一、数据输入黄金法则
图表狐 - AI图表生成工具,在线数据可视化要求数据描述必须包含三个核心要素：
[主体对象] + [量化指标] + [维度划分] 错误示例 ❌：
"展示各部门销售额对比"
正确示例 ✅：
"2023年Q1-Q4各部门销售额（万元）：
技术部：Q1-120 Q2-135 Q3-158 Q4-190
市场部：Q1-95 Q2-110 Q3-130 Q4-150
财务部：Q1-80 Q2-85 Q3-90 Q4-95"
二、金融风控案例重构（FIN-2024-001）
完整数据输入：
"2024年各季度不良贷款率数据：
• 北京分行：Q1-1.78% Q2-1.82% Q3-1.95% Q4-2.01%
• 上海分行：Q1-1.65% Q2-1.73% Q3-1.80% Q4-1.85%
• 深圳分行：Q1-1.92% Q2-1.98% Q3-2.05% Q4-2.12%
行业基准值：1.88%
特殊要求：
1. 用▲标记超过基准值的节点
2. 趋势线使用灰色虚线
3. 坐标轴保留两位小数"
三、教育数据分析案例升级（EDU-2024-002）
结构化数据模板：
{
"年份": [2021, 2022, 2023],
"地区": ["北京", "上海", "江苏"],
"公立院校投入": [12.8, 13.5, 14.2],
"私立院校投入": [8.2, 8.9, 9.3],
"毕业生起薪": [15.6, 16.3, 17.1],
"误差范围": {
"公立": [0.8, 0.9, 1.1],
"私立": [0.6, 0.7, 0.8]
}
} 图表狐指令：
"绘制教育投入与产出对比柱状图：
• X轴：地区维度
• Y轴：投入金额（万元）
• 数据系列：
- 公立院校：北京12.8±0.8 上海13.5±0.9 江苏14.2±1.1
- 私立院校：北京8.2±0.6 上海8.9±0.7 江苏9.3±0.8
• 样式要求：渐变蓝紫色系，误差线用灰色描边"
四、零售销售占比案例优化（RET-2024-003）
机器可读数据格式：
| 品类 | 销售额(万元) | 环比变化 | 重点标记 |
|--------|-------------|----------|----------|
| 服装 | 3200 | +12% | ★★★ |
| 数码 | 2800 | -5% | ★★ |
| 家居 | 2300 | +8% | ★ |
| 食品 | 1800 | +3% | - |
| 美妆 | 1500 | +15% | ★★ | 增强版指令：
"生成2024年Q1销售南丁格尔玫瑰图：
• 基础数据：
服装3200万（环比+12%）
数码2800万（环比-5%）
家居2300万（环比+8%）
食品1800万（环比+3%）
美妆1500万（环比+15%）
• 可视化要求：
1. 用★数量表示战略重要性等级
2. 环比增长用↑箭头，下降用↓箭头
3. 点击扇形显示详细经营分析"
五、人才评估案例数据强化（HR-2024-004）
多维数据集示例：
角色,专业技能,沟通协作,创新思维,执行力,领导力
高级工程师,92,85,88,90,78
项目经理,85,94,82,88,91
产品总监,88,90,95,85,93 精准化指令：
生成雷达图对比三类人才能力： • 数据矩阵 (专业技能、沟通协作、创新思维、执行力、领导力)： 高级工程师：[92,85,88,90,78] 项目经理：[85,94,82,88,91] 产品总监：[88,90,95,85,93] • 样式规范： 1. 每个角色用不同渐变填充 2. 最大值刻度统一为100 3. 显示各维度平均值虚线
六、用户画像案例数据规范（MKT-2024-005）
标准输入格式：
const userData = [
{ age: 24, spending: 3000, frequency: 8, tier: '黄金' },
{ age: 32, spending: 5000, frequency: 12, tier: '铂金' },
{ age: 45, spending: 7000, frequency: 6, tier: '钻石' },
{ age: 28, spending: 4000, frequency: 15, tier: '黄金' },
{ age: 36, spending: 6000, frequency: 10, tier: '铂金' }
]; 机器可执行指令：
"绘制用户分布散点图：
• 坐标系设置：
- X轴：年龄（18-60岁）
- Y轴：月均消费（0-10000元）
- 气泡大小：购买频次（5-20次/月）
• 数据点：
1. 24岁/3000元/8次 → 黄金
2. 32岁/5000元/12次 → 铂金
3. 45岁/7000元/6次 → 钻石
4. ...（共20个样本）
• 分析要求：
添加LOESS平滑曲线
显示密度等高线
异常点用红色预警"
七、电商转化案例数据量化（SALES-2024-006）
转化漏斗完整数据流：
转化阶段 本月数据 上月数据 行业基准
浏览商品 10000 9500 -
加入购物车 6000 5800 55%
提交订单 4000 4200 38%
支付成功 3000 3100 28%
确认收货 2000 2100 20% 增强型指令：
创建双月对比漏斗图：
• 阶段数据：
- 浏览商品：本月10000（上月9500）
- 加入购物车：本月6000（上月5800） → 转化率60%
- 提交订单：本月4000（上月4200） → 转化率66.7%
- 支付成功：本月3000（上月3100） → 转化率75%
- 确认收货：本月2000（上月2100） → 转化率66.7%
• 可视化要求：
1. 用颜色饱和度表示与行业基准的差异
2. 显示阶段间流失率箭头
3. 悬停显示转化率计算公式
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