让 AI 帮我做数据图表和可视化之后，我总结了三个它最容易画错的地方

上周要给一版数据结论配图，手边十几张表，按以前的节奏硬画得耗掉一整天。我图省事，把数据连同字段说明一起丢给 AI，让它先出图。十分钟不到，十几张图全出来了，配色统一、标题工整，第一眼看着比我自己画的体面。

我的做法后来固定成了三步：先把原始数据和每一列是什么、单位是什么说清楚，让它先只选图型并给出理由；理由认可之后再让它生成代码（我常用的是画图库那一套），而不是直接让它吐图片；图出来我再回原始数据核一遍。中间这一步很关键——直接让它出图确实快，但改一次就得重画一次，而且你根本不知道它拿哪几行画的。

跑了大概两个月，我发现它翻车基本集中在这三处。

第一，图型选错，而且它不太关心你到底想回答什么问题。它默认倾向折线或者柱状，但像"各部分占比随时间怎么变"这种，用普通柱状图结构变化根本看不出来，得换别的画法；比率和绝对值它也常混，把百分比和人数画在同一个轴上，看着就是一团乱。第二，坐标轴它会为了"好看"动手脚。纵轴不从零开始、时间轴间隔不均匀，能把百分之五的正常波动画成断崖式暴跌。这种图一旦发出去，是要被人当面问的。第三，也是最要命的，它会把数据"顺手改"了。丢行、把空的当零、把带千分位分隔符的数字读错位、两列数据按不同顺序拼到一起——这些我都遇到过。原因也不难想：它是按文本在理解你的表，不是按行和列。

我的判断是：让 AI 画图没问题，但有两件事必须人兜底，一是图型选择，二是数据完整性校验。我现在图出来第一眼不看美感，只看三件事——坐标轴起点在哪、行数对不对、同一份数据换个图型结论还成不成立。这个我建议先收藏，下次出图表前照着过一遍，能省掉不少返工。

想听听你们怎么看：图型选错但数据是真的，和图很漂亮但数据被动过手脚，你更怕哪一种？我最怕后面这种，因为前者一眼能看出来，后者得被人抓住才暴露。