FDAbench-Full 是由南洋理工大学、新加坡国立大学联合华为技术有限公司于 2025 年发布的首个面向数据代理（Data Agents）的异构数据分析任务基准测试集，相关论文成果为「FDABench: A Benchmark for Data Agents on Analytical Queries over Heterogeneous Data」，旨在评估模型在数据库查询生成、 SQL 理解 以及金融数据分析等方面的能力。

该数据集共包含 2,007 个高质量分析任务 (tasks)，涵盖多样化的数据领域、难度等级与任务类别。每条样例包含完整的元信息字段，包括： task_id（任务唯一标识符）、 instance_id（实例标识符）、 db（数据库名称/标识符）、 level（难度等级：easy/medium/hard）、 database_type（数据库系统类型）、 question_type（问题类别）、 tools_available（可用工具列表），以及 query（主要问题/查询文本）。

数据集结构

该数据集包含三个任务类型：

• 单选题 (single)：共 579 道精心设计的问题，每题仅有一个正确答案，主要用于测试模型对数据库概念和 SQL 查询的理解能力。
• 多选题 (multiple)：共 760 道复杂问题，可能存在多个正确答案，包含精确的数值计算结果以及基于推理的结论，用于评估模型在数据分析与推理能力上的全面表现。
• 报告生成 (report)：共 668 道需要生成详细分析报告的问题，测试数据代理在多数据源环境下进行综合分析的能力，并提供了标准报告作为对照评价基准。