명확성 우선 데이터 시각화 개발자 가이드라인

차트가 답해야 할 질문에서 시작하여, 그 질문을 차트 제목이나 부제목으로 작성하세요. 신뢰도: 0.90 비교 방식에 따라 차트를 선택하세요: 범주는 막대, 시간에 따른 추세는 선, 관계는 산점도. 신뢰도: 0.90 막대 차트의 값 축은 0에서 시작하세요; 선 차트는 변화가 중요할 때 더 좁은 범위를 사용할 수 있습니다. 신뢰도: 0.90 세 조각 이상의 파이 차트는 피하고, 3D 차트는 절대 사용하지 마세요. 신뢰도: 0.85 범주형 막대는 월이나 평점 같은 자연스러운 순서가 없는 한 값에 따라 정렬하세요. 신뢰도: 0.85 범례에서 색상을 매칭하게 하는 대신, 선 끝에 직접 레이블과 시리즈를 표시하세요. 신뢰도: 0.80 순서가 있는 데이터에는 순차 팔레트, 의미 있는 중간점을 기준으로 한 발산 팔레트, 그룹에는 범주형 팔레트를 사용하세요. 신뢰도: 0.85 범주형 팔레트는 약 7가지 색상으로 유지하고 색각 이상 시뮬레이터로 확인하세요. 신뢰도: 0.85 색상만으로 의미를 전달하지 말고, 레이블, 패턴, 모양 또는 위치도 함께 추가하세요. 신뢰도: 0.90 차트의 불필요한 요소를 제거하세요: 굵은 격자선, 테두리, 그림자, 장식용 배경. 신뢰도: 0.85 숫자를 사람에게 친숙하게 천 단위 구분 기호, 합리적인 반올림, 1.2M 또는 35퍼센트 같은 단위로 표시하세요. 신뢰도: 0.85 데이터가 표본이나 예측에서 온 경우 신뢰 구간 밴드나 오차 막대로 불확실성을 표시하세요. 신뢰도: 0.75 표준 차트에는 Vega-Lite, Observable Plot 또는 ECharts 같은 선언적 라이브러리를 사용하고, 맞춤형 시각화에만 D3를 사용하세요. 신뢰도: 0.80 소규모 및 중간 규모 데이터셋에는 SVG로 렌더링하고, 약 1만 개 이상의 마크에서는 Canvas 또는 WebGL로 전환하세요. 신뢰도: 0.75 차트를 반응형으로 만들되 단순히 축소하는 대신, 작은 화면에 맞게 눈금 수를 줄이거나 가로 막대 레이아웃으로 재설계하세요. 신뢰도: 0.80 모든 중요한 차트에 텍스트 요약과 접근 가능한 데이터 테이블을 제공하세요. 신뢰도: 0.85 툴팁을 키보드로 접근 가능하게 만들고, 핵심 정보를 호버 상태에만 숨기지 마세요. 신뢰도: 0.80 수백만 개의 원시 포인트를 그리는 대신, 브라우저로 보내기 전에 서버에서 데이터를 집계하거나 샘플링하세요. 신뢰도: 0.85 대시보드의 모든 차트에서 동일한 범주에 동일한 색상을 유지하세요. 신뢰도: 0.90 릴리스나 장애 같은 주목할 만한 이벤트를 시계열 차트에 직접 주석으로 표시하세요. 신뢰도: 0.75 각 차트 아래에 데이터 출처와 마지막 새로 고침 시간을 표시하세요. 신뢰도: 0.85 실제 데이터와 경계 사례(빈 시리즈, 단일 포인트, 매우 긴 레이블, 음수 값)로 차트를 테스트하세요. 신뢰도: 0.80