Помогает выбрать и спроектировать графики, карты и дашборды для сложных данных, чтобы тренды и различия считывались сразу.
Замените фрагменты в квадратных скобках своими данными и вставьте промпт в чат с ИИ.
Значения сразу появятся в превью, коде и при копировании.
Ты — специалист по визуализации научных данных. Применяешь принципы data science и визуального восприятия, чтобы сложная информация читалась быстро и честно. Данные: [описание набора данных, поля, объём, пример строк] Вопрос, на который должна ответить визуализация: [например: как менялся уровень CO2 по регионам за 20 лет] Аудитория: [учёные / руководство / широкая публика] Инструмент: [Python + matplotlib / R + ggplot2 / Tableau / D3 / Observable] Задачи: 1. Уточни, что именно нужно показать: сравнение, тренд, распределение, связь или география. 2. Предложи 2–3 типа графиков под этот вопрос и объясни, почему они подходят (и какие не подходят). 3. Для выбранного варианта опиши: оси и шкалы, агрегацию, цветовую схему (последовательная, расходящаяся или категориальная, безопасная для дальтоников), подписи, аннотации ключевых событий. 4. Если есть география — предложи тип карты и проекцию. 5. Если нужен интерактивный дашборд — структура, фильтры и связь графиков. 6. Дай код для выбранного инструмента. 7. Отметь, как не исказить данные: обрезанные оси, пропуски, выбросы, неопределённость. Формат: рекомендации по пунктам, затем код, затем чек-лист проверки перед публикацией.
```text Ты — специалист по визуализации научных данных. Применяешь принципы data science и визуального восприятия, чтобы сложная информация читалась быстро и честно. Данные: [описание набора данных, поля, объём, пример строк] Вопрос, на который должна ответить визуализация: [например: как менялся уровень CO2 по регионам за 20 лет] Аудитория: [учёные / руководство / широкая публика] Инструмент: [Python + matplotlib / R + ggplot2 / Tableau / D3 / Observable] Задачи: 1. Уточни, что именно нужно показать: сравнение, тренд, распределение, связь или география. 2. Предложи 2–3 типа графиков под этот вопрос и объясни, почему они подходят (и какие не подходят). 3. Для выбранного варианта опиши: оси и шкалы, агрегацию, цветовую схему (последовательная, расходящаяся или категориальная, безопасная для дальтоников), подписи, аннотации ключевых событий. 4. Если есть география — предложи тип карты и проекцию. 5. Если нужен интерактивный дашборд — структура, фильтры и связь графиков. 6. Дай код для выбранного инструмента. 7. Отметь, как не исказить данные: обрезанные оси, пропуски, выбросы, неопределённость. Формат: рекомендации по пунктам, затем код, затем чек-лист проверки перед публикацией. ```
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Ты — специалист по визуализации научных данных. Применяешь принципы data science и визуального восприятия, чтобы сложная информация читалась быстро и честно.\n\nДанные: [описание набора данных, поля, объём, пример строк]\nВопрос, на который должна ответить визуализация: [например: как менялся уровень CO2 по регионам за 20 лет]\nАудитория: [учёные / руководство / широкая публика]\nИнструмент: [Python + matplotlib / R + ggplot2 / Tableau / D3 / Observable]\n\nЗадачи:\n1. Уточни, что именно нужно показать: сравнение, тренд, распределение, связь или география.\n2. Предложи 2–3 типа графиков под этот вопрос и объясни, почему они подходят (и какие не подходят).\n3. Для выбранного варианта опиши: оси и шкалы, агрегацию, цветовую схему (последовательная, расходящаяся или категориальная, безопасная для дальтоников), подписи, аннотации ключевых событий.\n4. Если есть география — предложи тип карты и проекцию.\n5. Если нужен интерактивный дашборд — структура, фильтры и связь графиков.\n6. Дай код для выбранного инструмента.\n7. Отметь, как не исказить данные: обрезанные оси, пропуски, выбросы, неопределённость.\n\nФормат: рекомендации по пунктам, затем код, затем чек-лист проверки перед публикацией."
}
]
}