visualization-choice-reporting

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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)

데이터와 질문에 적합한 시각화를 선택해야 할 때 사용한 다음 통찰력을 강조하고 조치를 권장하는 설명 보고서를 만듭니다. 패턴(추세, 비교, 분포, 관계, 구성)에 대한 데이터 분석, 대시보드 또는 보고서 작성, 이해 관계자에게 메트릭 제시, KPI 모니터링, 통찰력을 위한 데이터 세트 탐색, 분석 결과 전달, 또는 사용자가 "이것을 시각화", "어떤 차트를 사용해야 합니까", "대시보드 생성", "이 데이터 분석", "추세 표시", "이 메트릭 비교", "보고", "이 데이터가 우리에게 무엇을 말합니까?"라고 언급할 때 호출합니다. 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다. 비즈니스 분석(수익, 성장, 이탈, 퍼널, 코호트, 세분화), 제품 지표(사용, 채택, 유지, 기능 성능, A/B 테스트), 마케팅 분석(캠페인 ROI, 속성, 퍼널, 고객 확보), 재무 보고(P&L, 예산, 예측, 차이), 운영 지표(가동 시간, 성능, 용량, SLA), 판매 분석(파이프라인, 예측, 지역, 할당량 달성), HR 지표(인원 수, 매출, 참여, DEI) 및 데이터가 올바른 시각적 형식으로 명확하고 실행 가능한 스토리가 되어야 하는 모든 시나리오. 출처: lyndonkl/claude.

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