизирован.

С чего начать?

  1. Определите цель: что вы хотите узнать или проверить?

  2. Соберите данные: это может быть текст, таблица, изображения или ссылки на документы

  3. Выберите подходящий инструмент: здесь можно использовать специализированные платформы, например, ruGPT.io, где доступны шаблоны анализа по типу задачи

  4. Загрузите данные и настройте параметры: часто достаточно просто вставить текст или файл

  5. Проанализируйте результат: система выдаст интерпретацию, статистику, ключевые элементы, выводы

Что особенно приятно:

  • Не требуется устанавливать программы

  • Можно работать прямо в браузере

  • Поддерживается русский язык и интерфейс

  • Есть варианты без регистрации

Таким образом, анализ становится не только быстрым, но и доступным практически каждому.


📌 Как проверять надёжность полученных выводов

Хотя нейросети показывают высокую точность, важно не терять контроль. Человеческий взгляд всё ещё нужен — особенно там, где ставка велика или данные неоднозначны.

Как сохранять баланс?

  • Проверяйте ключевые выводы вручную, особенно если на их основе принимаются решения

  • Используйте несколько источников данных — это повышает надёжность

  • Периодически калибруйте нейросеть, особенно при изменении условий или формата данных

  • Сравнивайте с экспертным мнением — нейросеть хороша как помощник, а не как замена

💬 Нейросеть не совершает ошибок случайно — но она может «переобобщить» или не понять тонкий контекст. Человек нужен, чтобы вовремя это заметить.

В платформе ruGPT.io, например, результат анализа подаётся в структурированной форме, что удобно для ручной верификации — вы сразу видите ключевые тезисы, и это экономит время.


🧩 Нестандартные сценарии: как ещё можно использовать анализ данных с ИИ

Помимо классических задач аналитики, нейросети можно применять там, где вы даже не ожидали.

Неочевидные, но полезные направления:

  • Анализ фидбека из соцсетей: вычленение инсайтов из комментариев, жалоб, реакций

  • Генерация отчётов по результатам анализа: не просто цифры, а текстовое резюме

  • Подбор идей и сценариев на основе данных: например, прогноз поведения аудитории

  • Визуализация смыслов и связей: выделение ключевых тем и их связей для презентаций и исследований

  • Сравнительный анализ: выявление различий между двумя массивами данных

  • Анализ качества обслуживания: на основе записей разговоров, анкет или чатов

💬 Нейросеть не только отвечает на вопросы — она помогает задать правильные.

Если подойти творчески, вы сможете превратить любой объём данных в ценный инструмент принятия решений. А с платформой вроде ruGPT.io такой креативный подход становится реалистичным даже для одного человека без команды.


Заключение

Обработка данных с помощью нейросетей — это не фантастика и не сложный ИТ-проект. Это инструмент, который уже сегодня доступен каждому. Он помогает быстро находить суть, экономить ресурсы, снижать ошибки и открывать новое в привычных задачах.

Нейросеть не заменяет человека — она усиливает его. А значит, позволяет двигаться быстрее, видеть глубже и принимать более обоснованные решения.

Попробовав один раз, вы вряд ли захотите вернуться к ручному анализу. Будущее уже здесь — и оно работает в пару кликов.

Показать полностью 2
Чат-бот ChatGPT Анализ Анализ данных Длиннопост
0
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Даже получать удовольствие ты должен с коммерческой выгодой для себя ©⁠⁠

Так говорил греческий судовладелец, миллиардер Аристотель Онассис. Миллиардеры, конечно, живут немножко иначе, но этот принцип вполне распространяется и на «простых смертных». Давайте посчитаем, какую выгоду вы получаете.

Посчитать

Бизнес Выгода Текст
zashibis0
1 месяц назад
Лига образования

3 ошибки, которые ухудшают качество анализа информации через DeepSeek, ChatGPT и прочие LLM⁠⁠

В этом видео вы узнайте: Как способ подачи информации в нейросети влияет на качество анализа. Как исправить то, что LLM могут выдать, на первый взгляд неплохой отчет, но при этом, они не учтут большую часть.

Разбор реальных примеров ошибок + способы это исправить.

Если вам интересны такие практические примеры применения LLM (DeepSeek, ChatGPT и пр.) для работы, учебы и жизни - то подписывайтесь на мой тг-канал

[моё] ChatGPT DeepSeek Аналитика Анализ данных Искусственный интеллект Нейронные сети Видео RUTUBE
0
scutdusty
2 месяца назад
Аналитика данных

Творожок Часть 5 разбираемся с ETL и ELT⁠⁠

Загрузка, причесывание итрансформация данных завершены, че с ними делать мы определились. Но что если данных овердохуя?

Задача: Выебать бабу и оставить ее в кровати.

У нас есть два подхода, которые зависят от комплекции бабы и размера кровати:

Если баба жирная, тяжелая, неповоротливая и сходу сложно понять, как ее выебать, а дома у тебя вместо кровати целый траходром – положи сперва ее на кровать, а потом разбирайся как будешь ее оприходовать. Ежели баба похожа на Дюймовочку, и всю одежду с нее можно просто сдуть, намного приятнее и быстрее начать ебать ее сразу, где ты ее застал. Тем более если у тебя односпальная кровать в которой тесно и одному. А потом уже можно и в кровать ее уложить отдыхать.

Если данные жирные и корявые – положи их сперва в хранилку (облака, озера и прочую хуйню), там их можно потом пилить и обрабатывать. Если данные худенькие и стройненькие – обрабатывай их на лету и после этого клади в хранилку.

В этом суть ETL и ELT подхода к обработке и хранению данных, где Extract – Едешь к бабе, L – Ложишь ее и T – трахаешь.

Если бабенка маленькая и низкорослая, то ты сразу сможешь дотянуться до всего что тебе надо. Если бабища настолько большая что до всего сразу и не дотянуться, то трахать ее тоже можно по частям разметив ее предварительно на слои (типа первый слой – это верх бабы и низ бабы, второй слой – жопа, пизда и рот). Гуглите ODS и DDS.

Продолжение следует…

[моё] Аналитика Программирование Мат Данные Анализ данных Большие данные Python Bi Текст
0
496
PiterAn2
PiterAn2
2 месяца назад
Лига мобильной связи

Ответ trapwalker в «Почти 16 миллионов сим-карт было заблокировано в России с 1 по 6 апреля»⁠⁠4

Задача решается элементарным автоматическим анализом логов базовых станций. Если операторы сотовой связи не делают это, то следовало бы.

К сожалению, задача не решается... ОПСОСы не хотят попасть под санкции и не дают использовать свое оборудование в военных целях. Еще в 2016 году (Сети GSM включат в систему противоракетной обороны | Статьи | Известия) можно было начинать внедрять и совершенствовать, но хрен там был. Бабки важнее безопасности государства. Даже на вышки не дают ничего поставить.

"Сергей, по поводу отсутствия акустических регистраторов (направленных микрофонов) на базовых станциях российских сотовых сетей. Дело в том, что даже на третьем году СВО крупняк телекома по-прежнему пытается оставаться белым и пушистым и не попасть под американские санкции. И поскольку базовые станции - часть core business, то руководство компаний жёстко пересекает любые попытки внедрения решений, имеющих отношение к военке.

Обсуждали в октябре 2023 года возможность создания акустического "поля" с базовыми станциями в вершинах - однозначный ответ руководства "никаких военных решений на базовой сети".


Просто уважаемые бизнесмены воюют за другую сторону. Вопросов больше не имею." (Telegram: View @SergeyKolyasnikov).

А вы "триангуляция, скорости, алгоритмы, анализ"... ОПСОСы настолько гордые птицы, что не летят даже после пинка. Только законодательное принуждение.

Чтоб два раза не вставать: с 2014 года роуминг в Крыму. Отменили его когда? Только сейчас! (МТС последним из операторов "большой четверки" отменит роуминг в Крыму - РИА Новости, 08.04.2025) "Сотовый оператор Т2 отменил роуминг в октябре 2024 года, "Билайн" - в январе 2025 года, а "Мегафон" - в конце февраля."

Тут мем с Козловским за рулём.

Показать полностью
Сотовые операторы Спецоперация Анализ данных Ответ на пост Текст Telegram (ссылка) Политика Волна постов
99
971
trapwalker
trapwalker
2 месяца назад
Лига мобильной связи
Серия Есть идея

Ответ на пост «Почти 16 миллионов сим-карт было заблокировано в России с 1 по 6 апреля»⁠⁠4

Ещё не помешало бы блокировать сим-карты, которые регистрируются на вышках сотовой связи так, будто перемещаются быстрее, чем даже теоретически можно ехать по дороге. По принципу штрафов за среднюю скорость на участке.

Есть гипотеза, что сим-карты записанные на бомжей используют для беспилотников, чтобы управлять их полётным заданием удалённо.

Если видим, что симка регистрируется на сотах так, будто летит со скоростью 100 км\ч по прямой, там где, может быть, и дорог-то нет, то нужно эту симку брать на учет, отслеживать её не отключая, сообщать военным, полиции и в МЧС, инициировать проверку как где кем и на кого регистрировалась сим-карта.

Задача решается элементарным автоматическим анализом логов базовых станций. Если операторы сотовой связи не делают это, то следовало бы.

[моё] Сотовые операторы Сим-карта Блокировка Спецоперация Беспилотник ВСУ Анализ данных Ответ на пост Текст Волна постов
377
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Только каждый третий пикабушник доходит до конца⁠⁠

А сможете ли вы уложить теплый пол, как супермонтажник?

Проверить

Ремонт Теплый пол Текст
3
zashibis0
2 месяца назад
Искусственный интеллект

Визуализация 226 комментариев с помощью Genspark⁠⁠

Недавно Тимофей Мартынов провел мощный опрос предпринимателей на своем ресурсе: "Как обстоят дела в вашем бизнесе?".

226 комментариев — кладезь инсайтов, но читать и осмыслить это крайне неудобно.

Я хотел решить это с помощью разных ИИ, но не хотелось потратить на них кучу времени. И тут бывшие работники Google и Baidu выпустили Genspark  — решение, которое обещало решить эту задачу одним махом.

Визуализация с помощью Genspark:

Визуализация 226 комментариев с помощью Genspark Анализ данных, Визуализация, Видео, YouTube, Длиннопост

Ссылка на полные версии ниже Смотреть, как он пробует это все делать — одно удовольствие (сам обходит таблицу, размечает данные, создает презентацию)

Ссылка на rutube:


Краткие шаги, как я это сделал:

  1. Сбор данных: В Perplexity.ai попросил Python-код для выгрузки комментариев в Excel (Я так и нес мог добиться от агентов, чтобы они нормально работали комментариями. Теряют фокус, не видят часть комментариев...).

  2. Анализ в Genspark: Забил очень простой промпт: «Автор сделал опрос: „Напомню, что я регулярно раз в несколько месяцев задаю предпринимателям и бизнесменам один и тот же вопрос: РАССКАЖИТЕ, КАК ОБСТОЯТ ДЕЛА В ВАШЕМ БИЗНЕСЕ, ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ ЗА ПОСЛЕДНИЕ МЕСЯЦЫ?“
    Задание: 1. ПРочитай каждый комментарии на этой странице к посту
    2. Если комментарий отвечает на вопрос атора, то создай таблицу, где будут отрасль (1 — 2 слова), настрой в комментарии по 5-ти бальной шкале ( Где 1 совсем плохо стало, 5 дела идут отлично), краткая цитата комментатора.
    3. Создай инфографику или презентацию, на которой отобрази выделенную Отрасль и настрой и и возможно, цитаты (если не будет перегружено) Комментарии я заранее собрал, возьми из таблицы, столбец „Текст“
    .

  3. Важно: Сервис не работает из РФ.


Результат:

Версии выложены на сайте Genspark  (не придумал как сюда вставить)

  • Вариант 1

  • Вариант 2

Запустил дважды — получил разные (это неудивительно, учитывая, что делает LLM), но  в целом не противоречивые результаты.

Чем интересен этот сервис:

  • Докрутив промпт, можно делать очень неплохие решения (точно буду использовать для работы).

  • Обещают, что умеет не только анализировать: планирует поездки, звонит (США), пишет код.

Ложка дегтя:

  • Бесплатно только 200 кредитов — хватило на 1 презу

Вопросы к знатокам:

  1. Если кто-то знает, как сделать, чтобы агенты не теряли фокус при чтении комментариев (когда их много, будет полезно

  2. Подал таблицу 226 комментов. 1 запуск вариант по простому промпту вернул 30, второй 40 штук. А реально их там я не знаю сколько) Промпт простой, но один и тот же, Как добиться стабильности? Какими-то итерациями в промпте сервис надо заставить идти?


мой Telegram-канал — Motorico, где я пишу как применяю LLM для работы в офисе и жизни.
Пишу, правда, по настроению, выдавливать посты не хочу. Но больше чем тут 🙂.

Показать полностью 1 1
[моё] Анализ данных Визуализация Видео YouTube Длиннопост
1
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии