基于案例自学习的数据分析方法及系统

本发明提供了一种基于案例自学习的数据分析方法及系统，包括：获取用户输入的目标任务；基于目标任务检索历史案例；若检索到历史案例，则根据目标任务提取上下文参数对历史案例的解决方案进行适配，生成定制化解决方案并得出第一分析结果；若未检索到，则通过大语言模型进行实时规划生成新的解决方案并得出第二分析结果；对新生成的解决方案及第二分析结果进行质量评估；当评估结果满足预设的入库条件时，将新的解决方案作为新的历史案例存入案例库。本发明通过双路径处理与质量评估反馈闭环，解决了现有技术中案例库因缺乏质量评估而易被污染，以及历史案例复用僵化、效率低的问题，能够保证自学习质量，提升分析效率。