Буквально пару недель назад, проводя код-ревью, меня внезапно накрыло осознание: огромный кусок логики наших мини-приложений - это чтение и парсинг Excel-файлов. При этом целая команда разработчиков решает одну и ту же задачу, но каждый по-своему.
Стало немного больно.
Поэтому я написал xlea…
С момента публикации предыдущей статьи на эту тему (https://habr.com/ru/articles/786288/) прошло чуть более двух лет.
С точки зрения прогресса в области развития LLM - срок огромный.
В статье среди прочего давался краткий обзор возможностей, которые предоставляли тогдашние LLM для решения задачи нормализации записей справочника номенклатур.
За два года у многих LLM появился функционал, который непосредственно может быть применён для решения этой задачи, в том числе tools use/function calling и structured output.
Связку MS Excel+LLM structured output и рассмотрим на примере нормализации обозначений отводов по ГОСТ 17375 в корпоративном справочнике номенклатуры.
Всем привет! Я Дарья Васильева и отвечаю за DevRel в ПГК Диджитал. В этом посте я хочу поделиться своим любимыми лайфхаком в работе с таблицами в программе Excel.
«Пролистываем!» - буркнете вы себе под нос, добавив, что в мире ИИ такие вопросы решаются за одну минуту. И тут вы правы. Но так ли это? Я не гуру Excel, мне он нужен для относительно простых манипуляций с небольшим объемом информации до 300 строк и 15 столбиков.
Описываемый лайфхак не мое ноу-хау, я подсмотрела у коллеги и теперь распространяюсь здесь. В процессе написания статьи мне стало интересно, а как справляется с этой задачей ИИ. Насколько понятно он объясняет пошаговое решение новичку, какие варианты предлагает. Моя задача понять, что лучше совет соседа или совет ИИ? Разбираемся.
Это не книга про Excel как электронную таблицу и не сборник «трюков и рецептов». Литературы по Excel существует огромное количество — от пособий для бухгалтеров до массивных справочников по формулам. Excel как продукт существует почти 40 лет, и на фоне Python, R, BI-платформ и облачных аналитических стеков может показаться, что в середине 2020-х годов писать о нем уже нечего. Однако книга Джорджа Маунта показывает обратное. Здесь Excel рассматривается как полноценная аналитическая платформа, встроенная в современный стек анализа данных — со своим ETL, моделью данных, языками запросов и элементами augmented analytics и машинного обучения.
Пойми, что может Excel!
Вот прям как в знаменитом меме «А что, разве так можно было?!!!»
Профессионалы Экселя не знают программу. Они её ПОНИМАЮТ!
Четыре года назад у меня Хабре была статья про цифровой недокументированный формат кардиограммы, структуру которого я попытался разгадать по максимуму. В результате мне удалось увидеть формы сигналов сторонними программными инструментами, в том числе и в аудиоредакторе. Более того, я разобрался, как вычислить недостающие 4 отведения, так как в файле было записано только 8 каналов. И в целом мне повезло с форматом представления цифровых данных: никаких там ADPCM 12 бит и близко не было.
В этом году пару месяцев назад мне пришлось столкнуться ещё с одним частным форматом кардиограммы. На этот раз речь пойдёт о мобильном кардиографе белорусской компании «Кардиан». Основная его аппаратная часть – коробка с электроникой, куда подключаются через разъём электроды для снятия кардиограммы. Дополнительная часть – устройство со смартфоном на андроиде, оснащённое термопринтером. Обе части соединяются через Bluetooth. В основной части стоит современный популярный микроконтроллер STM32, но данная статья не про обратную разработку электроники.
Начало тут
По своей сути, каждая новая экселька это отдельный мирок. Я бы даже выразился "некая от отдельная приложуха"! И чтобы она была живой, понятной не только тебе и действительно стала полезным инструментом ты должен понять, а на какой вопрос она отвечает?
Это не совсем ТЗ. Тех.задание (пусть и самому себе) ты будешь продумывать в голове на следующем шаге. А это чуть более глубокий вопрос: какую именно потребность ты закроешь в самом конце, проделав кучу работы, всё собрав, подсчитав и отформатировав?
Сегодня поговорим о подходе построения оптимального портфеля, попробуем в нескольких статьях погрузиться в теорию оптимального портфеля. Очевидно, что люди не вчера придумали подходить к покупке финансовых инструментов с оптимальной точки зрения, чтобы они на большом промежутке времени принесли наибольшую прибыль или в больших количествах вариантов будущей реальности принесли прибыль.
Подход Марковица, которому мы сегодня уделим внимание, был удостоен Нобелевской премии 1990 года.
Люди добрые, не ругайте вы меня почем зря за предположение, что ваши Эксель таблички ненормальные, статью до конца не дочитав... Но, к сожалению и с вероятностью 90%, они действительно таковы.
Эта статья всего лишь крик души специалиста, который устал. Дико устал. Чудовищно устал от того, что ему каждый день приходится смотреть на десятки ужасных таблиц в его любимейшем Экселе (ну и Гугл доксе заодно). Ещё больше его удручает, что даже на курсах по повышению грамотности экселя об элементарных вещах сказать забывают. Как результат – текущие от боли глаза. Ну почему?! Почему такие простые вещи никто нигде не рассказывает?!
Добрый человек, не поленись. Дочитай. И твои таблицы станут на порядок лучше и понятнее не только для тебя, но и для всех окружающих!
Мультиагентные системы — главный тренд в AI‑разработке. AutoGPT, CrewAI, LangGraph, Microsoft AutoGen обещают армию специализированных агентов, которые вместе решат любую задачу.
Сделал систему на 5 агентов, а потом передумал и сделал на одного.
История о том, что иногда с ИИ надо упрощать, а не усложнять.
Я наблюдал, как мой опытный коллега-финансист целый час колупался в Excel. Он гуру экселя, работает с ним 20 лет. Но увидев, как он печатает формулы, я не выдержал и показал пару простых трюков, от которых он пришёл в восторг.
Это была проблема незнания — незнания о функциях, которые лежат в Excel годами, экономят часы работы, но о которых просто никто не рассказывает.
Потому пишу статью, чтобы собрать лучшие лайфхаки и спасти драгоценные секунды вашей жизни.
Неделю назад в одном уютном IT-чате случился "замес" на тему "импортозамеса" офисного пакета. Одни суровые дядьки утверждали, что Р7 вполне достойная замена пакету от Microsoft, другие же, не менее суровые, придерживались иной позиции. Сам я очень люблю аргументированно поспорить, и когда диалог дошел до стадии "а что конкретно не нравится в Р7?", решил, что настало мое время. Далее с минимальными купюрами сообщение из чата:
"Костя, а хочешь пари? :-)
Честный тест-драйв на бутыль чего-нибудь вкусного 40 градусного. В рамках разумного без 60-летнего виски или Луи XIII :-)
Правила:
длительность - 1 неделя с момента старта;
Excel 2019 vs самая свежая версия электронных таблиц Р7;
без POWER надстроек MS, VBA (чисто околостандартный функционал, иначе совсем нечестно будет);
основным критерием будет поиск 3 "узких" мест (включая производительность); не багов, а того, что явно покажет разный уровень продуктов на одинаковом наборе данных;
победителя определим голосованием в этом чате, а моей задачей будет так аргументировать наличие узких мест, чтобы даже далекие от аналитики участники согласились.
Либо посрамление позиций Excel и признание, что Р7 смог + пузырь на твой выбор) Я люблю хороший ром)))
PS: но пока не понял, возможен ли у Р7 пробный период (сайт вроде говорит, что есть, но пробиться через маркетинговый булшит и скачать пока не смог), поэтому с тебя лицуха чисто на время теста, если его нет".
Attention! В статье .gif файлов на 50MB трафика (а если бы не ограничения Хабра, то гораздо более качественные и однотипные .gif весили бы на порядок больше).
