Промпты для анализа таблицы. 25 готовых примеров для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Выгружаете данные в таблицу, смотрите на ряды цифр и чувствуете, что где-то там спрятаны сокровища, но как их найти? Вы бросаете таблицу в нейросеть с простой просьбой “проанализируй”, а в ответ получаете набор общих фраз, которые и так были очевидны. Знакомая ситуация, не правда ли? Эта статья призвана решить эту проблему раз и навсегда.

Многие пользователи разочаровываются в возможностях ИИ для анализа данных, не осознавая, что проблема не в инструменте, а в инструкции. Качественный промт для анализа таблицы — это не просто вопрос, а подробное техническое задание для вашего виртуального аналитика. Без него вы получаете работу ленивого стажера, с ним — отчет от ведущего специалиста.

Здесь собраны не просто примеры, а целая система для работы с табличными данными. Вы узнаете:

• Почему общие запросы обречены на провал.
• Каковы фундаментальные принципы построения мощных промптов.
• Как избежать типичных ошибок, которые съедают ваше время и нервы.
• 25 готовых, детализированных промптов для самых разных задач, от простого поиска трендов до сложных прогнозов.

Цель этой статьи — не просто дать вам “рыбу”, но и научить делать “удочку”. После прочтения вы сможете самостоятельно создавать запросы любой сложности для ChatGPT, Gemini, DeepSeek и других моделей, получая от них именно тот результат, который вам нужен.

Главная ошибка, которую совершают 9 из 10: почему не работает “просто проанализируй”

Кажется логичным: вот умная нейросеть, вот таблица с данными. Достаточно попросить ее найти что-то интересное, и она это сделает. На практике такой подход почти всегда ведет к разочарованию. Вы получаете поверхностный ответ, не имеющий реальной ценности. Давайте разберемся, почему так происходит, чтобы больше никогда не наступать на эти грабли.

Представьте, что вы даете задание новому сотруднику, которого видите впервые. Вы протягиваете ему отчет и говорите: “Посмотри, что тут у нас”. Что он сделает? В лучшем случае, перескажет заголовки и общие цифры. Он не знает ни цели анализа, ни контекста вашего бизнеса, ни того, какой результат вы хотите увидеть. С ИИ происходит ровно то же самое.

Причина 1: Отсутствие контекста

Это самая критичная ошибка. Для нейросети ваша таблица — это просто набор строк и столбцов без какого-либо смысла. Она не знает, что “CTR” в 2% — это провал для поисковой рекламы, но успех для медийной. Она не понимает, что столбец “Город” критически важен для логистической компании, но второстепенен для онлайн-школы. Без контекста ИИ не может отличить важное от неважного.

Вопрос: Как ИИ должен угадать, что столбец “Дата заказа” нужно анализировать на предмет сезонности, а не просто констатировать диапазон дат?

Ответ: Никак. Вы должны ему это прямо указать. Без понимания цели (например, “ищем сезонные пики продаж для планирования склада”) любая цифра для ИИ будет просто цифрой.

Причина 2: Неопределенность задачи

Слово “проанализируй” — самое бесполезное слово в промпте. Что оно означает?

• Найти сумму по столбцу?
• Выявить наиболее часто встречающееся значение?
• Найти корреляцию между двумя столбцами?
• Сегментировать клиентов по поведению?
• Предсказать продажи на следующий месяц?

Все это — “анализ”. Когда вы не ставите конкретную задачу, модель выбирает самый простой и безопасный путь: выдает базовую описательную статистику. Она посчитает среднее, минимум, максимум и напишет пару общих предложений. Это не ее вина, это прямое следствие нечеткой команды.

Причина 3: Отсутствие формата вывода

Допустим, вы все же уточнили задачу: “Найди 5 самых прибыльных товаров”. Что вы хотите получить в итоге? Простой список названий? Или, может быть, таблицу с колонками “Название товара”, “Суммарная выручка”, “Количество продаж”, “Средний чек”? А может, вы хотите получить готовый абзац текста для отчета руководителю?

Если не указать формат, ИИ выдаст результат так, как ему покажется удобным. Чаще всего это будет неструктурированный текст, который потом придется вручную переделывать в нужный вам вид. Это двойная работа, которой легко избежать, просто добавив в промт пару строк с требованиями к формату.

Помните: каждая минута, вложенная в создание хорошего промпта, экономит десятки минут на исправлении плохого результата. Не ленитесь давать ИИ четкие инструкции, и он перестанет вас разочаровывать.

Как создать идеальный промт для анализа таблицы: 5 столпов успеха

Чтобы перейти от разочаровывающих ответов к глубоким инсайтам, нужно изменить сам подход к составлению запроса. Перестаньте задавать вопросы и начните ставить задачи. Эффективный промт строится на пяти ключевых элементах, которые превращают нейросеть из “говорящей головы” в мощный аналитический инструмент.

Столп 1: Контекст и цель. Объясните ИИ, “зачем”

Это основа всего. Прежде чем передавать таблицу, кратко опишите, что это за данные и какова конечная цель вашего анализа. Это помогает модели сфокусироваться на релевантной информации.

Плохо: “Вот данные по продажам. Проанализируй.”
Хорошо: “Это выгрузка из интернет-магазина зоотоваров за последний квартал. Моя цель — выявить самые маржинальные категории товаров, чтобы перераспределить маркетинговый бюджет. Обрати особое внимание на связь между типом животного (столбец ‘Pet_Type’) и средней стоимостью заказа (столбец ‘Order_Value’).”

Во втором случае ИИ сразу понимает, что нужно искать не просто “самые продаваемые” товары, а те, что приносят больше прибыли, и при этом связать их с конкретным сегментом аудитории.

Столп 2: Роль и задача. Превратите ИИ в нужного специалиста

Задайте нейросети роль. Это мгновенно настраивает ее на нужный стиль мышления и лексику. Одно дело — получить ответ от “помощника”, другое — от “опытного маркетолога-аналитика”.

Роль	Какой результат ожидать
Маркетолог-аналитик	Акцент на ROI, LTV, CAC, сегментации клиентов, эффективности каналов.
Финансовый аналитик	Внимание к прибыли, маржинальности, денежному потоку, прогнозированию.
HR-аналитик	Фокус на текучести кадров, эффективности обучения, вовлеченности персонала.
Специалист по Data Science	Поиск сложных паттернов, корреляций, подготовка данных для моделей машинного обучения.

После роли сформулируйте конкретную задачу. Не “посмотри”, а “вычисли”, “сравни”, “сегментируй”, “ранжируй”, “предложи”.

Столп 3: Структура данных. Помогите ИИ “увидеть” вашу таблицу

Никогда не полагайтесь на то, что ИИ сам правильно распознает вашу таблицу. Помогите ему. Лучший способ — явно перечислить названия столбцов и, при необходимости, дать краткое описание их содержимого.

Пример: “Таблица содержит следующие столбцы: Order_ID (уникальный номер заказа), Order_Date (дата заказа в формате ДД.ММ.ГГГГ), Client_ID (ID клиента), Product_Name (название товара), Quantity (количество штук), Price_per_item (цена за штуку), Total_Sum (общая сумма по позиции).”

Это простое действие предотвращает массу ошибок, особенно если у вас нестандартные или сокращенные названия колонок (например, “Qty” вместо “Quantity”).

Столп 4: Формат вывода. Скажите, “в каком виде” вы хотите ответ

Это ваш контроль над результатом. Четко укажите, как должен выглядеть ответ. Это может быть:

• Маркированный список: “Выведи результат в виде нумерованного списка, отсортированного по убыванию выручки.”
• Таблица: “Сформируй итоговую таблицу с колонками: ‘Категория’, ‘Общая выручка’, ‘Доля в общей выручке (%)’.”
• Текст для отчета: “Напиши краткую аналитическую записку (2-3 абзаца) для руководителя, где будут отражены ключевые выводы.”
• JSON-объект: “Представь результат в формате JSON для дальнейшей обработки.”

Чем точнее вы опишете желаемый формат, тем меньше времени потратите на доработку ответа.

Столп 5: Цепочка рассуждений. Заставьте ИИ думать поэтапно

Для сложных задач это критически важно. Попросите ИИ сначала описать свой план действий, а затем выполнить его. Это позволяет вам контролировать логику анализа и вовремя ее скорректировать.

Пример команды: “Действуй пошагово. Сначала опиши свой план анализа. Шаг 1: Рассчитай общую выручку для каждого товара. Шаг 2: Сгруппируй товары по категориям и просуммируй выручку. Шаг 3: Отсортируй категории по выручке. Шаг 4: Сформируй итоговую таблицу. После этого выполни план.”

Этот подход, известный как Chain of Thought (цепочка мыслей), значительно повышает точность и адекватность ответов ИИ, так как он не пытается выдать результат одним скачком, а следует логической последовательности.

25 готовых промптов для анализа таблиц на все случаи жизни

Ниже представлены 25 детализированных промптов, сгруппированных по типовым задачам. Это не просто шаблоны, а рабочие инструменты, которые можно адаптировать под ваши данные. Каждый промт для анализа таблицы содержит переменные, объяснение и логику работы.

Категория 1: Базовая разведка и описательная статистика

Цель этой группы промптов — быстро получить общее представление о данных, найти основные метрики, аномалии и общие тенденции.

Промпт 1: Общий обзор данных (профиль таблицы)
“Ты — опытный аналитик данных. Мне нужно составить профиль для предоставленной таблицы. Проанализируй каждый столбец и для каждого предоставь следующую информацию в виде таблицы:

1. Название столбца.
2. Тип данных (категориальный, числовой, дата).
3. Количество уникальных значений.
4. Количество пропущенных значений (пустых ячеек) в штуках и процентах.
5. Для числовых столбцов: минимальное, максимальное, среднее значение и медиана.
6. Для категориальных столбцов: 3 самых частых значения и их частота.

Цель: Быстро понять структуру, полноту и основные характеристики данных перед глубоким анализом.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 2: Поиск выбросов (аномалий)
“Ты — специалист по контролю качества данных. Твоя задача — найти потенциальные выбросы и аномалии в числовых столбцах таблицы. Действуй по следующему плану:

1. Для каждого числового столбца ([Названия числовых столбцов]) рассчитай межквартильный размах (IQR).
2. Определи границы для выбросов: нижняя = Q1 – 1.5 * IQR, верхняя = Q3 + 1.5 * IQR.
3. Выведи список всех строк, где значения в указанных столбцах выходят за эти границы.
4. Представь результат в виде таблицы с колонками: ‘ID_строки’, ‘Название_столбца_с_аномалией’, ‘Значение_аномалии’, ‘Рекомендуемое_действие’ (например, ‘Проверить вручную’, ‘Возможна ошибка ввода’).

Цель: Найти данные, которые сильно выбиваются из общего ряда и могут исказить результаты анализа.

Столбцы для анализа: [Столбец_1, Столбец_2] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 3: Анализ распределения по категориям
“Ты — маркетолог-аналитик. Проанализируй столбец ‘[Название_категориального_столбца]’ в таблице.
Задача: Рассчитать распределение по каждой категории.
Результат представь в виде таблицы с колонками:

1. ‘[Название_категориального_столбца]’ (название категории).
2. ‘Количество_записей’ (абсолютное число).
3. ‘Доля_в_общем_объеме’ (в процентах, с округлением до двух знаков).
   Отсортируй итоговую таблицу по убыванию доли.

Цель: Понять, какие категории являются самыми крупными, а какие — самыми малочисленными.

Столбец для анализа: [Например, ‘Город_клиента’] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 4: Динамика по времени (общий тренд)
“Ты — финансовый аналитик. Проанализируй данные по времени.
Задача: Сгруппировать данные по [Месяцам/Неделям/Дням] на основе столбца ‘[Столбец_с_датой]’ и для каждого периода рассчитать [Сумму/Среднее/Количество] по столбцу ‘[Столбец_со_значениями]’.
Представь результат в виде таблицы с колонками: ‘Период’, ‘Итоговое_значение’.
Дополнительно, после таблицы, дай краткий вывод (1-2 предложения) о наблюдаемом тренде (рост, падение, стагнация, сезонность).

Цель: Увидеть общую динамику ключевого показателя во времени.

Столбец с датой: [Order_Date] Столбец со значениями: [Revenue] Период группировки: [Месяц] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 5: Сводная статистика по нескольким показателям
“Ты — бизнес-аналитик. Мне нужна сводная статистика по ключевым метрикам.
Задача: Для всей таблицы рассчитай единым списком следующие показатели:

• Общая сумма выручки (столбец ‘Revenue’).
• Общее количество уникальных клиентов (столбец ‘ClientID’).
• Средний чек (общая выручка / общее количество заказов).
• Среднее количество товаров в одном заказе (общее количество товаров / общее количество заказов).
  Представь каждый показатель с названием и рассчитанным значением.

Цель: Получить “пульс” бизнеса в нескольких ключевых цифрах.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Категория 2: Глубокий анализ и сегментация

Эта группа промптов направлена на поиск скрытых взаимосвязей, сегментацию аудитории и выявление неочевидных паттернов.

Промпт 6: ABC-анализ товаров/клиентов
“Ты — специалист по управлению запасами. Проведи ABC-анализ товаров на основе их вклада в общую выручку.
План действий:

1. Рассчитай выручку для каждого уникального товара (столбец ‘[Product_Name]’).
2. Отсортируй товары по убыванию выручки.
3. Рассчитай долю каждого товара в общей выручке и накопительную долю.
4. Присвой каждому товару категорию A, B или C по правилу:
   • Группа A: товары, составляющие первые 80% общей выручки.
   • Группа B: товары, составляющие следующие 15% выручки (от 80% до 95%).
   • Группа C: остальные товары (последние 5% выручки).
5. Выведи итоговую таблицу с колонками: ‘[Product_Name]’, ‘Выручка’, ‘Накопительная_доля_%’, ‘Группа_ABC’.

Цель: Определить самые ценные товары, которые приносят основной доход.

Столбец с названием товара: [Product_Name] Столбец с выручкой: [Revenue] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 7: RFM-анализ клиентов
“Ты — CRM-маркетолог. Проведи RFM-анализ клиентской базы.
Контекст: Сегодняшняя дата — [Укажите_сегодняшнюю_дату, например, 01.01.2024].
План действий:

1. Для каждого клиента (столбец ‘ClientID’) рассчитай три метрики:
   • Recency (R): количество дней с момента последней покупки.
   • Frequency (F): общее количество покупок (заказов).
   • Monetary (M): общая сумма всех покупок.
2. Для каждой метрики (R, F, M) раздели всех клиентов на 3 группы (от 1 до 3). Для Recency: чем меньше дней, тем выше балл (3 — самые свежие). Для Frequency и Monetary: чем больше значение, тем выше балл (3 — самые частые/прибыльные).
3. Сформируй итоговую таблицу с колонками: ‘ClientID’, ‘Recency_score’, ‘Frequency_score’, ‘Monetary_score’, ‘RFM_Segment’.
4. После таблицы дай рекомендации по работе с 3-4 ключевыми сегментами (например, ‘333’ – лояльные чемпионы, ‘111’ – спящие).

Цель: Сегментировать клиентов по их покупательской активности для целевых коммуникаций.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу с ClientID, OrderDate, Revenue]”

Промпт 8: Поиск корреляций между показателями
“Ты — исследователь данных (Data Scientist). Твоя задача — найти взаимосвязи между числовыми показателями в таблице.
Задача: Рассчитай матрицу корреляций Пирсона для столбцов: [Список_числовых_столбцов].
Представь результат в виде таблицы (матрицы), где на пересечении строк и столбцов будет указан коэффициент корреляции.
После матрицы выдели 2-3 наиболее сильные корреляции (по модулю > 0.6) и кратко интерпретируй их на простом языке. Например: ‘Найдена сильная положительная связь между ‘Количеством_визитов’ и ‘Суммой_покупки’, что может означать: чем чаще клиент заходит, тем больше он тратит’.

Цель: Найти, какие показатели влияют друг на друга.

Столбцы для анализа: [Age, Income, Order_Value, Items_Count] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 9: Сравнительный анализ двух сегментов
“Ты — продуктовый аналитик. Сравни две группы пользователей: [Название_сегмента_1] и [Название_сегмента_2] по данным из столбца ‘[Столбец_для_сегментации]’.
Задача: Для каждого сегмента рассчитай и представь в сравнительной таблице следующие метрики:

• Средний чек.
• Среднее количество товаров в заказе.
• Топ-3 самых популярных категории товаров.
• Средняя частота покупок (если применимо).
  После таблицы напиши краткий вывод (2-3 предложения) о ключевых различиях в поведении этих двух сегментов.

  Промпты для анализа данных. 30 готовых примеров для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Цель: Понять, чем один сегмент отличается от другого.

Столбец для сегментации: [User_Type] Название сегмента 1: [New_User] Название сегмента 2: [Returning_User] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 10: Анализ последовательности событий (воронка)
“Ты — аналитик пользовательского поведения. Проанализируй воронку событий.
Данные в таблице отсортированы по пользователю и времени. Столбец ‘[Event_Name]’ содержит название события.
Задача: Рассчитай конверсию на каждом шаге воронки. Последовательность шагов: [Шаг_1 -> Шаг_2 -> Шаг_3 -> …].
Результат представь в виде таблицы:

1. ‘Шаг_воронки’ (название события).
2. ‘Количество_пользователей’ (дошедших до этого шага).
3. ‘Конверсия_из_предыдущего_шага_%’.
4. ‘Общая_конверсия_из_первого_шага_%’.
   Сделай вывод о самом проблемном шаге воронки, где теряется больше всего пользователей.

Цель: Найти “узкое горлышко” в пользовательском пути.

Столбец событий: [Event_Name] Последовательность воронки: [‘View_Product’ -> ‘Add_To_Cart’ -> ‘Start_Checkout’ -> ‘Purchase’] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Категория 3: Очистка и трансформация данных

Эти промпты помогают привести данные в порядок: исправить формат, заполнить пропуски, создать новые признаки для анализа.

Промпт 11: Изменение формата данных в столбце
“Ты — инженер данных. Мне нужно привести данные в столбце ‘[Название_столбца]’ к единому формату.
Текущий формат данных в столбце — [Опишите_текущий_формат, например, ‘текст вида 25.12.2023 15:30’].
Желаемый формат — [Опишите_желаемый_формат, например, ‘дата в формате YYYY-MM-DD’].
Задача: Сгенерируй новую версию таблицы, где столбец ‘[Название_столбца]’ будет преобразован к нужному формату. Остальные столбцы оставь без изменений.

Цель: Привести данные к стандартному виду для корректной обработки.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 12: Заполнение пропущенных значений
“Ты — специалист по подготовке данных. В моей таблице есть пропуски в столбце ‘[Название_столбца]’.
Задача: Заполнить пропущенные значения, используя метод ‘[Метод_заполнения]’.
Варианты методов: ‘среднее значение по столбцу’, ‘медианное значение по столбцу’, ‘самое частое значение (мода)’, ‘конкретное значение (например, 0 или ‘Не указано’)’.
Предоставь обновленную таблицу. После таблицы укажи, какой метод был использован и почему он подходит в данном случае.

Цель: Устранить пропуски в данных, которые могут мешать анализу.

Столбец с пропусками: [Age] Метод заполнения: [медианное значение по столбцу] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 13: Создание нового признака на основе существующих
“Ты — аналитик. Мне нужно создать новый расчетный столбец.
Задача: Добавь в таблицу новый столбец с названием ‘[Название_нового_столбца]’.
Значение в этом столбце должно рассчитываться по формуле: [Опишите_формулу, например, ‘([Столбец_A] * [Столбец_B]) / 100’].
Выведи итоговую таблицу с новым столбцом.

Цель: Обогатить данные новым признаком для более глубокого анализа.

Название нового столбца: [Margin_Value] Формула: [([Revenue] – [Cost_Price]) * [Quantity]] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 14: Категоризация числового признака
“Ты — маркетолог. Мне нужно разбить клиентов на группы по возрасту.
Задача: Создай новый столбец ‘[Название_нового_столбца]’ на основе значений из столбца ‘[Числовой_столбец]’.
Правила категоризации:

• Если значение < 18, присвоить категорию 'Юниоры'.
• Если значение от 18 до 35, присвоить ‘Молодежь’.
• Если значение от 36 до 55, присвоить ‘Зрелые’.
• Если значение > 55, присвоить ‘Старшее поколение’.
  Выведи таблицу с добавленным столбцом.

Цель: Превратить непрерывный числовой признак в удобные для анализа категории.

Название нового столбца: [Age_Group] Числовой столбец: [Age] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 15: Извлечение информации из текстового столбца
“Ты — специалист по обработке текста. Мне нужно извлечь данные из столбца ‘[Текстовый_столбец]’.
В этом столбце содержатся строки вида ‘[Пример_строки, например, ‘ID: 123, Город: Москва, Статус: Активен’]’.
Задача: Создай три новых столбца: ‘[Новый_столбец_1]’, ‘[Новый_столбец_2]’, ‘[Новый_столбец_3]’.
Извлеки из каждой строки текстового столбца соответствующие значения и помести их в новые столбцы.
Покажи итоговую таблицу.

Цель: Структурировать неструктурированную текстовую информацию.

Текстовый столбец: [UserInfo] Новые столбцы: [‘UserID’, ‘City’, ‘Status’] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Категория 4: Генерация выводов и рекомендаций

Эти промпты превращают сухие цифры в понятные выводы, готовые для отчетов и презентаций.

Промпт 16: Генерация аналитической записки (Executive Summary)
“Ты — ведущий аналитик, готовишь отчет для руководства.
На основе предоставленной таблицы, которая содержит [краткое описание данных], напиши краткую аналитическую записку (Executive Summary) объемом 3-4 абзаца.
В записке должны быть отражены:

1. Ключевой вывод №1 (например, о самом прибыльном продукте/сегменте).
2. Ключевой вывод №2 (например, о самом важном тренде).
3. Одна основная проблема или точка роста, выявленная в данных.
4. Одна конкретная рекомендация для бизнеса, основанная на анализе.
   Текст должен быть написан деловым, но понятным языком, без излишнего технического жаргона.

Цель: Быстро донести главные выводы до лиц, принимающих решения.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 17: Поиск инсайтов и неочевидных наблюдений
“Ты — ‘охотник за инсайтами’, твоя задача — находить в данных то, что не лежит на поверхности.
Проанализируй таблицу и найди 3-5 неочевидных, но потенциально полезных для бизнеса наблюдений или гипотез.
Для каждого инсайта укажи:

• Само наблюдение (что ты заметил).
• Данные, на которых оно основано.
• Возможная причина (гипотеза, почему так происходит).
• Потенциальная польза для бизнеса (что с этим знанием можно сделать).
  Избегай банальных выводов (вроде “продажи в декабре выше, чем в июле”). Ищи интересные связи.

Цель: Найти скрытые закономерности, которые могут дать бизнесу конкурентное преимущество.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 18: SWOT-анализ на основе данных
“Ты — стратегический консультант. Проведи SWOT-анализ (Сильные стороны, Слабые стороны, Возможности, Угрозы) для [Объект_анализа, например, ‘продуктовой категории X’] на основе данных из таблицы.
Для каждого из четырех разделов SWOT приведи по 2-3 пункта, подкрепленных конкретными цифрами или фактами из таблицы.
Формат вывода:
Сильные стороны (Strengths):

• [Пункт 1 (подтвержден данными)]
• [Пункт 2 (подтвержден данными)] Слабые стороны (Weaknesses):
• …
  и так далее.

Цель: Структурировать выводы из данных в формате стратегического анализа.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 19: Формулирование гипотез для A/B-тестирования
“Ты — менеджер по продукту. На основе анализа таблицы сформулируй 3 гипотезы для будущего A/B-тестирования.
Гипотезы должны быть направлены на улучшение метрики ‘[Ключевая_метрика, например, ‘конверсия в покупку’]’.
Каждая гипотеза должна быть представлена в формате:

• Наблюдение (факт из данных).
• Гипотеза (‘Если мы сделаем [изменение], то это приведет к [ожидаемый результат], потому что [обоснование]’).
• Как будем проверять (краткое описание теста).

Цель: Превратить аналитические выводы в конкретные, проверяемые гипотезы по улучшению продукта/маркетинга.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 20: Генерация рекомендаций по оптимизации
“Ты — консультант по оптимизации бизнес-процессов. Проанализируй таблицу с данными о [описание данных, например, ‘времени выполнения задач сотрудниками’].
Задача: Выяви “узкие места” или неэффективные участки и предложи 3-5 конкретных, измеримых рекомендаций по их оптимизации.
Для каждой рекомендации укажи:

• Проблема, которую она решает (на основе данных).
• Суть рекомендации.
• Ожидаемый эффект (в цифрах, если возможно).

Цель: Предоставить конкретный план действий по улучшению на основе анализа данных.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Категория 5: Продвинутые и креативные задачи

Эта группа промптов выходит за рамки простого анализа и позволяет использовать данные для прогнозирования, генерации контента и других нестандартных задач.

Промпт 21: Прогнозирование на основе тренда
“Ты — аналитик-прогнозист. В таблице содержатся данные о [показатель] по [периодам] (столбцы ‘[Столбец_даты]’, ‘[Столбе-ц_значения]’).
Задача:

1. Проанализируй исторические данные и определи основной тренд (линейный, экспоненциальный) и наличие сезонности.
2. На основе этого тренда сделай простой прогноз значения показателя на следующие [N] периодов.
3. Представь прогноз в виде таблицы: ‘Прогнозный_период’, ‘Прогнозное_значение’.
4. Укажи, что это упрощенный прогноз и назови факторы, которые могут на него повлиять.

Цель: Получить ориентировочную оценку будущих показателей на основе исторических данных.

Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 22: Генерация текстовых описаний на основе данных
“Ты — копирайтер, который работает с данными. В каждой строке таблицы содержатся характеристики товара ([Столбцы_с_характеристиками]).
Задача: Для каждой строки таблицы сгенерируй краткое, привлекательное маркетинговое описание товара (2-3 предложения), используя значения из указанных столбцов. В описании сделай акцент на [Ключевое_преимущество, например, ‘материал’ или ‘производитель’].
Выведи результат в виде таблицы с двумя колонками: ‘ID_товара’ и ‘Сгенерированное_описание’.

  Нейросети для написания анализа. 5 лучших ИИ, 28 способов применения и фишки искусственного интеллекта

Цель: Автоматизировать создание контента на основе структурированных данных.

Столбцы для использования: [‘ProductName’, ‘Material’, ‘Color’, ‘Price’] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 23: Кластеризация (поиск неявных групп)
“Ты — Data Scientist. Мне нужно найти скрытые группы (кластеры) среди моих клиентов на основе их поведения.
Задача: Проведи кластеризацию данных по столбцам: [Список_столбцов_для_кластеризации]. Используй метод k-средних, определив оптимальное количество кластеров (попробуй 3 или 4).
Результат:

1. Добавь в таблицу новый столбец ‘Cluster_ID’.
2. Для каждого кластера дай ему осмысленное название (например, ‘Экономные и редкие’, ‘Лояльные транжиры’) и опиши его типичные характеристики (средние значения по анализируемым столбцам).

Цель: Обнаружить естественные, неявные сегменты в данных.

Столбцы для кластеризации: [‘Average_Check’, ‘Purchase_Frequency’, ‘Items_per_Order’] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 24: Описание для визуализации (для построения графика)
“Ты — BI-аналитик. Подготовь данные для построения графика в системе визуализации (например, Yandex DataLens).
Задача: На основе таблицы определи, какой тип графика лучше всего подойдет для визуализации взаимосвязи между [Столбец_X] и [Столбец_Y].
Формат ответа:

• Рекомендуемый тип графика (например, ‘Гистограмма’, ‘Линейный график’, ‘Диаграмма рассеяния’).
• Обоснование выбора (почему этот тип графика подходит).
• Какую колонку отложить по оси X.
• Какую колонку отложить по оси Y.
• Ключевой инсайт, который должен показать этот график.

Цель: Помочь в выборе правильного способа визуализации данных.

Столбец X: [Date] Столбец Y: [Sales_Volume] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Промпт 25: Анализ тональности текстовых данных
“Ты — специалист по обработке естественного языка (NLP). В таблице есть столбец ‘[Столбец_с_текстом]’ с отзывами клиентов.
Задача:

1. Для каждого отзыва в столбце определи его тональность: ‘Позитивная’, ‘Нейтральная’ или ‘Негативная’. Создай новый столбец ‘Sentiment’ с этими значениями.
2. Рассчитай общее процентное соотношение позитивных, нейтральных и негативных отзывов.
3. Выдели 3-5 ключевых тем или проблем, которые чаще всего упоминаются в негативных отзывах.
   Представь результат в виде краткого отчета.

Цель: Быстро оценить общее настроение клиентов и выявить главные болевые точки.

Столбец с текстом: [Review_Text] Таблица: [Вставьте вашу таблицу]”

Частые ошибки и как их избежать: чек-лист самопроверки

Даже с хорошими примерами промптов легко допустить досадные ошибки, которые снижают качество результата. Пройдитесь по этому списку перед отправкой своего запроса. Это убережет вас от разочарований.

Ошибка 1: “Слепое” копирование таблицы.
Многие просто копируют данные из Excel или Google Sheets и вставляют в чат. Проблема в том, что при копировании могут “поехать” разделители (табуляция превращается в пробелы), и ИИ видит не таблицу, а мешанину из слов и цифр.
Как избежать: Перед вставкой в чат скопируйте таблицу в простой текстовый редактор (вроде Блокнота). Убедитесь, что в качестве разделителя используется табуляция или, например, точка с запятой. Еще лучше — явно указать в промпте, какой разделитель используется. Например: “Данные в формате CSV с разделителем ‘;'”.

Ошибка 2: Игнорирование единиц измерения.
Вы просите проанализировать столбец “Выручка”, но не указываете, в чем она измеряется — в рублях, тысячах рублей или долларах. В итоге ИИ может сделать совершенно неверные выводы о масштабе.
Как избежать: Всегда указывайте единицы измерения для ключевых показателей. “Столбец ‘Revenue’ содержит выручку в российских рублях.”

Ошибка 3: Слишком много задач в одном промпте.
Попытка заставить ИИ сделать ABC-анализ, RFM-сегментацию и спрогнозировать продажи в одном запросе — путь к провалу. Модель запутается, смешает результаты или выполнит только часть задания.
Как избежать: Разбивайте большие задачи на последовательность маленьких. Сначала получите результат по ABC-анализу. Затем, в новом сообщении, попросите провести RFM, ссылаясь на предыдущие данные. Итерационный подход всегда надежнее.

Ошибка 4: Не проверять результат.
Иногда ИИ “галлюцинирует” — выдумывает цифры или делает грубые математические ошибки, особенно при работе с большими объемами данных. Слепо доверять его расчетам нельзя.
Как избежать: Всегда проводите выборочную проверку. Пересчитайте пару ключевых показателей вручную или в Excel. Если ИИ нашел “аномально прибыльный” товар, проверьте исходные данные по нему. Используйте ИИ как помощника, а не как истину в последней инстанции.

Чек-лист идеального промпта для анализа таблицы

1. Контекст задан: Вы объяснили, что это за данные и какова конечная цель анализа.
2. Роль определена: Вы указали ИИ, кем ему быть (маркетологом, финансистом и т.д.).
3. Структура данных описана: Вы перечислили названия столбцов и, при необходимости, их суть.
4. Задача конкретна и однозначна: Вы использовали глаголы действия (“рассчитай”, “сравни”, “найди”), а не абстрактное “проанализируй”.
5. Формат вывода четко указан: Вы описали, как должен выглядеть результат (таблица, список, текст).
6. Единицы измерения и даты уточнены: Вы указали, в чем измеряются деньги/вес/объем и в каком формате указаны даты.
7. Сложная задача разбита на шаги: Вы используете пошаговый подход (Chain of Thought) для комплексного анализа.

Ответы на частые вопросы

Вопрос: Что делать, если моя таблица слишком большая и не помещается в окно чата?

Это распространенная проблема. Есть несколько решений. Во-первых, не пытайтесь “скормить” ИИ сотни тысяч строк. Это неэффективно и дорого. Во-вторых, используйте один из следующих подходов:

• Агрегация: Сначала сами агрегируйте данные в Excel или с помощью скрипта. Вместо 100 000 строк с продажами передайте ИИ таблицу из 30 строк, где данные сгруппированы по дням.
• Сэмплирование: Передайте ИИ случайную, но репрезентативную выборку данных (например, 1000 случайных строк). Этого часто достаточно для поиска общих трендов. Укажите в промпте: “Это случайная выборка из 10% от общего массива данных”.
• Анализ структуры: Если вы хотите, чтобы ИИ помог с логикой анализа, а не с расчетами, передайте ему только “шапку” таблицы и 5-10 первых строк. Этого хватит, чтобы он понял структуру и предложил план действий.

Вопрос: ИИ постоянно выдумывает данные или делает ошибки в расчетах. Как это исправить?

Это называется “галлюцинациями”. Причина часто кроется в том, что ИИ пытается “угадать” или плохо справляется с математикой “на лету”. Чтобы снизить риск, используйте методику “Цепочка рассуждений” (Chain of Thought), описанную выше. Заставьте его сначала прописать план и промежуточные шаги. Когда модель вынуждена показывать свою “внутреннюю кухню”, она делает меньше ошибок. И, конечно, всегда делайте выборочную проверку ключевых цифр.

Вопрос: Может ли нейросеть построить график или диаграмму?

Большинство текстовых моделей, таких как ChatGPT или Gemini, не могут генерировать изображения напрямую в чате. Однако они могут сделать две очень полезные вещи. Во-первых, они могут сгенерировать код для построения графика на языке Python (с использованием библиотек Matplotlib или Seaborn) или R. Вы можете просто скопировать этот код и выполнить его в соответствующей среде. Во-вторых, они могут дать четкие инструкции для построения графика в BI-системах, как в промпте №24.

Вопрос: Как сохранить контекст при анализе большой таблицы в нескольких сообщениях?

Ключ к успеху — явные ссылки на предыдущие результаты. Не надейтесь, что модель все помнит. В каждом новом сообщении кратко напоминайте о контексте. Например: “Отлично, мы провели ABC-анализ. Теперь, используя полученную таблицу с ABC-группами, давай проведем анализ сезонности для товаров из группы А”. Такой подход помогает удерживать фокус и получать логически связанные результаты на протяжении всей беседы.

Вместо заключения: главный секрет успеха

В конечном счете, самый мощный аналитический инструмент — это не нейросеть, а ваш мозг. Искусственный интеллект — это лишь невероятно быстрый и исполнительный ассистент, который нуждается в четком руководстве. Перестаньте относиться к нему как к оракулу и начните использовать его как продолжение собственного аналитического мышления.

Главный секрет создания эффективного промпта для анализа таблицы заключается в смене парадигмы: вы не просите, вы — приказываете. Вы не спрашиваете, вы — ставите техническое задание. Каждый из 25 приведенных здесь промптов — это пример такого детального ТЗ.

Что делать дальше?

1. Выберите 1-2 промпта, наиболее подходящих под вашу текущую задачу.
2. Адаптируйте их под свои данные: замените названия столбцов, укажите свой контекст и цель.
3. Попробуйте в действии. Сравните результат с тем, что вы получали раньше по запросу “проанализируй”. Разница вас удивит.
4. Начните экспериментировать. Комбинируйте элементы из разных промптов, создавая свои собственные уникальные запросы.

Работа с данными — это путь от хаоса к порядку, от набора цифр к конкретным бизнес-решениям. И теперь у вас есть надежная карта для этого путешествия. Удачи в поиске ваших инсайтов