StoryGraph · 数据叙事信息图引擎

问题在哪

Canva、Figma 一类工具擅长「怎么排、怎么配色」，但不会帮你回答：手里这堆数据该讲什么故事。常见结果是：模板选对了，图也好看，读者仍不知道你的结论是什么。

StoryGraph 把流程倒过来：先输入数据 → 发现故事 → 再定叙事结构与图表，而不是先选 21 种布局再硬填数。

工作方式

输入可以很糙：.csv / .xlsx / .json、自然语言描述、表格截图、报告正文、URL，或多种组合。

六步流水线大致是：

• 自动清洗：类型识别、异常值确认、单位统一
• 故事发现：从变化、对比、意外三个维度给出 2～3 个故事提案（必须先选角度，再进入设计）
• 叙事设计：7 种叙事结构（趋势推演、对比揭秘、问题拆解等），每种带 2～4 种布局变体
• 图表匹配：按数据语义推荐主图（趋势→折线、对比→横向柱形等），并执行铁律：不用饼图、不用 3D、Y 轴默认从 0 起、主色不超过 5 种
• 视觉风格：色调板 × 密度 × 图形语言 × 字体，四维叠加；可按高管、投资人、社媒等受众自动调密度与语气
• 输出：多平台比例（公众号、LinkedIn、PPT 等），支持品牌色/Logo 注入

图上还会区分 数据事实 / 统计结论 / AI 洞察 / 预测推演，并标注数据来源，方便被追问「这个数字哪来的」。

适用边界

• 数据极少或极多（如单点、上百个结论）时，应聚焦少数结论或拆成系列图，而不是一张大而全
• 一张图建议最多 3 个核心结论；同一张图不宜强行适配超过 2 个平台
• 含敏感商业数据时需注意外发与隐私；AI 推断类内容必须在图中标明，不能与原始数据混为一谈