01
实事求是
数据的准确性和完整性是第一位的，不要为了美化或偏袒而歪曲混淆信息。要保证数据清晰和透明。
为用户提供理解现有图表所需的上下文元素--通过使用清晰的标签、准确的轴和基线、支持的工具提示和图例，最大限度地提高图形的完整性。
动态图表可以帮助加强关系，但不能扭曲数据。对所使用的数据集、数据集的来源以及数据集是如何收集和处理的保持透明。
02
（向用户）伸出援助之手
提供上下文并帮助用户导航数据。优先拓展数据探索和比较的功能。
根据用户现有的心智模型进行图表设计，该模型可能是由先前用户广泛使用过的工具形成的。我们需要为用户制造舒适的阅读体验，使读者能够更容易学习如何阅读图表信息。
选择可以支持核心功能的可视化控件以及交互式功能，如选择、缩放、平移和筛选。动态图表和交互应该通过揭示上下文、见解、关联和因果关系来支持分析推理和用户理解。利用空状态启示用户。
03
取悦用户
永远超出用户的期待。考虑性能、如何改进、制造惊喜和不断创新。为用户创造充满活力的、迅捷的、智能的体验。
创造出色的可视化体验，然后通过意想不到的方式改进它们。在适当的时刻，使用特色功能和小惊喜来引导用户找到他们需要的东西。
响应速度和赏心悦目的图表一样有价值。在编排状态转换时考虑动态和时机，有助于用户感知快速响应的系统。
04
突出重点
减少用户的认知负荷，把注意力放在更重要的事情上，每个动作、配色、和视觉元素都应该为支持用户洞察和理解数据服务。
专注于用户的任务，其他一切都应置后。以最快的速度将用户引导至重要信息。最大化数据墨水比，并避免多余的图形元素。
以有意义的方式应用颜色以帮助用户理解图表：标签、分组、突出显示或度量。谨慎利用动态图表-仅限于微妙的过渡和提示，以帮助用户理解层次结构、数据定向和关系。
05
适应所有规模
允许系统扩展并适应任何上下文。尊重不同用户在数据深度、复杂性和形式方面的需求。
每一张图表都应该以尽可能容易理解为目标。考虑图表元素(调色板、过滤器配置、轴、面板、交互机制)如何扩展以适应各种用户需求、屏幕大小和数据类型(从单个数据点到大型多变量数据集)。
考虑所有可能性，而不是一成不变的配置。应用交互式方法将复杂性降至最低，例如逐步提供细节(渐进式披露)，允许用户改变视角，以及链接到不同的视图以实现更深入的洞察。
06
清晰的层次结构
使用视觉属性传达层次结构，提供结构并提高一致性。用户体验应该是直观且易于使用的。
一致性提高了用户对图表的熟悉度。在图形处理(形状、颜色、图像、排版)和交互模式(选择、筛选、悬停状态、延展性)方面发展统一性。动态图表应该带给用户控制感，在保持响应能力的同时给用户带来稳定和连续感。
设计进入和退出动作，以帮助用户了解元素的视觉层次结构、轴的方向和显示的数据。始终为用户提供显而易见的上下文提示，因此无论用户导航到图表中的哪个位置，他们都知道如何返回。
本文翻译自Manuel Lima-《Six Principles for Designing Any Chart》。本篇文章由Google数据可视化团队总结，讲述了设计可视化图表的主要原则与注意事项。
