本研究回顾了大型语言模型（LLMs）与视觉分析的整合，强调其在数据解释和可视化中的作用。通过SWOT分析，揭示了整合的优势、劣势、机会与威胁，指出其能提高数据探查效率，但面临计算需求和隐私问题等挑战。

研究发现，时间聚合会扭曲因果发现结果，使时间延迟因果关系消失。在非线性情况下，聚合数据仍可恢复因果关系。建议在解释此类数据的因果发现结果时，采取谨慎细致的方法。