論文の概要: ReSpark: Leveraging Previous Data Reports as References to Generate New Reports with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02329v3
• Date: Tue, 30 Sep 2025 02:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.680942
• Title: ReSpark: Leveraging Previous Data Reports as References to Generate New Reports with LLMs
• Title（参考訳）: ReSpark: LLMで新しいレポートを生成するための参考として、過去のデータレポートを活用する
• Authors: Yuan Tian, Chuhan Zhang, Xiaotong Wang, Sitong Pan, Weiwei Cui, Haidong Zhang, Dazhen Deng, Yingcai Wu,
• Abstract要約: ReSparkは、既存のレポートから分析ロジックをリバースエンジニアリングし、新しいデータセットに適応するシステムである。 比較およびユーザスタディを通じてReSparkを評価し,既存の解析コードに頼ることなく,データレポート生成の障壁を低くする効果を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.54994059045639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating data reports is a labor-intensive task involving iterative data exploration, insight extraction, and narrative construction. A key challenge lies in composing the analysis logic-from defining objectives and transforming data to identifying and communicating insights. Manually crafting this logic can be cognitively demanding. While experienced analysts often reuse scripts from past projects, finding a perfect match for a new dataset is rare. Even when similar analyses are available online, they usually share only results or visualizations, not the underlying code, making reuse difficult. To address this, we present ReSpark, a system that leverages large language models (LLMs) to reverse-engineer analysis logic from existing reports and adapt it to new datasets. By generating draft analysis steps, ReSpark provides a warm start for users. It also supports interactive refinement, allowing users to inspect intermediate outputs, insert objectives, and revise content. We evaluate ReSpark through comparative and user studies, demonstrating its effectiveness in lowering the barrier to generating data reports without relying on existing analysis code.
• Abstract（参考訳）: データレポートの作成は、反復的なデータ探索、洞察抽出、物語構築を含む労働集約的な作業である。 重要な課題は、分析ロジックを目的の定義から作成し、データを識別し、洞察を伝達することです。 このロジックを手作業で構築することは、認知的に要求される可能性がある。 経験豊富なアナリストは過去のプロジェクトからスクリプトを再利用することが多いが、新しいデータセットに最適なマッチングを見つけることは稀である。 同様の分析がオンラインで利用可能である場合でも、通常は結果や視覚化のみを共有し、基盤となるコードではなく、再利用を困難にしている。 これを解決するために,大規模な言語モデル(LLM)を活用して,既存のレポートから解析ロジックをリバースエンジニアリングし,新たなデータセットに適応するシステムであるReSparkを提案する。 ドラフト分析ステップを生成することで、ReSparkはユーザーに温かいスタートを提供する。 インタラクティブな改善もサポートしており、ユーザは中間出力を検査したり、目的を挿入したり、コンテンツを修正できる。 比較およびユーザスタディを通じてReSparkを評価し,既存の解析コードに頼ることなく,データレポート生成の障壁を低くする効果を実証した。

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