箱线图 boxplot
统计五分位的紧凑表达：箱体是四分位区间（Q1-Q3）、箱内横线是中位数、须线延伸到正常范围边缘。对比多个群体的"典型值与波动"最严谨的画法。
何时使用
- 每个群体已有（或可算出）min / q1 / median / q3 / max 统计值；
- 关心中位数、波动范围与分布偏态，而不是单个均值；
- 接口耗时、响应时长、成绩分布等"群体 vs 分布"的对比。
示例
专属数据字段 boxData（{ label, min, q1, median, q3, max }），一箱一个群体。
各岗位薪酬分布
HR 与财务的定薪依据：五个分位值来自薪酬调研报告，箱体高低与重叠区间直接回答「我们给得起吗」「和市场差多少」——均值会骗人，箱线图不会。
城市二手房挂牌价
生活购房决策：几个候选板块的挂牌价五分位对比——中位数定预算、箱体长度看板块价格是否混乱（箱体越长砍价空间的故事越多）。
分组箱线：多组数据比较
boxData 带 group 字段即启用分组形态：同类目内两组箱体并排、颜色按组区分，图例点选整组显隐。适合「两个季度比」「两个机房比」这类成对对比。
横向箱线与异常值检测
boxHorizontal: true 翻转方向：类目走纵轴、耗时走横轴，类目名再长也放得下。showOutliers: false 可隐藏异常点只看分位主体——异常值检测则相反：离群的圆点就是你要的答案（超时毛刺、爬虫流量），悬浮箱体查看五分位明细。
配置要点
- 统计值由业务侧算好传入（与后端聚合口径一致）；
- 只有原始明细数据时，先看直方图更直接；
- 箱体越"矮"说明群体越稳定，箱体越长波动越大；
group分组形态下showOutliers: false同样生效；图例按组聚合；- 异常点检测口径在业务侧：
outliers数组单独传入，不参与箱体分位计算。