Загружаете CSV с продажами — Kimi считает метрики, находит аномалии и сегменты, объясняет цифры человеческим языком. Получаешь выводы и гипотезы, а не просто сводную таблицу.
Промпт
Прилагаю CSV с данными: [ФАЙЛ]. Это [ЧТО ЗА ДАННЫЕ: продажи/трафик/выручка] за [ПЕРИОД]. Проанализируй: 1) ключевые метрики и их динамика по месяцам, 2) топ и аутсайдеры по [СРЕЗ: товары/регионы/менеджеры], 3) аномалии — даты или строки, которые выбиваются, с предположением почему, 4) 3 гипотезы для роста, каждую подкрепи цифрой из данных. Сначала опиши структуру файла, чтобы я подтвердил, что ты всё понял верно.
Заполнить под себя — промпт обновится выше, пустые поля останутся плейсхолдерами
Пример результата
Пример: выгрузка из CRM, 8 000 строк продаж за год. Kimi сначала читает структуру: «вижу колонки: дата, sku, регион, сумма, менеджер — верно?». После подтверждения: средний чек 47 000 ₽, проседает в августе на 23% второй год подряд; топ-регион — Москва, но рост даёт Казань (+61%); аномалия — 14 заказов по 1 ₽ от одного менеджера, похоже на тесты или схему; гипотеза: перенести бюджет с августовской рекламы на сентябрь — эффект прослеживается в данных. Совет 1: обязательно подтвердите структуру — если колонки распознаны неверно, весь анализ насмарку. Совет 2: файлы с десятками тысяч строк могут обрабатываться медленно или с ошибками — агрегируйте заранее, если данные очень большие. Совет 3: кодировка и разделители (точка с запятой) — классическая грабля русских CSV, проверьте перед загрузкой.