kimi支持五种数据可视化操作路径：一、自然语言指令生成图表描述；二、上传csv/excel文件请求分析并输出svg或mermaid代码；三、嵌入mermaid语法指令生成动态图表；四、调用内置模板输出多维图表文本报告；五、生成可运行的matplotlib python代码。
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如果您希望使用Kimi进行数据可视化，但尚未掌握其生成图表与分析数据的具体操作流程，则可能是由于对Kimi的交互式指令格式或数据输入方式不够熟悉。以下是实现该目标的多种操作路径：
一、通过自然语言指令触发图表生成
此方法依赖Kimi对结构化描述的理解能力，无需上传文件，适用于简单统计场景。用户需以明确句式描述数据维度、类型及图表需求，Kimi将据此生成可读性强的图表描述或Markdown表格形式的可视化示意。
1、在Kimi对话框中输入类似“请根据以下数据生成柱状图：北京2023年各季度销售额分别为120万、150万、135万、168万”
2、确保数值与类别之间存在清晰对应关系，避免模糊表述如“差不多”“大概”
3、等待Kimi返回含坐标轴标注、图例说明及趋势简析的文本化图表描述
4、复制结果至支持Markdown渲染的工具（如Typora）中查看格式化效果
二、上传CSV/Excel文件并请求自动分析
此方法适用于已有本地数据文件的用户，Kimi可解析表格内容并识别字段语义，进而推荐适配图表类型。系统不直接渲染图像，但会输出完整SVG代码或Mermaid语法供外部渲染。
1、点击输入框旁的“回形针”图标，选择本地CSV或XLSX格式文件上传
2、确认文件大小未超过50MB限制，且首行为列标题
3、发送指令：“请分析该数据，识别数值型与分类字段，并为‘销售额’和‘地区’生成堆叠条形图”
4、检查Kimi返回的字段类型判断是否准确，如发现误判需补充说明“‘地区’列为字符串类型，请勿转为数字”
三、嵌入Mermaid代码指令实现动态图表输出
此方法利用Kimi对Mermaid语法的支持，由用户指定图表逻辑结构，Kimi补全语法细节并返回可执行代码。适用于流程图、时序图及基础统计图等确定性较强的可视化需求。
1、输入指令：“用Mermaid语法绘制一个折线图，横轴为月份（1至12），纵轴为用户数，数据点为[23, 45, 67, 89, 92, 105, 113, 121, 130, 138, 142, 149]”
2、核对Kimi返回的Mermaid代码是否包含graph LR或graph TD声明及正确标点格式
3、将代码粘贴至支持Mermaid的编辑器（如Mermaid Live Editor）中实时预览
4、若需调整颜色或样式，在指令中追加要求如“所有线条设为#2E86AB色”
四、调用内置数据分析模板生成多维图表组合
此方法基于Kimi预置的分析框架，用户仅需提供原始数据片段，系统将自动执行描述性统计、相关性检测与图表匹配，输出含多个子图的分析报告文本。
1、输入“请使用标准数据分析模板处理以下数据：产品A销量320件、退货率2.3%；产品B销量410件、退货率1.7%；产品C销量285件、退货率3.1%”
2、观察Kimi是否生成包含销量对比柱状图、退货率分布饼图及交叉分析热力表的三段式输出
3、对任一子图不满意时，单独聚焦该部分重发指令，例如“将退货率分布改为环形图，并突出显示产品C”
4、注意所有图表均以文本形式呈现，关键数值需手动提取用于外部绘图工具
五、结合Python代码块指令生成Matplotlib图表描述
此方法面向具备基础编程认知的用户，Kimi可生成可运行的Python脚本片段，内含数据加载、清洗及绘图全流程代码，用户可在本地环境执行后获得真实图像。
1、发送指令：“写一段Python代码，使用Matplotlib绘制散点图，x轴为‘广告投入’，y轴为‘转化量’，数据来自上传的CSV文件”
2、确认Kimi返回代码中包含pd.read_csv()路径占位符及plt.scatter()核心调用
3、将代码中file_path = "your_data.csv"替换为实际路径
4、运行前检查是否已安装matplotlib和pandas库，缺失时需先执行pip install matplotlib pandas
