論文の概要: An LLM-Based Approach for Insight Generation in Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11664v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 17:09:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-23 08:30:47.380592
• Title: An LLM-Based Approach for Insight Generation in Data Analysis
• Title（参考訳）: LLMに基づくデータ解析におけるインサイト生成手法
• Authors: Alberto Sánchez Pérez, Alaa Boukhary, Paolo Papotti, Luis Castejón Lozano, Adam Elwood,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたテキストインサイトの自動生成手法を提案する。 入力としてマルチテーブルデータベースが与えられると、LLMを活用して、テーブルの興味深いパターンを反映した簡潔でテキストベースの洞察を生成する。 これらの知見は、人間の判断と自動メトリクスのハイブリッドモデルを用いて、正当性と主観的洞察力の両方について評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.077654650104055
• License:
• Abstract: Generating insightful and actionable information from databases is critical in data analysis. This paper introduces a novel approach using Large Language Models (LLMs) to automatically generate textual insights. Given a multi-table database as input, our method leverages LLMs to produce concise, text-based insights that reflect interesting patterns in the tables. Our framework includes a Hypothesis Generator to formulate domain-relevant questions, a Query Agent to answer such questions by generating SQL queries against a database, and a Summarization module to verbalize the insights. The insights are evaluated for both correctness and subjective insightfulness using a hybrid model of human judgment and automated metrics. Experimental results on public and enterprise databases demonstrate that our approach generates more insightful insights than other approaches while maintaining correctness.
• Abstract（参考訳）: データ分析において、データベースから洞察に富んだ行動可能な情報を生成することが重要である。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたテキストインサイトの自動生成手法を提案する。 入力としてマルチテーブルデータベースが与えられると、LLMを活用して、テーブルの興味深いパターンを反映した簡潔でテキストベースの洞察を生成する。 我々のフレームワークには、ドメイン関連質問を定式化する仮説生成器、データベースに対してSQLクエリを生成するクエリエージェント、洞察を言語化する要約モジュールが含まれています。 これらの知見は、人間の判断と自動メトリクスのハイブリッドモデルを用いて、正当性と主観的洞察力の両方について評価される。 パブリックおよびエンタープライズデータベースの実験結果から、我々のアプローチは正確性を維持しながら、他のアプローチよりも洞察力に富んだ洞察を生み出すことが示されている。

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