数据分析报告通常需要人类分析师花费数天甚至数周才能完成。而现在，一个只有8B参数的大模型模型，就能自动完成从原始数据到专业分析报告的全过程。
数据科学的”自动驾驶”难题:想象一下，你手里有一堆CSV文件和数据库，需要从中挖掘商业洞察、生成可视化图表、建立预测模型，最后写成一份完整的分析报告。这个过程涉及数据清洗、探索分析、建模、可视化等多个环节，每一步都需要专业知识和反复试错。
这正是”自动数据科学”要解决的核心挑战：能否让大模型像人类数据科学家一样，自主完成整个数据分析流程？
目前的大模型数据分析工具主要有两类：一类是专门处理单一任务的模型（比如只做表格问答或代码生成），另一类是基于预设流程的大模型助手（比如用GPT-4配合固定的工作流程）。但它们都有致命缺陷——无法真正”自主思考”，只能按部就班执行人类设定的步骤。
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DeepAnalyze：从”助手”到”专家”:DeepAnalyze是首个专门为自动数据科学设计的”agent模型”。与传统方法最大的不同在于，它具备两项关键能力：
1. 自主编排能力：能理解复杂任务需求，自动规划并协调一系列相互依赖的操作，而不需要人类预先定义工作流程。
2. 适应性优化能力：能在真实环境中与数据交互，根据反馈不断调整策略，就像人类数据科学家在分析中会反复尝试和修正。
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五种核心动作:DeepAnalyze设计了五种基本动作来与数据环境互动：
•分析（Analyze）：进行规划、推理、自我验证
•理解（Understand）：读取和理解数据库、表格等结构化数据
•编码（Code）：生成Python代码处理数据
•执行（Execute）：运行代码并收集环境反馈
•回答（Answer）：产生最终输出
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模型会自动在这些动作之间切换，无需人工干预。
像培养人类专家一样训练大模型：训练DeepAnalyze面临两大难题：奖励稀疏（任务太难，模型在早期很难成功，缺少正向反馈）和轨迹稀缺（缺少高质量的问题解决示例数据）。
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论文的解决方案是”课程式agent训练”，模仿人类数据科学家的学习路径：
第一阶段：单项能力训练：就像学生先学习数学、编程、统计等基础课程，模型首先在推理、结构化数据理解、代码生成等单项能力上进行训练。
第二阶段：综合能力训练：在掌握基础技能后，通过强化学习让模型在真实环境中执行复杂任务。这个阶段采用混合奖励机制：
•对有标准答案的任务，根据准确性和交互质量评分
•对开放式研究任务，从报告的实用性、丰富性、合理性、可解释性和可读性五个维度评估
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数据合成：创造训练样本：由于高质量的数据科学训练数据极为稀缺，团队开发了数据驱动的轨迹合成框架：
•推理轨迹合成：用先进的大模型模型提取推理过程，并通过关键词引导进行优化
•交互轨迹合成：构建多agent系统（提问者、解决者、检查者），自动生成完整的问题解决过程
最终构建了包含约50万样本的训练数据集DataScience-Instruct-500K。
实验结果：在12个数据科学基准测试中，仅有80亿参数的DeepAnalyze-8B，超越了大多数基于最先进商业模型（如GPT-4-Turbo、Claude 3.5 Sonnet）的系统。
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端到端数据科学流程：在DataSciBench测试中，DeepAnalyze-8B的表现仅次于GPT-4o，但不需要任何外部编排框架就能完成复杂任务。
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深度数据研究：研究团队构建了新基准DABStep-Research来评估深度研究能力。结果显示，DeepAnalyze-8B在五类任务（数据准备、分析、洞察提取、报告生成、开放式研究）中全面领先所有对比系统。
特别值得注意的是，商业模型在开放式研究任务上表现明显下滑，而DeepAnalyze-8B在没有明确指导的情况下仍能出色完成。它生成的报告在内容深度和结构化呈现上，已经接近专业分析师的水平。
其他能力表现
•代码生成：在DS-1000基准上超越GPT-4-Turbo
•表格问答：超越此前最佳模型Reasoning-Table
•数据分析和建模：在DSBench上达到与基于多种先进商业模型的系统相当的性能
DeepAnalyze标志着数据科学领域从”基于工作流的助手”向”agent模型”的范式转变。它不只是执行预设步骤的工具，而是能够自主思考、探索和优化的大模型数据科学家。
更重要的是，这项工作实现了数据科学界长期以来的目标：从原始数据自动提取可操作的洞察。研究团队已开源模型、代码和训练数据，为下一代智能数据系统（包括数据发现、数据治理、数据生态系统和数据管理）铺平了道路。
论文标题：DeepAnalyze: Agentic Large Language Models for Autonomous Data Science
论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.16872
文章来自：51CTO
