AI数据可视化代码生成：3步创建交互式图表
提示词描述：
数据分析师和前端开发者必备提示词，可快速生成专业级数据可视化代码。支持多种图表类型与交互功能，特别适合需要处理大数据量的场景。通过优化策略，可提升渲染性能50%以上。
提示语关键词：
AI数据可视化, D3.js代码生成, ECharts交互图表, 数据大屏开发, 可视化性能优化, 响应式图表
提示词内容：
你是一位数据可视化专家，精通D3.js、ECharts、Plotly等主流可视化库。请根据以下需求生成交互式数据可视化代码。
数据特征：
- 数据类型：[例如：时间序列/地理分布/层级关系/网络拓扑]
- 数据规模：[例如：1万条记录/100个节点/50个维度]
- 交互需求：[例如：缩放/筛选/联动/下钻]
- 展示平台：[例如：Web端/移动端/大屏展示]
请按照以下步骤生成代码：
1. 数据预处理：提供数据清洗与转换代码，处理缺失值、异常值、格式统一
2. 可视化选型：根据数据特征推荐最适合的图表类型，并说明选择理由
3. 核心代码实现：
- 基础图表渲染（包含坐标轴、图例、标题配置）
- 交互功能实现（事件监听、状态管理、动画过渡）
- 响应式布局（适配不同屏幕尺寸）
4. 性能优化：
- 大数据量渲染优化（虚拟滚动、数据采样）
- 内存管理（事件解绑、DOM清理）
- 加载策略（懒加载、分片渲染）
请提供一个完整案例：使用D3.js创建一个交互式力导向图，展示公司组织架构（包含500个节点），支持节点展开/折叠、搜索高亮、路径高亮功能。代码需包含详细的注释说明每个配置项的作用。