Нейросеть для анализа больших данных: обзор инструментов, доступных на GPTunneL в 2025 году

Современные наука и бизнес – это неизбежно большие объемы данных. Умение быстро анализировать информацию – конкурентное преимущество и для огромных корпораций, и для частных пользователей. Однако изучать длинные таблицы, многостраничные отчеты, систематизировать данные вручную – утомительное занятие, которое отнимает массу человеческого ресурса. 

В этом случае отличным помощником может стать нейросеть для анализа данных. Использование ИИ для анализа данных открывает большое количество возможностей:

• Быстро очистить таблицу от лишнего;
• Отыскать закономерности в продажах;
• Сделать выводы на базе сотен страниц отчета;
• Систематизировать свежую аналитику из открытых интернет-источников.

Платформа GPTunneL предлагает интерфейс, в котором собраны разные нейросети для анализа данных: GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, YandexGPT и другие. В этом обзоре мы разберем, что предлагают самые популярные модели в работе как с обычными данными, так и с big data.

Claude: глубокий разбор длинных документов

Когда нужно обработать по-настоящему большой массив информации, например проанализировать медицинский отчет с множеством пунктов или многостраничный юридический документ, некоторые модели начинают сбоить. Claude же отлично подходит для подобной работы. 

Версии Claude, которые вы можете найти в GPTunneL, уделяют особое внимание аналитикам с учетом полного контекста. Эта нейросеть не просто подытоживает текст, а умеет:

• Строить таблицы по прописанным критериям;
• Выделять ключевые показатели;
• Проводить сравнение разных частей документа и находить противоречия в нем. 

Его выигрышная черта – обработка документа на сотни и даже тысячи страниц. Это значит, что при использовании ИИ для анализа медицинских данных в случае с Claude вам не придется дробить документ на куски – достаточно просто выгрузить полный файл.

Пример задачи и промпта для анализа

Мы протестировали Claude Opus 4 на отчете WHO Global Tuberculosis Report 2024 – это более 200 страниц статистики, графиков и методологии.

Промпт включал в себя задачу — сделать структурированную выжимку отчета ВОЗ по туберкулезу 2024: ключевые тенденции, таблицу KPI, противоречия, список стран с наибольшим вкладом, вопросы для фоллоу-апа.

Результат

Claude за считаные минуты подготовил полный аналитический отчет. Самые сильные части:

• Выделил ключевые тренды: рост заболеваемости замедлился, смертность снизилась до 1,25 млн;
• Собрал таблицу KPI с динамикой по сравнению с 2022 годом;
• Отметил противоречия, например разрыв между высокой успешностью лечения (88 %) и сохраняющейся смертностью;
• Перечислил 10 стран с наибольшим вкладом в глобальное бремя ТБ;
• Сформулировал 8 уточняющих вопросов для исследователей. 

Посмотрите полный отчет по ссылке на чат с Claude.

GPT-5: универсальный аналитик для таблиц и больших массивов

В работе с данными важно не только уметь считать. При работе с данными также нужно выполнять и другие задачи:

• Устанавливать связи;
• Подмечать различные особенности;
• Превращать кластеры цифр в понятную систему.

Именно в этом силен GPT-5. В отличие от прошлых версий он лучше справляется с большими массивами данных, быстрее понимает структуру таблиц и умеет делать более точные, логически обоснованные выводы.

В агрегаторе нейросетей GPTunneL аналитические мощности GPT-5 можно использовать по максимуму. Интерфейс платформы позволяет загрузить CSV или Excel, задать все интересующие вопросы и получить готовую сводку. Модель не просто сведет суммы, а продемонстрирует взаимосвязи:

• В каких регионах наблюдается наибольшая прибыль;
• Что по проседающим товарам;
• Где цена неадекватна себестоимости.

Пример задачи и промпта для анализа

Для анализа мы взяли открытый датасет 100 Sales Records.csv.

Промпт включал в себя файл, который содержит данные о продажах: страны, товары, цены, скидки, прибыль. Нужно было составить сводку по регионам и категориям товаров, построить рейтинг по доходности, найти аномалии (например, когда себестоимость выше цены), выделить подозрительные записи и предложить гипотезы, объясняющие эти несоответствия.

Результат

GPT-5 превратил хаотичную таблицу в структурированный отчет. Он:

• Показал выручку по регионам и выделил лидеров;
• Составил рейтинг товаров по прибыли;
• Отметил аномальные строки и указал возможные причины (ошибки, скидки, логистика);
• Сформулировал гипотезы, которые можно проверить в бизнес-анализе.

Посмотрите полный отчет по ссылке на чат с GPT-5.

Gemini 2.5 Pro: глубокий анализ таблиц и PDF

Gemini 2.5 Pro – это модель от Google DeepMind. Ее отличительная черта – thinking-механика, которая тратит относительно немного времени на размышления и при этом дает точные аргументированные ответы. Эта модель не просто читает таблицы, но и корректно интерпретирует данные из них.

Gemini 2.5 Pro, который также доступен на платформе GPTunneL, можно применять, чтобы анализировать финансовые отчеты, бюджет, сканы PDF-документов.

Модель способна:

• Работать с таблицами;
• Сравнивать значения, соответствующие разным периодам;
• Вычислять закономерности;
• Формулировать гипотезы.

Пример задачи и промпта для анализа

Мы проверили Gemini 2.5 Pro на файле «ПАО ИНАРКТИКА – Консолидированная финансовая отчетность за 2024 год (PDF)».

Промпт включал в себя файл с консолидированной финансовой отчетностью. Нужно было извлечь баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств (в CSV). Также требовалось сравнить два периода, найти статьи, которые изменились более чем на 20 %, отметить аномалии и несоответствия, а затем сформулировать 5–7 бизнес-инсайтов и рекомендации для менеджмента.

Результат

Gemini справился с задачей на уровне опытного финансового аналитика:

• Извлек из отчета ключевые таблицы в CSV-формате, чтобы удобно было работать с ними в Excel;
• Показал, что выручка выросла на 11 %, но при этом чистая прибыль упала почти вдвое;
• Выделил, что основная причина падения прибыли связана не с бизнесом, а с переоценкой биологических активов и потерями рыбы из-за болезней и погодных факторов;
• Заметил, что операционный денежный поток вырос на 41 %, а компания активно вкладывается в долгосрочные проекты (строительство кормового и малькового заводов);
• Дал рекомендации: сфокусироваться на контроле себестоимости, усилить меры по снижению биологических рисков и требовать расшифровку переоценки активов.

Посмотрите полный отчет по ссылке на чат с Gemini 2.5 Pro.

YandexGPT 5.32k: фокус на русском языке и цифрах

YandexGPT 5.32k – это модель, которая свободно работает с таблицами и текстами на русском языке. Она способна разобрать текст средней длины, правильно распознать финансовые показатели и предоставить данные в удобном формате.

Благодаря тому, что модель хорошо ориентируется в особенностях русского языка, она, в сравнении с иностранными аналогами, лучше понимает термины и понятия в финансовых и официальных текстах. И для аналитики это очень важно. YandexGPT 5.32k без труда выполняет сложные задачи:

• Извлекает из отчетов и бюджета ключевые параметры;
• Соотносит динамику доходов и расходов;
• Дает представление о потенциальных рисках.

При этом модель формулирует тезисы простым, доступным языком. Таким образом, даже человек, далекий от экономики, может составить представление о содержании интересующего документа.

Пример задачи и промпта для анализа

Мы протестировали AI-модель на файле «Проект бюджета Омска на 2025–2027 годы».

Промпт содержал задачу — извлечь из документа таблицы с основными параметрами бюджета (доходы, расходы, дефицит). После этого нужно было сравнить проект 2025 года с фактическими данными 2024 года, отметить долю социальных и инфраструктурных расходов. Также нужно было найти одну потенциальную проблему или риск и сформулировать 3–4 простых вывода и рекомендации для жителей и властей.

Результат

Модель извлекла таблицы в CSV-формате, готовые для Excel, и добавила комментарии:

• Доходы и расходы: в 2025 году прогнозируется дефицит 767 млн руб. (~2% от доходов);
• Структура доходов: 44% приходится на безвозмездные поступления, что указывает на высокую зависимость города от внешнего финансирования;
• Структура расходов: 62% бюджета (24,4 млрд руб.) будет направлено на социальную сферу – образование, культуру, спорт и соцподдержку;
• Итоговый вывод: бюджет сохраняет социальную направленность, но его ключевые риски — плановый дефицит и зависимость от поступлений из вышестоящих бюджетов.

Рекомендации AI звучат просто и ясно: властям следует работать над увеличением собственных доходов и контролировать расходы, а жителям — активнее участвовать в бюджетных инициативах и следить за реализацией программ.

Посмотрите полный отчет по ссылке на чат с YandexGPT 5.32k!

DeepSeek V3.2: быстрый анализ бюджета

DeepSeek V3.1. – это модель, которая может моментально проанализировать финансовый документ. Инструмент способен не только определить ключевые цифры по доходу, расходу, дефициту, но и подметить, что в отчете присутствует не вся информация. И эту особенность можно назвать одной из выигрышных. Модель не пытается взять данные из воздуха, а отражает реальные пробелы. 

Главные преимущества DeepSeek:

• Быстрая работа с данными;
• Их грамотное структурирование;
• Критичность.

И эти качества делают ИИ для анализа данных незаменимым помощником в обработке финансовой отчетности и других важных документов.

Пример задачи и промпта для анализа

Мы дали нейросети DeepSeek V3.2 отчет McKinsey о выходе на азиатские рынки — большой документ на 84 страниц, который включает инфографики, статистику и большое количество выводов.

Промпт включал запрос — проанализировать отчёт, выделить паттерны, основные риски, тенденции, ключевые insights с рекомендациями, сравнения с другими регионами и применение к отраслям, а также альтернативный взгляд на данные (с фокусом на предвзятости, ESG и перспективу стартапов). Нужно было подвести выводы и предложить 3-5 шагов для минимизации рисков. 

Формат: заголовки, нумерованные/маркированные списки, таблицы для сравнений, объективный анализ на основе отчёта, длина 1500-2000 слов.

Результат

DeepSeek в момент выдал структурированный разбор:

• Основные паттерны: Успех через адаптацию и региональные цепочки (например, "Азия для Азии"), неудачи от универсальных подходов; тенденции — цифровизация (53% мобильных платежей), рост среднего класса (до 40% глобально), урбанизация (2.8 млрд в городах к 2040);
• Риски: Топ-7 (политические, экономические и др.) с оценкой вероятности/влияния, примеры — долг Китая (246% ВВП), регуляторные барьеры; insights — Азия как самодостаточная экосистема, фокус на городах, мультилокальные инновации;
• Сравнения: Азия лидирует по внутрирегиональной торговле (60% vs 71% в Европе); применение — для IT (хабы как Шэньчжэнь), retail (локализация), manufacturing (Industry 4.0);
• Альтернативный взгляд: Критика отчёта за фокус на корпорациях и игнор неравенства/ESG; через призму стартапов — акцент на венчур и быструю адаптацию; выводы — привлекательность от роста (52% ВВП к 2040), шаги для успеха (мультилокальная стратегия, партнёрства, устойчивость). Критично: модель единственная явно отметила ограничения отчёта — упущения в экологии и малом бизнесе.

Посмотрите полный отчет по ссылке на чат с DeepSeek V3.2!

Для чего подходит каждая модель

Все рассмотренные ИИ-инструменты имеют свои сильные стороны. Однако они продемонстрируют большую эффективность, если использовать каждый под решение конкретных задач.

• Claude Opus 4. Возможность анализировать очень длинные документы, не деля текст на фрагменты. Отлично подмечает несоответствия, сводит данные в таблицах.
• GPT-5. Универсальный помощник в работе с таблицами, значительными объемами информации (Excel, CSV, продажи, финансовые сводки). Понадобится, чтобы находить закономерности, нетипичные моменты, создавать отчеты.
• Gemini 2.5 Pro. Удобен, если нужно проанализировать PDF, финансовый отчет (баланс компании, бюджеты). Может сравнить периоды и показать, что именно повлияло на итоговый результат.
• YandexGPT 5.32k. Отличный онлайн-инструмент в работе с русскоязычными документами. Структурирует ключевые показатели, четко обозначает риски.
• DeepSeek V3.2. Оптимальное решение, если нужно моментально проанализировать финансовый отчет или другой документ. Модель не только структурирует информацию в удобные таблицы, но и честно предупреждает о том, что в источнике не хватает конкретных данных.

Заключение

В 2025 году нейросети вышли из разряда экспериментальных инструментов. Сегодня это незаменимые помощники для аналитиков, исследователей и управленцев. Использование ИИ-моделей позволяет существенно сэкономить время, сократить риск ошибок и уделить больше ресурсов принятию решений и творческому подходу в работе. Нейросети – действенное подспорье там, где скорость и точность имеют принципиальное значение.

‍