Flowco：重新思考大语言模型时代的数据分析
人机交互
2025-04-22 v1 人工智能
编程语言
统计计算
摘要
数据分析通常涉及编写代码来转换、可视化、分析和解释数据。大语言模型（LLM）已能够为简单、常规的分析生成此类代码。大语言模型的潜力在于通过让具有有限编程专业知识的人能够进行数据分析，特别是在科学研究、商业和政策制定等领域。然而，许多实际场景下的分析师往往需要对特定分析步骤进行细致的控制，明确验证中间结果，并不断迭代地细化其分析方法。此类任务构成了仅仅依赖大语言模型或即使结合现有 authoring 工具（如计算笔记本）来构建稳健且可重复的分析的障碍。本文介绍 Flowco，一种新的混合初始化系统，以解决这些挑战。Flowco 利用可视化数据流编程模型，并将大语言模型集成到整个 authoring 过程的每个阶段。用户研究表明，Flowco 支持分析师，尤其是那些编程经验较少的分析师，快速编写、调试和细化数据分析。
引用
@article{arxiv.2504.14038,
title = {Flowco: Rethinking Data Analysis in the Age of LLMs},
author = {Stephen N. Freund and Brooke Simon and Emery D. Berger and Eunice Jun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.14038},
year = {2025}
}