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图表可视化（chart-visualization）

当用户有一组数据要可视化，需要从图库里挑出最合适的一种图并渲染时使用。 流程是：先明确要回答什么问题，再据此选型，然后提取参数，最后出图并附上所用数据。

铁律

1. 先问要回答什么，再选图：是看趋势、比大小、看构成、看分布还是看相关？图型由问题决定，不由数据形状决定。
2. 一图一结论：每张图只服务一个结论，标题写成结论句（如"Q3 华东占比升至 38%"），不要只写"各区域占比"。
3. 轴与单位必须标：纵轴标单位；不要双轴混用造成假相关；雷达图、饼图不适合比较绝对值。
4. 构成类慎用饼图：类别超过 5 个、或需要比较相近占比时，改用条形图或堆叠条。
5. 点数太少或太多都要换图：少于 3 个点用表格；上千个点考虑聚合或改用密度图、箱线图。
6. 不误导：纵轴一般不从非零起点截断，若截断必须显式标注；颜色不承载额外含义时不用彩虹色。

步骤

1. 提取问题与数据：确认字段、单位、时间范围、缺失值，列出想问的 1~3 个问题。
2. 选型：按问题映射图型——趋势→折线/面积；比大小→条形；构成→堆叠条或饼（≤5 类）；分布→直方图/箱线；相关→散点；多维对比→雷达/平行坐标；流向→桑基；累计或归因→瀑布。
3. 点名理由：写一句"选 X 因为要回答 Y"，并说明备选图型以及不选它的原因。
4. 提参数：写清 X/Y 字段、聚合方式（求和/均值/计数）、排序、单位、颜色语义、是否堆叠。
5. 渲染：按参数出图，标题写成结论句，标注单位与数据来源。
6. 可读性检查：标签不重叠、图例不遮数据、刻度合理、配色可辨（含色盲）；必要时旋转标签或改用横向条。
7. 附上数据：交付图的同时给出所用数据表，方便复核。

输出形态

## 选型
- 要回答的问题：…
- 选用图型：<图型>，理由：…
- 备选与不选原因：…
 
## 参数
| 项 | 取值 |
| x | … |
| y | … |
| 聚合 | … |
| 单位 | … |
 
## 图
（标题 = 结论句；含单位与来源）
 
## 所用数据（表格）

反面例子（不要这样）

• 6 个类别硬塞进饼图，谁都看不出谁大。
• 用双 Y 轴让两条线"看起来正好交叉"，制造假相关。
• 纵轴从 90 开始截断却不标注，夸大差异。
• 图做得漂亮，但读者说不出它想表达什么。