ИИ для анализа данных: какие решения есть и как ими пользоваться

ИИ в анализе данных — это подключение нейросетей и сервисов на их основе для обработки информации. Например, для сравнения показателей из нескольких отчётов, поиска изменений в статистике, прогнозирования или разбора результатов исследования. Причём для большинства задач не нужно писать формулы или что-то программировать — ИИ сделает всё сам.

В статье разберём, в каких ситуациях стоит использовать ИИ, какие инструменты для этого есть и как провести анализ. С практической частью нам поможет Елена Загвозкина, эксперт по аналитике данных и основатель сообщества AnalyticsClub.

Какие задачи можно поручить ИИ

Нейронки могут анализировать цифры, тексты, изображения, видео- и аудиозаписи, поэтому им можно передать разные дела.

• Систематизировать данные. Найти дубликаты, пропуски и ошибки, привести к одному формату даты, названия и единицы измерения. Например, объединить информацию из нескольких отчётов, в которых одни и те же показатели записаны по-разному.
• Сравнить метрики. Сопоставить расходы подразделений, нагрузку на сотрудников, данные рекламных кампаний и выяснить, где произошли наиболее заметные изменения.
• Найти закономерности и отклонения. Определить, в какие дни поступает больше обращений в поддержку, как погода и другие факторы влияют на рост продаж или когда показатели отклоняются от обычных значений.
• Подготовить отчёты и графики. Обработать результаты исследований, статистику по рекламе и продажам, собрать их в таблицы и визуализировать.
• Построить прогноз. На основе имеющихся данных оценить будущую нагрузку на службу поддержки, потребность в материалах или вероятность поломки оборудования.

Но при работе с нейронками стоит помнить — они могут ошибаться. Поэтому лучше относиться к ним, как к джунам, за которыми надо всё перепроверять. Но даже так вы сможете сократить время на обработку данных и обратить внимание на детали, которые раньше не замечали.

Какие нейросети подойдут для аналитики

Выбор зависит от задачи: например, нужно один раз проанализировать файл, сделать сложный прогноз или выстроить систему регулярной аналитики. Для этих задач подходят разные инструменты — от обычных чат-ботов до специализированных платформ.

Ниже — краткая таблица с нейронками и решениями на базе ИИ. Дальше разберём каждую подробно.

Универсальные нейросети в формате чат-бота

С их помощью можно организовать работу двумя способами:

1. Сделать разовый анализ. Если данные уже собраны в таблице или документе, достаточно загрузить файл в чат и указать, что нужно выяснить. Например, попросить сравнить результаты опроса разных групп, найти заметные различия и представить их на графике.
2. Автоматизировать регулярные задачи. Допустим, вам еженедельно нужно создавать и изучать новые отчёты. Чтобы не повторять одни и те же действия вручную, можно создать ИИ-помощника и дать ему инструкцию: откуда брать данные, что анализировать, какие метрики считать, как должен выглядеть отчёт и куда его отправлять. Это более сложный подход, который потребует подключения разных источников, или даже вайб-кодинга.

Нюансы работы с автоматизацией мы разбирали в других статьях: «Что такое ИИ-агенты» и «Топ лучших агентов для бизнеса и маркетинга». В этом материале рассмотрим только сами нейронки.

«ГигаЧат». Российский ИИ, который умеет анализировать таблицы, рассчитывать показатели и готовить отчёты. Например, в чат-бот можно загрузить статистику расходов и попросить посчитать затраты по категориям за несколько месяцев, найти отклонения, сравнить цены с конкурентами и так далее. Также на базе нейронки можно создавать ИИ-помощников и агентов — для этого есть GigaChat API, инструменты GigaChain и удобные модули подключения к внешним сервисам.

Нейросеть доступна в виде чата на сайте, также есть боты в Telegram и ВКонтакте с урезанным функционалом. Работает бесплатно с ограничением по количеству запросов, подписка стоит от 1 300 ₽ в месяц.

«Алиса AI для бизнеса». Ещё один российский ассистент с похожими возможностями. Главное отличие — умеет работать с корпоративной информацией из «Яндекс 360». Например, можно попросить его изучить задачи в Трекере, сопоставить сроки их выполнения и подготовить сводку по проектам. Интегрируется и с другими сервисам вроде «Битрикс24» и «1С».

Такой функционал доступен пользователям подписки «Яндекс 360», стоимость для команд от 10 человек — 2 790 ₽ в месяц.

ChatGPT и Claude. Зарубежные нейросети, которые подходят для анализа таблиц, документов и других файлов. Они могут выполнять расчёты, искать закономерности, корреляции и отклонения, создавать отчёты, графики и дашборды. От российских отличаются большей мощностью и качеством ответом. Сейчас это два самых передовых и универсальных ИИ-инструмента.

В платформах также доступны инструменты для автоматизации: можно создавать собственных ИИ-помощников и агентов, подключать плагины и внешние сервисы, задавать постоянные инструкции для повторяющихся задач. Например, настроить еженедельный анализ статистики сайта: нейросеть будет получать новые данные, рассчитывать показатели, находить отклонения и готовить отчёт.

У ChatGPT и Claude есть бесплатные тарифы с ограничениями, подписки начинаются от 20 $ в месяц. Но нейронки не открываются из России, и оплатить их рублёвой картой не получится.

Специализированные ИИ-аналитики

Если нужно регулярно сравнивать несколько отчётов, приводить в порядок данные и делать графики, подойдут ИИ-аналитики. Это сервисы на базе нейросетей, которые позволяют организовать сложный процесс в несколько шагов.

Julius AI. Сервис на базе ИИ, который помогает автоматизировать анализ данных. Так, агентство может подключить таблицы с расходами клиентов, задать правила расчётов и запланировать регулярный анализ — Julius будет запускать задачу по расписанию и отправлять результаты на почту или в рабочий мессенджер.

По сути, это помощник, которого можно сделать с помощью универсальной нейросети. Просто здесь уже всё настроено, не нужно кодить и продумывать этапы самостоятельно.

• Не работает в России — нужно менять IP, оплата рублёвой картой недоступна.
• Есть бесплатный тариф с ограничениями, подписка от 20 $ в месяц.

Powerdrill Bloom. Похожий сервис, но с фокусом на исходные данные — по отчёту нейронки видно, какие цифры легли в основу метрики. Например, при анализе расходов маркетолог может получить сводку по статьям бюджета и посмотреть строки, из которых сложились суммы.

• Не работает в России — нужно менять IP, оплата рублёвой картой недоступна.
• Есть бесплатный тариф с ограничениями, подписка от 199 $ в год.

Quadratic. Это не просто чат-бот, а полноценный табличный редактор со встроенным ИИ. Допустим, у вас есть два дока с расходами на рекламу и обращениями за тот же период. Вы можете загрузить их в сервис и просить сопоставить кампании, посчитать стоимость заявки и визуализировать отчёт. ИИ сделает всю работу прямо в таблице: проставит формулы в ячейках и сделает график.

Такой сервис особенно полезен для работы с большими данными. У универсальных нейронок, таблиц Google и даже Excel есть лимиты на объём информации, которую можно в них загрузить. Quadratic заявляет, что способен обработать даже сотню миллионов строк, что в десять раз больше возможностей того же Excel.

Есть бесплатный тариф с ограничением по количеству запросов, подписка стоит от 18 $ в месяц. Работает в России, но для оплаты нужна зарубежная карта.

Программы для прогнозирования

Если нужно предсказать спрос или вероятность какого-то события, подойдут сервисы на базе нейросетей и ML. Они умеют изучать исторические данные, находить зависимости и строить на их основе прогнозы.

BigML — вариант для тех, кто не хочет разбираться в алгоритмах предсказаний. Достаточно загрузить файл с данными и задать показатель для прогноза — сервис подберёт несколько моделей для анализа и отметит наиболее подходящую.

Допустим, надо выяснить, сколько новых клиентов могут стать постоянными. Для этого загрузите в BigML таблицу с историей заказов: когда человек покупал, сколько потратил и вернулся ли снова за определённый период. Затем выберите метрику, которую нужно предсказать, — повторную сделку. Дальше сервис создаст и сравнит несколько моделей прогноза, предложит оптимальную и после согласования с вами всё посчитает.

• Есть бесплатный тариф с ограничением по объёму данных для анализа.
• Доступен трёхдневный пробный период с расширенными возможностями.
• Платные тарифы рассчитываются по запросу.
• Открывается с российским IP, но оплатить рублёвой картой не получится.

Orange Data Mining — программа для анализа данных и построения прогнозов, которую нужно скачать и установить на компьютер. В отличие от BigML, здесь нет привычного чат-бота, которому можно написать задачу. Вместо этого пользователь сам собирает процесс из готовых блоков, как конструктор.

Например, один блок загружает Excel-файл, другой выбирает нужные столбцы, третий запускает алгоритм прогнозирования, а четвёртый показывает результат. Блоки нужно разместить на рабочем поле и соединить между собой.

Orange позволяет самостоятельно управлять каждым этапом анализа, но разобраться в нём сложнее, чем в BigML: придётся понять, какие блоки нужны для вашей задачи, как их соединить и по каким показателям сравнивать модели. Поэтому Orange больше подойдёт тем, кто планирует регулярно строить прогнозы и готов потратить время на освоение инструмента.

Сервис бесплатный, но сайт с российским IP не открывается.

BI-платформы с искусственным интеллектом

BI (Business Intelligence) — это корпоративная платформа, которая собирает данные из разных источников, систематизирует их и делает отчёты. У таких решений обычно есть ИИ-помощники, которые упрощают работу.

Yandex DataLens — российская BI-платформа со встроенным «Нейроаналитиком», который помогает создавать формулы, разбираться в метриках и визуализировать цифры. Например, можно попросить показать динамику заказов по регионам, и система подготовит график на основе имеющихся данных.

Это комплексное решение для компаний, поэтому стоимость рассчитывается по количеству пользователей. Цены начинаются от 990 ₽ в месяц за одного сотрудника.

Polymer — аналогичная зарубежная платформа со встроенным ИИ-чатом. Нейронка помогает анализировать данные, создавать отчёты и визуализацию для них, настраивать автоматическое обновление показателей.

Тариф с ИИ стоит от 25 $ в месяц, есть бесплатный пробный период на неделю. Решение не доступно в России, для оплаты нужна зарубежная карта или сервис-посредник.

Корпоративные ИИ-агенты

В крупных компаниях данные хранятся в нескольких системах, а у сотрудников разные права доступа. Поэтому нельзя просто подключить нейросеть и разрешить ей выполнять любые запросы — здесь нужны ИИ-агенты.

Создавать их можно по-разному: с помощью универсальных нейронок или специальных сервисов вроде Wren AI. Либо использовать бизнес-платформы со встроенными ИИ-решениями.

Wren AI — помогает сделать агента для работы с базой данных компании. Например, если у магазина история заказов хранится в PostgreSQL, программист может подключить его к Wren AI и задать правила расчётов: какие заказы учитывать в выручке, как считать возвраты и прочее. После этого руководителю достаточно поставить задачу, и агент сам составит запросы к базе, рассчитает и подготовит таблицу или график.

• Есть бесплатный доступ на неделю, также можно запросить демо с полным функционалом.
• Платные тарифы начинаются от 179 $ в месяц при покупке годовой подписки.
• Доступен в России, но не оплачивается рублёвой картой.

Cortex — это дополнение с ИИ-агентами для российской BI-платформы Visiology. Помощники есть разные, например: «Аналитик» отвечает на вопросы по готовым отчётам, а «DAX-агент» помогает создавать формулы для таблиц.

Купить отдельно Cortex нельзя, только как дополнение к лицензии Visiology. Стоимость от 20 000 ₽ в месяц.

Как провести анализ данных с помощью ИИ: пошаговая инструкция

Начать можно с одной таблицы и простого вопроса: какие расходы выросли за квартал, когда клиенты дольше ждут ответа, на что чаще жалуются в отзывах. И затем, когда поймёте особенности работы с ИИ, переходите к более сложной аналитике.

Шаг 1. Определить цель анализа

Решите, на какой вопрос хотите получить ответ. Необязательно сразу указывать метрики и способ анализа — нейросеть может сама предложить подходящий метод. Допустим, вы заметили, что клиенты стали чаще жаловаться на медленную поддержку. Так и сформулируйте задачу для ИИ: «Хочу выяснить, в каких случаях клиентам приходится ждать дольше, и изменилась ли вообще ситуация за последние три месяца».

Он поможет определить, какие показатели стоит сравнить, откуда взять сведения. По такому же принципу можно выяснить, почему снизилась посещаемость сайта, из-за чего вырос расход электроэнергии, какие факторы влияют на сроки доставки.

Шаг 2. Подготовить данные

Соберите информацию, которая относится к задаче. Это могут быть таблицы, результаты опросов, отчёты контрагентов, схемы логистов, статистика по обращениям, выгрузки из CRM и других бизнес-сервисов.

Если хотите анализировать обращения из рекламы, подключите МультиТрекинг Callibri: он соберёт звонки, письма и заявки с сайта в CRM и покажет, какая кампания принесла каждое обращение. Вам останется выбрать нужный период, выгрузить данные в Excel и передать их нейросети.

Если работаете с таблицами, проследите, чтобы у столбцов были понятные названия, а каждая строка соответствовала одной записи: заказу, обращению или цифрам. Для прочих документов сделайте понятные разделы. Иначе ИИ может запутаться в данных и сделать неверные выводы.

Дальше проверьте качество информации или отдайте эту задачу нейронке — она может найти пропуски, дубликаты, ошибки и другие проблемы, которые помешают анализу. Также перед загрузкой файла уберите личные данные клиентов и прочие чувствительные сведения.

Шаг 3. Составить запрос для ИИ

Загрузите файл в нейросеть и объясните, что в нём хранится. Например, если анализируете обращения клиентов, напишите, что означает каждая строка, какие сведения есть и как записаны даты. Это поможет правильно прочитать таблицу и провести расчёты. Дальше опишите, что хотите выяснить, и укажите, в каком формате нужен отчёт.

Ниже — пример запроса для анализа ответов поддержки. Если хотите разобраться, как правильно писать промпты, почитайте нашу инструкцию.

По такому же принципу составляйте промпты для других задач: меняйте исходную проблему и желаемый результат. Например, вместо анализа обращений попросите найти изменения в расходах или сгруппировать отзывы покупателей по частым жалобам.

Шаг 4. Интерпретировать результаты

Нейросеть проведёт расчёты и подготовит ответ, но на этом не стоит останавливаться — лучше использовать данные для дальнейшей аналитики. Допустим, ИИ обнаружил, что по выходным клиенты дольше ждут ответа. Попросите его выяснить, насколько увеличивается время ожидания и сколько обращений приходится на эти дни. Затем потребуйте список возможных причин с указанием, какие сведения помогут проверить эти гипотезы.

Так вы постепенно перейдёте от общего наблюдения к конкретной проблеме. Например, если задержки совпадают с ростом числа обращений, стоит проверить нагрузку на сотрудников. И далее постепенно сужать область поисков до момента, пока не останется 1–2 гипотезы.

Если выводы кажутся непонятными, попросите ИИ объяснить их без специальных терминов и показать, на каких цифрах они основаны. При необходимости нейросеть может перестроить график, сравнить другие периоды или подготовить короткую сводку для руководителя.

Шаг 5. Проверить выводы нейросети

ИИ иногда ошибается в вычислениях и объяснениях, поэтому результаты нужно проверять. Частично он может это сделать сам — попросите повторно сверить итоговые суммы с исходным файлом, показать количество обработанных записей и объяснить, каким образом учитывались пропуски.

Но важные цифры лучше проверить самостоятельно, хотя бы выборочно. Допустим, ИИ связывает задержку ответов с нехваткой сотрудников — посмотрите график смен. Может, людей действительно не хватает, а может, была поломка, из-за чего ответы стали занимать больше времени.

Нюанс: ИИ анализирует только полученные от вас данные, поэтому не всегда понимает ситуацию целиком. Так что нужно подумать, достаточно ли полную информацию вы ему передали. К примеру, без знаний о расходах он может сделать неверные заключения об успешности бизнеса.

ИИ для анализа данных: выводы

Нейросети упрощают работу с аналитикой: для многих задач больше не нужно вручную писать формулы, строить графики, вычищать статистику и искать закономерности. Но стоит помнить, что ИИ может допускать ошибки и путаться в выводах, поэтому к нему лучше относиться, как к инструменту, а не самостоятельному исполнителю.

Чтобы работа шла эффективнее, следуйте этим рекомендациям:

• Начинайте с задачи. Сперва определите, что хотите выяснить, затем подберите подходящую нейронку или решение на базе ИИ.
• Учитывайте объём и характер данных. Для разовой работы подойдёт чат-бот вроде «ГигаЧата» или Claude, для регулярной аналитики — ИИ-ассистент или BI-платформа со встроенными ассистентами, для сложных прогнозов или больших данных — агенты.
• Используйте нейронки при подготовке данных. Они могут очистить их, подсказать, какая информация понадобится и прочее.
• Формулируйте правильные запросы. От промта зависит качество и формат ответа, поэтому постарайтесь учесть максимум нюансов.
• Проверяйте выводы. ИИ может ошибаться и делать неверные выводы, если данные были неполными. Так что выборочно проверяйте корректность его расчётов.

ИИ для анализа данных: частые вопросы маркетологов и владельцев бизнеса

Можно ли анализировать информацию с ИИ без программирования?

Да, для многих задач достаточно загрузить файл в чат-бот и объяснить, что хотите получить. Но если нужно сделать сложный прогноз или использовать данные из корпоративной базы, могут понадобиться технический специалист или навыки вайб-кодинга.

Какая нейросеть лучше подходит для работы с Excel?

Выбор зависит от задачи и сложности расчётов. Так, для разовой аналитики подойдут универсальные нейросети вроде ChatGPT или «ГигаЧата», а для регулярных отчётов — Julius AI или агент.

Почему разные нейросети дают разные ответы по одной таблице?

Они могут по-разному обрабатывать пропуски, выбирать показатели и учитывать отдельные записи. Например: одна включит отменённые заказы в оценку среднего чека, а другая исключит. Цифры будут отличаться, хотя оба расчёта могли быть выполнены правильно.

Плюс не стоит забывать, что нейросети, особенно бесплатные и ограниченные по мощности, могут ошибаться, добавлять что-то от себя или путаться в логике.