1快速进行数据探索和可视化
- 1在 Deepnote 中创建新笔记本，选择 Python 内核。
- 2导入数据（如 CSV 或数据库连接），使用 AI 助手输入自然语言指令（如“显示各列缺失值统计”），自动生成代码并运行。
- 3使用内置图表库（如 Plotly）生成交互式图表，AI 可辅助调整样式或添加注释。
2协作式数据分析和实时共享
- 1创建项目并邀请团队成员，设置编辑或评论权限。
- 2在笔记本中同时编辑代码和 Markdown 说明，使用 AI 助手快速生成数据清洗或统计代码。
- 3通过评论功能讨论结果，利用 AI 生成摘要或解释，并一键分享链接给非技术利益相关者。
3从 SQL 到 Python 的无缝转换分析
- 1在笔记本中连接数据库，使用 SQL 单元格直接查询数据。
- 2将查询结果传递给 Python 单元格，利用 AI 助手自动生成 Pandas 代码进行进一步处理。
- 3使用 AI 将现有 SQL 查询转换为 Python 代码，或反之，以便复用和扩展分析。