目标与适用范围
根据数据结构选择图表，清晰表达比较、分布、层级、关系、进度和时间安排。
本指南将当前任务范围转化为可复核的交付结果。请保留源文件、中间产物和关键判断，让后续协作者能够理解检查了什么以及为什么这样处理。
准备证据并作出选择
准备带有类别、数值、关系或日期的数据，并先明确受众和决策问题。
使用有代表性的数据集，并保留源数值以便核对。
决策点: 分类数据结构和表达目标。. 准备带有类别、数值、关系或日期的数据，并先明确受众和决策问题。
决策点: 哪种图表类型合适？. 将趋势、类别、分布、关系、层级、状态或日期匹配到视觉语法一致的图表类型。
决策点: 结果可信吗？. 分享前检查刻度、合计、标签、单位、排序与可读性。
按步骤完成工作流
1. 分类数据结构和表达目标。
准备带有类别、数值、关系或日期的数据，并先明确受众和决策问题。 使用 line-chart-generator, box-plot-generator, bar-chart-generator, sankey-diagram-generator, sunburst-chart-generator, gantt-chart-generator.
2. 用最匹配的图表族生成基线版本。
为数据形状选择最贴切的图表类型，并建立带标签的基线版本。 使用 area-chart-generator, grouped-bar-chart, scatter-plot-generator, heatmap-generator, network-chart, timeline-generator.
3. 必要时比较一种更清晰的替代编码。
针对对比、构成、不确定性或关系测试一个聚焦的替代方案。 使用 comparison-bar-chart, stacked-bar-chart, donut-chart-generator, radar-chart-generator, parallel-coordinates-chart, chord-diagram-generator.
4. 交付前核对数值、标签、单位和可读性。
将合计与标签同源数据核对后，导出支持决策的版本。 使用 waterfall-chart-generator, quadrant-chart, gauge-chart-generator, progress-ring-chart, rating-star-chart, word-cloud-generator.
交付前验收结果
- 图形能回答既定的数据问题，且刻度不具误导性。
- 每个输入类别、系列、节点或日期都有明确的映射。
- 标签、单位、图例与排序对目标读者清晰易读。
- 发布前渲染数值与源数据一致。
常见问题
- 条形图和饼图怎么选？ 需要精确比较或类别较多时用条形图；只有少量部分构成一个整体时才考虑饼图。
- 热力图什么时候更合适？ 当数值分布在两个维度或重复时段上时，热力图比单条趋势线更容易发现模式。
- 同一数据可以有多个图吗？ 可以，但每张图应回答不同问题，并保持单位、标签和筛选条件一致。