{"repo":"huangzhenhao90/data-visualization","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/huangzhenhao90/data-visualization","clone":"git clone https://github.com/huangzhenhao90/data-visualization.git","description":"输出 McKinsey、BCG、The Economist 风格 matplotlib 图表代码的 OpenClaw Skill","language":null,"stars":14,"topics":["bcg","charts","data-visualization","matplotlib","mckinsey","openclaw-skill","the-economist"],"license":null,"category":"analytics","readme_excerpt":"data-visualization 一个专门生成 专业咨询 / 媒体报告风格图表代码 的 Skill。 它会根据数据类型自动选择合适图表，并输出可直接运行的 Python matplotlib 代码，重点支持三种常见的高质感配图风格： - McKinsey ，麦肯锡咨询汇报风 - BCG ，波士顿咨询简洁分析风 - The Economist ，经济学人媒体图表风 适合用在研究报告、咨询汇报、行业分析、内容配图、文章插图等场景。 效果展示 BCG 风格 六城居民可支配收入对比，绿色极简、适合研究报告和内部分析。 The Economist 风格 同一组收入数据改写为经济学人媒体图表语言，顶部红线和蓝色主系列更适合公开内容配图。 McKinsey 风格 典型咨询图表表达，适合做 Top performers vs Others 之类的对照分析。 柱线组合图示例，适合同时表达销量与人群规模等双指标趋势。 这个 Skill 能做什么 1. 按数据类型选图 它不是只会“画柱状图”的模板集合，而是会先判断数据结构，再选更合适的图表形式。 例如： - 趋势变化 - 折线图 - 类别比较 - 柱状图 / 条形图 - Likert 量表分布 - 100% 堆叠条 - Top vs Others - 分组柱状图 - 占比项过多 - 用堆叠条替代饼图 2. 输出可运行代码 生成的是完整 matplotlib Python 脚本 ，不是抽象建议。拿去改数据就能用。 3. 统一风格规范 内置三套风格规范，不只是换个配色，而是连标题、标注、图例、留白、分隔线、标签对齐方式都做了约束。 支持的三套风格 McKinsey 适合：咨询汇报、高管材料、Exhibit 风格页面 特点： - 亮青 + 浅灰的二元对照色 - 左上角 Exhibit 编号 - 强结论式标题 - 右上角纵向图例 - 柱子更窄，整体更克制 BCG 适合：通用分析、研究报告、内部汇报 特点： - 绿色主色 - 简洁、直给、信息密度高 - 标题中可包含样本量 N - 去掉多余边框和装饰 The Economist 适合：公开发布、媒体内容、文章配图 特点： - 顶部标志性红线 + 红色 tag - 蓝色主数据系列 + 灰蓝对照色 - 白底、强识别度、偏媒体表达 - 对标题、左侧标签对齐有明确规范 仓库结构 examples 里有什么 仓库里的示例都是真正可运行的 matplotlib 脚本。 - bcg hbar.py ，BCG 风格水平条形图 - economist hbar.py ，经济学人风格水平条形图 - economist line.py ，经济学人风格折线图 - mckinsey grouped vbar.py ，麦肯锡风格分组竖柱图 - mckinsey grouped hbar.py ，麦肯锡风格分组横条图 - mckinsey stack100.py ，麦肯锡风格 100% 堆叠条图 references 里有什么 references/chart selection.md 给出“数据类型 - 推荐图表类型”的映射，方便在生成代码前先判断用什么图更合适。 references/visualization spec.md 沉淀三套风格的视觉规范，包括： - 配色 - 标题层级 - 分隔线 - 标签位置 - 图例样式 - 数据标签格式 - 中文字体处理 - matplotlib 里的实现细节 使用方式 在 OpenClaw / Agent 场景中 把这个目录作为一个 Skill 使用。用户提出“","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/huangzhenhao90","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/huangzhenhao90/data-visualization/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}