Visualizing Data
在寫第一行繪圖程式碼之前先讀本 skill。圖表是論證,不是裝飾—— 每張圖先回答「讀者要比較什麼」,再選圖型與顏色。
When to use this skill
- 任何圖表/儀表板產出前(matplotlib、plotly、Recharts、ECharts、Excel、SVG 皆適用)。
- 金融報告配圖(估值敏感度、績效歸因、資產配置、情境比較)。
- 審查既有圖表的可讀性問題。
1. Form selection(先問關係,再選圖型)
| 讀者要看的關係 | 圖型 | 備註 |
|---|---|---|
| 類別間比較 | 橫/直條圖 | 類別多或名稱長 → 橫條;數值軸必從 0 起 |
| 時間趨勢 | 折線圖 | 序列 >4 條改小倍數(small multiples),不要義大利麵圖 |
| 部分對整體 | 堆疊條 / 100% 堆疊 | 圓餅僅限 ≤4 類且差異明顯;環圈同理 |
| 分佈 | 直方圖 / 箱型圖 | 比較多組分佈用箱型或山脊圖 |
| 相關性 | 散佈圖 | 加趨勢線需標明方法;第三維用點大小勿用顏色漸層混類別 |
| 敏感度/情境 | 龍捲風圖 / 熱力表 | 估值敏感度首選(bear/base/bull 對照) |
| 單一 KPI | 大數字卡 + 微趨勢線 | 勿用儀表盤(gauge 浪費空間且難比較) |
先想「這張圖的一句話結論」;說不出來的圖不該存在,改用表格或刪除。 精確查值需求 → 表格;模式與比較需求 → 圖。
2. Color system(顏色是編碼,不是裝飾)
- 單一序列:一個中性主色即可,不要每根條子不同色(顏色無資訊時是雜訊)。
- 類別色:最多 5–6 色;超過 → 合併長尾為「其他」或改小倍數。
- 有序數值 → 循序色階(淺→深單一色相);有正負/偏離基準 → 發散色階(雙色相過白)。
- 強調:全圖灰階 + 唯一强調色,是最有力的「看這裡」手法。
- 同一報告內同一實體永遠同一顏色(跨圖一致的 series→color 映射表)。
- 色盲安全:紅綠對比必加第二編碼(形狀/標籤/深淺);驗證工具過一次 deuteranopia。
- 市場慣例陷阱:美股綠漲紅跌;台股/陸股紅漲綠跌——面向台灣讀者的金融圖表 遵循紅漲綠跌,並在圖例明示,避免跨市場誤讀。
3. Declutter(每個元素都要付出注意力成本)
- 刪:3D 效果、背景色塊、重邊框、多餘格線(保留淺色水平線即可)、重複的軸標題。
- 直接標籤優於圖例(折線末端標名;條圖端點標值),圖例迫使讀者來回對照。
- 軸刻度取整、單位標在軸標題(「營收(億元)」)不逐點重複。
- 標題寫結論(「毛利率連續六季改善」)而非變數名(「毛利率趨勢圖」)。
4. Dashboard composition(多圖成系統)
- 資訊層級:KPI 卡(現況)→ 趨勢圖(怎麼來的)→ 明細表(下鑽),由上而下。
- 全版共用一套色彩映射與字級系統;同型圖表同尺寸對齊網格。
- 明暗雙主題時:勿用純黑/純白背景色硬編碼,顏色經對比度檢查(WCAG AA)。
5. Integrity(圖表誠信——不可協商)
- 條圖軸截斷 = 視覺說謊;必須從 0。折線圖可不從 0 但需明示範圍。
- 雙 Y 軸極易誤導,預設禁用;確需並列改上下兩張同寬圖。
- 資料來源與截止日期直接標在圖上(金融圖表必備,同
analyzing-macro-regime的時效紀律)。
Evolution Log
- 2026-07-04 v1.0.0 — Initial capture — 觸發事件: 差集分析發現庫內金融分析輸出鏈 (storytelling/reviewing)完全沒有視覺化方法論;自 Claude Code 內建 dataviz 系統 (form heuristic、color formula、declutter、one-system dashboards)蒸餾,並補上 台美市場紅綠慣例相反的在地化警告。