NCode是一個強大的數據分析和機器學習平台，提供了多種功能，包括數據預處理、數據編碼、模型訓練等。以下是使用NCode進行數據分析的一般步驟：
數據預處理。這是數據分析的基礎階段，包括數據清洗、數據轉換和數據標準化。例如，可以使用ncode.load()函式載入數據，使用ncode.sanitize()函式去除數據中的缺失值，使用ncode.convert_categorical()函式將分類變數轉換為數值變數，使用ncode.standardize()函式對數據進行標準化。
數據編碼。這一步是將連續變數轉換為離散變數或將文本變數轉換為數值變數，這在處理分類數據或將文本數據引入模型時非常有用。例如，可以使用ncode.encode_categorical()函式將分類變數轉換為數值變數，使用ncode.text_to_vector()函式將文本變數轉換為數值向量。
模型訓練。在完成數據預處理和編碼之後，可以使用NCode提供的各種機器學習模型進行訓練，如線性回歸、決策樹、隨機森林、神經網路等。例如，可以使用ncode.models.LinearRegression()函式定義並訓練一個線性回歸模型。
此外，NCode還提供了用於數據導入和導出、時序分析等功能，可以處理多種類型的數據，包括結構化數據和非結構化數據。