以一个零售企业的销售数据为例，通过Python可以创建多维度仪表盘：使用热力图展示不同时间段的产品销售热度，散点图矩阵显示各变量间相关性，地理地图可视化区域销售分布，以及动态时间序列图展示销售趋势。然而，传统的静态图表难以应对高维数据的展示需求，这就需要更智能的可视化方案。随着人工智能技术的发展，下一代智能可视化工具将更加智能化——自动识别数据模式并推荐合适的可视化方案，自然语言生成技术将能够直接

解读计划时，应重点关注访问类型（如全表扫描、索引扫描、索引查找）、关联策略（如Nested Loops, Hash Join, Merge Join）、筛选条件应用时机以及每一步的预估行数（cardinality）和成本（cost）。任何优化措施实施后，必须通过再次运行`EXPLAIN`或`EXPLAIN ANALYZE`来获取新的执行计划，并对比优化前后的差异，以验证改变是否产生了预期的积极效果