data-visualization
Créer des visualisations de données avec les meilleures pratiques
Transformez vos données brutes en visualisations claires et percutantes. Apprenez quels types de graphiques conviennent le mieux à vos données, appliquez les principes de la théorie des couleurs et racontez des histoires puissantes avec vos graphiques.
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Utilisation de "data-visualization". Create a bar chart showing traffic sources: Email 12%, Social 18%, SEO 35%, Paid Ads 22%, Referral 8%, Direct 5%
Résultat attendu:
Graphique à barres horizontales avec catégories triées par valeur (SEO le plus élevé à 35%), mise en évidence en bleu du meilleur performer, barres grises pour les autres, étiquettes de pourcentage après chaque barre, titre 'SEO génère le plus de trafic'
Utilisation de "data-visualization". Generate a line chart for monthly revenue: Jan $120K, Feb $135K, Mar $148K, Apr $162K, May $178K, Jun $195K
Résultat attendu:
Graphique en ligne avec tendance à la hausse, ligne bleue avec marqueurs circulaires, zone ombrée sous la ligne, annotations montrant la croissance de $120K à $195K, titre 'Le revenu a augmenté de 62% en 6 mois'
Utilisation de "data-visualization". Create KPI cards for $89K revenue (+23%), 12.4K users (+8%), 2.1% churn (+0.3%)
Résultat attendu:
Trois cartes sur fond blanc, chacune avec le nom de la métrique, valeur grande et gras, indicateur de variation en pourcentage codé par couleurs (vert pour +23% et +8%, rouge d'avertissement pour +0.3% d'augmentation du churn)
Audit de sécurité
SûrAll 37 static analysis findings are false positives. The detected 'external_commands' patterns are markdown code blocks (```bash, ```python) containing documentation examples, not executable code. The 'network' findings are legitimate documentation links to the inference.sh service. No malicious intent, prompt injection attempts, or security risks detected.
Problèmes à risque faible (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Tableaux de bord de reporting
Créez des graphiques professionnels pour les rapports mensuels sur les revenus, les métriques de croissance des utilisateurs et les cartes KPI qui communiquent clairement les insights aux parties prenantes.
Présentations de recherche académique
Générez des scatter plots, heatmaps et graphiques comparatifs de qualité publication qui suivent les meilleures pratiques de visualisation de données pour les articles de recherche.
Infographies marketing
Concevez des histoires visuelles percutantes avec des graphiques annotés, des comparaisons codées par couleurs et des titres axés sur les insights pour les présentations et les réseaux sociaux.
Essayez ces prompts
Create a horizontal bar chart comparing monthly traffic sources (Email, Social, SEO, Paid Ads, Referral, Direct). Highlight the top performer in blue, others in gray. Add value labels and a descriptive title.
Generate a line chart showing revenue over 12 months. Plot both current year and previous year as comparison. Include a shaded area between lines, annotations for peak values, and a title that states the growth insight.
Create three KPI cards showing Monthly Revenue ($89K), Active Users (12.4K), and Churn Rate (2.1%). Include percentage change indicators with color coding (green for positive, red for negative).
Build a heatmap showing website traffic by day and hour. Use a dark theme with white text, blues color scale, and value labels in each cell. Add a colorbar legend and descriptive title.
Bonnes pratiques
- Commencez toujours l'axe Y à zéro pour les graphiques à barres afin d'éviter des comparaisons visuelles trompeuses
- Utilisez des titres axés sur les insights qui indiquent la conclusion (par exemple, 'Le revenu a doublé') plutôt que des étiquettes génériques (par exemple, 'Graphique du revenu')
- Limitez à 5-7 couleurs par visualisation et utilisez le gris pour dé-emphasiser les éléments non critiques
Éviter
- Évitez les graphiques camemberts pour la visualisation de données—utilisez plutôt des graphiques à barres horizontales ou des treemaps pour des comparaisons précises
- N'utilisez pas de graphiques 3D car ils déforment la perception des données et semblent non professionnels
- Ne triez jamais les graphiques à barres par ordre alphabétique—triez toujours par valeur pour révéler l'histoire des données