JarviX: A LLM No code Platform for Tabular Data Analysis and Optimization

本研究介绍了JarviX，这是一个复杂的数据分析框架。JarviX旨在利用大型语言模型（LLMs），以便在表格数据集上实现自动化指导和执行高精度数据分析。该框架强调不同列类型的重要性，利用最先进的LLMs生成简洁的数据洞察摘要，提出相关的分析问题，有效地可视化数据，并为从广泛的数据分析流程中得出的结果提供全面的解释。此外，JarviX还结合了自动化机器学习（AutoML）管道进行预测建模。这种集成形成了一个全面且自动化的优化循环，特别有利于优化机器配置。通过一系列实际用例研究，JarviX的功效和适应性得到了证实。

JarviX旨在解决如何利用大语言模型（LLMs）自动引导和执行高精度数据分析的问题，以及如何优化机器配置的问题。

JarviX使用LLMs生成简洁的数据洞察摘要，提出相关的分析问题，有效地可视化数据，并为从广泛的数据分析流程中得出的结果提供全面的解释。此外，JarviX还整合了自动机器学习（AutoML）管道用于预测建模，形成了一个全面且自动化的优化循环。

论文通过一系列实际用例研究验证了JarviX的有效性和适应性。实验使用了多个数据集，并开源了代码。值得进一步研究的工作包括如何进一步提高JarviX的性能以及如何将其应用于更广泛的数据类型。

最近的相关研究包括使用自然语言处理技术进行数据分析的研究，例如《基于自然语言处理的数据分析：方法和应用》。还有一些研究关注于自动机器学习技术的发展，例如《自动机器学习：方法、系统和挑战》。