# Data Formulator 图表精修

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

1. 先固定阶段顺序
打开stages.csv，order是过程顺序，不按数量排序后丢掉阶段意义。保留80报名、60确认、48到场。
python3 analyze.py
python3 verify.py

2. 选择版本与可用图形
按自己的Data Formulator版本载入文件。若当前版本没有漏斗图，使用有清晰标签的横向条形图；不为迎合教程伪造不存在的菜单。


3. 明确两种分母
要求模型列出相对报名总量的100/75/60，再单列48/60=80%。百分比旁写分母，先审数据表再图表。


4. 精修标签和色板
在可用图表调节里修改标题、标签、主题或布局，保证中文不裁切、同一阶段始终同色。视觉美化不应改变值或扩大轴差异。


5. 用数值检查几何
若采用条形图，80、60、48应有相应长度比例。最终结论写“到场占报名60%”，不要把“确认到场率80%”偷换成全链路转化。


6. 与独立输出对照
运行analyze.py重算比例并检查顺序。素材结果图由独立计算生成；没有Data Formulator模型操作记录时只用作检查参考。
python3 analyze.py

7. 记录修改前后
保留自己实际原图和精修图、图表配置、输入CSV与数值表。以后主题调整只改样式，也要再核对分母。


官方来源：https://github.com/microsoft/data-formulator/blob/main/CHANGELOG.md