Count 是面向数据团队的 Notebook 协作平台，强调可视化优先的探索体验，支持 SQL 与 Python 混合分析。

Count

核心参数与统计

Count 是 Deepnote 和 Hex 的同类产品，核心定位是"可视化优先的协作 Notebook"，在数据探索的 UI 交互体验上投入较多。

项目	公开信息
官方定位	协作式数据 Notebook
核心能力	SQL/Python 分析、可视化探索、协作编辑
语言支持	SQL, Python
数据源	Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL
部署形态	云端 SaaS
协作特性	实时编辑、评论、共享
差异化	可视化优先的 Notebook 体验

与 Hex/Deepnote 的差异：Count 更强调"从可视化出发"的交互方式，在探索阶段可以通过点选和拖拽构建查询，减少了纯代码的依赖。

用户与市场认可

相关信息未公开，以官方实时页面为准。

成本优势

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主要功能

• 可视化查询生成器：通过拖拽字段自动生成 SQL，降低非技术用户的编码门槛。
• Notebook 编辑器：支持 SQL 和 Python 混合编辑，查询结果自动呈现为表格或图表。
• 实时协作：多人同时编辑，变更实时同步，支持行级评论。
• 发布与分享：将分析结果发布为只读链接，支持密码保护与过期时间。
• 数据源集成：直连主流数据仓库，支持实时查询与缓存模式。

模型与版本演进

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技术优势

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如何使用

相关信息未公开，以官方实时页面为准。

产品定价

Count 采用 SaaS 订阅模式。

• C 端/个人：Free 方案提供有限查询额度与项目数，适合个人学习。
• 开发者/团队：Team 方案按席位计费，提供更多数据源连接与发布功能。
• 企业/私有化：Enterprise 方案提供私有部署、SSO 与定制支持，价格需商务确认。

具体定价以官方实时页面为准。

应用场景

• 快速数据探索：分析师在连接数据源后，通过可视化界面快速拖动字段生成交叉表与图表，比纯 SQL 编写更高效。
• 团队协作分析：将分析 Notebook 共享给非技术同事，对方可直接交互查看，无需解码代码逻辑。
• 临时报告生成：将常用查询封装为 Notebook，按需修改参数即可生成新报告，减少重复 SQL 编写。

适用人群

• 数据分析师：习惯可视化操作但又想保留代码灵活性的用户，Count 提供了平衡的体验。
• 混合技能团队：团队成员包括 SQL 能力的分析师和纯业务人员，Count 的可视化入口降低了后者参与分析的门槛。
• 需要快速交付分析结果的团队：从连接到图表分享的链路短，适合事件型或临时性分析需求。

不太适合需要深度 Python 代码、GPU 训练或复杂模型开发的数据科学项目，此类场景更适合标准 Notebook 环境。

总结与展望

Count 以"可视化优先"的 Notebook 体验在协作分析工具中找到了差异化定位，适合数据分析师主导的团队。当前局限在于 Python 深度编程能力有限、以及对大规模数据集的处理性能需验证。建议从 Free 方案接入常见数据源，验证查询生成器与协作体验是否满足日常工作流程，再评估付费方案。

版本信息

• Count 2026年6月更新 ：持续迭代的云服务，无固定版本号。 （2026-06）
• Count 公开上线 ：暂无官方精确日期。 （~2021-06）