論文の概要: LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23988v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 17:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.573291
• Title: LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey
• Title（参考訳）: LLM/Agent-as-Data-Analyst:調査
• Authors: Zirui Tang, Weizheng Wang, Zihang Zhou, Yang Jiao, Bangrui Xu, Boyu Niu, Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Yeye He, Wei Zhou, Yitong Song, Cheng Tan, Bin Wang, Conghui He, Xiaoyang Wang, Fan Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とデータ分析のためのエージェント技術は、学術と産業の両方に大きな影響を与えている。 この技術進化は、インテリジェントなデータ分析エージェントのための5つの重要な設計目標、すなわちセマンティック・アウェア・デザイン、ハイブリッド統合、自律パイプライン、ツールの拡張されたモダリティ、オープンワールドタスクのサポートをさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.19078438787228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) and agent techniques for data analysis (a.k.a LLM/Agent-as-Data-Analyst) have demonstrated substantial impact in both academica and industry. In comparison with traditional rule or small-model based approaches, (agentic) LLMs enable complex data understanding, natural language interfaces, semantic analysis functions, and autonomous pipeline orchestration. The technical evolution further distills five key design goals for intelligent data analysis agents, namely semantic-aware design, modality-hybrid integration, autonomous pipelines, tool-augmented workflows, and support for open-world tasks. From a modality perspective, we review LLM-based techniques for (i) structured data (e.g., table question answering for relational data and NL2GQL for graph data), (ii) semi-structured data (e.g., markup languages understanding and semi-structured table modeling), (iii) unstructured data (e.g., chart understanding, document understanding, programming languages vulnerable detection), and (iv) heterogeneous data (e.g., data retrieval and modality alignment for data lakes). Finally, we outline the remaining challenges and propose several insights and practical directions for advancing LLM/Agent-powered data analysis.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とデータ分析のためのエージェント技術(LLM/Agent-as-Data-Analyst)は、学術と産業の両方に大きな影響を与えている。 従来のルールや小さなモデルベースのアプローチと比較すると、LLMは複雑なデータ理解、自然言語インターフェース、意味分析機能、自律的なパイプラインオーケストレーションを可能にします。 この技術進化は、インテリジェントなデータ分析エージェントのための5つの重要な設計目標、すなわちセマンティック・アウェア・デザイン、モダリティ・ハイブリッド統合、自律パイプライン、ツール拡張ワークフロー、オープンワールドタスクのサポートをさらに強化する。 モダリティの観点から LLM を用いた手法を概観する (i)構造化データ(例えば、関係データのテーブル質問応答、グラフデータのNL2GQL) (ii)半構造化データ(例えば、マークアップ言語理解と半構造化テーブルモデリング) 三 構造化されていないデータ(チャート理解、文書理解、プログラミング言語の脆弱性検出等)及び (4)異種データ(例えば、データ検索とデータレイクのモダリティアライメント) 最後に、残りの課題を概説し、LLM/Agentを用いたデータ分析の進歩に向けたいくつかの洞察と実践的方向性を提案する。

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