DeepResearch 旨在处理结构化数据集分析和基于文本的内容浏览，但这两种方法的处理方式取决于输入类型。对于数据集（例如，CSV、Excel 或 JSON 文件），该工具使用统计方法、模式识别或机器学习模型来处理结构化数据。对于非结构化文本内容（例如，文章、社交媒体帖子），它使用自然语言处理 (NLP) 来提取洞察。关键区别在于该工具与数据交互的方式：结构化数据集支持定量分析，而文本浏览侧重于定性解释。
处理提供的数据集时，DeepResearch 通常需要预处理步骤，如数据清洗、标准化或特征工程。例如，如果您上传包含客户购买记录的 CSV 文件，该工具可能会识别随时间的销售趋势、根据购买行为对客户进行细分，或检测交易金额中的异常。这通过聚类、回归或分类等算法实现，具体取决于使用场景。开发者可以通过 API 或脚本接口配置这些工作流程，以便与现有数据管道集成。一个实际示例：分析来自物联网设备传感器读数的数据集，使用时间序列预测模型预测设备故障。
对于文本内容，DeepResearch 扫描和解析文档、网页或用户提供的文本，以提取实体、情感或主题。例如，如果您输入大量产品评论，该工具可以总结常见投诉或突出积极反馈。然而，这种模式不太适合数值分析或结构化查询。开发者可以使用此功能监控论坛上的品牌提及或生成研究论文摘要。虽然数据集分析依赖于结构化数据格式和统计严谨性，但文本浏览强调语义理解和上下文解释。这两种模式可以相互补充——例如，将销售数据与客户评论结合，以构建对产品性能的整体视图。