Google Таблицы

Помните те времена, когда мы сидели в три часа ночи, пытаясь свести VLOOKUP‑ами три кривых CSV‑файла, выгруженных из разных CRM, а питоновский скрипт падал из‑за одной запятой не в той кодировке? Кажется, это было в прошлой жизни...

На дворе апрель 2026 года. Нейросетевой анализ данных — это уже не игрушка для гиков и не R&D‑эксперимент с непредсказуемым бюджетом. Это суровая, ежедневная необходимость. Если вы сегодня не используете ИИ для очистки, обогащения и анализа датасетов, вы всё равно что копаете котлован чайной ложкой, пока соседи работают экскаватором.

По данным исследований Стокгольмского института окружающей среды, современные LLM достигают 85–90% точности по сравнению с ручной разметкой и анализом даже в таких субъективных вещах, как оценка политических и климатических документов. А в жесткой математике и структурированных таблицах этот процент стремится к абсолютным 100%.

В этой статье я собрал ультимативный топ-10 платформ, сервисов и подходов, которые перевернут ваш воркфлоу. От уютных табличек в Google Sheets до суровых кластеров для машинного обучения. Мы разберем, какие инструменты реально работают на проде, и поймем, как стать настоящим архитектором смыслов.

Пристегните скафандры, мы погружаемся. И начинаем с абсолютного геймчейнджера.

Почти все компании начинают построение аналитики в Excel. Это удобно потому, что на старте данных немного и все можно собрать в одну таблицу, быстро посчитать и в целом понимать, что происходит.

Excel довольно универсальный инструмент. Хочешь — отчет собери, хочешь — модель посчитай, хочешь — гипотезу проверь. Но постепенно его начинает не хватать.

Сначала компании разрастаются данными. Потом они появляются в разных местах , таких как, CRM, рекламные кабинеты, бухгалтерия, сайт. Потом с ростом компании появляются дополнительные отчеты. И тебе уже приходится работать сразу в нескольких файлах и системах.

Сначала это терпимо. Потом начинает раздражать. А потом ловишь себя на мысли, что даже на простой вопрос по бизнесу нужно потратить время: открыть несколько таблиц, сверить цифры, проверить формулы.

Тогда многие компании начинают задумываться об усовершенствовании аналитики и внедрении BI.

Думаю, каждый, кто хоть раз пытался подготовить отчёт к утру понедельника, сталкивался с этим чувством. Когда в таблице 500 строк, в каждой какой-то текст, а начальник просит просто выделить главное. Просто, да.

Раньше выход был один: сиди и обрабатывай каждую строку руками. Читаешь, выделяешь ключевое, формулируешь вывод. Если строк 20, то ещё терпимо. А если 500? Тут уже становится не до смеха.

Сейчас другая история. Нейросети научились работать там, где мы проводим больше всего времени, прямо в таблицах. Больше не нужно переключаться между десятком вкладок, копировать текст туда-сюда или гуглить формулы. Всё происходит внутри ячейки.

Я протестировала несколько популярных инструментов, которые встраивают AI в Google Sheets и Excel. От более крупных сервисов, таких как Zoho, до узких специалистов вроде GPTExcel.

Приятного прочтения!

После моего первого поста о старте в товарке мне знатно «насовали» в комментариях. Кажется это помогло мне определиться с целью: создание автоматизированного магазина по перепродаже уценённых товаров.
Почему именно уценка и автоматизация?
УТП такого товара - минимальная цена. Чем больше людей в цепочке, тем дороже товар. Автоматизация позволяет работать с минимальной наценкой и легко масштабироваться.

За прошедшую “неделю”  выяснились:

1) Неприятные детали о поставщиках:
Серый рынок: Большинство продавцов палет (с ценой 20–30% от рынка) работают «в серую или в черную».
Белый рынок: Те, кто работает официально, либо не имеют стабильного потока, либо задирают ценник на 80–200% выше. Плюс сложности с сертификацией и «Честным знаком».
Строить систему на «сером» рынке я не планирую, но и уходить в бюрократию на этапе MVP не готов. Сейчас задача — создать работающий прототип, который заменит ручной труд. Пока распродаю остатки и изучаю будущую схему с участием Честного знака, сертификатами, актами и т.п. К следующей закупке готовлю схему масштабирования через ИП или самозанятость.

2) Местные старожилы ненавидят посты с призывом "подписывайтесь на мой канал". Но к моему чату присоединилось более 50 человек, у меня случилось 3 интересных и целевых знакомства с разработчиком, продавцом товаров и продавцом паллет с товарами. Так что эти ненавистные приглашения работают как доступный нетворкинг, потому приходите в мой чат: t.me/skidsonchat ;-)

3) В ресейле есть проблема - плохие фото. У мелких продавцов нет денег на студию, поэтому даже крутые вещи выглядят как ветошь и плохо продаются. Из-за низкой цены качество фото почти у любого продавца оставляет желать лучшего. Тут тоже мне помогает ИИ.

Как я заменил Excel-сводные на Telegram-бота и ускорил контроль потерь на складе

Я автоматизировал рутинный процесс, который постоянно отъедал время: сбор выгрузок, построение сводных в Excel, перенос результатов в Google Sheets и ручной контроль повторений. Теперь всё делается одной кнопкой в Telegram: бот берёт последний файл из папки на Яндекс.Диске, обрабатывает данные и выкладывает готовую витрину в Google Sheets. Отдельно он показывает товар, который начнёт списываться в ближайшие 24 часа — это стало не просто ускорением, а новым инструментом управления потерями.

У нас была сеть музыкальных школ, в ней 45 филиалов и 362 менеджера по продажам. Не то чтобы они плохо продавали, но если уж начал строить систему отчётности, то нужно идти до конца.

Продукт продают ценности а не фичи.

Меня зовут Игорь. Я практикующий продуктовый маркетолог в Product Unit ☘️. Сегодня расскажу как интерпретировать фичи продукта в ценности для пользователей и зачем это делать
В статье вы найдете пошаговое руководство и шаблон документа

Представьте: в отчете о продажах появляется таблица. Формально - все на месте. Данные корректные, структура логичная, визуальный порядок соблюден. Но стоит открыть документ, как чтение превращается в маленький квест: взгляд блуждает, сравнивать показатели не очень удобно, главное не сразу считывается.

Почему так происходит? И главное - что именно в таблице мешает работать с ней быстро и уверенно?

Предлагаем сначала взглянуть на пример внимательно. Подумайте, какие элементы интерфейса вы бы улучшили в первую очередь.

Привет, Хабр!

База знаний в поддержке почти всегда отстаёт от реальности: знания появляются в звонках, остаются в умах операторов, а в документацию попадают выборочно и с задержкой. При этом сами звонки уже записываются и транскрибируются.

В этой статье разберём инженерный способ автоматически извлекать из этого потока проблемы и решения и вести актуальную базу знаний с помощью Python, МТС Exolve и LLM.

Наша компания BotHub представила новое приложение для электронных таблиц Google Sheets, которое позволяет запускать нейросети из ячеек электронных таблиц. Да‑да, без необходимости переключаться между программами или теряться во вкладках браузера! Просто берёте нужные данные — и... всё остальное делает ИИ. Красота, правда?

Я думаю (и, признаюсь, надеюсь), что статья перед вами — это что‑то вроде микса всеядного гайда и вдохновляющего мануала. Для всех, кто хоть раз открывал таблицу (а таких немало), это должно стать открытием.

Приготовьтесь к диалогу с ячейками — самому странному разговору в вашей жизни.

Привет, я Настя — младший разработчик в M2. М2 — это экосистема цифровых сервисов, которые помогают пользователям проводить сделки с недвижимостью удобно, быстро и безопасно. Мы с командой разрабатываем CMS, которая позволяет управлять контентом на сайте m2.ru

Расскажу о том, как мы используем Apps Script для парсинга данных из Google Sheets и зачем это нам. Если вам интересна только пошаговая инструкция с примерами кода, ее можно посмотреть здесь.

Друзья, привет. После последней публикации многие из вас выразили желание получить от меня пошаговые инструкции по работе с Google Таблицами (Google Sheets). Как вы догадались, вот инструкция.

Существует достаточно много методов взаимодействия с Google Sheets при помощи Python. Сегодня я рассмотрю, как мне кажется, самый простой и самый доступный модуль - Gspread.

Google Sheet и Sheets API - классный (простой, бесплатный и универсальный) способ организовать хранение и анализ данных получаемых от своего сервиса. При условии что этих данных не то чтобы очень много и поступают они не то чтобы очень часто.

У меня таких задач хватает и решаю я их либо на Python, либо на PHP. Сегодня возьму в руки Python и покажу как начать читать таблицы Google Sheets на Python и писать в них данные из кода с помощью Google Sheets API.