野数据分析：大语言模型在真实世界数据复杂性下的基准测试
评分
79揭示了现有基准的局限性并提出了更贴近真实场景的新基准，信息增量显著。
方法设计合理，实验覆盖多模型和智能体框架，结果可信，但缺乏对模型失败原因的深入分析。
为实际部署LLM进行数据分析提供了关键评估工具和改进方向，实用价值高。
论文发布时间为2025年7月，内容紧跟当前LLM应用热点，时效性极强。
来自arXiv预印本，尚未经同行评审，但方法透明且代码公开，可信度较好。
基础分 88 × T2 信源权重 ×0.9 = 79
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提出了一个经过严谨设计的真实场景基准，并通过多模型实验揭示了显著性能差距，具有较强的创新性与实用性。
AI 点评
「这篇论文最值得关注的地方在于它戳破了当前LLM在数据分析能力上的“泡沫”——许多模型在简单基准上表现优异，但一碰到多表、需要推理和创造性的真实数据就捉襟见肘。对于AI产品经理、数据科学家和模型开发者来说，DataGovBench是一个极具参考价值的测试床。谁先在这个基准上取得突破，谁就能在下一代智能数据分析工具中占据先机。」
速览
现有评估大语言模型数据分析能力的基准往往脱离真实场景，仅关注小表格的事实检索，忽略了多表数据、外部知识整合和探索性洞察发现。该研究推出了 DataGovBench，一个基于政府开放数据的基准，包含表问答和表洞察两项任务。实验表明，当前最先进的LLM（包括使用智能体框架）在这两项任务上存在显著性能差距，远未达到真实数据分析的需求。代码和数据已公开。
- 现有数据分析基准过于简化，无法反映真实世界的多表、需外部知识和探索性分析等复杂场景。
- 推出了 DataGovBench，包含表问答（复杂可分解问题+文本/可视化答案）和表洞察（生成专家级发现）两项任务。
- 全面实验表明，当前最先进的LLM（包括使用智能体框架）在两项任务上均存在显著性能差距。
- 揭示了LLM在真实数据分析场景中的严重不足，为未来研究提供了挑战性基准。
正文
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