张小明
前端开发工程师
论文标题：Why Do Open-Source LLMs Struggle with Data Analysis? A Systematic Empirical Study
作者团队：浙江大学
发布时间：2025年11月13日
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大语言模型（LLMs）在自动化数据分析任务中具有巨大潜力，但现有开源模型在面向高强度推理场景时仍存在明显局限。为此，本工作系统研究了提升开源 LLM 数据分析能力的策略。
首先构建了一个涵盖多样且贴近真实场景的种子数据集，从数据理解、代码生成和策略规划三个核心维度对模型表现进行评测。
(1) 策略规划能力是影响整体性能的关键因素；
(2) 交互设计与任务复杂度会影响模型的推理表现；
(3) 数据质量相较于数据多样性更能决定模型的最终效果。
基于上述洞察，我们提出了一套数据合成方法，实验证明该方法能够提升开源 LLM 在数据分析任务中的推理与决策能力。
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