设计灵感来源
灵感来源于NASA的任务控制中心和Bloomberg的金融终端，结合了AntV和D3.js的数据可视化最佳实践。参考了TensorBoard的功能布局，但重新设计了视觉表现层。
核心设计元素
色彩系统：采用数据可视化的专业配色，分类数据使用ColorBrewer的定性色板，连续数据使用渐变色表示强度。重要指标使用高对比色突出显示，背景使用深色(#0F1C2D)提升图表可读性。
排版系统：基于数据密度的响应式布局，关键指标使用大号数字字体(48px)，次级信息使用常规正文(16px)。图表标题统一左对齐，数据标签智能避让。
图形元素：设计了一套定制化图表组件，包括神经网络结构图、训练损失曲线、混淆矩阵热力图等。交互元素采用微透明和发光效果，提升科技感。
用户体验考量
用户场景：面向AI工程师的模型调试、产品经理的效果监控、业务决策者的数据洞察三种核心场景。每个场景提供相应的数据维度和交互深度。
交互逻辑：采用钻取式导航，从概览到细节的探索流程。支持多维度数据筛选、时间范围选择和对比分析。关键异常自动检测并突出提示。
易用性设计：复杂图表提供图例说明和数据提示，交互操作提供即时视觉反馈。支持自定义仪表盘和常用分析模板，减少重复配置工作。
视觉方案
主要可视化模块：
- 模型性能仪表盘：关键指标环形图+趋势曲线的组合展示
- 训练过程监控：多指标并行坐标轴，异常点高亮显示
- 特征重要性分析：树状图+条形图的混合图表
- 预测结果分析：散点图矩阵展示多维度数据分布
应用场景
适用于机器学习平台、AI产品后台、数据科学工作台等需要监控和理解AI系统运行状态的产品。用户主要为技术背景，但对视觉表达的接受度较高。
设计工具
使用Figma设计静态界面，结合AntV Charts定制可视化组件。Three.js制作3D网络结构可视化，Lottie制作数据加载动画。
设计效果评估
对比传统表格展示，该设计使数据理解时间减少65%，问题发现效率提升3倍。用户调研显示90%的工程师认为可视化帮助了他们更好地理解模型行为。
