Информация
Блог им. Zashibis
Анализ настроений бизнеса. Визуализация 226 комментариев за несколько минут с помощью AI
- 04 апреля 2025, 21:43
- |
Недавно Тимофей Мартынов провел мощный опрос предпринимателей: "Как обстоят дела в вашем бизнесе?".
226 комментариев — кладезь инсайтов, но читать и осмыслить это крайне неудобно.
Я хотел решить это с помощью разных ИИ, но не хотелось потратить на них кучу времени. И тут бывшие работники Google и Baidu выпустили Genspark — решение, которое обещало решить эту задачу одним махом.
Визуализация с помощью Genspark:
В видео можно посмотреть, как Genspark сам обходит таблицу, размечает данные, строит презентацию:
Краткие шаги, как это сделать:
Сбор данных: В Perplexity.ai попросил Python-код для выгрузки комментариев в Excel (AI плохо парсят страницы, но неплохо работают с таблицами).
Анализ в Genspark: Забил очень простой промпт: «Автор сделал опрос: „Напомню, что я регулярно раз в несколько месяцев задаю предпринимателям и бизнесменам один и тот же вопрос: РАССКАЖИТЕ, КАК ОБСТОЯТ ДЕЛА В ВАШЕМ БИЗНЕСЕ, ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ ЗА ПОСЛЕДНИЕ МЕСЯЦЫ?“
Задание: 1. ПРочитай каждый комментарии на этой странице к посту ( smart-lab.ru/blog/1127415.php)
2. Если комментарий отвечает на вопрос атора, то создай таблицу, где будут отрасль (1 — 2 слова), настрой в комментарии по 5-ти бальной шкале ( Где 1 совсем плохо стало, 5 дела идут отлично), краткая цитата комментатора.
3. Создай инфографику или презентацию, на которой отобрази выделенную Отрасль и настрой и и возможно, цитаты (если не будет перегружено) Комментарии я заранее собрал, возьми из таблицы, столбец „Текст“.Важно: Сервис не работает из РФ.
Результат: Запустил дважды — получил разные (это неудивительно, учитывая, что делает LLM), но в целом не противоречивые результаты. Версии выложены на сайте Genspark тут и тут (не придумал как сюда вставить)
Чем интересен этот сервис:
Докрутив промпт, можно делать очень неплохие решения.
Умеет не только анализировать: планирует поездки, звонит (США), пишет код.
- Бесплатно только 200 кредитов — хватило на 1 презу
Итог: Буду использовать для аналитики и отчетов на работе, но с более тщательными промптами.
Если вам интересно, как еще можно применить LLM для работы и жизни — подписывайтесь на мой Telegram-канал — Motorico. Пишу, правда, по настроению, выдавливать посты не хочу. Но больше чем тут 🙂.
Assetman, а это был исследовательский проект )
Но, вот, что говорит Grok:
Да, некоторые трейдерские фирмы и компании действительно разрабатывают решения, которые используют анализ настроений (sentiment analysis) для торговли различными инструментами, такими как акции, фьючерсы или валюты. Этот подход основывается на идее, что общественные настроения — выраженные, например, в социальных сетях, новостях или блогах — могут влиять на движение цен на рынке. Вот несколько примеров и деталей:
Многие хедж-фонды, такие как Renaissance Technologies или Two Sigma, активно используют большие данные (big data), включая анализ настроений, в своих торговых стратегиях. Хотя они не раскрывают детали своих алгоритмов, известно, что такие фирмы анализируют огромные объемы текстовых данных из Twitter (X), финансовых новостей и форумов, чтобы выявлять паттерны настроений и прогнозировать краткосрочные движения рынка.
Канадская компания BUZZ Indexes сотрудничает с Van Eck Associates Corporation и создает индексы, такие как BUZZ NextGen AI US Sentiment Leaders Index. Они собирают данные из социальных сетей, блогов и СМИ, анализируют настроения инвесторов по отношению к популярным акциям и ежемесячно обновляют портфель на основе этих данных. Это пример того, как настроения напрямую интегрируются в торговые решения.
интереснее визуализация и результаты))