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data-viz-deck

data-viz-deck

github.com/thatrebeccarae文档处理187105 次安装24 周前更新
代码仓库

关于 data-viz-deck

data-viz-deck 是一项将结构化数据和分析转为演示文稿、交互式仪表板及可视化报告的技能，面向需要制作数据交付物的分析人员和团队，并提供图表选择与设计规范。

主要功能

  1. 01制作含可编辑图表的 PowerPoint
  2. 02生成交互式 HTML 仪表板
  3. 03创建含图表图片的 Markdown 报告
  4. 04按数据类型选择图表
  5. 05配置颜色与字体

适用场景

  1. 01将审计结果制作为客户演示文稿
  2. 02构建可筛选的绩效仪表板
  3. 03可视化 CSV 或 JSON 指标
  4. 04将分析整理为可视化报告

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing --skill data-viz-deck

安装后在 Claude Code 中输入/data-viz-deck确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

EXAMPLES.md
LICENSE
REFERENCE.md

详细介绍

数据可视化与演示文稿构建器

将结构化数据和分析转化为精美的可视化成果：演示文稿、交互式仪表板和可视化报告。

安装

git clone https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing.git && cp -r claude-marketing/skills/data-viz-deck ~/.claude/skills/

何时使用此技能

  • 用户已完成审计或分析，并希望制作可视化成果
  • 用户说“制作演示文稿”“创建演示”“构建仪表板”或“将其可视化”
  • 用户想将 Markdown 报告转换为可供客户使用的幻灯片
  • 用户需要根据绩效数据制作图表、表格或可视化摘要

输出格式

1. PPTX 演示文稿（主要格式）

原生 PowerPoint 文件，包含可编辑图表、经过样式设计的表格和专业布局。最适合交付客户和用于演示。

需要： python-pptx（已安装）、pandas（已安装）

2. 交互式 HTML 仪表板

单文件 HTML，包含 plotly.js 图表（通过 CDN 加载）、可筛选表格和响应式布局。最适合分享交互式报告。

需要： jinja2（已安装）、pandas（已安装）。运行时通过 CDN 加载 Plotly.js。

3. 可视化 Markdown 报告

增强版 Markdown，内嵌图表图片（需要 matplotlib：pip install matplotlib）。最适合知识库报告和文档。

工作流

第 1 步：确定数据源

读取源文件（审计 Markdown、CSV、JSON 或数据库查询结果）。将关键指标、表格和发现解析为 pandas DataFrame 或结构化字典。

第 2 步：选择图表类型
数据模式图表类型适用场景
类别及其数值条形图（横向）按类别统计收入
类别 + 基准值带参考线的条形图绩效与基准值对比
整体中的各部分圆环图/饼图收入集中度、渠道构成
随时间变化的数值折线图趋势数据、各时段对比
两个变量散点图相关性分析
绩效评分热力图表格用颜色标示指标（绿/琥珀/红）
前后对比或差距瀑布图收入机会规模估算
排名项目横向条形图排序后的前 10 项
漏斗漏斗图已送达 > 已打开 > 已点击 > 已转化
状态概览记分卡/KPI 磁贴高管摘要指标
第 3 步：应用设计系统

所有成果均使用可配置的设计系统。可调整颜色标记和字体选项以匹配品牌。

调色板
COLORS = {
    # Brand accent -- change to your brand color
    "accent":      "#3D7A5C",  # Forest green
    "accent_light":"#6AB88A",  # Light green

    # Chart series (ordered for visual distinction)
    "series": ["#3D7A5C", "#6AB88A", "#8B7EC8", "#D4845A", "#C9A84C", "#C75B6F", "#93C9A8", "#8B949E"],

    # Semantic
    "good":        "#2E8B57",  # Green -- above benchmark
    "warning":     "#D97706",  # Amber -- watch
    "critical":    "#C0392B",  # Red -- action needed
    "neutral":     "#8B949E",  # Slate -- no judgment

    # Dark mode (title slides, section dividers)
    "bg_deep":     "#141414",
    "bg_surface":  "#1E1E1E",
    "text_bright": "#F0F3F6",
    "text_secondary_dark": "#9CA3AF",

    # Light mode (content slides -- the default)
    "bg_light":    "#FAF7F2",  # Warm cream, NOT white
    "bg_surface_light": "#F2EDE6",
    "text_primary":"#0F0E0E",
    "text_secondary": "#57606A",
    "text_muted":  "#8B949E",
}

颜色规则：

  • 浅色模式（#FAF7F2 暖奶油色）是所有内容幻灯片的默认设置。不要使用白色。
  • 深色模式（#141414）仅用于：标题幻灯片、章节分隔页和结束页。
  • 谨慎使用强调色：用于表现最佳的条形、关键指标和强调标注。
  • 语义颜色（绿/琥珀/红）仅用于状态指示，切勿用于装饰。
字体排印（PPTX）
FONTS = {
    "title":    "Switzer",        # Slide titles -- Light (300), 28-36pt, NOT bold
    "subtitle": "Switzer",        # Subtitles -- Regular (400), 18-22pt
    "body":     "Switzer",        # Body text -- Regular (400), 12-14pt
    "data":     "Cartograph CF",  # Numbers, tables -- Regular/Bold, 11-12pt
    "kpi":      "Cartograph CF",  # KPI big numbers -- Bold (700), 44-60pt
    "label":    "Cartograph CF",  # ALL CAPS labels -- Regular, 9-10pt, +tracking
}
# Fallbacks: Switzer -> Inter -> system-ui | Cartograph CF -> Consolas -> monospace

重要字体排印规则：

  1. 标题使用 Light 字重，不要使用 Bold。 大字号的 Light 字重显得自信、精致。
  2. 所有数值/数据内容均使用等宽字体。 KPI、表格数字、标签和页脚。
  3. 标题使用负字距。 -0.03em 至 -0.04em。
  4. 所有全大写标签使用正字距。 +0.08em 至 +0.1em。
幻灯片布局

每份演示文稿均遵循以下结构：

1. Title Slide         -- Report name, date (dark mode)
2. Executive Summary   -- 3-5 KPI tiles + key findings bullets
3. Scorecard           -- Color-coded performance overview table
4. Deep Dive slides    -- One per major finding (chart + insight + recommendation)
5. Opportunity Sizing  -- Waterfall or bar chart of revenue opportunities
6. Recommendations     -- Prioritized table (Quick Wins / Strategic / Maintenance)
7. Appendix            -- Full data tables
幻灯片尺寸（python-pptx）
Width:  13.333"
Height: 7.5"
Aspect: 16:9
第 4 步：生成成果

按照 REFERENCE.md 中对应输出格式的代码模式操作。

核心原则

  1. 每张幻灯片传达一个洞察。 切勿在一张幻灯片上塞入多个发现。每张深入分析幻灯片应包含：图表（左侧 60%）、洞察与建议（右侧 40%）。

  2. 标题开门见山，突出数字。 每张幻灯片的标题都应包含关键指标：“Post-Purchase RPR 为 $0.07——比基准低 14 倍”，而不是“Post-Purchase Flow 分析”。

  3. 所有指标都要对照基准。 展示指标时务必提供背景信息。展示基准、差距，以及弥合差距的价值。

  4. 颜色承载含义。 绿色表示良好／高于基准，琥珀色表示需关注，红色表示需要采取行动。数据幻灯片中切勿将颜色仅用于装饰。

  5. 简化图表数据。 每张图表最多展示 6-8 个项目。将其余项目合并为“其他”。

  6. 执行摘要就是整套演示文稿。 即使有人只看第 2 张幻灯片，也应能了解完整故事。

  7. 有实际数据时，切勿估算。 如果数据包含精确值，就计算精确总额。

  8. 不要使用白色背景。 浅色内容始终使用暖奶油色 #FAF7F2。

  9. 标题不要加粗。 所有主标题／章节标题都使用较轻的字重。

完整的代码模板和参考资料，请参阅 REFERENCE.md。

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