数据可视化Skill

任务目标

• 本Skill用于：AI智能分析数据特征，自动推荐最佳图表组合，生成精美的交互式HTML可视化仪表板
• 能力包含：智能数据分析、多种图表类型支持（柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、面积图、热力图、平行坐标图、旭日图等）、自动图表推荐、综合仪表板生成
• 触发条件：用户需要将数据可视化展示、不确定用什么图表类型、需要快速生成专业可视化效果

前置准备

• 依赖说明：

```

plotly

pandas

numpy

```

操作步骤

1. 数据准备与分析
• 用户提供数据（可以是表格数据、CSV格式或结构化数据）
• AI智能分析数据特征（数据类型、维度、关系、相关性等）
• AI根据数据特征自动推荐最合适的图表类型组合

1. 图表生成
• 调用 scripts/generate_chart.py 生成交互式HTML可视化仪表板
• AI自动选择最佳图表类型（支持10+种图表类型）
• 所有图表统一展示在一个美观的页面中

1. 输出与优化
• 生成单个HTML文件，包含多种交互式图表
• 支持鼠标悬停、缩放、平移等交互功能
• 响应式设计，适配不同屏幕尺寸

资源索引

• 必要脚本：见 scripts/generate_chart.py(用途：根据数据生成指定类型的图表)
• 领域参考：见 references/chart-types.md(何时读取：需要了解不同图表类型的适用场景和数据格式要求时)
• 领域参考：见 references/data-format.md(何时读取：需要了解输入数据的格式规范时)

注意事项

• AI会自动分析数据特征并推荐最佳图表组合
• 支持的图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、面积图、热力图、平行坐标图、旭日图等
• 图表类型选择基于数据特征（数值列数量、分类列数量、数据分布、相关性等）
• 图表支持缩放、平移等交互操作
• 生成最多15个图表，按优先级排序

使用示例

示例1：AI自动分析并生成仪表板

• 功能说明：AI分析数据特征，自动推荐并生成最佳图表组合
• 执行方式：AI智能分析+脚本自动生成
• 示例命令：python scripts/generate_chart.py --input sales.csv --output dashboard.html
• 输出内容：单个HTML文件，包含AI推荐的多种图表（柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等）

示例2：支持的图表类型

• 柱状图：类别对比、值计数分布
• 折线图：时间序列趋势分析
• 饼图：占比分析
• 散点图：变量相关性分析
• 直方图：数值分布分析
• 箱线图：数据分布差异对比
• 小提琴图：分布密度展示
• 面积图：趋势变化可视化
• 热力图：相关性矩阵展示
• 平行坐标图：多维度数据展示
• 旭日图：层级数据分析