ReSpark：利用先前数据报告作为参考通过 LLM 生成新报告

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创建数据报告是一项劳动密集型任务，涉及迭代式数据探索、洞察提取和叙事构建。关键挑战在于组织分析逻辑——从定义目标、转换数据到识别和传达洞察。手动构建这一逻辑可能非常耗费认知资源。虽然经验丰富的分析师经常从过去项目中重用脚本，但找到与新数据集完美匹配的分析脚本很少。即使在线存在类似分析，它们通常只共享结果或可视化，而非底层代码，使得重用困难重重。为解决这一问题，我们推出了 ReSpark，这是一个利用大型语言模型（LLM）从现有报告逆向工程分析逻辑并将其适配到新数据集的系统。通过生成分析步骤草稿，ReSpark 为用户提供了温启动支持。它还支持交互式优化，允许用户检查中间输出、插入目标并修改内容。我们通过比较研究和用户研究评估 ReSpark，展示了其在降低数据报告生成门槛而不依赖现有分析代码方面的有效性。