1.上交与清华

传统数据分析方法依赖人工拼接的流程，如编写SQL、调用Python脚本及手动解读数据，不仅耦合度高且扩展性差，难以应对动态、多模态的复杂数据而大语言模型与智能体的出现，将数据分析从「规则执行」推向「语义理解」，使机器能够真正解读数据内在逻辑与关系，从而灵活完成查询、建模与报告生成等多样化任务。

2.上海交通大学微软

近日，由上海交通大学、清华大学、微软雷德蒙德研究院、上海 AI Lab 等机构研究者联合撰写的最新综述论文系统回顾了大语言模型在数据分析领域的整体演进：从传统规则化流程到智能协作，从单模态到多模态融合，并提出构建「通用数据分析智能体（General Data Analyst Agent）」的新范式。

上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」（插图

3.上交与清华的差距

论文标题：LLM/Agent-as-Data-Analyst

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