智能数据可视化

技能文档

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name: generate-chart
title: 智能数据可视化
category: 办公效率
description: 分析数据特征并自动推荐最佳图表组合，生成交互式 HTML 可视化仪表板，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、旭日图等多种图表类型。当用户提供数据想可视化、不确定选什么图表、需要快速生成专业图表或数据仪表板时触发。触发词：数据可视化、图表生成、仪表板、画图。
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# 智能数据可视化

## 技能工作流

### 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）
- 智能分析数据特征（数据类型、维度、关系、相关性等）
- 根据数据特征自动推荐最合适的图表类型组合

### 步骤2：图表生成

- 确认运行环境已安装依赖（见下方「前置准备」）
- 调用 `scripts/generate_chart.py` 生成交互式 HTML 可视化仪表板
- 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

### 步骤3：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

## 前置准备

- 依赖说明：

```
plotly
pandas
numpy
```

## 资源索引

- 必要脚本：见 [scripts/generate_chart.py](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](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](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

- 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：自动分析并生成仪表板

- 功能说明：分析数据特征，自动推荐并生成最佳图表组合
- 执行方式：数据分析 + 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

使用说明

# 智能数据可视化

分析数据特征，自动推荐最佳图表组合，一步生成交互式 HTML 可视化仪表板。

## 使用

```bash
python scripts/generate_chart.py --input sales.csv --output dashboard.html
```

支持 CSV / Excel 输入，用浏览器打开输出的 `dashboard.html` 即可查看全部图表。

## 工作原理

脚本读取数据表后分析列类型、分布与相关性，自动挑选最合适的图表类型组合（柱状图、折线图、饼图、热力图等 10+ 种），用 Plotly 渲染为可缩放、可悬停查看数值的交互式页面，所有图表汇总在单个 HTML 文件中。

图表类型选择规则详见 `references/chart-types.md`，输入数据格式要求详见 `references/data-format.md`。

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