visualization-choice-reporting

SKILL.md

Visualization choice & reporting matches visualization types to questions and data, then creates narrated dashboards that highlight signal and recommend actions.

1. Chart selection: Match chart type to question type and data structure (comparison → bar chart, trend → line chart, distribution → histogram, relationship → scatter, composition → treemap, geographic → map, hierarchy → tree diagram, flow → sankey)

2. Visualization best practices: Apply perceptual principles (position > length > angle > area > color for accuracy), reduce chart junk, use pre-attentive attributes (color, size, position) to highlight signal, respect accessibility (colorblind-safe palettes, alt text), choose appropriate scales (linear, log, normalized)

データと質問に適切なビジュアライゼーションを選択する必要がある場合に使用し、洞察を強調してアクションを推奨するナレーション付きレポートを作成します。データのパターン (傾向、比較、分布、関係、構成) を分析するとき、ダッシュボードやレポートを構築するとき、関係者に指標を提示するとき、KPI を監視するとき、洞察を得るためにデータセットを探索するとき、分析結果を伝達するとき、またはユーザーが「これを視覚化する」、「どのグラフを使用するべきか」、「ダッシュボードを作成する」、「このデータを分析する」、「傾向を表示する」、「これらの指標を比較する」、「レポート」に言及したときに呼び出します。 「このデータは何を教えてくれるのか」、あるいはデータを実用的な洞察に変える必要があります。ビジネス分析 (収益、成長、チャーン、ファネル、コホート、セグメンテーション)、製品指標 (使用状況、導入、保持、機能パフォーマンス、A/B テスト)、マーケティング分析 (キャンペーン ROI、アトリビューション、ファネル、顧客獲得)、財務報告 (損益、予算、予測、差異)、運用指標 (稼働時間、パフォーマンス、容量、SLA)、販売分析 (パイプライン、予測、テリトリー、ノルマ) に適用します。達成度）、人事指標（従業員数、離職率、エンゲージメント、DEI）、およびデータを適切な視覚的形式で明確で実用的なストーリーにする必要があるあらゆるシナリオに対応します。 ソース: lyndonkl/claude。

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