Skill · Microsoft Learn - Copilot for Data Engineering and Data Science
具备完整上下文的多步骤笔记本分析
图片: Ilya Pavlov 来自 Unsplash
在Microsoft Fabric笔记本中使用Copilot，可为整个工作流生成代码--而不只是单个单元格。Copilot了解你所附加的数据、已有代码和运行时状态，让你能在一次对话中请求多步骤转换、概要分析和验证。借助完整保留的笔记本上下文，可更快构建完整流水线并调试错误。
Microsoft Fabric笔记本中的Copilot与典型的AI代码助手运作方式不同。它不会生成孤立的代码块，而是理解你的整个笔记本工作流：你连接的lakehouse、可用的表和架构、已经加载的数据框以及执行遥测信息。
在Fabric中打开一个笔记本，点击Copilot按钮即可在右侧启动聊天窗格。你不必问“生成一个过滤函数”，而可以请求多步骤工作：“对我的客户表进行概要分析，检查缺失值和重复项，然后向我展示缺失模式的前10项。”Copilot会自动知道你指的是哪张表，按需跨多个单元格生成概要分析代码，执行它，并解释结果。
其关键优势在于跨单元格的上下文保留。让Copilot“将这段杂乱的数据清洗逻辑重构成可复用的函数”，它会分析你的整个笔记本，并给出考虑到单元格之间依赖关系的修改建议。当代码失败时，使用“Fix with Copilot”获取错误摘要及推荐修复方案，并带有完整的笔记本上下文--无需手动粘贴错误日志。
无论是构建ETL流水线的数据工程师、反复迭代探索性分析的数据科学家，还是为复杂连接做原型设计的分析师，都能端到端地从原始数据推进到经过验证的输出，而无需上下文切换。Copilot在一个对话循环中完成计划→代码生成→执行→错误诊断→优化的全过程，将典型的笔记本开发时间缩短30%至40%。