用途：为仪表盘、报表和数据驱动界面提供系统化的数据可视化选型与实现指导，把原始数据转化为能揭示模式、趋势与洞察的图形。
主要能力：提供选择框架（数据类型+分析目的→图表类型）；按分析目的组织 24+ 可视化方法，如比较用条形图/棒棒糖图，趋势用折线图/面积图，分布用直方图/小提琴图/箱线图，关系用散点图/气泡图，构成用矩形树图/堆叠条形图/饼图（不超过6块），流向用桑基图/和弦图，层级用旭日图/树状图，地理用分级统计图/符号地图；并分三层目录（基础图元、目的驱动、进阶图表）。
使用方式：按六步工作流——评估数据（类型、维度、点数）、确定目的、选择图表、实现、应用无障碍、优化性能。快速选择示例：比较5-10个类别用条形图，展示12个月销售用折线图，年龄分布用直方图或小提琴图，探索相关性用散点图，预算构成用矩形树图或堆叠条形图。实现层面给出 JavaScript/TypeScript（Recharts、D3.js、Plotly）与 Python（Plotly、Matplotlib、Seaborn、Altair）的库建议，例如 npm install recharts、npm install d3、npm install react-plotly.js plotly.js。可与设计令牌集成，使用 --chart-color-primary、--chart-color-1 至 --chart-color-10 等变量适配明暗与高对比主题。
无障碍与性能：要求文本替代（aria-label）、非文本元素至少3:1对比度、文本4.5:1、不单靠颜色区分、使用色盲友好配色（推荐 IBM 调色板 #648FFF、#785EF0、#DC267F、#FE6100、#FFB000，避免红绿组合），并支持键盘导航。性能按数据量分级：<1000 点用标准 SVG 直接渲染，1K-10K 采样或聚合，10K-100K 改用 Canvas，>100K 服务端聚合。
适用场景与限制：适合需要图表、图形或可视化分析的仪表盘、报表与数据界面。常见误区包括图表优先思维、超过6类用饼图、双轴图、2D 足够时用3D、彩虹色阶、截断 y 轴、颜色过多、缺少坐标轴标签与单位。资料未提供具体收费、价格与平台支持信息。