Evolving Log - data_analysis

训练概览

• 目标分数: 95
• 训练轮次: 10
• 当前版本: 1.0.2

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Iteration 1

日期: 2026-03-27

基准分数

基于训练数据 (8个样本) 的评估: | 维度 | 分数 | 权重 | 加权分 | |------|------|------|--------| | 数据准确性 | 9.125 | 30% | 2.74 | | 分析深度 | 8.75 | 25% | 2.19 | | 报告质量 | 8.5 | 25% | 2.13 | | 工具使用 | 9.0 | 20% | 1.80 | | 总分 | 88.5 | 100% | 8.85 |

弱维度

• 报告质量 (8.5), 分析深度 (8.75)

优化

• 强化报告结构规范（6段式）
• 强调结论量化、建议可执行

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Iteration 2

日期: 2026-03-27

基准分数

维度	分数	权重	加权分
数据准确性	9.25	30%	2.78
分析深度	9.0	25%	2.25
报告质量	8.75	25%	2.19
工具使用	9.25	20%	1.85
总分	90.0	100%	9.06

弱维度

• 报告质量 (8.75) - 仍需优化

优化

• 添加归因分析、留存分析专项模板
• 强化多维度对比要求

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Iteration 3

日期: 2026-03-27

基准分数

维度	分数	权重	加权分
数据准确性	9.375	30%	2.81
分析深度	9.125	25%	2.28
报告质量	9.0	25%	2.25
工具使用	9.375	20%	1.88
总分	91.5	100%	9.22

弱维度

• 分析深度 (9.125) - 接近目标

优化

• 继续强化洞察深度
• 优化预测分析、异常检测模板

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Iteration 4

(待执行)