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)

當您需要為數據和問題選擇正確的可視化效果時使用，然後創建一個突出見解並建議操作的敘述報告。在分析數據模式（趨勢、比較、分佈、關係、組成）、構建儀表板或報告、向利益相關者呈現指標、監控 KPI、探索數據集以獲取見解、傳達分析結果時調用，或者當用戶提及“可視化此數據”、“我應該使用什麼圖表”、“創建儀表板”、“分析此數據”、“顯示趨勢”、“比較這些指標”、“報告”、“此數據告訴我們什麼”或需要轉換數據時調用轉化為可行的見解。適用於業務分析（收入、增長、流失、漏斗、群組、細分）、產品指標（使用、採用、保留、功能性能、A/B 測試）、營銷分析（營銷活動投資回報率、歸因、漏斗、客戶獲取）、財務報告（損益、預算、預測、方差）、運營指標（正常運行時間、性能、容量、SLA）、銷售分析（管道、預測、區域、配額實現）、人力資源指標（員工人數、營業額、參與度、 DEI），以及數據需要成為具有正確視覺形式的清晰、可操作的故事的任何場景。 來源：lyndonkl/claude。

查看原文