如何提升数据分析能力?Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：1. Pandas Profiling2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据3. IPython 魔术命令4. Jupyter 中的格式编排5. Jupyter 快捷键6. 在 Jupyter(或
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在2025智能大会暨第18届中国R会议上，火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出，数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁，其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计，实现全场景覆盖，具备多步骤任务规划与动态调整能力，显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力，在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地，成为企业数据价值释放的核心引擎。
TabTab是一款全链路AI数据分析助手，核心功能包括多源数据连接（支持文档、数据库、电商平台等）、自动化采集清洗、内置分析模型及可视化呈现。其优势在于通过多智能体系统实现自然语言交互，降低分析门槛，让非技术人员也能快速完成客户洞察、销售业绩等分析，显著提升效率。产品定位中立，致力于构建多元化AI效率提升生态。
AI数据智能体TabTabAI正式上线，以“零门槛交互+全流程自主处理”为核心优势，打破数据分析技术壁垒。该工具通过自然语言对话，支持多源数据采集、智能处理、深度洞察与可视化，让普通职场人无需编程背景即可完成复杂分析任务。其多智能体协同架构与自动化能力，覆盖从数据收集到决策建议的全链路，助力用户将原始数据高效转化为精准决策依据，真正实现“人人都是数据分析师”。
在数字经济加速渗透的背景下，中小企业面临前所未有的转型压力与机遇。传统信息化建设模式因定制周期长、成本高、依赖专业团队，使企业难以快速响应市场变化。如今，低代码平台以“标准功能+低代码拓展”的组合，通过可视化配置和拖拽组件，帮助企业灵活搭建覆盖项目管理、库存管理、合同管理及预算管理等系统，显著降低技术门槛与成本。这种模式不仅满足基础需求，更以高效、低成本优势成为数字化转型的核心驱动力，助力中小企业在竞争中脱颖而出。
苹果联合日本设计师品牌三宅一生推出iPhone Pocket配件，售价1299元。产品采用3D针织工艺，支持七种佩戴方式，但被质疑与普通手机套功能无异。社交媒体上“1299元买块会变形的布”引发热议，消费者对比9.9元帆布手机套直指苹果收割粉丝。支持者认为定价符合奢侈品逻辑，反对者则拒绝为设计概念支付溢价。该产品在设计价值与实用功能间引发两极争议。
本期AI日报聚焦多项技术突破：OpenAI推出GPT-5.1，提升对话自然度与响应速度；百度发布原生全模态大模型文心5.0，支持跨文本图像生成；微博开源VibeThinker-1.5B模型，以低成本实现高效推理；可控视频生成模型新增首尾帧控制功能；李飞飞团队推出商用3D世界生成工具Marble；东北大学开源多语言翻译模型支持60种语言；谷歌Gemini语音功能升级实现更自然交互；阿里启动“千问”项目对标ChatGPT，全面布局C端AI应用竞争。
本周苹果推出了一款配件iPhone Pocket，短带款售价1299元，长带款售价1899元。 苹果官网底部小字显示，iPhone Pocket by ISSEY MIYAKE于Apple Store零售店和apple.com.cn有售，数量有限，售完为止。
苹果公司与三宅一生合作推出iPhone收纳包配件“iPhone Pocket”，11月14日正式发售。产品以“一块布”为设计灵感，采用3D针织一体结构，适配所有iPhone型号，可收纳钥匙、卡片等小物，支持手提、系包或贴身佩戴。短带款售价1299元（八色可选），长带款1899元（三色可选）。高定价引发争议：部分用户赞赏其设计独特性，认为联名值得购买；更多网友质疑性价比，称其为“智商税”。产品命名因与华为折叠屏手机“华为Pocket”相近，一度引发消费者误解，相关话题冲上热搜。
今日下午，苹果发文称，三宅一生携手苹果正式推出新配件iPhone Pocket。 其中短带款提供八种色彩外观：柠檬色、柑橘色、紫色、粉色、孔雀绿色、宝石蓝色、肉桂色和黑色。 长带款提供三种色彩外观：宝石蓝色、肉桂色和黑色。 短带款iPhone Pocket售价为1299元，长带款售价为1899元。
灵快科技推出的AI数据分析师TabTab将于10月24日上线。该产品通过Multi-Agent系统实现全链路自动化数据分析，覆盖数据获取、建模到可视化全流程。用户可用自然语言交互，系统自主规划任务并输出可维护结果，支持Excel、PPT等多种报告格式。核心定位为智能数据分析助手，旨在降低分析门槛，助力企业高效挖掘数据价值，适用于数据分析师、营销人员等各类用户。
