第一原则:AI不能替你“发明数据”
先把数据固定成CSV、表格或结构化JSON,再让AI帮助选择图形、生成说明文案或布局草图。图中每个数字必须能回溯到原始数据,而不是让图像模型直接把数字“画”出来。
图形选择从问题类型出发
| 问题 | 优先图形 | 避免 |
|---|---|---|
| 随时间变化 | 折线/柱状 | 3D饼图 |
| 类别比较 | 条形/点图 | 面积夸张图形 |
| 组成结构 | 堆叠条/100%堆叠 | 类别过多的饼图 |
| 两个变量关系 | 散点图 | 暗示不存在的因果关系 |
每张图至少写清四件事
- 指标是什么;
- 单位是什么;
- 时间范围是什么;
- 数据来源和更新时间是什么。
不要只靠颜色编码
如果两个系列只靠红/绿区分,部分用户可能难以识别。可同时使用标签、线型、形状和直接标注;发布到网页时,还要考虑替代文本、对比度和键盘可访问的交互。
AI适合做什么
适合帮助你把数据问题改写成图表需求、提出布局方案、生成标题和注释、检查单位遗漏;不适合在没有数据源的情况下输出“看起来很合理”的统计图。
发布前核验
- 随机抽3个数与原始表格对照。
- 检查坐标轴是否截断或误导。
- 检查比例尺、排序和单位。
- 检查图中结论是否只是相关而非因果。
- 保存原始数据和图表生成文件。
资料核验日期:2026-08-09。产品功能、套餐、支持地区与条款会变化,正式使用前请再次查看对应官方页面。
参考来源
- W3C:WCAG 2 Overview(核验于 2026-08-09)
- OpenAI Academy:Creating images with ChatGPT(核验于 2026-08-09)
更新记录
- 2026-08-09:完成官方/一手来源核验、结构化撰写与发布边界检查。
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