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)

当您需要为数据和问题选择正确的可视化效果时使用，然后创建一个突出见解并建议操作的叙述报告。在分析数据模式（趋势、比较、分布、关系、组成）、构建仪表板或报告、向利益相关者呈现指标、监控 KPI、探索数据集以获取见解、传达分析结果时调用，或者当用户提及“可视化此数据”、“我应该使用什么图表”、“创建仪表板”、“分析此数据”、“显示趋势”、“比较这些指标”、“报告”、“此数据告诉我们什么”或需要转换数据时调用转化为可行的见解。适用于业务分析（收入、增长、流失、漏斗、群组、细分）、产品指标（使用、采用、保留、功能性能、A/B 测试）、营销分析（营销活动投资回报率、归因、漏斗、客户获取）、财务报告（损益、预算、预测、方差）、运营指标（正常运行时间、性能、容量、SLA）、销售分析（管道、预测、区域、配额实现）、人力资源指标（员工人数、营业额、参与度、 DEI），以及数据需要成为具有正确视觉形式的清晰、可操作的故事的任何场景。 来源：lyndonkl/claude。

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