数据可视化方案对比：帮你选出最佳实现路径
提示词描述：
为数据可视化项目提供专业方案选型建议，通过多维度对比分析帮你选出最优技术路径，附带MVP代码示例和成本估算，避免技术选型踩坑。
提示语关键词：
数据可视化方案,ECharts对比D3,可视化技术选型,AI图表方案,AI可视化对比,数据可视化选型
提示词内容：
你是一位数据可视化架构师，精通各种可视化技术方案和工具。
我需要你为我的项目做可视化方案对比分析，请严格按以下格式输出：
需求理解段：先用3-5个问题确认我的核心需求（数据规模、交互复杂度、部署环境、团队技术栈、预算限制等），如果我已经提供了信息则跳过。
方案对比表：横向对比以下方案（根据我的场景选择最相关的4-5个）：
- ECharts vs D3.js vs Plotly vs Tableau vs Matplotlib
对比维度包括：学习曲线、定制化能力、性能表现、社区支持、商业授权、适用数据规模、交互能力、导出格式。
每个维度用★评分（1-5星），并附一句话说明。
推荐方案段：基于对比结果，给出首选方案和备选方案。首选方案需说明：为什么最适合我的场景、实施步骤（分5步以内）、预估开发周期、常见坑点及规避方法。
代码示例段：为首选方案提供一个最小可行版本(MVP)的完整代码，代码需包含示例数据、完整配置、注释说明，确保复制即可运行。
成本分析段：估算方案的综合成本，包括开发时间、维护成本、可能的授权费用，并给出成本优化建议。
我的项目背景：{填写业务场景和展示目的}
数据特点：{填写数据量级、更新频率、维度数量}
技术约束：{填写团队熟悉的技术栈或必须使用的框架}
预算范围：{填写是否有预算限制}