AI可視化度量

1）什麼是AI成像

1.選擇合適的圖形和軸類型,

2.突出趨勢模式/異常/斷裂，

3.制定可解釋的文本（insight/narrative）,

4.提供行動（Next Best Action），

5.根據用戶和設備的上下文調整視圖。

目的是縮短從問題到答案的路徑：減少手動選擇圖表，增加可驗證的含義。

2）手掌上的建築

1.Semantic Layer：統一的度量/度量定義（詞匯表、公式、聚合、可用性）。
2.NL→Query：將自然語言查詢轉換為SQL/SPARQL/DSL。
3.Query→Viz：自動選擇圖形和參數語法（軸、日誌量表、顏色/形狀大小）。
4.Insight Engine：異常檢測,突破,seasonality, causal hints；信號優先級。
5.Narrative：生成具有值和置信間距的事實格子文本。
6.RAG：從數據/配置目錄（元數據、業務規則）中刪除上下文。
7.Policy Guardrails：隱私/訪問/掩蓋,驗證數字和鏈接。
8.交付：Web小部件,移動卡,PDF/snapshots, webhooks在CRM/Slack。

3）圖形語法和自動選擇

• 時間→線路/地區；類別（≤8） →列/圖塊；排名→酒吧/領導板；直方圖/violin/box的→分布；相關→ scatter/heatmap。
• 指數增長的日誌軸；分數計量（%）；小多重性-當系列很多時。
• 顏色選擇：狀態的語義調色板；顏色≠順序和類別的同時通道。
• 僅簽名帶有含義的地方：盡量減少「墨水」。

yaml chart:
mark: line encoding:
x: {field: dt, type: temporal, timeUnit: day}
y: {field: ggr, type: quantitative, aggregate: sum}
color: {field: region, type: nominal, legend: top, limit: 6}
transforms:
- filter: "dt >= now()-90d"
- calculate: {expr: "rolling_mean(ggr,7)", as: "ggr_7d"}
annotations:
- rule: {type: "changepoint", method: "cusum"}
- band: {type: "confidence", metric: "ggr", level: 0. 9}
interactions: {tooltip: true, zoom: "x", brush: "x"}

4）NL→Viz： 從問題到時間表

意圖映射：度量，切口，時期，過濾器，聚合物。
語義層驗證：僅允許字段/公式。
後處理：按字段類型和基數選擇圖表，自動閾值bining/采樣。
反饋：顯示SQL/DSL和download數據（偽裝）以建立信任。

yaml ask: "Show GGR by country in 90 days, highlight drastic changes"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"

5）洞察引擎： 如何生成「意義」

• 異常：STL分解，ESD/Prophet，BOCPD；標記方向/規模/信任。
• 趨勢骨折：CUSUM/Chow測試；局部回歸。
• 季節性/活動：比較「假期vs正常的一天」，加速到狂歡節。
• 驅動段：Shapley/feature importance在表回歸或梯度增強之上。
• 因果提示：指示相關變化（作為觀察的一部分）+提醒「這是相關性」。

1.對業務指標的影響，2）效果強度，3）新穎性，4）信心。

6）敘事生成（文本）

要求：具有數字和日期的事實，指示比較的基礎，術語的準確性。

7）適應上下文（個性化）

角色：C級-KPI卡和敘述；經理-切口和缺口；分析-SQL/DSL和模型參數。
設備：Mobile上的緊湊型火花線,臺式機上的full viz。
地理/語言/貨幣/時區是自動的。

8）可解釋性和信任

圖中的每個簽名都是可點擊的，→顯示計算（公式，聚合，濾波器）。
我們指定統計不確定性（信任條、錯誤欄）。
對於LLM描述：按元數據排序的RAG，按源對比數字（檢查金額/範圍）。
更改日誌：公式、日期、圖表版本。

9）成像質量和SLO

Latency p95渲染，時間到第一個洞察力，成功的NL請求的比例。
可解釋性得分（敘事中數字/引用/CI的存在）。
Accuracy NL→SQL (ex.參考查詢上的exact-match）。
可用性：對比，alt文本，鍵盤，daltonism模式。

10）可用性（A11y）和UX模式

顏色調色板，與色彩活動無關；復制顏色形式/模式。
圖表旁邊的文本替代品和數據表視圖。
焦點陷阱，合理的制表順序；在沒有軸斷裂的情況下進行縮放。

11）安全和隱私

請求和數據級別的RLS/CLS工具。
用於罕見類別的掩蔽/bining，以避免重新識別。
NL問題期刊-PDn保管：潛在PII的令牌/編輯。
屏幕截圖/CSV導出-帶有水印和版本元數據。

12）經濟和成本

Cost-aware：緩存標題/結果，實現「熱」店面，預覽采樣。
限制「重」NL查詢（scan caps），大系列的延遲渲染。
基本檢測的廉價型號+夜間重型離線評估。

13）反模式

「自動圖表總是正確的。」需要類型驗證/基數/邏輯度量。
Too much ink.復雜3D/dual-axis無需→失真。
沒有指定不確定性。歌詞聽起來「絕對」，但具有誤導性。
NL→SQL沒有語義層。易碎性和聚合錯誤。
神奇的洞察力沒有提到數字。不信任和放棄工具。

14）實施路線圖

1.基金會：語義層，度量詞匯表，可用性（RLS/CLS），測試NL→SQL集。
2.MVP NL→Viz：前10個問題，語法自動排行榜，類型/基數驗證。
3.洞察引擎：異常/突破，優先級，與CI的基本敘述。
4.RAG＆Trust：連接元數據/公式，UI中的證據日誌。
5.A11y和移動：自適應卡，alt文本，對比/鍵盤。
6.FinOps：緩存/實例化、掃描限制、負載配置文件。
7.量表：角色個性化、腳本NLG模板、集成到CRM/警報中。

15）發行前的支票清單

• 度量和度量在語義層中描述；SELECT被禁止。
• 圖表的自動選擇根據類型/基數/規則進行驗證。
• 敘述包含數字，比較，基礎和置信範圍。
• 包括不確定性帶/error-bars（如果適用）。
• NL→SQL/DSL通過基準測試；查看用戶的SQL。
• RLS/CLS和掩碼在工具/導出中工作。

［A11y］：對比，alt文本，tab導航，daltonism模式。

• 緩存/實現/掃描限制；收集了SLO/成本面板。
• 公式/圖表版本的徽標；「抱怨洞察力」按鈕。

16）迷你模板

16.1自動選擇圖形策略

yaml auto_chart_policy:
time_series: ["line","area"]
categories_max: 8 distribution: ["histogram","boxplot"]
correlation: ["scatter","heatmap"]
choose_log_scale_if: growth_rate>0. 15/week small_multiples_if: series_count>6

16.2個洞察力卡

yaml insight:
id: "ggr_tr_spike_2025_10_12"
metric: ggr segment: {country: "TR", device: "Android"}
change: {type: "wow", delta_pct: 12. 4, ci95: [9. 8,14. 7]}
drivers: ["Sports +18%", "Slots +7%"]
confidence: 0. 86 actions: ["increase Android TR campaign limit by 10%"]
disclaimer: "observation, not proven causality"

16.3 UI中NL→SQL示例（背光）

sql
-- Question: "How has ARPPU changed across devices in 30 days?"
select dt::date as dt, device_os, avg(revenue_per_payer) as arppu from mart_daily_player where dt >= current_date - interval '30 day'
group by 1,2 order by 1,2;

16.4 NL→Viz測試套件

yaml tests:
- ask: "Show the distribution of deposits for the week"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"

17）結果

AI可視化指標不是「智能圖片」，而是端到端過程：語義層 Insight Engine 可解釋的敘事 行動和信任控制。通過正確的警衛（隱私，數字驗證，不確定性，A11y，FinOps），它將報告轉變為運營解決方案，加快了分析，並提升了整個組織的數據文化。