JPH04243493A - Automatic graph drawing system provided with learning function - Google Patents

Automatic graph drawing system provided with learning function

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JPH04243493A
JPH04243493A JP411791A JP411791A JPH04243493A JP H04243493 A JPH04243493 A JP H04243493A JP 411791 A JP411791 A JP 411791A JP 411791 A JP411791 A JP 411791A JP H04243493 A JPH04243493 A JP H04243493A
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JP
Japan
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graph
intermediate table
information
column
rule
Prior art date
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Pending
Application number
JP411791A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kazunori Nakabayashi
中林 和典
Atsushi Ogasa
小笠 淳
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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Publication date
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Publication of JPH04243493A publication Critical patent/JPH04243493A/en
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Abstract

PURPOSE:To reduce input means for producing a graph, to be able to prepare a graph in a short period of time, and to reduce a burden of reproducing a graph. CONSTITUTION:The automatic graph drawing system provided with learning function refers to a column characteristic table 9, retrieval data 8, and preceding drawing information 10 to use the preceding drawing information, and if the preceding drawing information is not available, the system refers to the column characteristic table 9, retrieval data 8, and an intermediate table generating rule 11 to prepare an intermediate table. Further, the above system refers to a drawable graph type deciding rule 12 to determine an identifiable graph type for converting the intermediate table to a graph. Furthermore, the system refers to a drawing priority deciding rule to rearrange drawable graph types in the intermediate table into a priority of graph drawing. In accordance with a priority of graph drawing the intermediate table is converted to a graph and output to an input/output processing means. By the designated graph type desired by the user, a drawing priority discriminating rule is updated, and moreover, drawing information is stored as the preceding drawing information.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【0001】0001

【産業上の利用分野】本発明は、学習機能付き高速グラ
フ自動描画方式に関し、特に情報処理システムにおいて
、データベースから検索したデータを自動描画する方式
に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a high-speed automatic graph drawing method with a learning function, and more particularly to a method for automatically drawing data retrieved from a database in an information processing system.

【0002】0002

【従来の技術】従来のグラフ自動描画方式は検索したデ
ータをグラフ化するシステムにおいて、グラフを作成す
る場合には、少なくともグラフ種や項目数,グラフの軸
とデータの列の対応などを予め指定しなければ、適切な
グラフを描画させることができなかった。
[Background Art] Conventional graph automatic drawing methods are systems that graph searched data, and when creating a graph, at least the graph type, number of items, correspondence between graph axes and data columns, etc. are specified in advance. Otherwise, it would not be possible to draw an appropriate graph.

【0003】また、自動描画機能を有しグラフを自動描
画する方式もある。
There is also a method that has an automatic drawing function and automatically draws graphs.

【0004】0004

【発明が解決しようとする課題】データをグラフ化する
場合、これまでのシステムでは、表示するグラフ種や項
目数や、グラフの軸に対応する列の指定は必ず行ってい
た。そのため、データを有効に表現するグラフに辿りつ
くまでには、グラフ種・項目数等の指定を数多く行わな
ければならなかった。また、適切なグラフを決定するた
めの、データ・グラフ両者の知識を有する必要があった
[Problems to be Solved by the Invention] When graphing data, in conventional systems, the type of graph to be displayed, the number of items, and the columns corresponding to the axes of the graph must be specified. Therefore, it was necessary to specify the graph type, number of items, etc. many times before arriving at a graph that effectively represents the data. In addition, it was necessary to have knowledge of both data and graphs in order to determine an appropriate graph.

【0005】本発明の目的は、上記欠点を補うために、
グラフ描画に関する詳細情報を指定する必要が無く、次
々に適切なグラフを自動的に表示でき、なおかつ、学習
機能を持たせて描画可能グラフ種の優先順位を更新する
グラフ自動描画方式を提供することにある。
[0005] The purpose of the present invention is to compensate for the above-mentioned drawbacks.
To provide an automatic graph drawing method that does not require specifying detailed information regarding graph drawing, can automatically display appropriate graphs one after another, and has a learning function to update the priority order of types of graphs that can be drawn. It is in.

【0006】さらに、本発明の目的は、従来のグラフ自
動描画方式と比較し、前回の描画情報を再利用すること
により高速な自動描画を実現するグラフ自動描画方式を
提供することにある。
A further object of the present invention is to provide an automatic graph drawing method that realizes high-speed automatic drawing by reusing previous drawing information, compared to conventional automatic graph drawing methods.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明の学習機能付きグ
ラフ自動描画方式は、データベースから検索したデータ
をグラフに変換し表示する情報処理システムのグラフ自
動描画方式であって、グラフ化する検索データと列特性
を記述した列特性テーブルを利用者から受け取る入出力
処理手段と、予め定めておいた中間テーブル生成規則を
参照し、中間テーブルを作成する中間テーブル生成手段
と、該入出力処理手段から受け取った検索データと列特
性テーブルとを基に、前回描画情報が再利用可能ならば
、前回描画情報を用いて自動描画し、利用できない場合
は中間テーブル生成手段を呼び出す前回描画情報利用手
段と、前記中間テーブル生成手段で作成した中間テーブ
ルを受け取り、予め定めておいた描画可能グラフ種判定
ルールと比較して、受け取った中間テーブルに対する描
画可能グラフ種を全て選定する描画可能グラフ種判定手
段と、予めグラフとしての最適度を記述しておいた描画
優先順位判定ルールを用いて、前記描画可能グラフ種判
定手段で選定したグラフ種の描画優先順位を決定する描
画優先順位判定手段と、描画優先順位判定手段で決定し
た最も高い優先順位のグラフデータを作成し、入出力手
段を使って、自動的にグラフを描画し、利用者が求める
グラフでなかった時、利用者が求めるグラフを入出力処
理手段から入力させ、最終的なグラフ情報を取得し、優
先ルール更新手段に送るグラフ描画手段と、前記グラフ
描画手段から受け取った最終的なグラフ情報を基に、最
適度を利用者の実績に合わせるために、前記描画優先順
位判定ルールを更新しさらに、最終的なグラフ情報を前
回描画情報として記憶する優先ルール更新手段とを含む
[Means for Solving the Problems] The automatic graph drawing method with a learning function of the present invention is an automatic graph drawing method for an information processing system that converts data retrieved from a database into a graph and displays it. an input/output processing means that receives from a user a column characteristic table that describes column characteristics; an intermediate table generation means that creates an intermediate table by referring to a predetermined intermediate table generation rule; Based on the received search data and column characteristic table, if the previous drawing information can be reused, the previous drawing information is automatically used for drawing, and if the previous drawing information cannot be reused, the previous drawing information utilization means calls the intermediate table generation means; Drawable graph type determining means that receives the intermediate table created by the intermediate table generating means, compares it with a predetermined drawable graph type determination rule, and selects all the drawable graph types for the received intermediate table; a drawing priority determining means for determining the drawing priority of the graph type selected by the drawable graph type determining means, using a drawing priority determining rule in which the degree of optimality as a graph is described in advance; Create graph data with the highest priority determined by the determination means, automatically draw a graph using the input/output means, and when the graph is not the one the user wants, input/output the graph the user wants. A graph drawing means that inputs the information from the means, acquires final graph information, and sends it to the priority rule updating means, and adjusts the degree of optimization to the user's performance based on the final graph information received from the graph drawing means. For this purpose, the drawing priority determining rule is updated, and the drawing priority rule updating means is further configured to store the final graph information as the previous drawing information.

【0008】[0008]

【実施例】本発明の実施例について図面を参照して説明
する。
Embodiments Examples of the present invention will be described with reference to the drawings.

【0009】図1は本発明の一実施例における処理ブロ
ックと各テーブルの関係を示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing the relationship between processing blocks and each table in an embodiment of the present invention.

【0010】図1を参照すると本発明の一実施例は、列
特性テーブル9と検索データ8と前回描画情報10とを
参照して、前回描画情報10を利用する前回描画情報利
用手段2と、列特性テーブル9と検索データ8と中間テ
ーブル生成規則11とを参照して中間テーブルを作成す
る、中間テーブル生成手段3と、描画可能グラフ種判定
ルール12を参照して、中間テーブルをグラフにするた
めの識別可能グラフ種を決定する描画可能グラフ種判定
手段4と、描画優先順位判定ルール13を参照して、中
間テーブルの描画可能なグラフ種を、グラフ描画の優先
順に並び変える描画優先順位判定手段5と、優先順に従
って中間テーブルをグラフにして、入出力処理手段1に
出力するグラフ描画手段6と、利用者が求めるグラフ種
の指定から描画優先順位判定ルール13を更新し、さら
に描画情報を前回描画情報10として記憶する、優先ル
ール更新手段7とから構成される。
Referring to FIG. 1, one embodiment of the present invention includes a previous drawing information utilization means 2 that refers to a column characteristic table 9, search data 8, and previous drawing information 10, and uses the previous drawing information 10; Create an intermediate table by referring to the column characteristic table 9, search data 8, and intermediate table generation rule 11. Graph the intermediate table by referring to the intermediate table generation means 3 and the drawable graph type determination rule 12. drawable graph type determination means 4 that determines distinguishable graph types for the drawing, and drawing priority determination that sorts the drawable graph types in the intermediate table in order of priority for graph drawing, with reference to the drawing priority order determination rule 13; means 5, a graph drawing means 6 for converting the intermediate table into a graph according to the priority order and outputting it to the input/output processing means 1; updating the drawing priority order determination rule 13 based on the specification of the graph type desired by the user; The priority rule updating means 7 stores the previous drawing information 10 as the previous drawing information 10.

【0011】ここで、列特性テーブル9と、中間テーブ
ル生成規則11,描画可能グラフ種判定ルール12,描
画優先順位判定ルール13は、使用するデータベースか
ら作成した規則及びルールである。
Here, the column characteristic table 9, the intermediate table generation rule 11, the drawable graph type determination rule 12, and the drawing priority order determination rule 13 are rules and rules created from the database to be used.

【0012】次に、本発明の一実施例の中核となる中間
テーブルの概念と構造、及び列特性について、図2〜図
4を用いて説明する。
Next, the concept and structure of the intermediate table, which is the core of one embodiment of the present invention, and the column characteristics will be explained using FIGS. 2 to 4.

【0013】仮想的な情報管理テーブル(以後、中間テ
ーブルと称す)は、複雑な入力データを簡単に扱うため
に導入する仮想的なテーブルであり、検索データの一部
分を抜き出したものである。図2の検索データの例から
作成した中間テーブルの例を図3に示す。図2の6列の
うち3列を抜きだし、「本社所在地」の列から「東京都
・神奈川県・大阪府」の3項目を抜きだし、「年度」の
列から「63・62・61・60・59」の5項目を抜
きだし、数値データとして、社員数の列を抜きだした結
果、図3の中間テーブルができる。
[0013] A virtual information management table (hereinafter referred to as an intermediate table) is a virtual table introduced in order to easily handle complex input data, and is a table obtained by extracting a portion of search data. FIG. 3 shows an example of an intermediate table created from the example search data in FIG. 2. Extract 3 out of 6 columns in Figure 2, extract 3 items ``Tokyo, Kanagawa Prefecture, Osaka Prefecture'' from the ``Head Office Location'' column, and ``63, 62, 61, The intermediate table shown in Figure 3 is created as a result of extracting the five items ``60.59'' and extracting the column for the number of employees as numerical data.

【0014】図2の「本社所在地」の列の項目が書かれ
ている図2の項目を、列項目と呼び、レコード間のデー
タのユニーク性を表すために用いる。同様に、「年度」
の列の項目が書かれている項目を、行項目と呼び、行項
目名によって区別されたレコードをさらに詳細に区分す
るために用いるセカンダリキーである。
The items in FIG. 2 in which the items in the "Head office location" column in FIG. 2 are written are called column items, and are used to represent the uniqueness of data between records. Similarly, "year"
The item in which the column item is written is called a line item, and is a secondary key used to further classify records distinguished by line item name.

【0015】数値データに当たる社員数の列を調査項目
と呼び、行項目名,列項目名の制御キーによって取り出
されるデータ値をもつ列である。
The column of the number of employees, which corresponds to numerical data, is called a survey item, and is a column having data values retrieved by the row item name and column item name control keys.

【0016】ここで、図4を用いて、グラフにおける二
つの軸の定義を説明する。
The definition of the two axes in the graph will now be explained using FIG. 4.

【0017】図4において、「年度」の項目が表示され
ているように、項目を軸に添って展開する軸を主軸と呼
び、「本社所在地」の項目が展開されているように、項
目を軸に添わないで展開する軸を補助軸と呼ぶようにす
る。
[0017] In Figure 4, the axis along which the items are expanded is called the main axis, as shown in the item ``Fiscal Year'', and the item is expanded along the axis, as shown in the item ``Location of Head Office''. An axis that expands without being aligned with the axis is called an auxiliary axis.

【0018】中間テーブルにおいて、行項目名は主軸に
対応し、列項目名は補助軸に対応する。
In the intermediate table, row item names correspond to the main axis, and column item names correspond to the auxiliary axis.

【0019】検索データ8のどの列のどの項目を行項目
・列項目に対応させるか(軸割り付けと呼ぶ)は、中間
テーブル生成規則11及び、次に説明する列特性を参照
しながら行う。
Which item in which column of the search data 8 is to be associated with a row item/column item (referred to as axis allocation) is determined with reference to the intermediate table generation rule 11 and the column characteristics described below.

【0020】列特性は (1)主軸,補助軸への列の軸割り付けの判断基準(2
)グラフ種選択の判断基準 に用いる。(1)は中間テーブル作成時、(2)はルー
ル群使用時に参照し、検索データ8が表現する特徴及び
性質を表す。例えば、以下のように定義することができ
る。
Column characteristics include (1) Judgment criteria for axis assignment of columns to the main axis and auxiliary axis (2)
) Used as a criterion for graph type selection. (1) is referred to when creating an intermediate table, and (2) is referred to when using a rule group, and represents the characteristics and properties expressed by the search data 8. For example, it can be defined as follows.

【0021】“対照”  :相反するデータの値を持つ
“地域”  :地域的な区域または位置を表すデータの
値を持つ。
"Contrast": Having contradictory data values. "Region": Having data values representing a regional area or position.

【0022】“時間”  :時系列の並びを表すデータ
の値を持つ。
"Time": Has a data value representing a time series arrangement.

【0023】“統計値”:ある特定の区分内での集計値
や、個々の区分での値を持つ。
[0023] "Statistical value": has a total value within a certain category or a value for each individual category.

【0024】列特性を上記のように定義しておくことで
以下に示すように検索データ各々に特性をあてはめるこ
とができる。以下に例を示す。
By defining the column characteristics as described above, the characteristics can be applied to each piece of search data as shown below. An example is shown below.

【0025】性別や入出金  :“対照”出身地や所在
地:“地域” 入学年度や調査:“時間” 人口や年齢    :“統計値” グラフでは通常、“統計値”の列が数値データに、その
他の性質を持つ列が主軸,補助軸に対応する。
[0025] Gender and deposits and withdrawals: “control” Place of birth and location: “region” Year of enrollment and survey: “time” Population and age: “statistics” In graphs, the “statistics” column usually contains numerical data, Columns with other properties correspond to the main axis and auxiliary axis.

【0026】以降、図2の検索データを用いて中間テー
ブル生成手段3,描画可能グラフ種判定手段4,描画優
先順位判定手段5,グラフ描画手段6,優先ルール更新
手段7を、順番に説明し、最後に前回描画情報利用手段
2の説明を行う。
Hereinafter, the intermediate table generation means 3, drawable graph type determination means 4, drawing priority order determination means 5, graph drawing means 6, and priority rule updating means 7 will be explained in order using the search data of FIG. Finally, the previous drawing information utilization means 2 will be explained.

【0027】中間テーブル生成手段3で参照する列特性
テーブル9は、列と列特性との対応テーブルで、列名と
列特性と検索データからグラフデータへの変換法とから
成る。図5は列特性テーブル9の一例で、図2の検索デ
ータを対照とした列特性テーブルである。
The column characteristic table 9 referred to by the intermediate table generating means 3 is a correspondence table between columns and column characteristics, and consists of column names, column characteristics, and a conversion method from search data to graph data. FIG. 5 is an example of the column characteristic table 9, which is a column characteristic table for which the search data of FIG. 2 is compared.

【0028】“本社所在地”の列のデータは地域的な区
域を示すので「地域」、“年度”の列のデータは時系列
の並びを表現するので「時間」、“性別”の列のデータ
は相反する値を持つので「対照」、“社員数”と“平均
年令”の列のデータは個々の区分内の集計値を表してい
るので「統計値」という特性が記録してある。
[0028] Since the data in the "Head office location" column indicates a regional area, the data in the "Region" and "Year" columns represent a chronological arrangement, so the data in the "Time" and "Gender" columns Since they have contradictory values, the data in the columns ``control'' and ``number of employees'' and ``average age'' represent aggregate values within each category, so they are recorded as ``statistical values.''

【0029】「統計値」という特性が記述してある列に
は、データの数値特性も記録してあり、この場合「正数
(正だけの値)」が数値特性にあたる。
In the column in which the characteristic "statistical value" is described, the numerical characteristic of the data is also recorded, and in this case, "positive number (value only positive)" corresponds to the numerical characteristic.

【0030】また、検索データからグラフデータへの変
換法も記述してあり、「社員数」はキーでまとめて集計
するので、「加算」という変換法を、「平均年令」はキ
ーでまとめて、平均を取るので「平均」という変換法な
どを設定してある。
[0030] Also, a conversion method from search data to graph data is described, and since "number of employees" is summarized by key, the conversion method called "addition" is used, and "average age" is summarized by key. Since the average is taken, a conversion method called "average" is set.

【0031】中間テーブル生成規則11は、検索データ
をグラフ化可能な範囲に絞り込むための条件を記述した
ものである。ここで、グラフ化可能な範囲とは、グラフ
描画機能の仕様等により、多くの項目が表示できなかっ
たり、表示は出来るが見にくかったりする場合があるの
で、正しく表示されると思われる項目数の範囲であり、
グラフとして意味の無い特性を軸に対応させないように
、軸に対して適当な列特性を規定したものである。
The intermediate table generation rule 11 describes conditions for narrowing down search data to a range that can be graphed. Here, the range that can be graphed refers to the number of items that can be displayed correctly, as many items may not be displayed or may be difficult to view depending on the specifications of the graph drawing function. range,
Appropriate column characteristics are defined for the axes so that characteristics that have no meaning as a graph are not associated with the axes.

【0032】図6は、中間テーブル生成規則11の一例
で、主軸には、項目数3項目以上10項目以下で、列特
性は任意の列を、補助軸には、項目数1項目以上5項目
以下て、列特性は任意の列を、また、調査項目には、列
特性が“統計値”で、項目数は任意の列を対応させるこ
とが記述してある。
FIG. 6 is an example of the intermediate table generation rule 11. The main axis has 3 to 10 items, the column characteristics is any column, and the auxiliary axis has 1 to 5 items. In the following, it is described that the column characteristic corresponds to an arbitrary column, and the column characteristic is "statistical value" to the survey item, and the number of items corresponds to an arbitrary column.

【0033】中間テーブル作成時には、マスタ中間テー
ブルというテーブルを参照する。マスタ中間テーブルは
、検索データ8から、グラフにする列番号と列名を転記
するフィールドと、列特性テーブル9から、列特性を抽
出して転記するフィールドと、項目名,項目数,軸割り
付け可能な軸名を記録できる軸名フィールドを持つ。 図8は、マスタ中間テーブルの一例である。
When creating an intermediate table, a table called a master intermediate table is referred to. The master intermediate table has a field to transfer the column number and column name to be graphed from the search data 8, a field to extract and transfer column characteristics from the column characteristics table 9, and an item name, number of items, and axis assignment. It has an axis name field that can record the axis name. FIG. 8 is an example of a master intermediate table.

【0034】中間テーブル生成手段3の手順を、図7,
図8のフローチャートを用いて説明する。
The procedure of the intermediate table generation means 3 is shown in FIG.
This will be explained using the flowchart in FIG.

【0035】中間テーブル生成手段3は先ず、中間テー
ブルを作成する際に必要な情報を格納しておくマスタ中
間テーブルを作成する。ステップ701からステップ7
19までは、このマスタ中間テーブルおよび項目名テー
ブルの作成手順である。
[0035] The intermediate table generation means 3 first creates a master intermediate table in which information necessary for creating an intermediate table is stored. Step 701 to Step 7
19 are the steps for creating this master intermediate table and item name table.

【0036】まず、グラフにする列名と列番号(以後、
列名情報と称す)を前回描画情報利用手段2から受け取
り、一旦入力一時格納部に蓄え(ステップ701)、こ
の入力一時格納部より入力された列名情報を一件読み出
す(ステップ702)。
First, enter the column name and column number (hereinafter referred to as
Column name information (referred to as column name information) is received from the previous drawing information utilization means 2 and temporarily stored in the input temporary storage section (step 701), and one piece of input column name information is read from this input temporary storage section (step 702).

【0037】列名情報が終りでなければ(ステップ70
3)、ステップ702で取得した列名情報をマスタ中間
テーブルの列名,列番号フィールドに記録する(ステッ
プ704)。
[0037] If the column name information is not the end (step 70
3) Record the column name information obtained in step 702 in the column name and column number fields of the master intermediate table (step 704).

【0038】列特性テーブル9の列名フィールドをステ
ップ702で取得した列名情報の列名でサーチし(ステ
ップ705)、列名が一致するレコードがあれば(ステ
ップ706)、その列名の列特性を、列特性テーブル9
からマスタ中間テーブルの列特性フィールドに転記する
(ステップ707)。
The column name field of the column characteristics table 9 is searched using the column name of the column name information obtained in step 702 (step 705), and if there is a record with a matching column name (step 706), the column with that column name is searched. properties, column properties table 9
and transferred to the column characteristic field of the master intermediate table (step 707).

【0039】ここで、列特性が「統計値」である場合(
ステップ708)、列特性テーブル9から、主軸・補助
軸になり得ない調査項目だと分かるので、軸名フィール
ドに「調査項目」を記録する(ステップ709)。そし
て、ステップ710からステップ719の項目名取得に
関する手順を行わずに、ステップ702に戻る。
Here, if the column characteristic is "statistical value" (
Step 708), since it is found from the column characteristic table 9 that this is a survey item that cannot be used as a main axis or auxiliary axis, "survey item" is recorded in the axis name field (step 709). Then, the process returns to step 702 without performing the steps 710 to 719 related to acquiring the item name.

【0040】列特性が「統計値」でない場合は、項目名
フィールドに項目名テーブルへのポインタをセットする
(ステップ710)。
If the column characteristic is not "statistical value", a pointer to the item name table is set in the item name field (step 710).

【0041】項目数カウンタを初期値0にセットし(ス
テップ711)、ステップ702で取得した列名情報の
列番号が示す列のデータ値(項目名にあたる)を、検索
データ8からひとつ取得する(ステップ712)。
The item number counter is set to an initial value of 0 (step 711), and one data value (corresponding to the item name) of the column indicated by the column number of the column name information obtained in step 702 is obtained from the search data 8 ( step 712).

【0042】データ値が終わりでなければ(ステップ7
13)、ステップ712で取得したデータ値が項目名テ
ーブルの項目名フィールドに存在するかどうか検索し(
ステップ714)、存在しない場合は、ステップ712
で取得したデータ値を項目名テーブルに記録する(ステ
ップ715)。
If the data value is not the end (step 7
13) Search whether the data value obtained in step 712 exists in the item name field of the item name table (
step 714), if not, step 712
The data values obtained in step 715 are recorded in the item name table.

【0043】そして項目名カウンタの値を1増やす(ス
テップ716)。検索データ一列のデータ値が終了した
場合、項目名カウンタの値をマスタ中間テーブルの項目
数フィールドに記録する(ステップ717)。
Then, the value of the item name counter is incremented by 1 (step 716). When the data values for one row of search data are completed, the value of the item name counter is recorded in the number of items field of the master intermediate table (step 717).

【0044】マスタ中間テーブル上の項目数と列特性が
、中間テーブル生成規則11のどの条件にあてはまるか
を検索し(ステップ718)、条件に当てはまった軸名
をマスタ中間テーブルの軸名フィールドに記録する(ス
テップ719)。そしてステップ702からステップ7
19を入力一時格納部に蓄えた列名情報が終了するまで
繰り返し、マスタ中間テーブルを作成する。
[0044] Search for which conditions of intermediate table generation rule 11 the number of items and column characteristics on the master intermediate table apply to (step 718), and record the axis names that meet the conditions in the axis name field of the master intermediate table. (step 719). and step 702 to step 7
Step 19 is repeated until the column name information stored in the input temporary storage section is completed to create a master intermediate table.

【0045】図9は図2が示す検索データ8の、列番号
#2,#3,#4,#5,#6がグラフ化する列だとし
て作成した、マスタ中間テーブルである。項目名フィー
ルドのポインタは項目名テーブルへのポインタで、図9
が、項目名テーブルであり、“本社所在地”の列の項目
名は“東京都,神奈川県,大阪府,広島県,沖縄県”の
5個となり、“年度”の列の項目名は“63,62,6
1,60,59”の5個、正別列の項目名は“男,女”
の二個となる。ここで、該当項目名テーブルと中間テー
ブルとは、マスタ中間テーブル内の項目名フィールドに
記述したアドレス値で結ばれることになり、軸名フィー
ルドには、中間テーブル生成規則11の条件にあった軸
名が書かれている。
FIG. 9 is a master intermediate table created assuming that column numbers #2, #3, #4, #5, and #6 of the search data 8 shown in FIG. 2 are columns to be graphed. The pointer in the item name field is a pointer to the item name table, as shown in Figure 9.
is an item name table, and the item names in the “Head Office Location” column are “Tokyo, Kanagawa Prefecture, Osaka Prefecture, Hiroshima Prefecture, and Okinawa Prefecture”, and the item names in the “Fiscal Year” column are “63 ,62,6
1, 60, 59”, and the item name of the separate column is “Male, Female”
There will be two pieces. Here, the corresponding item name table and the intermediate table will be connected by the address value written in the item name field in the master intermediate table, and the axis name field will contain the axis that meets the conditions of intermediate table generation rule 11. The name is written.

【0046】次にステップ719までで作成したマスタ
中間テーブルを参照して中間テーブルを作成する。
Next, an intermediate table is created by referring to the master intermediate table created up to step 719.

【0047】マスタ中間テーブルに記録された軸名から
、主軸になり得る列と、補助軸になり得る列と、調査項
目になり得る列を重複のないように組み合わせる(ステ
ップ720)。この三列の組み合わせ一つが、中間テー
ブルであり、組み合わせ(中間テーブルが何種類かある
場合は、中間テーブル識別のため番号(中間テーブルO
N)を付加して中間テーブル格納部に格納する(ステッ
プ721)。
From the axis names recorded in the master intermediate table, a column that can be a main axis, a column that can be an auxiliary axis, and a column that can be a survey item are combined so that they do not overlap (step 720). One combination of these three columns is an intermediate table, and the combination (if there are several types of intermediate tables, a number (intermediate table O
N) is added and stored in the intermediate table storage section (step 721).

【0048】図9のマスタ中間テーブルの場合、図11
に示す8種類の組み合わせができる。この8種類の組み
合わせがそれぞれ中間テーブルであり、図11に示すよ
うな、中間テーブル格納部に格納される。
In the case of the master intermediate table in FIG. 9, the table in FIG.
Eight types of combinations are possible as shown in the figure below. Each of these eight types of combinations is an intermediate table, and is stored in an intermediate table storage unit as shown in FIG.

【0049】図12の中間テーブル格納部には、中間テ
ーブルNOと軸名とその軸に割り付ける列番号が記録さ
れている。
In the intermediate table storage section of FIG. 12, intermediate table numbers, axis names, and column numbers assigned to the axes are recorded.

【0050】図13に、描画可能グラフ種判定手段4の
ブロック図を示す。図12に示す通り、描画可能グラフ
種判定手段4は描画可能グラフ種判定ルール12を参照
する。
FIG. 13 shows a block diagram of the drawable graph type determining means 4. As shown in FIG. 12, the drawable graph type determination means 4 refers to the drawable graph type determination rule 12.

【0051】図14は、描画可能グラフ種判定ルール1
2の一例で、各グラフ種の特徴を列特性で表している。 さらに、描画可能グラフ種判定ルール12には、グラフ
として成り立つ最低項目数と、画面上に表示したときに
見やすい項目数が記述してある。
FIG. 14 shows drawable graph type determination rule 1.
In this example, the characteristics of each graph type are represented by column characteristics. Furthermore, the drawable graph type determination rule 12 describes the minimum number of items that can be made into a graph and the number of items that are easy to see when displayed on the screen.

【0052】例えば、図14のグラフNO.3の折れ線
グラフの列を見ると、主軸には、時間特性または階級特
性を条件としている。これは、折れ線グラフが時間的な
傾向を表現しやすいとことを表している。また、グラフ
NO.1の円グラフの列を見ると、主軸(円の内分)が
1項目では、円グラフとして成り立たず、9項目以上で
は見にくくなるので、項目数は、2項目以上8項目以下
になっている。
For example, graph No. 1 in FIG. Looking at column 3 of the line graph, the main axis has time characteristics or class characteristics as a condition. This means that line graphs are easy to express temporal trends. Also, graph NO. Looking at column 1 of the pie chart, if the main axis (inner division of the circle) is one item, it will not work as a pie chart, and if it is 9 or more items, it will become difficult to see, so the number of items is between 2 and 8 items. .

【0053】中間テーブルの列の列特性・項目数と、描
画可能グラフ種判定ルール12とを比較し、条件があっ
た場合、そのグラフ種を描画可能グラフ種格納部に格納
する。
The column characteristics and number of items of the columns of the intermediate table are compared with the drawable graph type determination rule 12, and if the condition is met, the graph type is stored in the drawable graph type storage section.

【0054】図15は、描画可能グラフ種格納部の例で
、図11に示した中間テーブルの描画可能グラフ種判定
の結果を格納してある。このテーブルは、中間テーブル
各々に対して、全グラフ種の描画可能グラフ種記録フィ
ールドを持ち、この記録フィールドに○,×を書き込む
ことで、描画可能グラフ種と中間テーブルNOを記録し
ている。
FIG. 15 is an example of a drawable graph type storage section, which stores the results of the drawable graph type determination of the intermediate table shown in FIG. 11. This table has a drawable graph type record field for all graph types for each intermediate table, and the drawable graph types and intermediate table numbers are recorded by writing ○ and × in this record field.

【0055】図15を見ると、中間テーブルNO.2と
中間テーブルは、折れ線グラフだけが描画可能グラフ種
だと分かる。
Looking at FIG. 15, intermediate table NO. 2 and the intermediate table, it can be seen that the only graph type that can be drawn is a line graph.

【0056】ここで、描画可能グラフ種判定手段4の手
順を、図16のフローチャートを用いて説明する。
Here, the procedure of the drawable graph type determining means 4 will be explained using the flowchart of FIG. 16.

【0057】描画可能グラフ種判定手段4は、まず、最
初の中間テーブルNOをセットし(ステップ1501)
、その中間テーブルNOの中間テーブルを中間テーブル
格納部より一つ読み出す(ステップ1502)。中間テ
ーブルNOを描画可能グラフ種格納部に転記し(ステッ
プ1504)、中間テーブルNOを1増やす(ステップ
1505)。
The drawable graph type determining means 4 first sets the first intermediate table number (step 1501).
, one intermediate table with the intermediate table number is read out from the intermediate table storage section (step 1502). The intermediate table number is transferred to the drawable graph type storage section (step 1504), and the intermediate table number is incremented by 1 (step 1505).

【0058】描画可能グラフ種判定ルール12の条件と
、ステップ1502で読み出した中間テーブルの軸・列
特性・項目数を、比較して(ステップ1506)、ルー
ルに合致した場合(ステップ1507)、その合致した
描画可能グラフ種判定ルール12のグラフ種を描画可能
グラフ種格納部に記録する(○,×を付ける、ステップ
1508)。
Compare the conditions of drawable graph type determination rule 12 with the axis/column characteristics/number of items of the intermediate table read out in step 1502 (step 1506), and if the rules are met (step 1507), the The matched graph type of the drawable graph type determination rule 12 is recorded in the drawable graph type storage section (marked with ◯ and ×, step 1508).

【0059】ステップ1506からステップ1508を
描画可能グラフ種判定ルール12が無くなるまで繰り返
す(ステップ1509)。現中間テーブルに対して、描
画可能グラフ種を全て決定したら、ステップ1502に
戻り、別の中間テーブルについて、同様の処理を行う。 全中間テーブルに対して描画可能グラフ種が決定した後
に、終了する。
Steps 1506 to 1508 are repeated until there are no drawable graph type determination rules 12 (step 1509). Once all drawable graph types have been determined for the current intermediate table, the process returns to step 1502 and similar processing is performed for another intermediate table. The process ends after the types of graphs that can be drawn are determined for all intermediate tables.

【0060】図17に描画優先順位判定手段5のブロッ
ク図を示す。図に示すとおり、描画優先順位判定手段5
は、描画優先順位判定ルール13を参照する。
FIG. 17 shows a block diagram of the drawing priority determining means 5. As shown in the figure, drawing priority determination means 5
refers to drawing priority order determination rule 13.

【0061】図18は描画優先順位判定ルール13の一
例である。グラフの特徴を、描画可能グラフ種判定ルー
ル12と同様に表し、さらに、列特性・項目数を細かく
分けて、グラフとしての適切度に応じた得点を記述した
ものである。
FIG. 18 is an example of the drawing priority order determination rule 13. The characteristics of the graph are expressed in the same manner as the drawable graph type determination rule 12, and the column characteristics and number of items are further divided into fine sections, and scores are written according to the suitability of the graph.

【0062】例えば、図18の円グラフでは、主軸の特
性や、調査項目の特性の違いによって異なるルールが存
在している。得点は、値が大きい程、グラフにして意味
がある(このルールがよく使われている)ことを表して
いる。このような、グラフ種・軸・特性・項目数・得点
の組をルールと呼び、それぞれのルールはルールNOで
識別する。
For example, in the pie chart of FIG. 18, different rules exist depending on the characteristics of the main axis and the characteristics of the survey items. The higher the score, the more meaningful it is when graphed (this rule is often used). Such a set of graph type, axis, characteristic, number of items, and score is called a rule, and each rule is identified by a rule number.

【0063】この描画優先順位判定ルール13と中間テ
ーブルを比較し、条件にあった場合のルールNOと中間
テーブルNOと得点を描画優先順位格納部に格納する。
This drawing priority order determination rule 13 is compared with the intermediate table, and the rule number, intermediate table number, and score when the conditions are met are stored in the drawing priority order storage section.

【0064】図19は描画優先順位格納部の一例である
FIG. 19 is an example of a drawing priority storage section.

【0065】図19を見ると、中間テーブルNO.1の
中間テーブルは、ルールNOが「10・2・5・6」の
4つと条件が合い、中間テーブルNO.2の中間テーブ
ルはルールNO「8」と条件があったことが分かる。
Looking at FIG. 19, intermediate table No. Intermediate table No. 1 satisfies the four conditions of rule No. 10, 2, 5, and 6, and is intermediate table No. 1. It can be seen that the intermediate table No. 2 had a condition with rule number "8".

【0066】従って、この場合、描画優先順位格納部が
図19で全てだとすると、得点から、中間テーブル作成
手段3で読み込んだ検索データは、中間テーブルNO.
2の軸割り付けで、ルールNO.8のグラフ種で描画す
るのが最も適切であると分かる。
Therefore, in this case, assuming that the drawing priority storage section is all as shown in FIG.
With axis assignment 2, rule NO. It turns out that drawing with graph type 8 is the most appropriate.

【0067】ここで、描画優先順位判定手段5の手順を
図20のフローチャートを用いて説明する。まず、中間
テーブルNOに初期値をセットし(ステップ1901)
、描画可能グラフ種格納部から中間テーブルNOと描画
可能グラフ種を読み出す(ステップ1902)。中間テ
ーブルの中間テーブルNOを描画優先順位格納部の中間
テーブルNOフィールドに転記する(ステップ1904
)。
The procedure of the drawing priority determining means 5 will now be explained using the flowchart shown in FIG. First, an initial value is set in the intermediate table No. (step 1901).
, reads the intermediate table number and the drawable graph type from the drawable graph type storage section (step 1902). The intermediate table number of the intermediate table is transferred to the intermediate table number field of the drawing priority storage section (step 1904).
).

【0068】描画優先順位判定ルール13の全ルールか
ら現中間テーブルを描画可能なグラフ種に関するルール
のみを取り出す(ステップ1905)。
From all the rules of the drawing priority order determination rules 13, only the rules relating to graph types that can draw the current intermediate table are extracted (step 1905).

【0069】取り出した描画優先順位判定ルール12と
中間テーブルの項目数・列特性を各軸ごとに比較する(
ステップ1906)。
Compare the extracted drawing priority determination rule 12 and the number of items and column characteristics of the intermediate table for each axis (
step 1906).

【0070】条件があったら(ステップ1907)、条
件のあった描画優先順位判定ルール13のルールNOと
得点を、優先順位格納部に転記し(ステップ1908)
、優先順位格納部の情報を、得点でソートする(ステッ
プ1909)。
If the condition exists (step 1907), the rule number and score of the drawing priority determination rule 13 with the condition are transferred to the priority storage section (step 1908).
, the information in the priority storage section is sorted by score (step 1909).

【0071】描画可能グラフ種に関しての全ルールに対
して比較した後(ステップ1910)、ステップ190
2に戻る。同様の処理を、全ての中間テーブルNOと描
画可能グラフ種との対について、ステップ1902から
ステップ1910までを行った後、終了する。
After comparing all the rules regarding drawable graph types (step 1910), step 190
Return to 2. Similar processing is performed from step 1902 to step 1910 for all pairs of intermediate table numbers and drawable graph types, and then ends.

【0072】グラフ描画手段6の手順を、図21のフロ
ーチャートを用いて説明する。
The procedure of the graph drawing means 6 will be explained using the flowchart of FIG.

【0073】まず、優先順位格納部から、得点が一番高
い描画優先順位判定ルールNOと、中間テーブルNOを
一件読み出す(ステップ2001)。
First, the drawing priority determination rule number with the highest score and one intermediate table number are read out from the priority storage section (step 2001).

【0074】ステップ2001で読み出したルールNO
が指す、描画優先順位判定ルール13のグラフ種と(ス
テップ2003)、中間テーブルNOが指す中間テーブ
ルを、取得する(ステップ2004)。
[0074] Rule No. read in step 2001
The graph type of drawing priority determination rule 13 pointed to by (step 2003) and the intermediate table pointed to by intermediate table No. are acquired (step 2004).

【0075】ステップ2004で取得した中間テーブル
の、主軸に割り付けられた列を、検索データ8のプライ
マリキーに設定し(ステップ2005)、補助軸に割り
付けられた列を、検索データ8のセカンダリキーに設定
する(ステップ2006)。
The column assigned to the main axis of the intermediate table obtained in step 2004 is set as the primary key of search data 8 (step 2005), and the column assigned to the auxiliary axis is set as the secondary key of search data 8. settings (step 2006).

【0076】列特性テーブル9に設定した、検索データ
8からグラフデータへの変換法を参照して、ステップ2
005とステップ2006で設定したキー情報からグラ
フデータを生成する(ステップ2007)。
Referring to the conversion method from search data 8 to graph data set in column characteristic table 9, step 2
Graph data is generated from 005 and the key information set in step 2006 (step 2007).

【0077】図19の描画優先順位格納部に示す得点8
.0、ルールNO.8の描画優先順位判定ルール13と
、NO.2の中間テーブルを取り出した場合、主軸には
「年度」の列、補助軸には「性別」の列が対応し、「年
度」の項目数は5個、「性別」の項目数は2個である。 グラフデータ数は、項目数の組み合わせで求められるの
で、10個になる。
Score 8 shown in the drawing priority storage section in FIG.
.. 0. Rule No. Drawing priority order determination rule 13 of No. 8 and No. If you take out the intermediate table in step 2, the main axis corresponds to the "Year" column and the auxiliary axis corresponds to the "Gender" column, and the number of "Year" items is 5 and the number of "Gender" items is 2. It is. The number of graph data is determined by a combination of the number of items, so it is 10.

【0078】調査項目に「平均年齢」が設定されており
、検索データ8からグラフデータへの変換法に、「平均
」が設定されているので、キーの指定に従って分類した
、検索データ各々の平均値を計算して、グラフデータを
生成する(ステップ2008)。
[0078] Since "average age" is set in the survey item and "average" is set in the conversion method from search data 8 to graph data, the average of each search data classified according to the key specification is The values are calculated to generate graph data (step 2008).

【0079】ステップ2004で取得した中間テーブル
の軸名,項目名,項目数の情報と(ステップ2009)
、ステップ2008で生成したグラフデータをグラフ作
成部にセットする(ステップ2010)。
Information on the axis name, item name, and number of items of the intermediate table obtained in step 2004 (step 2009)
, the graph data generated in step 2008 is set in the graph creation section (step 2010).

【0080】グラフ作成部は、ステップ2009とステ
ップ2010でセットしたデータを利用し、グラフを作
成する(ステップ2011)。入出力処理手段1にステ
ップ2010で作成したグラフを出力し(ステップ20
12)、利用者の入力を待つ(ステップ2013)。
The graph creation section creates a graph using the data set in steps 2009 and 2010 (step 2011). The graph created in step 2010 is output to the input/output processing means 1 (step 20
12) Wait for user input (step 2013).

【0081】利用者は、現在表示中のグラフと違うグラ
フを表示したい場合は、違うグラフを表示させる合図(
以後、NEXTと呼ぶ)を、入出力処理手段1から入力
し、最終決定グラフとする場合は、最終グラフ決定の合
図(以後、ENDと呼ぶ)を、入出力処理手段1から入
力する。
[0081] If the user wants to display a graph different from the one currently displayed, the user should give a signal to display a different graph (
If the graph is to be determined as the final graph, a final graph determination signal (hereinafter referred to as END) is input from the input/output processing means 1.

【0082】NEXTが入力された場合は、優先順位の
得点が、現在表示しているグラフの次に高いグラフを、
描画優先順位格納部から読みだし、グラフ描画手段のス
テップ2001からステップ2013を行い、前とは違
うグラフを、自動的に表示する。
[0082] When NEXT is input, the graph with the next highest priority score after the currently displayed graph is selected.
It reads from the drawing priority storage section, performs steps 2001 to 2013 of the graph drawing means, and automatically displays a graph different from the previous one.

【0083】この手順をENDが入力されるまで、繰り
返す。
This procedure is repeated until END is input.

【0084】ENDが入力される前に描画優先順位情報
が終わりになったら、優先順位が最も高い情報に戻って
、ステップ2001からステップ2012を繰り返す(
ステップ2015)。
If the drawing priority information ends before END is input, return to the information with the highest priority and repeat steps 2001 to 2012 (
step 2015).

【0085】そして、ENDが入力された場合に、終了
する。
[0085] Then, when END is input, the process ends.

【0086】優先ルール更新手段7の手順を図22のフ
ローチャートを用いて説明する。
The procedure of the priority rule updating means 7 will be explained using the flowchart of FIG. 22.

【0087】描画優先順位判定ルール13の得点は、始
め全ルールで同一となっているので、始めにグラフを描
画する場合は、優先順位判定ルールを設定した順に描画
される。
Since the score of the drawing priority order determination rule 13 is initially the same for all rules, when drawing a graph for the first time, it is drawn in the order in which the priority order determination rule is set.

【0088】本手段を実行することで、ルールに得点差
が付き、今まで説明したように優先順位が決定される。
[0088] By executing this means, a score difference is added to the rules, and the priority order is determined as explained above.

【0089】新しい得点TNは、現在の得点をTとする
と、関数f  TN=f(T)で求める(ステップ21
01)。
The new score TN is determined by the function f TN=f(T), where the current score is T (step 21
01).

【0090】関数を例えば、TN=T+1とすると、描
画優先順位判定ルールは一回最終グラフに決定されると
、得点は1点増えることになる。
For example, if the function is TN=T+1, the drawing priority order determination rule will increase the score by one point once the final graph is determined.

【0091】この新しい得点を、描画優先順位判定ルー
ル13に転記する(ステップ2102)。何回かグラフ
描画を実行しているうちに、利用者が最終決定した回数
の多いグラフが、優先順位1位に選ばれるようになり、
一番最初に画面上に表示されるようになる。なお、リセ
ット機能とし、描画優先順位判定ルールの全ルールの得
点を同一値に設定し直す機能も持ち、新たな利用者にも
、適応できるようにする。
This new score is transferred to the drawing priority order determination rule 13 (step 2102). After drawing the graph several times, the graph that has been finalized by the user the most times will be selected as the first priority.
It will be displayed first on the screen. It also has a reset function that resets the scores of all rules in the drawing priority order determination rules to the same value, making it adaptable to new users.

【0092】さらに、最終グラフに選ばれた描画情報を
、前回描画情報10に記憶しておく(ステップ2103
)。
Furthermore, the drawing information selected for the final graph is stored in the previous drawing information 10 (step 2103).
).

【0093】図23に、前回描画情報10の一例を示す
。図23を見ると前回描画情報10は、描画優先順位判
定ルールNO,主軸項目名,補助軸項目名,調査項目項
目名,調査項目変換法から成っている。
FIG. 23 shows an example of the previous drawing information 10. Looking at FIG. 23, the previous drawing information 10 consists of drawing priority order determination rule number, main axis item name, auxiliary axis item name, investigation item item name, and investigation item conversion method.

【0094】最後に、前回描画情報利用手段2の手順を
図24のフローチャートを用いて説明する。まず、入出
力処理手段1から、グラフ化する列名,列番号を受け取
り、格納部に記録する(ステップ2301)。
Finally, the procedure of the previous drawing information utilization means 2 will be explained using the flowchart of FIG. First, the column name and column number to be graphed are received from the input/output processing means 1 and recorded in the storage section (step 2301).

【0095】次に前回描画情報補10から、主軸項目名
,補助軸項目名,調査項目項目名を取り出し、入出力処
理手段1から受け取ったグラフ化する列名と比較する(
ステップ2302)。もし前回描画情報10から取り出
した主軸項目名,補助軸項目名,調査項目項目名と同じ
列名があれば(ステップ2303)、グラフ描画手段6
のステップ2003からステップ2013までを実行し
、前回描画情報10の情報を基にグラフを描画する(ス
テップ2304)。
Next, the main axis item names, auxiliary axis item names, and survey item item names are extracted from the previous drawing information supplement 10 and compared with the column names to be graphed received from the input/output processing means 1 (
Step 2302). If there is a column name that is the same as the main axis item name, auxiliary axis item name, and survey item item name extracted from the previous drawing information 10 (step 2303), the graph drawing means 6
Steps 2003 to 2013 are executed, and a graph is drawn based on the previous drawing information 10 (step 2304).

【0096】入出力処理手段1からENDが入力されれ
ば、優先ルール更新手段7を呼び出し(ステップ230
6)、NEXTが入力されれば、今まで述べてきた中間
テーブル生成手段3以降の処理を実行する(ステップ2
307)。
When END is input from the input/output processing means 1, the priority rule updating means 7 is called (step 230).
6) If NEXT is input, the processing from the intermediate table generation means 3 onward described so far is executed (step 2).
307).

【0097】[0097]

【発明の効果】以上、説明したように、本発明は、中間
テーブルと描画可能グラフ種判定ルールと描画優先順位
判定ルールを導入し、検索データに適したグラフ種・項
目数・項目名を自動的に設定する手段を用いて、グラフ
を表示することにより、以下のような効果をもたらす。
[Effects of the Invention] As explained above, the present invention introduces an intermediate table, drawable graph type determination rules, and drawing priority determination rules, and automatically selects the graph type, number of items, and item names suitable for search data. By displaying a graph using a method of setting the graph, the following effects can be brought about.

【0098】(1)グラフを自動的に表示するので、グ
ラフ作成のための入力手段が減少する。
(1) Since graphs are automatically displayed, the number of input means for creating graphs is reduced.

【0099】(2)データに適したグラフを選択して表
示するため、グラフ化に関しての知識を必要としない。
(2) Since a graph suitable for the data is selected and displayed, no knowledge of graphing is required.

【0100】(3)最適なグラフを選択するためのルー
ルに学習機能を持たせたので、利用者の要求通りのグラ
フが短時間で描画でき、グラフの作成し直し作業が減少
する。
(3) Since the rule for selecting the optimal graph is provided with a learning function, a graph according to the user's request can be drawn in a short time, and the work of re-creating the graph is reduced.

【0101】さらに、事前の描画情報を再利用できる場
合は、各種規則・ルールを用いて、最適なグラフを求め
ることなく、早急に最適なグラフが得られる。
Furthermore, if previous drawing information can be reused, an optimal graph can be quickly obtained without having to find the optimal graph using various rules.

【0102】特に、検索データがデータベースからの検
索結果である場合、一度自動描画をした後、再度検索条
件を変えてデータベースから検索した結果を自動描画す
る場合に、大変有効となる。
In particular, when the search data is a search result from a database, it is very effective to perform automatic drawing once and then change the search conditions again and automatically draw the search result from the database.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】本発明の学習機能付き高速グラフ自動描画方式
の一実施例を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a high-speed graph automatic drawing method with a learning function according to the present invention.

【図2】検索データの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of search data.

【図3】中間テーブル説明のための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining an intermediate table.

【図4】中間テーブルとグラフの関係を説明する図であ
る。
FIG. 4 is a diagram illustrating the relationship between an intermediate table and a graph.

【図5】列特性テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a column characteristic table.

【図6】中間テーブル生成規則11の一例を示す図であ
る。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of intermediate table generation rules 11;

【図7】中間テーブル生成手段3の処理の流れの一部を
示すフローチャート図である。
FIG. 7 is a flowchart showing a part of the processing flow of the intermediate table generation means 3;

【図8】中間テーブル生成手段3の処理の流れの他部を
示すフローチャート図である。
FIG. 8 is a flowchart showing another part of the process flow of the intermediate table generation means 3;

【図9】マスタ中間テーブルの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a master intermediate table.

【図10】項目名テーブルの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an item name table.

【図11】中間テーブル生成手段3を説明するための補
足図で、列の組み合わせの一例を示す図である。
FIG. 11 is a supplementary diagram for explaining the intermediate table generation means 3, and is a diagram showing an example of column combinations.

【図12】中間テーブルの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of an intermediate table.

【図13】描画可能グラフ種判定手段4のブロック図で
ある。
FIG. 13 is a block diagram of drawable graph type determining means 4. FIG.

【図14】描画可能グラフ種判定ルール12の一例を示
す図である。
FIG. 14 is a diagram showing an example of a drawable graph type determination rule 12.

【図15】描画可能グラフ種格納部の一例を示す図であ
る。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a drawable graph type storage unit.

【図16】描画可能グラフ種判定手段4の処理の流れを
示すフローチャート図である。
FIG. 16 is a flowchart showing the process flow of the drawable graph type determining means 4;

【図17】描画優先順位判定手段5のブロック図である
FIG. 17 is a block diagram of drawing priority determining means 5. FIG.

【図18】描画優先順位判定ルール13の一例を示す図
である。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of drawing priority order determination rule 13.

【図19】描画優先順位格納部の一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a drawing priority storage unit.

【図20】描画優先順位判定手段5の処理の流れを示す
フローチャート図を示す図である。
FIG. 20 is a diagram showing a flowchart showing the flow of processing by the drawing priority order determining means 5;

【図21】グラフ描画手段6の処理の流れを示すフロー
チャート図を示す図である。
21 is a diagram showing a flowchart showing the flow of processing of the graph drawing means 6. FIG.

【図22】優先ルール更新手段7の処理の流れを示すフ
ローチャート図を示す図である。
22 is a diagram showing a flowchart showing the flow of processing by the priority rule updating means 7. FIG.

【図23】前回描画情報10の一例を示す図である。FIG. 23 is a diagram showing an example of previous drawing information 10.

【図24】前回描画情報利用手段2の処理の流れを示す
フローチャート図である。
FIG. 24 is a flowchart showing the process flow of the previous drawing information utilization means 2;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1    入出力処理手段 2    前回描画情報利用手段 3    中間テーブル生成手段 4    描画可能グラフ種判定手段 5    描画優先順位判定手段 6    グラフ描画手段 7    優先ルール更新手段 8    検索データ 9    列特性テーブル 10    前回描画情報 11    中間テーブル生成規則 12    描画可能グラフ種判定ルール13    
描画優先順位判定ルール
1 Input/output processing means 2 Previous drawing information utilization means 3 Intermediate table generation means 4 Drawable graph type judgment means 5 Drawing priority judgment means 6 Graph drawing means 7 Priority rule updating means 8 Search data 9 Column characteristic table 10 Previous drawing information 11 Intermediate table generation rule 12 Drawable graph type determination rule 13
Drawing priority determination rules

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】  データベースから検索したデータをグ
ラフに変換し表示する情報処理システムのグラフ自動描
画方式であって、グラフ化する検索データと列特性を記
述した列特性テーブルを利用者から受け取る入出力処理
手段と、予め定めておいた中間テーブル生成規則を参照
して、中間テーブルを作成する中間テーブル生成手段と
、前記入出力処理手段から受け取った検索データと列特
性テーブルとを基に、前回描画情報が再利用可能ならば
、前回描画情報を用いて自動描画し、利用できない場合
は中間テーブル生成手段を呼び出す前回描画情報利用手
段と、中間テーブル生成手段で作成した中間テーブルを
受け取り、予め定めておいた描画可能グラフ主判定ルー
ルと比較して、受け取った中間テーブルに対する描画可
能グラフ種を全て選定する描画可能グラフ種判定手段と
、予めグラフとしての最適度を記述しておいた描画優先
順位判定ルールを用いて、前記描画可能グラフ種判定手
段で選定したグラフ種の描画優先順位を決定する描画優
先順位判定手段と、前記描画優先順位判定手段で決定し
た最も高い優先順位のグラフデータを作成し、入出力手
段を使って自動的にグラフを描画し、最適なグラフを描
画した後、利用者が求めるグラフを入出力処理手段から
入力させ、最終的なグラフ情報を取得るグラフ描画手段
と、前記グラフ描画手段から受け取った最終的なグラフ
情報を基に、最適度を利用者の実績に合わせるために前
記描画優先順位判定ルールを更新し、さらに今回の描画
情報を前回描画情報として記憶する優先ルール更新手段
とを含み、グラフ自動描画およびルール更新することを
特徴とする学習機能付きグラフ自動描画方式。
[Claim 1] An automatic graph drawing method for an information processing system that converts data retrieved from a database into a graph and displays it, the input/output method receiving from a user search data to be graphed and a column characteristics table that describes column characteristics. A processing means, an intermediate table generation means for creating an intermediate table with reference to predetermined intermediate table generation rules, and a previous drawing based on the search data and column characteristic table received from the input/output processing means. If the information can be reused, the previous drawing information is automatically drawn using the previous drawing information, and if the information is not reusable, the previous drawing information usage means calls the intermediate table generation means, and the intermediate table created by the intermediate table generation means is received and the previous drawing information is drawn automatically. A drawable graph type determination means that selects all drawable graph types for the received intermediate table by comparing them with the drawn drawable graph main determination rule that has been set, and a drawing priority determination method in which the degree of optimality as a graph is described in advance. A drawing priority determining means for determining the drawing priority of the graph type selected by the drawable graph type determining means, and graph data having the highest priority determined by the drawing priority determining means, using a rule. , a graph drawing means that automatically draws a graph using the input/output means, after drawing the optimal graph, inputs the graph desired by the user from the input/output processing means, and obtains final graph information; Based on the final graph information received from the graph drawing means, the drawing priority order determination rule is updated in order to adjust the degree of optimization to the user's track record, and the current drawing information is given priority to be stored as the previous drawing information. 1. A graph automatic drawing method with a learning function, comprising a rule updating means, and automatically drawing a graph and updating rules.
JP411791A 1991-01-18 1991-01-18 Automatic graph drawing system provided with learning function Pending JPH04243493A (en)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7446769B2 (en) 2004-02-10 2008-11-04 International Business Machines Corporation Tightly-coupled synchronized selection, filtering, and sorting between log tables and log charts

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