ब्रांड्स के लिए फिजिकल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रॉम्प्ट

2x2 ग्रिड, AI विषय चुनता है: INPUT ::= [PRODUCT] + [PROOF_POINT_OR_NUMBER] STEP_1 :: प्रमाण की व्याख्या करें पहचानें कि संख्या वास्तव में मानवीय दृष्टि से क्या मायने रखती है: अवधि, मात्रा, गति, बचत, ताकत, कवरेज, क्षमता, दक्षता सबसे सरल भौतिक इकाई निर्धारित करें जिसे दर्शक बिना चार्ट पढ़े पहचान सकें STEP_2 :: डेटा को पदार्थ में बदलें प्रमाण को वास्तविक वस्तुओं, दूरी, आयतन, ऊंचाई, पुनरावृत्ति, संचय, या स्थानिक पैमाने का उपयोग करके प्रस्तुत करें हर दृश्यमान इकाई अंतर्निहित दावे के अनुरूप होनी चाहिए अमूर्त बार, ग्राफ़, प्रतिशत और डिजिटल डैशबोर्ड से बचें STEP_3 :: उत्पाद रखें उत्पाद को भौतिकीकृत डेटा के बगल में, भीतर, सहारा देते हुए, उत्पन्न करते हुए, या उस पर काबू पाते हुए स्थित करें उत्पाद तत्काल पैमाने का संदर्भ प्रदान करता है दावे और उत्पाद के बीच संबंध दृश्य रूप से स्पष्ट रहना चाहिए STEP_4 :: विश्वसनीयता बनाएं प्राकृतिक अनियमितता पेश करें: अपूर्ण स्टैकिंग, संपीड़न, अंतराल, छाया, वजन, सामग्री विरूपण सबूत दिखाएं कि विशाल मात्रा वास्तव में दृश्य में मौजूद है लोगों या वास्तुकला का उपयोग केवल तभी करें जब पैमाने के लिए आवश्यक हो STEP_5 :: रेंडर विनिर्देश बड़े प्रारूप वाली अभियान फोटोग्राफी अत्यधिक स्पष्टता और आयामी गहराई डेटा को किसी भी संगत कॉपी को पढ़ने से पहले समझा जाना चाहिए निषिद्ध: इन्फोग्राफिक ओवरले, असंभव डुप्लिकेशन कलाकृतियाँ, गणितीय रूप से अर्थहीन पुनरावृत्ति, पूरी तरह से क्लोन की गई वस्तुएं, नकली दिखने वाली भीड़