本研究提出了一个名为数据实验室的统一平台，解决了传统商业智能流程中的任务碎片化问题。通过集成 LLM 驱动的代理框架和增强型计算笔记本界面，企业特定 BI 任务的有效性显著提高，准确率提升了 58.58%。
本文研究了数据科学家如何通过分析计算笔记本迭代地从数据中获得见解。研究者构建了数据科学计算笔记本数据集，通过量化指标和定性分析等方法，探索了意义构建的模式与用户在探索和解释之间的进程中所处的位置的关系。作者还讨论了数据科学工具设计的启示。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
