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Data Visualization
生成箱线图进行统计分布分析，包含四分位数、须线和异常值检测
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
箱线图生成器是一款专业的数据可视化工具，用于快速创建箱线图（盒须图），直观展示数据的分布特征、集中趋势和离散程度。它能自动计算四分位数、识别异常值，并通过高度可定制的图表样式，帮助用户清晰地进行统计分析和数据比较。
背景
一位高中数学老师收集了三个班级的期末考试成绩，想直观比较各班级的整体水平和成绩分布情况。
问题
需要一种清晰的方式展示三个班级成绩的中位数、分数段集中情况以及是否存在异常高分或低分。
如何使用
将三个班级的成绩数据整理成JSON数组格式，输入到“箱线图数据”文本框中。
[{"name": "一班", "values": [75, 82, 88, 90, 92, 95, 65, 78, 85, 89]}, {"name": "二班", "values": [68, 72, 75, 80, 82, 85, 88, 90, 55, 95]}, {"name": "三班", "values": [80, 83, 85, 87, 90, 92, 94, 96, 78, 88]}]结果
生成一张包含三个并排箱线图的图表，清晰显示一班成绩中位数较高且分布集中，二班分布较广且有低分异常值，三班整体成绩优异。
背景
工厂质检员需要分析两条生产线（A线和B线）上同一批次零件的关键尺寸测量数据，以评估生产稳定性。
问题
手动计算统计量并绘图效率低下，需要快速判断两条生产线的尺寸分布是否一致，以及是否存在超出规格的异常零件。
如何使用
将两条生产线的测量数据（单位：毫米）输入工具，启用“显示异常值”和“显示统计信息”功能。
[{"name": "A线", "values": [10.02, 10.05, 10.01, 9.98, 10.03, 10.04, 10.00, 10.06, 9.99, 10.02]}, {"name": "B线", "values": [10.01, 10.03, 10.00, 10.02, 10.04, 10.05, 9.97, 10.08, 10.01, 10.03]}]结果
图表显示A线数据分布紧凑，B线有一个明显的高异常值点（10.08），提示需要检查B线的特定生产环节。
数据需为JSON格式。支持两种结构：1) 对象数组，每个对象包含`name`（组名）和`values`（数值数组）；2) 简单的键值对，键为组名，值为数值数组。
可以。在配置中勾选“显示平均值”选项，平均值将以菱形标记显示在箱线图上。
工具提供了多个颜色选项，您可以分别设置箱体填充色、须线颜色、中位线颜色和异常值点的颜色。
工具在浏览器端运行，适合处理中小型数据集。对于包含大量数据点（例如数万条）的组，生成图表时可能会有性能延迟。
生成的图表是HTML格式，您可以直接在浏览器中查看、截图，或将其HTML代码嵌入到网页或报告中。