U2.01.3Task-specific views over shared data设计研究
同一数据可支持多种任务，需分别出图
别名: 一数多图 · 任务专属视图 · 协调多视图
概念解释
共享数据上的任务专属视图（task-specific views over shared data）指同一数据集面对不同问题时，分别提供适合其判读操作的图形或视图状态。销售数据可同时支持类别比较、时间趋势、分布与变量关系，但这些任务对聚合、顺序、标度和细节层级的要求不同。“分别出图”可以是并列小倍数、协调视图或可切换模式，不等于每个问题都新增一张静态图。
机制
一份数据不等于一个分析对象：字段角色、过滤范围、聚合单位和参照基线会随任务变化。把所有任务塞进一个视图会让编码和交互互相竞争；机械拆成许多图又会增加查找、切换和跨图对应成本。有效的多视图设计让每个视图明确承担主任务，同时复用稳定实体身份、筛选状态和必要标度，只有任务语义不同处才有意分化。
怎么研究
从真实工作流抽取任务序列，而不只列孤立任务；比较单一通用图、多个任务专属图和一个可切换图。测各子任务正确率、时间、视图切换、返回路径、遗漏、学习和最终决策，并记录参与者何时需要并排比较。操纵任务顺序与数据状态，检查协调交互是否保持选择、筛选和语义；复合任务要评估整条路径，而不是把每一步成绩简单相加。
边界
若任务共享同一读取操作，一张图可能足够；若必须同时结合趋势与组成，拆图反而增加心智整合。探索阶段可动态生成和淘汰视图，不必预先固定全部问题；解释性输出则应删去没有受众需求的候选。跨图一致性不是强制相同标度：直接量值比较需要共享标度，局部形状或标准化比较可以有明确标注的不同域。
怎么落地
- 建立“任务—数据变换—视图”矩阵，合并相同读取操作，只为存在冲突的聚合、顺序或编码建立独立视图。
- 需要同时对照时并排呈现并同步稳定实体、筛选与时间范围；需要顺序探索时提供清楚的模式名、返回路径和状态保留。
- 标明每个视图的口径、单位、域和回答范围；不要让同色、同位置或同标尺在不同语义下制造虚假可比性。
- 为键盘和读屏提供视图切换、当前模式、筛选状态、摘要与数据表；用端到端复合任务验证，而非只测单图。