Deepnote
含 AI 的協作式資料筆記本。
Deepnote 是含 AI 的協作式資料筆記本:它提供類似 Jupyter 的資料分析筆記本環境,但強在多人即時協作(像 Google 文件那樣一起編輯),加上 AI 幫你寫程式與分析、做視覺化、整合各種資料源。它針對資料團隊「分析要協作、又想用 AI 加速」的需求。
對資料分析師與資料團隊,它的價值是「協作 + AI 的分析筆記本」:團隊在同一個筆記本一起做分析、AI 幫忙寫 SQL/Python 與生圖表、直接連資料庫,把資料分析變成更順暢、可協作的流程。
有免費方案,進階功能與更高用量需付費,偏資料與技術使用(需懂資料分析)。要清楚它是給有資料分析能力的人用的,不是給非技術者的自助工具;AI 產出的分析與程式仍要自己確認邏輯。要清楚它跟 Hex、Jupyter 屬資料筆記本這一類,差異化在「協作 + AI」。適合要協作做資料分析、想用 AI 加速的資料分析師與團隊。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話做資料分析想要 AI 輔助的協作筆記本，Deepnote 與 Hex 同類可比較。我們給 4.2 分。
主要功能
- 協作資料筆記本
- AI 寫程式/分析
- 可視覺化
- 資料源整合
如何使用 Deepnote
- 到 Deepnote 官網註冊並建立筆記本。
- 連接資料源匯入資料。
- 用 AI 助手撰寫程式與分析。
- 讓它解釋程式與結果。
- 產出視覺化圖表。
- 邀請團隊協作分析。
- 偏資料技術,進階需付費。
適用場景
- 資料分析
- 資料科學
- 協作分析
Deepnote 的優點與缺點
優點
- 協作好、AI 輔助
- 雲端好上手
缺點
- 偏資料/技術
- 進階需付費
Deepnote 常見問題
Deepnote 免費嗎？
有免費方案，進階功能與更高用量需付費，偏資料與技術使用。
Deepnote 是做什麼的？
含 AI 的協作式資料筆記本：提供類似 Jupyter 的分析環境，但強在多人即時協作（像 Google 文件那樣一起編輯），加上 AI 幫你寫程式與分析、做視覺化、整合各種資料源。
Deepnote 的價值在哪？
協作加 AI 的分析筆記本：團隊在同一個筆記本一起做分析、AI 幫忙寫 SQL/Python 與生圖表、直接連資料庫，把資料分析變成更順暢可協作的流程。
Deepnote 適合誰？
適合資料分析師與資料團隊，需要協作、又想用 AI 加速分析的場景。
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Deepnote 評測：值得用嗎？
一句話結論
Deepnote 是把 Jupyter notebook 搬上雲端、加上真正好用的協作與 AI 的資料平台，適合團隊；一個人做分析的話，免費的 Colab 可能就夠。
有什麼功能
介面是熟悉的 notebook，但底層是協作優先的設計：多人可以同時編輯同一個 notebook，留言標記某一行程式碼，版本歷史可回溯。可直接連資料庫與資料倉儲執行 SQL，結果轉成 DataFrame 繼續用 Python 分析，也能把 notebook 發布成互動式的應用或儀表板給不寫程式的同事看。
AI 功能包含程式碼自動完成、Auto AI 自動分析、以及生成／修改／解釋程式碼。Team 方案可用較新的模型，Enterprise 支援自帶 LLM。
定價
Free：最多 3 位編輯者、5 個專案、基本機器（5GB 記憶體、2 vCPU），AI 功能有限（程式碼自動完成每月 10 次、Auto AI 每月 5 次）。
Team 年繳每位編輯者每月 39 美元：檢視者與 notebook 數量不限、可用較新模型，含每月 39 美元 AI 額度、280 美元 CPU 額度、50 美元 GPU 額度、30 天版本歷史與排程執行。
Enterprise 洽詢：SSO、稽核紀錄、單一租戶部署與專屬客戶成功經理。
優點
- 協作體驗是同類產品裡最順的，留言與同步編輯真的能用
- 直接連資料庫跑 SQL，省下匯出匯入的來回
- 可發布成應用給非技術同事，分析結果不會死在 notebook 裡
- Team 方案的額度包含運算，成本相對好預估
缺點
- 免費版的 AI 額度形同試用，一天就用完
- 每位編輯者 39 美元，資料團隊一大就不便宜
- 運算資源綁在平台上，重運算任務仍需另尋方案
- 離線工作不可行，網路不穩時體驗很差
適合誰
三到十人的資料團隊，需要一起維護分析、把結果分享給業務或營運部門。特別適合分析工作分散在多人、常常要接手別人 notebook 的組織。
不適合：一個人做研究的使用者（Google Colab 或本機 Jupyter 免費又夠用）、以及資料不能離開內網的單位。
替代方案
- Google Colab：免費、有 GPU，個人研究最實際
- Hex：偏向資料應用與儀表板產出，商業分析導向強
- Databricks Notebooks：已在 Databricks 生態的團隊
- 本機 Jupyter + Git：最省錢，但協作要自己解
台灣觀點
台灣企業的資料分析有個典型場景：分析師在自己筆電跑 notebook，跑完截圖貼進投影片，下個月要重跑時發現環境壞了、套件版本對不上。雲端 notebook 解的就是這個「重現性」問題——環境跟著專案走，換誰接手都跑得起來。
價格上要老實說，每人每月 39 美元對台灣的資料團隊不算便宜，五個人一年就約兩千三百美元。比較容易說服老闆的角度不是「協作方便」，而是「新人接手一個舊分析從三天變半天」，把時間換成薪資成本，數字才明確。
資料落地一樣要注意：連線設定與查詢結果都會經過平台。如果你連的是公司核心資料庫，權限最小化與唯讀帳號是基本功，別為了方便直接給一個具有寫入權的帳號進去。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年10月