Aнализ БОЛЬШИХ ТАБЛИЦ в GPT без потерь и галлюцинаций [попарвлен]

• Автор пытается создать сортированный список ключевых слов в Excel с помощью GPT.  

• GPT обрабатывает только 174 строки из более чем 1000 ключевых слов.  

• Для эффективной обработки больших данных необходимо использовать другой подход.  

• Автор создаёт новый чат и загружает файл с данными в виде файла.  

• GPT создаёт виртуальное окружение и обрабатывает данные с помощью скрипта на Python.  

• Обработка занимает всего 8 секунд вместо 17.  

• Обработка данных в виде файла позволяет GPT быстрее и эффективнее выполнять задачи.  

• GPT не тратит ресурсы на преобразование данных в чате.  

• Метод подходит для структурирования и преобразования файлов.  

• Автор загружает список ключевых слов конкурента и просит GPT оставить только строки с позицией более 30 и провести дедупликацию.  

• GPT успешно обрабатывает данные, подсчитывая количество удалённых дублей и оставшихся строк.  

• Автор загружает несколько файлов и просит GPT объединить их в один.  

• GPT переформулирует задачу и создаёт таблицу с уникальными словами.  

• Обработка данных через GPT уменьшает когнитивную нагрузку и позволяет создавать любые фильтры.  

• GPT пишет программу для фильтрации данных, обеспечивая точность результатов.  

• Для работы с файлами требуется платный аккаунт.  

• Автор подключает Google Drive к GPT и загружает данные для анализа.  

• GPT анализирует бэклинки конкурентов, уменьшая количество кликов для пользователя.  

• Автор загружает HTML-контент и просит GPT его распарсить.  

• GPT открывает консоль и копирует HTML, демонстрируя возможность парсинга контента.  

• Документ размером почти в мегабайт.  

• GPT-5 не может прочитать документ через чат.  

• Запрос на выгрузку данных в формате «заголовок, цена, старая цена, количество отзывов».  

• Использование библиотеки BeautifulSoup для анализа HTML.  

• GPT-5 быстро обрабатывает данные после загрузки.  

• Важность быстрых данных для проверки гипотез.  

• Лимиты: 20 минут бездействия, 1–2 часа активной сессии, максимальный размер файла 512 МБ, время выполнения кода 300 секунд.  

• Рекомендации по разбиению задач на этапы и использованию оперативной памяти до 1 ГБ.  

• Возможность использования 80 файлов в течение 3 часов.  

• Для бесплатных аккаунтов доступно 3 файла в сутки.  

• Совет быстрее скачивать результаты, чтобы они не пропали.  

• GPT-5 помогает найти подходящие библиотеки для Python.  

• Примеры использования: чтение CSV, работа со скелем, анализ серверных логов.  

• Анализ профессии и выявление полезных библиотек.  

• Объединение файлов, построение графиков и использование технических данных.  

• Минимизация ручного труда через автоматизацию процессов.  

• Примеры использования GPT-5 для написания статей и планов.  

• Призыв подписаться на телеграм-канал автора.