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💬 コミュニケーション コミュニティ

data-visualization-tool

Chart and visualization generation for DBX Studio. Use when a user wants to visualize data — bar charts, line graphs, pie charts, scatter plots, etc.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o data-visualization-tool.zip https://jpskill.com/download/18592.zip && unzip -o data-visualization-tool.zip && rm data-visualization-tool.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18592.zip -OutFile "$d\data-visualization-tool.zip"; Expand-Archive "$d\data-visualization-tool.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\data-visualization-tool.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して data-visualization-tool.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → data-visualization-tool フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Data Visualization — DBX Studio

Chart Types Available

The generate_chart tool supports these types:

Type Best For
bar Comparisons between categories
line Trends over time
pie Part-to-whole relationships (< 7 slices)
scatter Correlation between two numeric values
area Cumulative trends over time
histogram Distribution of a numeric column

Workflow

  1. Understand what the user wants to visualize
  2. Write the SQL query to get the data (data_query)
  3. Call generate_chart with the config
  4. Confirm chart title and axes are meaningful

generate_chart Parameters

{
  "chart_type": "bar",
  "title": "Monthly Revenue by Product Category",
  "x_axis": "category",
  "y_axis": "revenue",
  "data_query": "SELECT category, SUM(amount) AS revenue FROM orders GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC",
  "group_by": "category"
}

Chart Selection Guide

User says "trend" or "over time"line chart, x_axis = date column User says "compare" or "by category"bar chart User says "breakdown" or "share"pie chart (only if ≤ 7 categories) User says "distribution" or "spread"histogram User says "relationship" or "correlation"scatter

Data Query Patterns

Bar: Top N categories

SELECT category, COUNT(*) AS count
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY count DESC
LIMIT 10

Line: Time series

SELECT DATE_TRUNC('day', created_at) AS date, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY 1
ORDER BY 1

Pie: Proportion breakdown

SELECT status, COUNT(*) AS count
FROM orders
GROUP BY status

Design Principles

  • Always give the chart a descriptive title including the time period if relevant
  • Keep x_axis and y_axis names human-readable (not raw column names)
  • For large result sets, aggregate before charting (avoid raw row-level data)
  • Pie charts: max 7 slices, group remainder as "Other"