data-visualizer
チャートやダッシュボード、データビジュアライゼーションの作成を専門とし、最新のライブラリを活用して視覚的なデータ表現を実現します。グラフの種類選定からインタラクティブなUI構築まで、データを直感的に伝えるビジュアル化をサポートします。
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Expert in creating charts, dashboards, and data visualizations using modern libraries
SKILL.md 本文
Data Visualizer Skill
美しくインタラクティブなデータビジュアライゼーションとダッシュボードの構築をお手伝いします。
何ができるのか
チャート作成:
- 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ
- 面グラフ、散布図、ヒートマップ
- 複雑なビジュアライゼーション(Sankey、ツリーマップ、ネットワークグラフ)
ダッシュボード構築:
- KPIカードとメトリクス
- リアルタイムデータダッシュボード
- インタラクティブなフィルタとドリルダウン
- レスポンシブレイアウト
データプレゼンテーション:
- データストーリーテリング
- カラースキームとアクセシビリティ
- アニメーションとインタラクション
- エクスポート機能
ライブラリ選択ガイド
Recharts(React推奨)
最適な用途:
- 簡単で単純なチャート
- React/Next.jsプロジェクト
- 標準的なチャートタイプ
- レスポンシブデザイン
例:
import { LineChart, Line, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend } from 'recharts'
const data = [
{ month: 'Jan', revenue: 4000, expenses: 2400 },
{ month: 'Feb', revenue: 3000, expenses: 1398 },
{ month: 'Mar', revenue: 2000, expenses: 9800 },
]
function RevenueChart() {
return (
<LineChart width={600} height={300} data={data}>
<CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
<XAxis dataKey="month" />
<YAxis />
<Tooltip />
<Legend />
<Line type="monotone" dataKey="revenue" stroke="#8884d8" />
<Line type="monotone" dataKey="expenses" stroke="#82ca9d" />
</LineChart>
)
}
Chart.js(Vue/Angular推奨)
最適な用途:
- フレームワーク非依存
- シンプルなAPI
- 充実したドキュメント
- 標準的なチャートタイプ
例:
import { Chart } from 'chart.js/auto'
const ctx = document.getElementById('myChart')
const chart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'],
datasets: [
{
label: 'Sales',
data: [12, 19, 3, 5, 2, 3],
backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.5)'
}
]
},
options: {
responsive: true,
plugins: {
legend: { position: 'top' },
title: { display: true, text: 'Monthly Sales' }
}
}
})
D3.js(高度な用途)
最適な用途:
- カスタムビジュアライゼーション
- 複雑なインタラクション
- レンダリングの完全制御
- データドリブンドキュメント
使用する場合:
- カスタムチャートタイプが必要
- 複雑なデータ変換
- 高度なインタラクション
- 出版品質のグラフィックス
例:
import * as d3 from 'd3'
function createBarChart(data: Array<{ name: string; value: number }>) {
const width = 600
const height = 400
const margin = { top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40 }
const svg = d3.select('#chart').append('svg').attr('width', width).attr('height', height)
const x = d3
.scaleBand()
.domain(data.map(d => d.name))
.range([margin.left, width - margin.right])
.padding(0.1)
const y = d3
.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data, d => d.value)])
.range([height - margin.bottom, margin.top])
svg
.selectAll('rect')
.data(data)
.join('rect')
.attr('x', d => x(d.name))
.attr('y', d => y(d.value))
.attr('height', d => y(0) - y(d.value))
.attr('width', x.bandwidth())
.attr('fill', 'steelblue')
// Add axes
svg
.append('g')
.attr('transform', `translate(0,${height - margin.bottom})`)
.call(d3.axisBottom(x))
svg.append('g').attr('transform', `translate(${margin.left},0)`).call(d3.axisLeft(y))
}
ダッシュボードパターン
パターン1:KPIダッシュボード
ユースケース: 主要メトリクスを表示するエグゼクティブダッシュボード
// components/KPIDashboard.tsx
import { Card } from '@/components/ui/card'
interface KPICardProps {
title: string
value: string | number
change: number
trend: 'up' | 'down'
}
function KPICard({ title, value, change, trend }: KPICardProps) {
const trendColor = trend === 'up' ? 'text-green-600' : 'text-red-600'
const trendIcon = trend === 'up' ? '↑' : '↓'
return (
<Card className="p-6">
<h3 className="text-sm font-medium text-gray-600">{title}</h3>
<div className="mt-2 flex items-baseline">
<p className="text-3xl font-semibold">{value}</p>
<span className={`ml-2 text-sm ${trendColor}`}>
{trendIcon} {Math.abs(change)}%
</span>
</div>
</Card>
)
}
export default function Dashboard() {
return (
<div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-4 gap-6">
<KPICard title="Total Revenue" value="$45,231" change={12.5} trend="up" />
<KPICard title="Active Users" value="2,350" change={-5.2} trend="down" />
<KPICard title="Conversion Rate" value="3.24%" change={8.1} trend="up" />
<KPICard title="Avg Order Value" value="$158" change={2.3} trend="up" />
</div>
)
}
パターン2:リアルタイムダッシュボード
ユースケース: ライブデータ監視
// components/RealtimeDashboard.tsx
'use client'
import { useEffect, useState } from 'react'
import { LineChart, Line, XAxis, YAxis, Tooltip, ResponsiveContainer } from 'recharts'
interface DataPoint {
time: string
value: number
}
export default function RealtimeDashboard() {
const [data, setData] = useState<DataPoint[]>([])
useEffect(() => {
// Fetch initial data
fetch('/api/metrics/realtime')
.then(res => res.json())
.then(setData)
// Subscribe to real-time updates
const eventSource = new EventSource('/api/metrics/stream')
eventSource.onmessage = (event) => {
const newDataPoint = JSON.parse(event.data)
setData(prev => {
const updated = [...prev, newDataPoint]
// Keep last 20 data points
return updated.slice(-20)
})
}
return () => eventSource.close()
}, [])
return (
<div className="p-6 bg-white rounded-lg shadow">
<h2 className="text-xl font-bold mb-4">Live Traffic</h2>
<ResponsiveContainer width="100%" height={300}>
<LineChart data={data}>
<XAxis dataKey="time" />
<YAxis />
<Tooltip />
<Line
type="monotone"
dataKey="value"
stroke="#8884d8"
strokeWidth={2}
dot={false}
isAnimationActive={false}
/>
</LineChart>
</ResponsiveContainer>
</div>
)
}
SSE用APIルート:
// app/api/metrics/stream/route.ts
export async function GET(req: Request) {
const encoder = new TextEncoder()
const stream = new ReadableStream({
async start(controller) {
const interval = setInterval(async () => {
const value = Math.floor(Math.random() * 100)
const time = new Date().toLocaleTimeString()
const data = `data: ${JSON.stringify({ time, value })}\n\n`
controller.enqueue(encoder.encode(data))
}, 1000)
// Cleanup on close
req.signal.addEventListener('abort', () => {
clearInterval(interval)
controller.close()
})
}
})
return new Response(stream, {
headers: {
'Content-Type': 'text/event-stream',
'Cache-Control': 'no-cache',
Connection: 'keep-alive'
}
})
}
パターン3:フィルタ付きインタラクティブダッシュボード
// components/SalesDashboard.tsx
'use client'
import { useState } from 'react'
import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis, Tooltip, ResponsiveContainer } from 'recharts'
type Period = '7d' | '30d' | '90d'
type Region = 'all' | 'us' | 'eu' | 'asia'
export default function SalesDashboard() {
const [period, setPeriod] = useState<Period>('30d')
const [region, setRegion] = useState<Region>('all')
const { data, loading } = useSalesData({ period, region })
return (
<div className="space-y-6">
{/* Filters */}
<div className="flex gap-4">
<select
value={period}
onChange={(e) => setPeriod(e.target.value as Period)}
className="px-4 py-2 border rounded"
>
<option value="7d">Last 7 days</option>
<option value="30d">Last 30 days</option>
<option value="90d">Last 90 days</option>
</select>
<select
value={region}
onChange={(e) => setRegion(e.target.value as Region)}
className="px-4 py-2 border rounded"
>
<option value="all">All Regions</option>
<option value="us">United States</option>
<option value="eu">Europe</option>
<option value="asia">Asia</option>
</select>
</div>
{/* Chart */}
{loading ? (
<div>Loading...</div>
) : (
<ResponsiveContainer width="100%" height={400}>
<BarChart data={data}>
<XAxis dataKey="date" />
<YAxis />
<Tooltip />
<Bar dataKey="sales" fill="#8884d8" />
</BarChart>
</ResponsiveContainer>
)}
</div>
)
}
// Custom hook for data fetching
function useSalesData({ period, region }: { period: Period, region: Region }) {
const [data, setData] = useState([])
const [loading, setLoading] = useState(true)
useEffect(() => {
setLoading(true)
fetch(`/api/sales?period=${period}®ion=${region}`)
.then(res => res.json())
.then(data => {
setData(data)
setLoading(false)
})
}, [period, region])
return { data, loading }
}
チャートタイプガイド
折れ線グラフ
最適な用途: 時間経過に伴うトレンド、連続データ
<LineChart data={data}>
<Line type="monotone" dataKey="value" stroke="#8884d8" />
</LineChart>
使用する場合:
- 株価、気温、ウェブサイトトラフィック
- 時間経過による変化を示す
- 複数のデータ系列を比較
棒グラフ
最適な用途: カテゴリの比較
<BarChart data={data}>
<Bar dataKey="value" fill="#8884d8" />
</BarChart>
使用する場合:
- 製品別の売上、国別のユーザー数
- 離散カテゴリ
- ランキング/比較
円グラフ/ドーナツグラフ
最適な用途: 部分と全体の関係
<PieChart>
<Pie data={data} dataKey="value" nameKey="name" fill="#8884d8" />
</PieChart>
使用する場合:
- 市場シェア、予算配分
- 比率(最大5~7スライス)
- シンプルなパーセンテージ
⚠️ 避けるべき場合:
- カテゴリが多すぎる(7以上)
- 正確な比較が必要(棒グラフを使用)
面グラフ
最適な用途: 時間経過に伴うボリューム
<AreaChart data={data}>
<Area type="monotone" dataKey="value" fill="#8884d8" />
</AreaChart>
使用する場合:
- 累積合計
- 塗りつぶされた領域が大きさを示す
- スタックされたカテゴリ
散布図
最適な用途: 変数間の相関関係
<ScatterChart>
<Scatter data={data} fill="#8884d8" />
</ScatterChart>
使用する場合:
- 相関を探す
- 外れ値の検出
- 分布分析
ヒートマップ
最適な用途: 2次元にわたる強度
// D3を使用
const colorScale = d3.scaleSequential(d3.interpolateBlues).domain([0, d3.max(data)])
svg
.selectAll('rect')
.data(data)
.join('rect')
.attr('fill', d => colorScale(d.value))
使用する場合:
- 時間ベースのパターン(日/時間)
- 地理的強度
- マトリックスデータ
レスポンシブデザイン
パターン:モバイルフレンドリーなチャート
'use client'
import { useEffect, useState } from 'react'
import { LineChart, Line, ResponsiveContainer } from 'recharts'
export default function ResponsiveChart({ data }) {
const [isMobile, setIsMobile] = useState(false)
useEffect(() => {
const checkMobile = () => setIsMobile(window.innerWidth < 768)
checkMobile()
window.addEventListener('resize', checkMobile)
return () => window.removeEventListener('resize', checkMobile)
}, [])
return (
<ResponsiveContainer width="100%" height={isMobile ? 200 : 400}>
<LineChart data={data}>
<Line
dataKey="value"
stroke="#8884d8"
strokeWidth={isMobile ? 1 : 2}
/>
</LineChart>
</ResponsiveContainer>
)
}
カラースキーム
アクセシビリティ対応の色
// colors.ts
export const chartColors = {
// WCAG AA準拠
primary: '#0066CC', // Blue
success: '#007A3D', // Green
warning: '#C87000', // Orange
danger: '#D32F2F', // Red
// 複数系列(色弱者対応)
series: [
'#0066CC', // Blue
'#CC6600', // Orange
'#7A00CC', // Purple
'#00CC66', // Green
'#CC0066' // Magenta
]
}
色弱対応パレット:
// 最大5つのデータ系列対応
const colorblindSafe = [
'#000000', // Black
'#E69F00', // Orange
'#56B4E9', // Sky Blue
'#009E73', // Green
'#F0E442' // Yellow
]
データフォーマット
数値フォーマット
// utils/formatters.ts
export function formatCurrency(value: number): string {
return new Intl.NumberFormat('en-US', {
style: 'currency',
currency: 'USD',
minimumFractionDigits: 0,
maximumFractionDigits: 0,
}).format(value)
}
export function formatPercent(value: number): string {
return new Intl.NumberFormat('en-US', {
style: 'percent',
minimumFractionDigits: 1,
maximumFractionDigits: 1,
}).format(value / 100)
}
export function formatNumber(value: number): string {
if (value >= 1000000) {
return `${(value / 1000000).toFixed(1)}M`
}
if (value >= 1000) {
return `${(value / 1000).toFixed(1)}K`
}
return value.toFixed(0)
}
// チャートでの使用
<YAxis tickFormatter={formatCurrency} />
エクスポート機能
チャートをPNGでエクスポート
'use client'
import html2canvas from 'html2canvas'
export function ExportableChart({ children }) {
const chartRef = useRef<HTMLDivElement>(null)
const exportToPNG = async () => {
if (!chartRef.current) return
const canvas = await html2canvas(chartRef.current)
const link = document.createElement('a')
link.download = 'chart.png'
link.href = canvas.toDataURL()
link.click()
}
return (
<div>
<button onClick={exportToPNG} className="mb-4 px-4 py-2 bg-blue-600 text-white rounded">
Export as PNG
</button>
<div ref={chartRef}>
{children}
</div>
</div>
)
}
データをCSVでエクスポート
export function exportToCSV(data: any[], filename: string) {
const headers = Object.keys(data[0])
const csv = [
headers.join(','),
...data.map(row => headers.map(h => row[h]).join(','))
].join('\n')
const blob = new Blob([csv], { type: 'text/csv' })
const link = document.createElement('a')
link.download = `${filename}.csv`
link.href = URL.createObjectURL(blob)
link.click()
}
// 使用方法
<button onClick={() => exportToCSV(data, 'sales-data')}>
Export to CSV
</button>
パフォーマンス最適化
チャートの遅延読み込み
// チャートライブラリを遅延読み込みしてバンドルサイズを削減
import dynamic from 'next/dynamic'
const LineChart = dynamic(
() => import('recharts').then(mod => mod.LineChart),
{ ssr: false }
)
export default function ChartPage() {
return <LineChart data={data} />
}
大規模データセットの仮想化
import { useVirtualizer } from '@tanstack/react-virtual'
export function LargeDataTable({ data }: { data: any[] }) {
const parentRef = useRef<HTMLDivElement>(null)
const virtualizer = useVirtualizer({
count: data.length,
getScrollElement: () => parentRef.current,
estimateSize: () => 50,
})
return (
<div ref={parentRef} className="h-96 overflow-auto">
<div style={{ height: `${virtualizer.getTotalSize()}px` }}>
{virtualizer.getVirtualItems().map((virtualRow) => (
<div key={virtualRow.index} className="py-2 border-b">
{data[virtualRow.index].name}: {data[virtualRow.index].value}
</div>
))}
</div>
</div>
)
}
アニメーションのベストプラクティス
スムーズなトランジション
<LineChart data={data}>
<Line
type="monotone"
dataKey="value"
stroke="#8884d8"
animationDuration={500}
animationEasing="ease-in-out"
/>
</LineChart>
リアルタイムのアニメーション無効化
// リアルタイムダッシュボードではアニメーションを無効化
<Line
dataKey="value"
isAnimationActive={false}
/>
よくあるパターン
パターン:ドリルダウンチャート
'use client'
import { useState } from 'react'
import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis } from 'recharts'
export default function DrillDownChart() {
const [level, setLevel] = useState<'year' | 'month' | 'day'>('year')
const [selectedYear, setSelectedYear] = useState<number | null>(null)
const handleBarClick = (data: any) => {
if (level === 'year') {
setSelectedYear(data.year)
setLevel('month')
} else if (level === 'month') {
setLevel('day')
}
}
const goBack = () => {
if (level === 'day') setLevel('month')
else if (level === 'month') {
setLevel('year')
setSelectedYear(null)
}
}
return (
<div>
{level !== 'year' && (
<button onClick={goBack} className="mb-4">← Back</button>
)}
<BarChart data={getData(level, selectedYear)} width={600} height={300}>
<Bar dataKey="value" fill="#8884d8" onClick={handleBarClick} />
<XAxis dataKey="name" />
<YAxis />
</BarChart>
</div>
)
}
私の出番はこんな時
完璧な用途:
- 分析ダッシュボードの構築
- インタラクティブなチャート作成
- データストーリーテリング
- リアルタイム監視
- 複雑なデータセットのビジュアライゼーション
お手伝いできること:
- 適切なチャートタイプの選択
- レスポンシブレイアウトの実装
- インタラクティビティの追加
- パフォーマンス最適化
- アクセシビリティの確保
作成する成果物
📊 チャートとビジュアライゼーション
📈 KPIダッシュボード
🎨 カスタムカラースキーム
📱 レスポンシブレイアウト
⚡ リアルタイム更新
💾 エクスポート機能
データを美しく、わかりやすくしましょう!
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- daffy0208
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/daffy0208/ai-dev-standards / ライセンス: MIT
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