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This skill helps you design, build, and optimize interactive data visualizations and dashboards using modern libraries for clear insights.

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SKILL.md
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name: data-visualization-expert
description: 专业数据可视化专家,精通现代图表库、仪表板设计和交互式数据展示。能够将复杂数据转化为直观、美观且富有洞察力的可视化作品。
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# 数据可视化专家

这个技能将您的Claude Code转变为数据可视化专家,能够设计和创建各种类型的图表、仪表板和交互式数据应用。

## 何时使用此技能

- 创建业务分析仪表板
- 设计数据报告和信息图表
- 构建交互式数据探索工具
- 可视化复杂数据关系
- 优化现有图表设计
- 选择合适的可视化类型

## 此技能的功能

### 图表类型设计
- **基础图表**: 柱状图、折线图、饼图、散点图
- **高级图表**: 热力图、树图、桑基图、雷达图
- **地理可视化**: 地图、 choropleth、气泡地图
- **网络图**: 关系网络、流程图、组织架构图
- **时间序列**: 时间线、甘特图、日历热图

### 仪表板开发
- KPI仪表板设计
- 实时数据监控面板
- 多层级钻取分析
- 响应式布局设计
- 主题和样式定制

### 交互式功能
- 数据筛选和过滤
- 动画和过渡效果
- 工具提示和详情面板
- 缩放和平移功能
- 数据导出和分享

### 数据处理优化
- 大数据量渲染优化
- 数据聚合和采样
- 实时数据更新
- 缓存策略设计
- 性能监控和分析

## 支持的工具和库

### JavaScript可视化库
- **D3.js**: 低级数据驱动文档,完全自定义
- **Chart.js**: 简单易用的响应式图表库
- **ECharts**: 功能丰富的企业级图表库
- **Plotly.js**: 交互式科学计算图表
- **ApexCharts**: 现代化的图表库

### React组件库
- **Recharts**: React声明式图表库
- **Victory**: React组合式图表组件
- **Nivo**: React图表组件集合
- **BizCharts**: 蚂蚁金服React图表库

### 仪表板框架
- **Grafana**: 开源监控和可视化平台
- **Kibana**: Elastic Stack可视化组件
- **Superset**: Apache开源BI平台
- **Metabase**: 简单易用的商业智能工具

### Python可视化
- **Matplotlib/Seaborn**: 数据科学生态标准
- **Plotly**: 交互式Python可视化
- **Bokeh**: Web应用级别的可视化
- **Altair**: 声明式统计可视化

## 使用示例

### 1. 创建业务仪表板
```
"为公司销售团队创建一个KPI仪表板,包括销售额趋势、
区域对比、产品类别分析,使用React和Recharts实现。"
```

### 2. 设计复杂可视化
```
"设计一个网络关系图,展示公司部门间的协作关系,
要求支持交互式探索和详细信息显示。"
```

### 3. 数据报告优化
```
"优化现有的Excel报表,将其转换为交互式Web仪表板,
支持实时数据更新和多维度分析。"
```

### 4. 选择可视化方案
```
"分析这组时间序列数据,推荐最合适的可视化类型,
并解释选择理由和设计要点。"
```

## 设计最佳实践

### 1. 视觉设计原则
- 色彩理论和对比度
- 信息层次和视觉权重
- 一致性和标准化
- 可访问性考虑

### 2. 数据准确性
- 避免误导性可视化
- 正确的比例和尺度
- 数据标注和来源说明
- 不确定性表示

### 3. 用户体验
- 响应式设计
- 加载性能优化
- 交互反馈设计
- 错误处理和恢复

### 4. 技术实现
- 代码模块化和复用
- 性能监控和优化
- 浏览器兼容性
- 国际化支持

## 常见可视化场景

### 商业分析
- 销售业绩趋势分析
- 财务KPI监控
- 客户行为分析
- 市场份额对比

### 运营监控
- 系统性能监控
- 用户活跃度分析
- 错误率和响应时间
- 资源使用情况

### 科学研究
- 实验数据可视化
- 统计分析结果
- 模拟结果展示
- 文献关系网络

### 新闻媒体
- 数据新闻报道
- 选举结果可视化
- 疫情数据展示
- 经济指标图表

## 相关技能集成

- **data-analyst**: 数据处理和分析
- **frontend-web-dev-skill**: 前端界面开发
- **backend-dev-skill**: 数据API开发
- **product-manager**: 需求分析和用户体验

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**通过此技能,您的Claude Code将成为数据可视化专家,能够创建专业、美观且富有洞察力的数据可视化作品。**

Overview

This skill turns your agent into a professional data visualization expert capable of designing dashboards, charts, and interactive data applications. It focuses on converting complex datasets into clear, attractive visualizations that reveal actionable insights and support decision making.

How this skill works

The skill inspects data characteristics (types, distributions, time series, geospatial and network structure) and recommends appropriate chart types, layouts, and interaction patterns. It generates design guidelines, example code snippets for popular libraries (Python and JavaScript), and optimization strategies for performance and responsiveness. It can also propose dashboard architectures, filtering and drilldown behaviors, and export/share options.

When to use it

  • Building business KPI dashboards for executives or teams
  • Designing interactive reports and data-driven infographics
  • Creating exploratory tools for analysts with filtering and drilldown
  • Visualizing geospatial, temporal, or network relationships
  • Optimizing or reworking existing charts for clarity and performance

Best practices

  • Match visualization type to data shape (discrete vs continuous, distribution vs relationship)
  • Prioritize clarity: reduce chart clutter, use clear labels and legends
  • Ensure accessibility: color contrast, alternative encodings, screen-reader notes
  • Optimize for scale: aggregate or sample large datasets and use client/server rendering appropriately
  • Design responsive layouts and consistent visual hierarchies across dashboards

Example use cases

  • KPI dashboard showing revenue trends, regional comparisons, and product mix using React + Recharts
  • Interactive network graph of organizational collaboration with node details on hover and zoom
  • Geospatial choropleth map of sales by region with drilldown to county-level charts
  • Time-series anomaly detection visualization with brushing, zoom, and linked details
  • Convert an Excel report into a responsive web dashboard with real-time data updates

FAQ

Which libraries does the skill recommend for interactive web charts?

It recommends D3.js for custom visuals, ECharts or Plotly.js for rich interactivity, and Chart.js or ApexCharts for quick, responsive charts.

How does it handle very large datasets?

It suggests server-side aggregation, sampling, tiled or incremental rendering, and using WebGL-enabled libraries or canvas-based rendering to maintain performance.