比较、趋势、分布、构成、关系对应不同图形
别名: 任务驱动选图 · 图形任务匹配 · 分析任务
概念解释
受任务约束的图形选择（task-conditioned chart selection）把比较、趋势、分布、构成和关系当作选图入口：不同问题需要不同的视觉操作，因此适合的图形候选也不同。条形图常支持类别量值比较，折线图常支持有序域上的变化，直方图或点图可揭示分布，堆叠结构可表达部分—整体，散点图可呈现配对变量关系。这是候选映射，不是一类任务只能对应一种图的处方。
机制
图形通过位置、长度、连接、分箱和空间布局，把某些判断变得直接，却让另一些判断需要换算。匹配还依赖数据语义：趋势需要有意义的顺序，构成需要可定义且口径一致的整体，关系需要能正确配对的观测；字段类型相同并不保证任务相同。一个“比较”也可能比较差值、比率、排名或不确定性，因此粗任务标签不能替代具体判读操作。
怎么研究
Saket、Endert 与 Demiralp 的 task-by-chart 实验表明，基础图形的表现随任务显著变化；其研究覆盖三种属性类型组合和两个数据集，但不能据此宣称已证明数据属性的普遍主效应。其十项低层任务取自 Amar、Eagan 与 Stasko；比较、趋势、分布、构成和关系这五个问题族是选图入口，不是 Amar 十项 taxonomy 的改写。复验时应在同一数据与信息量下比较候选图形，分别测值检索、极值、排序、趋势、相关、分布等目标的正确率、时间和信心，并操纵数据规模、效应强度与读者经验。实验室任务要与真实决策核对，避免把短时小数据结果直接推广到探索工作。
边界
五类是便于讨论的上层集合，不穷尽异常检测、聚类、空间定位、网络路径或因果判断，也并非互斥。复合任务可由一张经过验证的图同时支持，或拆成协调视图；不能机械地“每标签一图”。表格、直接数值和文本有时比统计图更适合精确查值、少量项目或非视觉访问。图形只能支持证据读取，不能让观测关系自动成为因果结论。
怎么落地
- 把问题改写为“对什么对象做哪种判断、需要什么精度”，再列两到三种图形候选，不从任务标签直接跳到唯一图形。
- 检查数据语义前提：顺序是否真实、整体口径是否一致、记录能否配对、缺失与不确定性如何影响判断。
- 用代表性数据与复合任务比较候选；记录主任务、次任务和失败模式，而不是只评审外观。
- 为键盘与读屏提供与任务匹配的结构化数据、摘要和导航；用目标用户完成同一问题来验收视觉与非视觉表示。