Data Visualization Pro
AI-powered data visualization with smart chart recommendations.
Features
- - 6 Chart Types: Bar, Line, Pie, Scatter, Heatmap, Radar
- AI Chart Recommendations: Analyzes your data and suggests the best chart type
- CSV/JSON Import: Drop in your data file and visualize instantly
- Interactive Dashboards: Combine multiple charts into a single view
- Export: PNG, SVG, PDF — publication-ready output
- Responsive: Works on desktop and mobile
Quick Start
1. Visualize a CSV file
CODEBLOCK0
The agent will:
- 1. Parse the data (CSV, JSON, or raw text)
- Analyze column types (numeric, categorical, temporal)
- Recommend the best chart type
- Generate an interactive visualization
2. Create a specific chart
CODEBLOCK1
3. Build a dashboard
CODEBLOCK2
Chart Selection Guide
| Data Pattern | Recommended Chart | When to Use |
|---|
| Trends over time | Line | Time-series, stock prices, growth |
| Category comparison |
Bar | Revenue by region, product sales |
| Part-of-whole | Pie | Market share, budget allocation |
| Correlation | Scatter | Height vs weight, price vs demand |
| Multi-variable | Radar | Product comparison, skill assessment |
| Density/matrix | Heatmap | Correlation matrix, geographic data |
AI Recommendation Engine
The AI analyzes your data to recommend the optimal visualization:
- 1. Column type detection: Numeric, categorical, temporal, boolean
- Relationship analysis: Correlation strength, distribution shape
- Data volume assessment: Row count determines complexity level
- Pattern recognition: Trends, clusters, outliers, proportions
Sample Datasets Included
- -
sample-data.csv — Mixed business metrics - INLINECODE1 — Category comparison data
- INLINECODE2 — Multi-variable correlation data
- INLINECODE3 — Part-of-whole data
Technical Stack
- - Frontend: React + TypeScript + Vite
- Charts: Recharts (built on D3.js)
- Styling: Tailwind CSS
- Export: html2canvas + jsPDF
- Build: 382KB production build
Web App
Try the live demo: https://courageous-bonbon-d1af15.netlify.app
Usage Tips
- - For large datasets (>10K rows), use aggregation before visualizing
- AI recommendations work best with 3-20 columns
- Export at 2x resolution for print-quality output
- Use the dashboard view to tell a complete data story
Data Visualization Pro
AI驱动的数据可视化，配备智能图表推荐功能。
功能特性
- - 6种图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、雷达图
- AI图表推荐：分析数据并推荐最佳图表类型
- CSV/JSON导入：拖入数据文件即可即时可视化
- 交互式仪表盘：将多个图表整合到单一视图
- 导出功能：PNG、SVG、PDF — 可直接用于出版的输出格式
- 响应式设计：支持桌面端和移动端
快速上手
1. 可视化CSV文件
可视化此数据：[粘贴CSV或提供文件路径]
智能体将：
- 1. 解析数据（CSV、JSON或纯文本）
- 分析列类型（数值型、分类型、时间型）
- 推荐最佳图表类型
- 生成交互式可视化
2. 创建特定图表
创建柱状图，比较2024年和2025年Q1-Q4的营收数据
3. 构建仪表盘
基于sales-data.csv构建仪表盘，包含：
- - 营收趋势（折线图）
- 区域分布（饼图）
- 产品对比（柱状图）
图表选择指南
| 数据模式 | 推荐图表 | 适用场景 |
|---|
| 时间趋势 | 折线图 | 时间序列、股票价格、增长趋势 |
| 类别对比 |
柱状图 | 区域营收、产品销售 |
| 部分与整体 | 饼图 | 市场份额、预算分配 |
| 相关性 | 散点图 | 身高与体重、价格与需求 |
| 多变量 | 雷达图 | 产品对比、技能评估 |
| 密度/矩阵 | 热力图 | 相关性矩阵、地理数据 |
AI推荐引擎
AI通过分析数据推荐最优可视化方案：
- 1. 列类型检测：数值型、分类型、时间型、布尔型
- 关系分析：相关强度、分布形态
- 数据量评估：行数决定复杂度级别
- 模式识别：趋势、聚类、异常值、比例关系
内置示例数据集
- - sample-data.csv — 混合业务指标
- sample-categories.csv — 类别对比数据
- sample-correlation.csv — 多变量相关性数据
- sample-proportions.csv — 部分与整体数据
技术栈
- - 前端：React + TypeScript + Vite
- 图表库：Recharts（基于D3.js构建）
- 样式：Tailwind CSS
- 导出：html2canvas + jsPDF
- 构建：382KB生产构建包
Web应用
体验在线演示：https://courageous-bonbon-d1af15.netlify.app
使用技巧
- - 对于大数据集（>10K行），建议先进行聚合再可视化
- AI推荐在3-20列数据时效果最佳
- 以2倍分辨率导出可获得印刷级质量
- 使用仪表盘视图讲述完整的数据故事
