2017年8月，Google的一群热情的设计师，研究人员和工程师聚集在一起，创建了一套全面的数据可视化指南 - 涵盖了颜色，形状，排版，图像，交互和动效等所有内容。这次合作的成功也造就了谷歌第一个全面专注的数据可视化团队，该团队于2018年5月正式成立。
在过去的一年中，我们一直在努力了解人们对信息的可视化和互动方式的需求，要求和愿望。现在，我们希望与各地的创作者分享我们的见解。我们已经制定了详细的公共指南，用于创建您自己的数据可视化，并提炼出主要原则和注意事项。下面是适用于设计任何图表的六种策略。
诚实
首先是数据准确性和完整性。不要为了美观歪曲或混淆信息。强调清晰度和透明度。
为用户提供理解所需的固定上下文元素。通过使用清晰的标签，准确的轴和基线、工具提示和图例，最大限度地提高图形的完整性。动效可以帮助加强关系，但不能扭曲数据。对所使用的数据集做到透明，它来自何处，以及如何收集和处理它。
伸出援助之手
提供上下文并帮助用户导航数据。设计前优先考虑数据探索和比较的可用性。
设计用户现有的心理模型 （很多工具都具有这个功能）。创建温暖的入职体验，让您轻松学习如何阅读图表及其信息。选择支持核心功能可发现性的视觉和交互式示例，例如选择，缩放，平移和过滤。动效和交互应通过揭示背景，见解，关联和因果关系来辅助分析推理和用户理解。利用空状态作为启示的时刻。
取悦用户
总是超出预期。考虑性能，润色，惊喜和创新。拥抱充满活力，快速和聪明的体验。
创建出色的可视化体验，然后以意想不到的方式改进它们。在适当的时候，使用签名功能和小小的喜悦时刻，引导用户满足他们的需求。速度与图形卓越一样有价值。考虑状态转换编排中的运动和时间，以帮助感知快速响应系统。
明确重点
减少认知负担并专注于重要事项。每个动态，颜色和视觉元素都应该辅助用户理解洞察数据信息。
专注于用户的任务，其他一切都应该遵循这一要领。尽快将用户引导至重点信息。最大化数据可视化比率并避免无关的图形元素。以有意义的方式运用颜色以促进图形理解：标签，组，突出重点或度量。节制的使用动态，以微妙的过渡和提示，帮助用户了解层次结构，数据方向和关系。
拥抱不确定
允许系统扩展并适应任何情景。满足不同用户对数据深度，复杂性和模态的需求。
每张图表都应尽可能方便地访问。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的需求，屏幕尺寸和数据类型（从单个数据点到大型多变量数据集）。考虑一系列可能性而不是不可变配置。应用交互式方法以最大限度地降低复杂性，例如逐步提供详细信息（渐进式披露），让用户更改视角，以及链接不同视图以实现更深入的洞察。
辅助结构
使用可见属性来传达层次结构，辅助结构并提高一致性。经验应该直观且易于使用。
一致性可以降低用户学习成本。开发图形组件（形状，颜色，图像，排版）和交互模式（选择，过滤，悬停状态，扩展）的一致性。动态应该给人以可控的感觉，在保持响应的同时为用户提供稳定性和连续性。考虑进场和退场运动，以帮助用户了解元素的视觉层次，轴的方向和显示的数据。保持周围环境可以被用户感知，因此无论用户在图表中的哪个位置导航，他们都知道如何返回。
