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软件介绍
为什么要使用 DataSpell？
无需切换工具
DataSpell 从一开始就为数据专业人士提供了必备工具。支持 Python、dbt Core、SQL 与数据库、Jupyter、Git、Conda 等技术，让您能够在一个地方直接使用丰富的工具集关注数据。
加快数据工作流
DataSpell 的用户界面专为更有效地处理数据而设计，提供低代码功能和易于访问的关键功能。它具有对 SQL 单元的支持、可快速访问描述性统计数据的交互式表、无代码图表可视化和 AI Assistant 等 – 这些功能旨在加快数据操作和分析。
交付高质量结果
DataSpell 简化了潜在代码和数据问题的识别与解析，包括通过识别缺失值和提供数据分布直方图以供轻松检测异常值。它结合了 dbt Core 来促进工程最佳做法，例如数据工作流中的测试和文档记录。借助出色的 Python 和 SQL 支持、实时错误检查和高级代码质量功能，您的代码将保持整洁高效。
DataSpell 2023 Mac 版的一些特性：
交互式表
轻松查看、导航、排列和筛选数据。创建图表并访问关键数据洞察，包括描述性统计和缺失值 – 完全无需编写代码。利用 AI Assistant 释放数据的力量，让从数据到洞察的旅程更加顺畅。使用 Python 或 SQL 单元、在 Python 控制台或单独窗口中处理 Jupyter Notebook 中的表。
智能 Jupyter Notebook 和集成式 SQL 支持
在 DataSpell 中轻松使用本地和远程 Notebook。在一个统一的智能 Notebook 中使用 SQL、Python 或无代码。通过 Structure（结构）视图无缝导航，点击几下将 Notebook 轻松转换为 Python 脚本，使用带有预安装库的项目模板加快设置速度，体验与已选配色方案相匹配的美观图形和可视化效果等。
对 Python 的一流语言支持
DataSpell 增强了数据工作的主要语言 Python，提供出色的支持以确保速度和准确性。您可以受益于智能代码补全、PEP 8 合规性检查、智能重构和多种检查。DataSpell 以 Python 为核心，将让您自信地编写代码并高效交付高质量结果。
SQL
DataSpell 以高级自动补全和便捷架构导航提供卓越的 SQL 支持，将您连接到超过 40 个 SQL 和 NoSQL 数据库，包括 PostgreSQL 和 MySQL。在 Jupyter Notebook 或专属控制台中通过 SQL 单元快速查询数据库，使用或不使用代码轻松可视化、查看或更改数据。
dbt Core
使用面向数据分析工程师的重要工具 dbt Core 在 DataSpell 中轻松转换数据。创建 dbt 项目，轻松编写、测试和部署 dbt 模型。获得 SQL 和 YML 文件的智能补全，并借助捆绑的数据库插件直接在 IDE 中查看更改。
Git 支持
轻松克隆、提交和推送更改。使用分支，管理更改列表，以及暂存更新。使用可视化合并工具轻松合并文件，并排比较和高亮显示更改。
R 支持
享受智能编码辅助、数据集和可视化探索、软件包管理等。
DataSpell AI Assistant 介绍：
除您本人以外，还有谁最了解您的项目？您的 IDE！这就是 AI Assistant 具备此般上下文感知能力且大有裨益的原因。它可以帮助您更快地完成任务并提高工作效率。
借助我们的 AI Assistant 释放数据的力量
AI Assistant 可以简化提取有价值洞察的过程，使数据转化为洞察的旅程更加顺畅。点击表头中的 AI Assistant 图标，即可立即获得有关 DataFrame 的有价值洞察。
上下文感知 AI 聊天
向 AI Assistant 询问任何问题或迭代任务。它可以通过解释代码段或某些元素、提供用法示例或指示相关信息来帮助您分解复杂任务。
错误解释和解决方案建议
需要研究错误？AI Assistant 将定义并解释错误，针对您的特定情况提供修正建议，或提供代码更改方式。这意味着您可以专注于制定解决方案，而非处理错误。
DataSpell 2023 Mac版功能介绍：
强大的编辑器：
DataSpell提供了一个强大的代码编辑器，支持多种数据科学语言，包括Python、R和SQL。
支持语法高亮、代码折叠、自动补全等功能，提高编码效率。
智能代码完成：
数据科学家可以享受到智能代码建议，根据上下文提供变量名、函数名等建议，减少错误并提高生产力。
数据处理和分析工具：
DataSpell集成了各种数据处理和分析工具，包括Pandas、NumPy、SciPy等，为数据科学家提供了丰富的工具箱。
机器学习和深度学习支持：
提供了机器学习和深度学习框架的支持，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，帮助数据科学家建立和训练模型。
交互式数据可视化：
DataSpell集成了交互式数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，可以快速生成图表和可视化数据。
集成Notebook环境：
支持Jupyter Notebook和JupyterLab，允许数据科学家创建、编辑和运行Notebook，便于实验和共享代码。
版本控制集成：
DataSpell支持Git等版本控制系统的集成，方便数据科学家进行版本管理和团队协作。
自动化工具：
集成了各种自动化工具，如代码格式化工具、代码检查工具等，帮助保持代码质量和一致性。
插件系统：
支持丰富的插件生态系统，数据科学家可以根据需要安装和使用各种插件扩展功能。
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安装方法
2. 将 DataSpell 拖入右侧 Applications 应用程序目录；
3. 从启动台打开 DataSpell 使用软件。
提示已损坏、无法验证等问题请阅读安装包内的帮助文档。
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