主要观点总结
微软雷德蒙研究院推出Data Formulator工具，结合图形用户界面和自然语言输入，实现智能数据可视化。该工具通过简便的拖拽生成图表，自发生成数据概念，通过prompt完成图表迭代。Data Formulator已开源，并面临如何有效利用AI进行可视化创作的挑战。该工具结合图形界面操作与自然语言描述，提升用户与AI的交流能力。通过Concept Encoding Shelf描述设计目标，使用Data Threads回顾可视化作品，并选择路径进行迭代。Data Formulator允许添加不存在的数据概念，借助大模型代码生成连接可视化与数据转化模块。
关键观点总结
关键观点1: Data Formulator工具结合图形用户界面和自然语言输入，实现智能数据可视化。
该工具不仅能支持通过简便地拖拽来生成图表，还能自发生成原来没有的数据概念，并通过prompt完成各阶段的图表迭代。
关键观点2: Data Formulator解决可视化迭代设计的难题。
结合图形化用户界面（GUI）和自然语言描述，Data Formulator能够极大提升用户向AI传达可视化设计的能力，使得AI能够根据用户的指令完成创作与更新。
关键观点3: Data Formulator具有多种功能。
使用Concept Encoding Shelf描述可视化设计，通过自然语言添加原始数据中不存在的数据概念；借助Data Threads迭代可视化；允许用户在现有图表基础上进行迭代，无需重新描述整个流程。
文章预览
（本文阅读时间：8分钟） 编者按：在使用 AI 驱动的数据可视化工具时，你是否遇到过这些难题？比如，当你想要设计图表时，需要一次性描述你的可视化需求，既冗杂又繁琐；再比如，当你想要更改图表设计时，又需要从头重新输入一遍你的文本提示，AI 可能还会出错。现在，微软雷德蒙研究院深度学习组推出了 Data Formulator 工具。结合图形化用户界面和自然语言输入，该工具可以更加智能地完成你的数据可视化需求，它不仅支持通过简便地拖拽来生成图表，还能自发生成原来没有的数据概念，而且，可以通过 prompt 轻松完成各阶段的图表迭代。 Data Formulator 现已开源，欢迎大家试用，完成一次方便简易的数据可视化创作！ 数据可视化是分析数据、激发灵感的重要手段。在将数据转化为图表的过程中，通常会先利用数据处理工具对数据进行预处理
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