TablePilot: Recommending Human-Preferred Tabular Data Analysis with Large Language Models

📄 arXiv: 2503.13262v4 📥 PDF

作者: Deyin Yi, Yihao Liu, Lang Cao, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Shi Han, Dongmei Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-17 (更新: 2025-03-31)

💡 一句话要点

TablePilot：利用大语言模型推荐更符合人类偏好的表格数据分析方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格数据分析 大语言模型 推荐系统 数据挖掘 GPT-4o 人类偏好对齐

📋 核心要点

  1. 表格数据分析任务繁琐，现有方法难以针对新表格高效推荐相关查询和结果，缺乏对人类偏好的有效建模。
  2. TablePilot利用大语言模型自主生成高质量分析结果，无需用户画像或历史交互，并设计了分析准备和优化策略。
  3. 实验表明，基于GPT-4o的TablePilot在DART数据集上取得了77.0%的Top-5推荐召回率，人工评估也验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

表格数据分析在许多场景中至关重要，但为新表格高效识别最相关的数据分析查询和结果仍然是一个重大挑战。表格数据的复杂性、多样化的分析操作以及对高质量分析的需求使这一过程变得繁琐。为了应对这些挑战，本文旨在为表格数据分析工作流程中的新表格推荐量身定制的查询-代码-结果三元组。我们提出了TablePilot，这是一个开创性的表格数据分析框架，利用大型语言模型自主生成全面且卓越的分析结果，而无需依赖用户配置文件或先前的交互。该框架在分析准备和分析优化中融入了关键设计，以提高准确性。此外，我们提出了一种名为Rec-Align的新方法，以进一步提高推荐质量，并更好地与人类偏好保持一致。在专门为全面表格数据分析推荐而设计的DART数据集上的实验证明了我们框架的有效性。基于GPT-4o，经过调整的TablePilot实现了77.0%的前5名推荐召回率。人工评估进一步突出了其在优化表格数据分析工作流程方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据分析中，针对新表格推荐合适的查询-代码-结果三元组的问题。现有方法的痛点在于难以处理表格数据的复杂性，无法有效利用多样化的分析操作，并且缺乏对人类偏好的建模，导致推荐质量不高。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自主地为新表格生成高质量的分析结果，并结合分析准备和优化策略来提高准确性。此外，通过Rec-Align方法，使推荐结果更好地与人类偏好对齐。这样设计的目的是为了克服现有方法的局限性，提高表格数据分析的效率和质量。

技术框架：TablePilot框架主要包含以下几个模块：1) 分析准备阶段：对输入表格进行预处理，提取关键信息，为后续的分析生成提供基础。2) 分析生成阶段：利用LLM生成查询、代码和结果三元组。3) 分析优化阶段：对生成的分析结果进行优化，提高准确性和相关性。4) 推荐阶段：根据优化后的分析结果，向用户推荐最合适的查询-代码-结果三元组。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个完整的表格数据分析框架，能够自主生成高质量的分析结果，无需用户画像或历史交互。2) 提出了Rec-Align方法，能够使推荐结果更好地与人类偏好对齐。3) 将LLM应用于表格数据分析推荐任务，充分利用了LLM的生成能力。

关键设计：在分析准备阶段，论文可能使用了诸如表格结构分析、数据类型识别等技术来提取表格的关键信息。在分析生成阶段，可能使用了prompt工程技术来引导LLM生成高质量的查询、代码和结果。Rec-Align方法的具体实现细节未知，可能涉及到排序学习或强化学习等技术，以优化推荐结果与人类偏好之间的对齐程度。损失函数和网络结构等细节在论文信息中未明确提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TablePilot在DART数据集上进行了实验，结果表明，基于GPT-4o的TablePilot实现了77.0%的Top-5推荐召回率。与现有方法相比，TablePilot在推荐准确性和与人类偏好对齐方面都有显著提升。人工评估也进一步验证了TablePilot在优化表格数据分析工作流程方面的有效性。

🎯 应用场景

TablePilot可应用于各种需要表格数据分析的场景，例如商业智能、金融分析、科学研究等。它可以帮助用户快速找到所需的信息，提高数据分析的效率和质量。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的数据分析任务，例如多表格联合分析、时序数据分析等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Tabular data analysis is crucial in many scenarios, yet efficiently identifying the most relevant data analysis queries and results for a new table remains a significant challenge. The complexity of tabular data, diverse analytical operations, and the demand for high-quality analysis make the process tedious. To address these challenges, we aim to recommend query-code-result triplets tailored for new tables in tabular data analysis workflows. In this paper, we present TablePilot, a pioneering tabular data analysis framework leveraging large language models to autonomously generate comprehensive and superior analytical results without relying on user profiles or prior interactions. The framework incorporates key designs in analysis preparation and analysis optimization to enhance accuracy. Additionally, we propose Rec-Align, a novel method to further improve recommendation quality and better align with human preferences. Experiments on DART, a dataset specifically designed for comprehensive tabular data analysis recommendation, demonstrate the effectiveness of our framework. Based on GPT-4o, the tuned TablePilot achieves 77.0% top-5 recommendation recall. Human evaluations further highlight its effectiveness in optimizing tabular data analysis workflows.