Gemini в Google Sheets сравнивает показатели и строит диаграммы

Таблица показывает числа, но сама по себе не объясняет, что произошло и какое решение стоит принять. Чтобы разобраться в результатах, начните с вопросов:

Gemini в Google Sheets помогает считать итоги, сравнивать данные и строить диаграммы. Работу можно выстроить так:

При этом расчёты и объяснения ИИ требуют отдельной проверки.

Метод из учебных материалов Google

В основе статьи — практическое задание из официального курса Google «AI for Data Analysis» на Coursera. В нём предлагается двигаться от общих итогов к сравнению отдельных показателей. Затем ИИ помогает предположить причины различий и показать результат на диаграмме. Разберём эту последовательность на промптах из задания. Первые четыре шага взяты из задания. Далее мы дополняем их проверками, которые понадобятся в рабочем анализе.

Шаг 1. Начните с общей сводки

Импортируйте набор данных в Google Sheets и откройте Gemini в интерфейсе таблиц.

Начните с общих итогов: они дадут основу для дальнейших сравнений.

This is data from [source of your data].

Provide the [first metric you want] and [second metric you want].

Например:

This is data from my ecommerce website.

Provide the total purchase revenue and total number of transactions.

Общий итог будет точкой отсчёта: с ним можно сравнить результаты отдельных групп.

На этом этапе вы выясняете:

Gemini в Google Sheets отвечает на вопросы о данных в таблице и помогает их анализировать. Функция Google «Этапы анализа» показывает, как был получен результат. Изучите эти шаги, прежде чем полагаться на результат. Даже убедительно оформленный ответ может содержать ошибку в расчёте.

Шаг 2. Задайте более конкретный вопрос

После общих итогов переходите к сравнению отдельных групп данных.

В практической работе Google используется такой пример:

What is the average revenue per session based on channel, regardless of device category?

У двух запросов разные задачи:

Выберите, что сравнить по выручке:

• каналы трафика;
• категории устройств;
• регионы;
• товары;
• группы клиентов;
• источники привлечения;
• временные периоды.

Такие сравнения помогают заметить различия, скрытые за итоговой суммой. После этого можно выбрать, какие различия изучить подробнее.

Шаг 3. Соберите возможные объяснения

Следующий шаг задания Google выполняется в самом Gemini, за пределами таблицы. Выберите результат, который стоит изучить, и попросите модель предложить возможные причины.

You are an [persona].

For an [your business type], why might the [specific finding from Step 2]?

Например:

You are a data analyst.

For an ecommerce site, why might average revenue per session be higher for organic search than for paid social?

Так можно собрать гипотезы для дальнейшего анализа.

Ответы на этом шаге — предположения:

Например, посетители из разных каналов могут отличаться готовностью к покупке, средним чеком или долей повторных заказов. На результат также могут влиять настройки рекламы. Каждую такую версию нужно проверять по данным. Само различие показателей ещё не доказывает, чем оно вызвано.

Шаг 4. Визуализируйте результат

Выбрав полезное сравнение, вернитесь к Gemini в Google Sheets и попросите построить диаграмму.

Create a [chart type] that shows [metric to visualize] by [data column for chart axis].

Например:

Create a bar chart that shows average revenue per session by channel.

Диаграмма должна помогать читателю сравнить показатели и понять вывод.

Например, вы хотите ответить на вопрос:

Диаграмма должна сразу показывать это сравнение.

Gemini в Google Sheets может построить диаграмму по данным таблицы и вставить её в файл.

Четыре этапа анализа

Каждый этап решает свою задачу:

1. Обобщить

Получить общие итоги по набору данных.

2. Сравнить

Найти группы данных, которые различаются или связаны между собой и заслуживают проверки.

3. Предложить объяснения

Предложить возможные причины обнаруженных различий.

4. Показать результат

Выбрать диаграмму, на которой читатель увидит нужное сравнение.

Сравните эту последовательность с одним общим запросом:

Когда у каждого запроса есть конкретная задача, легче проверить, справилась ли с ней модель.

Дополнение M2B2: разделите факты и гипотезы

В рабочем анализе третий шаг стоит уточнить.

Одного вопроса о причине недостаточно:

Попросите модель разделить то, что видно в таблице, и возможные объяснения, которые ещё нужно проверить.

Например:

You are a data analyst reviewing ecommerce performance.

Our data shows that average revenue per session is higher for organic search than for paid social.

Do not assume that the channel itself caused the difference.

Help me investigate this finding.

Return:

1. What we can conclude from the finding itself.
2. Five plausible explanations for the difference.
3. What additional data would be needed to test each explanation.
4. Which comparisons or segments I should examine next.
5. Any alternative explanations or confounding factors I should consider.

Clearly label hypotheses as hypotheses.

Do not invent company data.

В ответе будет план дальнейшей работы: какие причины возможны и какие данные нужны, чтобы их проверить.

Убедительное объяснение ещё нужно проверить

ИИ умеет убедительно объяснять результаты, даже если у него недостаточно данных для вывода о причине. Поэтому в анализе важно отличать наблюдение от его возможного объяснения.

Допустим, данные показывают:

ИИ легко может предложить правдоподобное объяснение:

Это может быть правдой. Но исходный показатель этого не доказывает.

Среди других возможных объяснений:

• возраст и другие характеристики клиентов;
• страницы, на которые попадают посетители;
• разный состав товаров;
• соотношение новых и вернувшихся пользователей;
• правила, по которым выручку относят к источникам трафика;
• настройки и качество рекламных кампаний;
• скидки и другие акции;
• регионы;
• сезонность.

Поэтому в анализе стоит отдельно обозначать:

• Наблюдение: что показывают данные.
• Гипотезу: чем можно объяснить результат.
• Проверку: какие дополнительные данные помогут подтвердить или опровергнуть объяснение.

Тогда будет видно, какие выводы уже подтверждены, а какие ещё требуют исследования.

Дополнение M2B2: составьте план проверки

Найдя интересное различие, используйте такой промпт:

I found the following pattern in my dataset:

[finding]

Help me investigate it systematically.

Create a table with these columns:

- hypothesis
- why it could explain the finding
- data needed to test it
- comparison to run
- what result would support the hypothesis
- what result would weaken the hypothesis

Use only the finding I provided as a fact.

Do not invent additional results.

Ответ поможет выбрать следующий шаг анализа: какие данные запросить, что сравнить и как оценить результат проверки.

Задавайте таблице более точные вопросы

Чтобы получить полезный результат, укажите, что хотите сравнить и по какому показателю.

Общий запрос оставляет задачу на усмотрение модели:

Точнее указать показатели и условия сравнения:

Compare average revenue per session across acquisition channels and identify the three channels with the largest differences from the overall average.

Или:

Compare conversion rate by acquisition channel and device category.

Highlight combinations where the conversion rate differs substantially from the overall average.

Return the underlying values used for each comparison.

Или:

Compare average order value for new and returning customers by channel.

Show the number of transactions behind each average so I can see whether any result is based on a very small sample.

Точный вопрос помогает оценить, отвечает ли результат поставленной задаче.

Запрашивайте числа, на которых основан вывод

Сводка ИИ может звучать убедительно, даже когда различие в исходных данных невелико. Попросите показать числа, из которых модель сделала вывод.

В общем вопросе не указано, по каким данным сравнивать каналы:

Запросите показатели и исходные значения явно:

Compare average revenue per session by channel.

Return a table containing:

- channel
- total sessions
- total revenue
- average revenue per session

Then summarize the main differences.

Do not omit the underlying values from the response.

Так вы сможете проверить:

Проверяйте этапы анализа

В Google Sheets можно открыть «Этапы анализа» и посмотреть, как Gemini получил результат. Проверяйте их, прежде чем полагаться на результат. Особенно внимательно проверьте:

• какие столбцы использовались;
• какие строки учитывались;
• применялись ли фильтры;
• как рассчитывался показатель;
• повлияли ли пропущенные значения на результат;
• соответствует ли группировка вашему вопросу.

Gemini помогает выполнить расчёты быстрее. Но прежде чем принять решение, проверьте, что именно он посчитал и как.

Выбирайте диаграмму под задачу

Выбор диаграммы не стоит начинать с готового формата:

Сначала определите, что она должна показать:

Затем выберите диаграмму.

Например:

Сравнить категории

Используйте столбчатую диаграмму.

Create a bar chart showing average revenue per session by acquisition channel.

Показать изменение во времени

Используйте линейный график.

Create a line chart showing weekly purchase revenue over the last 12 weeks.

Сравнить состав

Чтобы сравнить, из каких частей состоит каждая категория, используйте столбчатую диаграмму с накоплением.

Сначала определите, что хотите показать, затем выбирайте тип диаграммы.

Когда диаграмма не обновляется вместе с данными

В документации Google описано ограничение диаграмм, созданных Gemini в Sheets. Диаграмма вставляется вместе с данными, которые Gemini подготовил для неё. Если исходная таблица изменится, диаграмма автоматически не обновится. Учитывайте это, если в таблицу регулярно добавляют данные.

Такую диаграмму можно использовать для разового анализа или презентации. В регулярном отчёте потребуется отдельно позаботиться об обновлении данных. Перед использованием в регулярной отчётности убедитесь, что диаграмма показывает актуальные значения.

Промпт для последовательного анализа

Все этапы можно собрать в один запрос с заданным порядком действий.

Например:

Analyze this ecommerce dataset.

My goal is to understand which acquisition channels contribute most effectively to revenue.

Work in the following order:

1. Calculate the overall:
   - total sessions
   - total transactions
   - total revenue
   - conversion rate
   - revenue per session

2. Calculate the same metrics by acquisition channel.

3. Identify the largest differences between channels.

4. Show the underlying values used for every comparison.

5. Identify patterns that are directly supported by the dataset.

6. Separately list possible explanations for those patterns as hypotheses.

7. For each hypothesis, tell me what additional data would be required to test it.

Do not present hypotheses as facts.

Do not invent missing data.

ИИ получит порядок действий. По нему вам будет проще проверить расчёты и выводы в ответе.

Затем отдельно запросите визуализацию

Определив, какой результат важен, создайте диаграмму отдельным шагом.

Например:

Create a bar chart comparing revenue per session by acquisition channel.

Requirements:

- sort channels from highest to lowest;
- use channel on the category axis;
- use revenue per session as the metric;
- include a clear descriptive title;
- do not add metrics that are not part of this comparison.

Так можно отдельно проверить расчёты и оформление диаграммы. Сначала сформулируйте вывод по данным, затем выберите, как его показать.

Как представить результаты коллегам

Для понятного объяснения результатов достаточно ответить на несколько вопросов. Их можно расположить в таком порядке:

• 1. Контекст: что мы хотели выяснить?
• 2. Результат: что показывают данные?
• 3. Сравнение: между какими группами есть различие и насколько оно велико?
• 4. Возможное объяснение: какие гипотезы стоит проверить?
• 5. Проверка: какие дополнительные данные помогут проверить возможные причины?
• 6. Решение: на какой вопрос бизнеса поможет ответить анализ?

ИИ поможет выстроить объяснение, но каждый фактический вывод должен опираться на данные и результаты проверки.

Как получить вывод, которому можно доверять

В этом задании полезна вся последовательность работы:

Сначала вы получаете общую картину, затем находите различия. ИИ предлагает возможные причины, а вы проверяете их дополнительным анализом. После проверки можно выбирать диаграмму и готовить объяснение для коллег.

Так меньше риск допустить ошибку:

С помощью ИИ уточняйте вопросы и планируйте проверки. В итоговом объяснении разделяйте то, что уже подтверждено данными, и то, что пока остаётся предположением.

Источник

На основе официального курса Google «AI for Data Analysis» на Coursera.