CN102937970A - 建议图表的替换数据映射 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及建议图表的替换数据映射。呈现了用于创建数据集的可视表示的数据映射替换。标识数据集以供分析。分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性。基于所述分析，确定所标识的数据集的数据映射替换。对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名。按根据对所确定的数据映射替换的排名的次序来呈现所确定的数据映射替换。

Description

建议图表的替换数据映射
技术领域
本发明涉及数据分析和处理，尤其涉及建议图表的替换数据映射。
背景技术
在许多产业中使用数据分析以允许公司和组织作出更好的商业决策，而在科学领域使用数据分析来建模和验证各种理论。存在许多可用于处理和管理数据的工具。数据处理和管理工具的示例包括数据库工具，用于创建、分析和传递决策模型的可视工具，电子表格程序等。因此，存在可使用表或其他网格数据源的许多工具。此外，常常需要对各种不同类型的数据源进行可视化，无论是电子表格数据、CSV文件中的数据、SQL表中的数据、某一其他数据库中的数据、立方体中的数据、还是某一其他结构化电子存储容器中的数据。
电子表格是可用于创建按行和列来显示数字的表的网格数据源的一个示例。电子表格可用于各种目的。例如，电子表格常常用于财务、预算制定、制图表/制图、金融分析、科学应用等。电子表格能以纸质格式存在，但如今，更常见地使用电子化的电子表格工具来提供。电子化的电子表格频繁地被用于操纵、压缩和组织大量数据集。此外，电子表格具有在对单个单元格作出改变之后自动地重新计算整个电子表格的能力，这节省了用户大量的时间。尽管诸如电子表格之类的数据分析工具已经普遍存在于每一个组织中并且很可能仍然如此，但信息可视化的质量却跟不上步伐。
在数据被收集并安排或输入到诸如电子表格之类的工具中之后，在不使用图表和其他可视化工具的情况下可能无法有效地传递基于该数据的内涵（compellingstories）。在信息可视化中，随着数据的量和复杂度增加，研究者需要使他们能够更有效地探索多维数据集的更强大的可视化工具。最常见的可视化涉及使用图表来传递关于数据的信息。然而，给定数据类型在用户处理时可具有若干不同的可视表示。
当前，用户可选择要包括在图表中的数据，随后选择图表类型。这对于不理解可用选择之间的区别的用户而言可能是令人沮丧的。因此，不知道什么图表类型最适于用户想要传达的内容的用户可基于用户认为他们喜欢什么或基于用户熟悉什么来创建图表。结果，图表或可视化可能无法按期望传达信息或者以最有用的方式来传达信息，因为数据可能无法正确地被映射到图表的构造。如今，不存在基于对数据的分析向用户提供最优图表选择或者在创建可视化时引导用户作出更好的选择的图表推荐工具。
发明内容
为克服上述限制并且克服在阅读和理解本说明书时可能变得明显的其他限制，公开了用于提供图表推荐的各实施例。
上述问题通过分析用户数据以及图表类型的过程来解决。该过程基于数据到图表构造的替换映射来建议不同的图表表示。这些替换映射建议随后以丰富的方式被呈现给用户，这种方式允许在最初的图表插入体验内以及在插入图表之后的两种情况下都能够容易地选择所需图表。
公开了包括一种用于呈现用于创建数据集的可视表示的数据映射替换的方法的一实施例。该方法包括：标识数据集以供分析、分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性、基于所述分析确定所标识的数据集的数据映射替换、对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名、并且按根据所确定的数据映射替换的排名的次序来呈现所确定的数据映射替换。
在另一实施例中，公开了图表推荐设备。该图表推荐设备包括：用于存储数据的存储器、以及耦合到存储器的处理器，所述处理器被配置成：标识数据集以供分析、分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性、基于所述分析确定所标识的数据集的数据映射替换、对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名、并且按根据所确定的数据映射替换的排名的次序来呈现所确定的数据映射替换。
在另一实施例中，公开了其上存储有用于提供图表推荐的指令的计算机可读存储器设备。该指令包括：标识数据集以供分析、分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性、基于所述分析确定所标识的数据集的数据映射替换、对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名、并且按根据所确定的数据映射替换的排名的次序来呈现所确定的数据映射替换。
提供本发明内容以便以简化的形式介绍将在以下具体实施例中进一步描述的一些概念。本发明内容并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
附图说明
现在参考附图，在全部附图中，相同的附图标记表示相应的部分：
图1表示根据一个实施例的电子表格应用中用户可从中选择数据集以进行图表建议的表；
图2提供了根据一个实施例的“所推荐的图表”窗格；
图3提供了根据一个实施例的“所有图表”窗格；
图4示出了根据一个实施例的数据选择和布局特征；
图5提供了根据一个实施例的一种用于提供图表推荐的方法的流程图；
图6示出了根据一个实施例的裁剪空的行/列；
图7示出了根据一个实施例的排除被过滤的系列或类别；
图8解决了根据一个实施例的图表创建的非连续范围；
图9示出根据一个实施例的包括数据透视表的一部分的数据输入范围；
图10示出根据一个实施例的分层类别；
图11a-b示出根据一个实施例的当数据集标识了多个类别时挑选单个合适的类别系列的过程；
图12a-c示出根据一个实施例的类别系列上的标题的示例；
图13a-c示出根据一个实施例的具有不同数值编组的合成数据的示例；
图14a-c示出根据一个实施例的散点图的示例；
图15提供了根据一个实施例的线型图和面积图的可能类别和值系列属性的计分示例；
图16提供了根据一个实施例的基于数据的属性和表征进行图表选择的指导；
图17是根据一个实施例的示出数据透视表结构推荐和图表推荐的集成的高级过程流程图；
图18示出根据一个实施例的包含总计的数据集的数据透视表建议；
图19示出根据一个实施例的对于以上选择的数据透视表建议的推荐图表；
图20提供了根据一个实施例的带有附加数据透视表图表推荐的图表推荐的详细流程图；
图21示出根据一个实施例的按值对类别轴进行排序；
图22示出根据一个实施例的对数据透视表的推荐标题和图表标题进行命名；
图23a-b示出根据各实施例的在窗口中呈现的推荐；
图24是可在其中实施本发明的各实施例的计算设备的简化框图；
图25a-b是可在其中实施本发明的各实施例的移动计算设备的简化框图；以及
图26是可在其中实施本发明的各实施例的分布式计算系统的简化框图。
具体实施方式
本发明的各实施例涉及向期望对数据进行可视化的用户提供图表推荐。
图1表示根据一个实施例的电子表格应用中用户可从中选择数据集以进行图表建议的表100。本领域技术人员明白，存在数据处理和管理工具的许多示例，它们可包括数据库工具，用于创建、分析和传递决策模型的可视工具，电子表格程序等。此外，存在可使用表或其他网格数据源的其他工具。电子表格是可用于创建表的网格数据源的一个示例。因此，本领域技术人员将明白，此处讨论的各实施例不旨在限于电子表格或呈现数据的任何其他特定方法。
在图1中，图表推荐过程，通过将不同的图表类型、数据映射和图表布局考虑在内，基于给定的数据，尝试试探性地确定用户提供的数据集110的合适的图表建议集。
图2提供了根据一个实施例的“所推荐的图表”窗格200。插入图表特征可由两个不同的窗格构成：推荐窗格210和所有图表窗格220。如图2所示，推荐窗格210包含由图表推荐过程所提供的所推荐的图表的可滚动列表230。当用户从所推荐的图表的列表230中选择图表240（例如，线型图）时，该图表选择被显示在屏幕250上。用户可通过选择按钮260来修改图表，或者通过点击确定（OK）按钮270来选择图表。本领域技术人员明白，各实施例不旨在限于此处描述的用户界面，而是可以使用其他用户界面且不背离所述各实施例的范围。
图3提供了根据一个实施例的“所有图表”窗格300。所有图表窗格310包含静态的、可选图表类型320。用户可从所有图表类型320的可滚动列表中选择图表类型。为简明起见，图3只示出了一个图表343。然而，所有图表窗格310可基于不同的可能的数据映射来提供（簇柱状图类型的）多个建议。然而，数据集和图表选择过程可如此操作以使得只呈现一个推荐。图3示出三个图表子类型，例如，可用的柱状图类型。更具体地，图3中所示的三个子类型是簇柱状图332、堆积柱状图334和100%堆积柱状图336。尽管在图3中仅示出了簇柱状图标题340下的一个簇柱状图320，但可能存在在簇柱状图标题下具有不同映射的多个图表。所有这些图表都将是“簇柱状图”子类型340。此外，可在堆积柱状图334和100%堆积柱状图336子类型的每一个标题下提供一个或多个图表。
与每一个图表类型320相关联的是由图表推荐过程针对该所选图表类型所提供的一组推荐的布局和映射。数据映射取决于图表类型来定义了什么在x轴上、什么在y轴或系列上。当用户从所有图表类型320中选择图表类型330（例如，柱状图）时，在屏幕上显示子类型332、334、336的推荐布局和映射，如对于簇柱状图子类型332由簇柱状图表标题340下的簇柱状图342所示。用户可通过选择按钮350来修改图表，或者通过点击确定按钮360来选择图表。
改变图表特征可具有与插入图表特征相同的功能。对于改变图表场景以及数据选择和布局场景，某些输入图表可被链接至外部数据或者包含文字数据。图表推荐过程能够在所链接的图表被嵌入到源工作表的工作簿中时提供建议。
图4示出了根据一个实施例的数据选择和布局特征400。数据选择和布局特征向用户提供了一种对于工作簿中的给定图表改变图表数据映射并从数据集中过滤掉特定系列的上下文相关的方式。显示在“替换布局”突出显示框410中的布局图库中的映射选择由图表推荐过程提供，并且可被锁定至当前图表420的图表类型。
图5提供了根据一个实施例的图表推荐过程500的流程图。图表建议体系结构实现了用于对推荐进行排名的基于规则和得分的结构。图表推荐过程500通过取用户数据集510来开始505。用户数据集510可通过扩展选择、解决非连续范围以及裁剪空的行和列515来修改。所得的数据输入520被馈送至该过程。该过程通过试探性地决定数据集要按列方向布局530还是按行方向535布局来确定数据定向525，使一个定向排名高于另一定向。通过运行两个可能的布局路径，即列方向530或行方向535，增加了按用户所期望地正确地推荐在合适的定向上布局数据的图表的可能性。每一个路径的得分可根据每一个定向反映给定数据集的可能性有多大来用倍数进行加权。
为了确定每个定向540的数据集汇总550，该过程可通过检查数据集将图表选择规则可基于的一组属性编译在一起。在具有更复杂数据集的某些情况下，该过程可尝试试探地确定哪些类别和值系列是重要的需要包括，而哪些被省去。因此，类别和值系列可被过滤掉555。使用所创建的数据集汇总（每个定向一个），该过程分析数据集中的每个系列以确定它是类别系列、值系列还是标题560。类别系列是一系列标签作为值，而值系列是一系列数值。标题是描述该系列的内容的值。它们存在于列方向数据集中的系列上方以及行方向数据集中的系列左侧。图表推荐过程500现在可将映射添加到数据集。
为确定系列-轴映射565，可对照一组预定条件来运行类别和值系列以将那些系列映射到给定图表类型上的特定轴。该过程现在确定了定向、图表类型和映射的数量567。对于每一个图表类型，映射服从确定该映射有多适合于该特定图表类型的一系列图表选择规则570。因而，为每一个图表类型运行一组规则（见图16），并且每一个规则对应于最终进行总计的静态得分。该得分随后跨所有的图表类型被归一化以提供用于进行比较的一致基础。
图表推荐过程旨在用于插入新图表体验、改变图表类型体验以及改变数据布局/映射体验，其中每一种体验具有与推荐输出略微不同的要求。为此，该过程可采用可修改其行为和推荐的标志。例如，锁定图表类型标志575阻止该过程对所有的图表类型运行图表选择规则，并且将该过程仅限于所提供的图表类型以及在以下章节中描述的替换图表类型建议。因为线型图的使用可能与散点图混淆，因此在给定其中的一个或另一个作为输入时，该过程可提供这两种类型的建议，而不管锁定图表类型标志。
图表元素布局/格式化规则580也可基于某些条件通过切换特定图表元素和应用格式化来应用。数据集中的某些条件被更好地表示在具有格式化或包括/排除特定图表元素的图表中。例如，当图表中仅存在单个值系列时，在图表中包括图例可能没什么意义。这些规则不会致使图表建议结果中的附加排列；它们仅仅被应用于最终的图表建议。用户可能已经定制了某些图表元素和格式化。为避免改变这些定制，实现程序可传递锁定格式化标志585，该标志阻止该过程对图表元素布局和格式化选项进行建议。唯一的例外可能是图表轴比例，这需要根据该系列被映射到的轴的量级来改变。来自图表推荐过程500的推荐输出590是基于对于给定数据集的所有图表建议的对应得分的、该所有图表建议的堆积排名的列表。可存在为了使图表建议被返回，得分所应满足的最小阈值。结果跨所有图表类型被应用还是专用于一个图表类型（通过锁定图表类型标志来指定）可被指定595。
最终图表建议根据基于内部规则的计分系统进行排名。计分系统由两种类型的值组成——静态得分和得分倍数。可对照每个个别的图表选择规则来映射静态得分，这些静态得分确定特定图表类型和映射的一组类别和值系列有多合适。对照数据定向、系列-轴映射、以及结果过滤规则来映射得分倍数，以提供一种更广泛的用于增加或减少一组建议的得分的方法。可作为输出597被推荐的图表类型包括柱状图（簇柱状图、堆积柱状图、或100%堆积柱状图）、线型图（线型图或100%堆积线型图）、饼图（饼图、复合饼图、复合条饼图）、条形图（簇条形图、堆积条形图、或100%堆积条形图）、面积图（堆积面积图或100%堆积面积图）、散点图、表面图、泡式图、雷达图、股票图（盘高-盘低-收盘、开盘-盘高-盘低-收盘、成交量-盘高-盘低-收盘、成交量-开盘-盘高-盘低-收盘）和组合图。本领域技术人员明白，可对参照本文所包括的附图所示的实施例作出各种修改或变型，且该实施例不旨在限于此处讨论的特定示例。本领域技术人员还明白，可例如在标题检测期间使用更多的映射端点，诸如类别名称和系列名称。因此，可使用附加的或替换的映射端点。例如，当其他潜在的映射端点随着数据可视化领域继续演进而获得广泛采用时，可包括这样的映射点。
图6-9提供了对于所选用户数据集510以及被馈送到图表推荐过程的实际数据输入520的进一步见解。在这些附图中，由加粗虚线勾勒的区域表示对用户数据集510的选择，而由加粗实线所勾勒的区域表示在编辑了该选择之后被馈送到图表推荐过程的数据输入520。
图6示出了根据一个实施例的裁剪空的行/列600。该过程在将用户数据选择610继续传递以供解析之前裁剪掉用户数据选择610周围全部的空的行615和列620。由阴影单元格表示数据的数据安排630是用户可能看见的样子。裁剪掉的行和列不影响该范围的单元格引用；相反这些行和列可被标记为已被过滤掉。对于空的内部的行和列，这些在上文参考图5所描述的系列分类过程期间来解决。对于输出图表建议，不考虑整块都是空的的任何系列。任何给定系列内的空的数据点被保留。
图7示出了根据一个实施例的排除过滤掉的系列或类别700。为解决被过滤的系列和类别，可排除超出系列分类阶段的被过滤的系列或类别中的任一种。在图7中，具有指示被过滤的行和列720的黑色单元格712的数据集710表示之前的状态。实际被馈送到过程730的数据集使得被过滤的行和列被排除。
图8解决了根据一个实施例的图表创建的非连续范围800。在用户的数据集包括多个非连续范围810的情况下，该范围可被标识为由数字820所指示的从左到右、从上到下方式分开的矩形区域。由矩形区域表示的多个非连续范围810可被串接在一起形成其中每一个范围的最上方的单元格彼此对齐的矩形范围830，从而提供数据输入。来自不同高度的列的剩余空间被留下成为空白单元格。
图9示出根据一个实施例的包括数据透视表的一部分的数据输入范围900。阴影区域910表示工作表上的数据透视表。每一种情况下由加粗虚线框出的用户输入选择920包括数据透视表910的一部分。
图10示出了根据一个实施例的分层类别1000。分层类别可通过在范围的最左侧被分组在一起的一组类别来标识。阴影系列1010表示分层结构，即经排序的安排中的多层类别。不在最右侧组1020中的类别可不被认为是分层结构的一部分。按照相同的方式来执行识别分层标题，在该范围中从上到下地查看标题。
图11a-b示出根据一个实施例的当数据集标识了多个类别时挑选单个合适的类别系列的过程1100。当输入范围从单个单元格自动扩展时，图表推荐过程试图从输入范围中确定最有用的类别和值系列以将其包括在图表推荐中。该过程涉及挑选要继续传递的单个合适的类别系列和一组合适的值系列。对于各类别，当存在多个所标识的类别时，该过程可用两种可能的解释来逼近该数据集。第一种是多个类别表示分层类别，而第二种是数据集是表且所标识的不同类别实际表示相关联的值。
参考图11a，为在两者之间进行区分，该过程可查看第一类别系列中的（非空白值的数量）/（值的总数量）比值。如果非空白/总数比值高于某一百分比，例如60%，则数据集可被标识为表，并且使用最左侧的类别1110系列，而其他类别被过滤掉1120，如由黑色所指示的。
参考图11b，如果非空白/总数低于预先确定的百分比，则数据集被标识为具有分层类别，且使用最右侧的类别1130，而其他类别被过滤掉1140。对于值系列，落入最常见的数值编组中的所有值序列被继续传递。随后可在将范围传递至系列-轴映射过程之前过滤掉所有其他的系列1150。
图12-14提供了在图表推荐过程和所推荐的图表中运行的数据集的示例。另外，这些示例示出在不使用该过程时错误表达了该数据集的可被显示的图表输出。图表推荐过程向用户提供了更好的图表选择。可使用一个或多个方法来验证对图表选择的满意度。例如，数据点可被实现来确认人们是否在使用图表推荐以及他们对建议是否满意（避免作出数据布局/映射改变或完全改变图表）。另一示例可包括使用发送笑脸特征来大致了解数据集用户正在创建的数据集以确保该过程将最初可能被遗漏的场景考虑在内。
图12a-c示出根据一个实施例的类别系列上的标题的示例1200。在图12a中，数据集1210中的年列1220被识别为年系列，而列1230由数据集汇总过程期间的非线性值组成。图12b示出在图表推荐过程运行之前的图表。然而，在系列分类过程期间，年列1220被标识为类别系列，而列1230被标识为值系列，并且在系列-轴映射阶段期间被如此进行映射。图12c示出，当在图表选择规则中运行映射时，并且因为年列1220是时间系列，在这种情况下线型图1240可能排名靠前，同时簇柱状图1250也可作为建议被提供。
图13a-c示出根据一个实施例的具有不同数值编组的合成数据的示例1300。在图13a中，数据集汇总过程确定第一列是月份系列1320，而收入列1330和利润列1340落入不同的数值编组，因为数据集1310中的利润列1340由百分比组成。图13b示出在图表推荐过程运行之前的图表。然而，第一列，即月份系列1320，被分类为类别，而收入列1330和利润列1340被分类为值系列。在系列-轴映射过程期间，数值编组中值系列之间的差异被注意到。图13c示出，因为利润系列由百分比组成，所以该系列被映射为组合图表映射的次轴上的线型图。来自图表选择规则的输出可将组合图表1350排名较高（因为它是合适的图表类型），接着是线型图1360（因为该类别是基于时间的）。
图14a-c示出根据一个实施例的散点图的示例1400。在图14a中，数据集汇总将数据集1410中的第一列1420视为全部都是串，而将X列1430和Y列1440视为数值。Y列1440也被视为线性系列。图14b示出在图表推荐过程运行之前的图表。在系列分类阶段期间，第一列1420被分类为类别，X列1430被分类为值系列，而Y列1440被分类为可能为类别或值系列中的任一个，尽管可能更偏向于值系列因为它不是年系列。图14c示出，因为第一列1420作为类别得分高于Y列1440，并且因为它是数据集中最左侧的类别，所以它被选为要被映射的类别系列。X列1430和Y列1440被映射为值系列。因为“X”和“Y”系列的标题，这可被视为潜在的散点图映射。因为它是合适的散点图映射，所以散点图建议1450的排名较高，接着是簇柱状图1460（由于类别中的离散串）。
图表推荐过程使用一组指导来确定最优图表决策。可能存在用于以下各项的指导：分析数据的属性；对图表的数据进行分类和表征；基于数据的属性和数据的表征来选择图表类型；以及格式化图表。
数据集汇总属性提供了可用于分析和表征数据的数据属性的示例。例如，数据属性可包括被格式化为串的数值系列，系列中的均值或平均长度，系列中的重复以及系列总计或系列中不同值的计数。所使用的其他属性包括范围中最左侧或最右侧的系列、线性系列、值为数字的系列以及被排序的系列。另外，数据可通过系列中的最大或最小值、或者系列中的总和值来表征。
系列分类规则定义了如何为每一个支持的图表类型标识类别、值系列和标题。从数据集汇总中生成的属性中，为数据集中的每个系列生成关于该系列是类别还是值系列还是标题的可能性有多大的得分。对所有的图表类型在跨行定向以及列定向两者都重复这一过程。找到至少一个值系列以便该过程继续；否则该过程不返回任何结果。
图15提供了根据一个实施例的对线型图和面积图的可能的类别和值系列属性的计分示例1500。对于类别1510，计分示例包括“该列是最左侧的列”1520得1分，“如果是星期几系列”1530得3分，而“如果是年系列”取决于范围得分为6到8分。对于值系列1550，计分示例包括如果空值百分比落在预定范围之间1560、如果不存在空值1570得6分、以及如果存在空值1580得4分。
对于大部分图表类型，该过程对照所有其他的系列来映射最高排名的类别（或分层类别），例外是具有静态映射的图表类型。对于某些图表类型（散点图、泡式图、股票图），可能存在用户可能对他们的数据集中的数据进行构建的多种方式。这种情况的一种值得注意的示例是散点图，其中值系列可被安排为给定数据集中的[X1,Y1,X2,Y2]或[X,Y1,Y2,Y3]。在此种情况下对用户的意图的假设变得困难，仅仅因为（1）标题可能无法总是准确的或存在，以及（2）值系列本身可能全都属于相同类型（即整数）或量级。为解决这一问题，该过程在潜在的系列-轴映射的静态集中运行，每一映射具有与其相关联的得分倍数，而得分倍数取决于该特定布局与其他布局相比被使用得有多普遍。当所提供的数据集包含不同数值编组的多个值系列时，可建议组合图表。组合图表建议可被限于主轴上的簇柱状图与次轴上的单线型图的组合。线型图可能一直在其次轴上。
例如，为了挑选值系列以将其标为线型图，该过程可首先浏览构成数据集的数值编组类型。在各数值编组中，那些被标识为汇总数值编组的排名最高，接着是百分比，然后是所有数据中总的第二常用的数值编组。在所选数值编组中，排名最高的值系列可被标为其次轴上的线型图。整个数据集内的所有其他的值系列可作为簇柱状图被标在主轴上。
图16提供了根据一个实施例的用于基于数据的属性和表征来进行图表选择的指导1600。图表推荐过程应用图表选择规则570来帮助确定最优图表推荐。该过程基于分配分数的若干准则来选择图表。不同准则可包括，类别1610、图例1615、值1620、变量1625、数据密度1630和唯一性密度1635。线型图、面积图和表面图1640全部都是基于类别、图例和值的，而雷达图、簇条形图、堆积条形图和堆积柱状图1650使用这三个准则以及基于数据密度的准则。堆积条形图和堆积柱状图（多个值）、圆环图、堆积100%条形图和柱状图、以及饼图1660全部都是基于类别、值和数据密度的。泡式图和散点图1645基于这三个准则加上唯一性密度。簇柱状图1670与堆积柱状图1650基于相同的准则（还考虑变量）。股票图1680是基于类别的，但这一图表还考虑标题文本。
存在数据透视表图表是比静态图表更好的建议的两种可能的场景。第一种是在输入数据范围是数据透视表的情况。第二种是在数据输入范围看上去它包含总计并且将更好地适于由数据透视表图表来表示的情况。数据透视表图表推荐、基于原始数据推荐数据透视表结构的核心过程、以及图表推荐过程、推荐图表的过程，使得用户更容易理解数据透视表图表或数据透视表并对其进行操作。
图17是根据一个实施例的示出数据透视表图表推荐与图表推荐过程的集成的高级过程流程图1700。图表推荐过程1710可依赖于用于检测何时数据透视表图表适于推荐以及如何从给定数据集中生成数据透视表结构的数据透视表特征的规则和试探法。如果输入数据范围包含总计并且将更好地由数据透视表图表来表示，则可使用下面的过程。在接收到和处理了输入数据集1720之后，图表推荐过程1710调用数据透视表图表推荐过程1730来确定输入数据集1720是否适于创建数据透视表图表。如果确定是合适的，则数据集被传递至数据透视表图表推荐过程1740以生成建议的数据透视表结构，而同时图表推荐过程1710如常进行。在进入图表选择规则过程1750时，数据透视表图表推荐过程1740提供了一组透视表图表建议以及相关联的数据集汇总和每一个建议的系列-轴映射，以运行图表选择规则过程1750。所得的数据透视表图表推荐基于得分1760被合并成静态图表建议，并且被输出到消费者1770。如果输入数据集1720被确定为数据透视表，如在以上第一种场景中所述的，则该过程可以是相同的，除了图表推荐过程可不创建其自己的图表推荐集，而是改为完全依赖于数据透视表图表推荐过程1740来提供数据透视表图表建议。
图18示出根据一个实施例的对包含总计的数据集的数据透视表建议1800。数据透视表图表推荐过程可在用户具有重复的数据集1810时向用户提供具有较高价值的最佳数据汇总。这可使用户不必手动地重新安排他们的数据或创建数据透视表。数据透视表图表推荐过程所提供的建议包括按照顾客1820、水果1830以及按照农场1840的数据透视表建议。用户可选择例如按照顾客1820的表建议，该表建议被显示在屏幕1850上。
图19示出根据一个实施例的对以上所选的数据透视表建议的推荐图表1900。用户从选择列表1920中选择簇柱状图1910。在不集成数据透视表图表推荐过程的情况下，图表推荐过程可能没有作出任何推荐，因为图表推荐过程不对数据进行汇总。使用从数据透视表图表推荐过程提供的汇总数据，用户可获得对于重复的数据集有意义的可视化，例如，簇柱状图1910。
图20提供了根据一个实施例的具有附加数据透视表图表推荐的图表推荐过程的详细流程图2000。当用户想要数据的图表推荐2005时，图表推荐过程通过询问数据是否可被汇总2010来调用数据透视表图表推荐过程2020。不管这一过程如何，图表推荐过程可仍然生成常规图表推荐2040和2045。如果数据集无法汇总2012，则不生成数据透视表汇总。如果数据集可被汇总2014，则可创建针对数据透视表图表被优化的数据透视表推荐2025。优化的一个示例可以是跳过数据透视表形状测试，因为表的形状被隐藏而且无关紧要。因为图表推荐过程预期表格数据，所以数据透视表图表推荐过程创建排名靠前的数据透视表建议的表格表示2030。随后，数据透视表图表推荐过程基于针对数据透视表图表被优化的这些表格数据集来生成图表推荐2035。数据透视表图表推荐过程只使用原始的用户选择来确定要推荐哪些域（或列）作为在生成数据透视表推荐时的值轴、行轴和列轴的值候选、行候选以及列候选。在将数据透视表的表数据提供给图表推荐过程2037时，已经决定了数据集的系列/类别组合的本质。因此，图表推荐过程可消费这一数据而不作修改并且不试图确定数据的附加定向。图表推荐过程不使用数据输入的各分量、数据定向、标题检测、分类系列、自动过滤系列以及系列-轴映射，因为数据透视表图表推荐过程已经提供了这一信息。然而，图表推荐过程可对数据透视表的表数据执行所有的分析和计分。这可有助于维持经汇总的数据以及未经汇总的数据之间的同等。数据汇总、图表选择规则、图表元素布局/格式化规则以及推荐输出可全部被图表推荐过程所使用。图表推荐过程可对所有的数据透视表图表推荐连同常规图表推荐一起进行排序2050。前N个（预定个数）图表选择被标识2055，并且图表推荐过程生成这些排名前N的选择的预览/快照2060和显示2070。用户可决定是否要插入来自推荐的图表2075。如果用户决定取消2077，则图表推荐过程被终止2095。如果用户决定插入图表2078，则基于预览，用户可具有对常规图表或数据透视表图表的选择2080。如果用户选择数据透视表，则数据透视表图表被显示2099，否则常规图表被显示2085。下面的数据透视表图表2090可被推荐：柱状图（簇柱状图、堆积柱状图、或100%堆积柱状图）；线型图（线型图或100%堆积线型图）；饼图（饼图、复合饼图、复合条饼图）；条形图（簇条形图、堆积条形图、或100%堆积条形图）；面积图（堆积面积图或100%堆积面积图）；泡式图、雷达图、圆环图。诸如散点图、股票图和表面图之类的其他图表类型可能不被推荐，因为这些图表可能不适用于数据透视表图表。
图21示出根据一个实施例的按值对类别轴进行排序2100。按值对类别轴进行排序将许多额外的值添加到图表并且使得图表看起来更专业。仅在以下条件为真时，按值对所推荐的汇总表2110进行排序（最大到最小）：行上只有一个域且值轴上只有一个域；没有使用列域；行域的数据类型被确定为属于文本类型。在图21中，与未经排序的图表2120相比，在经排序的图表2110中非常容易地对Bob、Sally和Sam 2130进行比较。
图22示出根据一个实施例的对数据透视表的推荐标题和图表标题进行命名2200。在图表创建图库中，每一个图表具有描述该图表类型（例如线型图）的标题。为了清楚地向用户指示所推荐的建议是数据透视表图表，短语“图表”可由“数据透视表图表”来替换2210。数据透视表图表推荐过程可为每一个推荐的数据透视表创建描述。这一描述可被视为所生成的图表的标题2220。
当在“插入图表”对话框中推荐图表2250时，数据透视表图表2230和常规图表2240可被堆积排名在一起，并且按照它们堆积排名的得分的次序来显示。数据透视表图表推荐可能不在“改变图表”类型对话框中示出（除非图表本身是数据透视表图表，在这种情况下只示出数据透视表图表）或者在对常规图表上的“替换布局”图库中示出。“插入图表”对话框可主存预定数量的图表建议。如果有可用的常规图表建议，则与数据透视表图表建议相比，可为常规图表保留预定的百分比点而不管它们在堆积排名中如何。
图23a-b示出根据各实施例的在窗口中作为数据映射替换来呈现的推荐2300。图23a-b中示出的分析透镜2302、2352向用户示出若干数据映射替换并且允许用户从中启动完整的对话框体验。在图23a中，示出标准图表的分析透镜2302。柱状图2310、线型图2312、饼图2314、条形图2316和面积图2318被推荐。还提供了对请求更多推荐的选择2320。
图23b示出用于推荐数据透视表图表的分析透镜2352。分析透镜2352可使用图表建议的相同列表作为插入图表推荐窗格。然而，所述建议在两种特征的入口之间不必相同，尤其在自动映射在插入图表中起作用而不在分析透镜2352中起作用的情况下，其中在单个单元格选择场景的分析透镜2352中，过滤用户界面可能不总是可见的并且因此对于用户而言是易混淆的。例如，如果有可用的常规图表建议，则与数据透视表图表建议相比，可为常规图表保留预定的百分比点（例如40%）2370而不管它们在堆积排名中如何。在图23中，排名靠前的建议是数据透视表图表2360，但也有常规图表2370可供选择。
图24是示出可用来实施各实施例的计算设备2400的示例物理组件的框图。在基本配置中，计算设备2400可包括至少一个处理单元2402和系统存储器2404。取决于计算设备的配置和类型，系统存储器2404可包括，但不限于，易失性存储器（例如，随机存取存储器（RAM））、非易失性存储器（例如，只读存储器（ROM））、闪存、或任何组合。系统存储器2404可包括操作系统2405、一个或多个编程模块2406，且可包括用于提供图表推荐的图表推荐模块2420。操作系统2405例如可适合于控制计算设备2400的操作。此外，各实施例可结合图形库、其他操作系统、或任何其他应用程序来实践，并且不限于任何特定应用或系统。该基本配置在图24中由虚线2408内的那些组件示出。
计算设备2400可具有附加特征或功能。例如，计算设备2400还可包括附加数据存储设备（可移动和/或不可移动），诸如例如，磁盘、光盘、或磁带。这些附加存储在图24中由可移动存储2409和不可移动存储2410示出。
如上所述，可在系统存储器2404中存储包括操作系统2405在内的多个程序模块和数据文件。尽管在至少一个处理单元2402上执行，但诸如图表推荐模块2420之类的编程模块2406可执行包括例如以上参考图1-23所描述的过程中的一个或多个。上述过程是示例，并且至少一个处理单元2402可执行其他过程。根据各实施例可使用的其他编程模块可包括电子邮件和联系人应用、文字处理应用、电子表格应用、数据库应用、幻灯片演示应用、绘图或计算机辅助应用等。
一般而言，根据各实施例，程序模块可包括可执行特定任务或可实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构和其他类型的结构。此外，各实施例可用其他计算机系统配置来实践，包括手持式设备、多处理器系统、基于微处理器的系统或可编程消费电子产品、小型机、大型计算机等。各实施例还能在任务由通过通信网络链接的远程处理设备来执行的分布式计算环境中实现。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储设备两者中。
此外，各实施例可在包括分立电子元件的电路、包含逻辑门的封装或集成电子芯片、利用微处理器的电路、或在包含电子元件或微处理器的单个芯片上实践。例如，可以通过片上系统（SOC）来实践各实施例，其中，可以将图24中示出的每个或许多组件集成到单个集成电路上。这样的SOC设备可包括一个或多个处理单元、图形单元、通信单元、系统虚拟化单元以及各种应用功能，所有这些都被集成到（或“烧录到”）芯片基板上作为单个集成电路。当通过SOC操作时，在此所述的关于图表推荐模块2420的功能可以通过在单个集成电路（芯片）上集成有计算设备2400的其它组件的专用逻辑来操作。各实施例还可使用能够执行诸如例如，AND（与）、OR（或）和NOT（非）的逻辑运算的其他技术来实践，包括但不限于，机械、光学、流体和量子技术。另外，各实施例可在通用计算机或任何其他电路或系统中实践。
例如，各实施例可被实现为计算机过程（方法）、计算系统、或者如计算机程序产品或计算机可读介质等制品。计算机程序产品可以是计算机系统可读并且编码指令的计算机程序以执行计算机进程的计算机可读存储介质。
此处所使用的术语计算机可读存储介质可包括计算机存储介质。计算机存储介质可包括易失性和非易失性、可移动和不可移动介质，它们以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据这样的信息的任意方法或技术来实现。系统存储器2404、可移动存储2409和不可移动存储2410都是计算机存储介质（即，存储器存储）的示例。计算机存储介质可包括，但不限于，RAM、ROM、电可擦除只读存储器（EEPROM）、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备、或者可用于存储信息且可由计算设备2400访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质都可以是计算设备2400的一部分。计算设备2400还可具有输入设备2412，诸如键盘、鼠标、笔、声音输入设备、触摸输入设备等。还可包括输出设备2414，诸如显示器、扬声器、打印机等。上述设备是示例，并且可使用其他设备。
通信媒介可由诸如载波或其他传输机制等已调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、或已调制数据信号中的其他数据来体现，并且包括任何信息传递介质。术语已调制数据信号可描述具有以对该信号中的信息编码的方式设定或者改变的一个或多个特征的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接线连接等有线介质，以及诸如声学、射频（RF）、红外线和其他无线介质等无线介质。
图25a-b示出可用来实施各实施例的合适的移动计算环境，例如移动电话2500、智能电话、图形输入板个人计算机、膝上型计算机等。参考图25a，示出了用于实现各实施例的示例移动计算设备2500。在一基本配置中，移动计算设备2500是具有输入元件和输出元件两者的手持式计算机。输入元件可包括允许用户将信息输入到移动计算设备2500中的触摸屏显示器2505和可选侧面输入按钮2515。移动计算设备2500还可结合允许进一步的用户输入的可选的侧面输入按钮2515。可选的侧面输入按钮2515可以是旋转开关、按钮、或任何其他类型的手动输入元件。在替代实施例中，移动计算设备2500可结合更多或更少的输入元件。例如，在某些实施例中，触摸屏显示器2505可能不是触摸屏。在又一替代实施例中，移动计算设备是便携式电话系统，如具有触摸屏显示器2505和可选侧面输入按钮2515的蜂窝电话。移动计算设备2500还可包括可选的小键盘2535。可选的小键盘2535可以是物理小键盘或者在触摸屏显示器上生成的“软”小键盘。
移动计算设备2500结合输出元件，如可显示图形用户界面（GUI）的触摸屏显示器2505。其他输出元件包括扬声器2525和LED光2524。另外，移动计算设备2500可包含振动模块（未示出），该振动模块使得移动计算设备2500振动以将事件通知给用户。在又一实施例中，移动计算设备2500可结合耳机插孔（未示出），用于提供另一手段来提供输出信号。
尽管此处组合移动计算设备2500来描述，但替代实施例还可组合任何数量的计算机系统来被使用，如在台式环境中、膝上型或笔记本计算机系统、多处理器系统、基于微处理器或可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机等。各实施例也可在分布式计算环境中实践，其中任务由分布式计算环境中通过通信网络链接的远程处理设备来执行，程序可位于本机和远程存储器存储设备中。总而言之，具有多个环境传感器、向用户提供通知的多个输出元件和多个通知事件类型的任何计算机系统可结合各实施例。
图25b是示出在一个实施例中使用的诸如图25a所示的计算设备等移动计算设备的组件的框图。即，移动计算设备2500可结合系统2502以实现某些实施例。例如，系统2502可被用于实现可运行与台式或笔记本计算机的应用类似的一个或多个应用的“智能电话”，这些应用例如浏览器、日程安排、即时消息、以及媒体播放器应用。在某些实施例中，系统2502被集成为计算设备，诸如集成的个人数字助理（PDA）和无线电话。
一个或多个应用程序2566可被加载到存储器2562中并在操作系统2564上或与操作系统2564相关联地运行。应用程序的示例包括电话拨号程序、电子邮件程序、PIM（个人信息管理）程序、文字处理程序、电子表格程序、因特网浏览器程序、消息通信程序等等。系统2502还包括存储器2562内的非易失性存储2568。非易失性存储2568可被用于存储在系统2502断电时丢失的持久信息。应用程序2566可使用信息并将信息存储在非易失性存储2568中，如电子邮件应用使用的电子邮件或其他消息等。同步应用（未示出）也驻留在系统2502上并被编程为与驻留在主机计算机上的对应同步应用进行交互，以保持存储在非易失性存储2568中的信息与存储在主机计算机上的对应信息相同步。其他应用可被加载到存储器2562中，并且在移动计算设备2500上运行，包括此处描述的图表推荐模块2520。
系统2502具有可被实现为一个或多个电池的电源2570。电源2570还可包括外部功率源，如补充电池或对电池重新充电的AC适配器或加电对接托架。
系统2502还可包括执行发射和接收无线电频率通信的功能的无线电2572。无线电2572通过通信运营商或服务供应商方便了系统2502与“外部世界”之间的无线连接。来往无线电2572的传输是在操作系统2564的控制下进行的。换言之，无线电2572接收的通信可通过操作系统2564传播到应用程序2566，反之亦然。
无线电2572允许系统2502例如通过网络与其他计算设备通信。无线电2572是通信介质的一个示例。通信介质通常可具体化为诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。术语“已调制数据信号”是指具有以在信号中编码信息的方式被设定或改变其一个或多个特征的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接线连接之类的有线介质，以及诸如声学、RF、红外及其他无线介质之类的无线介质。
系统2502的该实施例是以两种类型的通知输出设备来示出的：可被用于提供视觉通知的LED光2524，以及可被用于扬声器2525提供音频通知的音频接口2574。这些设备可直接耦合到电源2570，使得当被激活时，即使为了节省电池功率而可能关闭处理器2560和其它组件，它们也保留一段由通知机制指示的保持通电时间。LED光2524可被编程来无限地保持通电，直到用户采取行动指示该设备的通电状态。音频接口2574用于向用户提供听觉信号并从用户接受听觉信号。例如，除被耦合到扬声器2525以外，音频接口2574还可被耦合到话筒以接收听觉输入，诸如便于电话对话。根据各实施例，话筒2526也可充当音频传感器来便于对通知的控制，如下文将描述的。系统2502可进一步包括允许板载相机2530的操作来记录静止图像、视频流等的视频接口2576。
用于实现移动计算系统的系统2502可具有附加的特征或功能。例如，设备还可包括附加数据存储设备（可移动的/或不可移动的），诸如磁盘、光盘或磁带。这种附加存储在图25b中用非易失性存储2568示出。计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据之类的信息的任意方法或技术来实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。
移动计算设备2500生成或捕捉的且经系统2502存储的数据/信息可如上所述本地存储在移动计算设备2500上，或数据可被存储在可由设备通过无线电2572或通过移动计算设备2500和与移动计算设备2500相关联的一分开的计算设备之间的有线连接访问的任何数量的存储介质上，该计算设备如例如因特网之类的分布式计算网络中的服务器计算机。此类数据/信息可经移动计算设备2500、经无线电2572或经分布式计算网络来被访问。类似地，这些数据/信息可根据已知的数据/信息传送和存储手段来容易地在计算设备之间传送以供存储和使用，这些手段包括电子邮件和协作数据/信息共享系统。
图26示出用于如上所述地提供图表推荐的系统体系结构。与图表推荐模块260相关联地被开发、交互或编辑的图表推荐可被存储在不同通信信道或其他存储类型中。例如，可使用目录服务2622、web门户2624、邮箱服务2626、即时消息通信存储2628以及社交联网站点2630来存储图表推荐以及从中开发出图表推荐的信息，并且图表推荐以及从中开发出图表推荐的信息可由应用2640来访问。图表推荐模块2620可使用用于实现数据利用的这些类型的系统等中的任一种系统，如此处所描述的。服务器2650可向客户机提供图表推荐。作为一个示例，服务器2650可以是通过web提供图表推荐的web服务器。服务器2650可通过网络2615在web上向客户机提供图表推荐。可获得图表推荐的客户机的示例包括计算设备2602，计算设备可包括任何通用个人计算机、图形输入板计算设备2604和/或诸如智能电话的移动计算设备2606。这些设备中的任一个可从存储2616中获得内容。
例如，以上参考根据各实施例的方法、系统和计算机程序产品的框图和/或操作说明描述了各实施例。框中所注明的各功能/动作可按不同于任何流程图所示的次序或参考附图1-23所描述的次序出现。例如，取决于所涉及的功能/动作，连续示出或描述的两个过程实际上可基本同时执行，或者这些框有时可按相反的次序执行。
尽管已描述了特定实施例，但也可能存在其他实施例。此外，虽然各实施例被描述为与存储在存储器和其他存储介质中的数据相关联，但是数据还可被存储在其他类型的计算机可读存储介质上或从其读取，诸如辅助存储设备（像硬盘、软盘、CD-ROM）、或其他形式的RAM或ROM。此外，所公开的各过程可以按任何方式进行修改，包括通过对步骤或过程进行重新排序和/或插入或删除步骤或过程，而不会背离各实施例。
本领域技术人员明白，可对各实施例作出各种修改或变型而不背离本范围或精神。在考虑说明书和实现此处公开的各实施例之后，其他实施例对本领域的技术人员而言将是显而易见的。

Claims (10)

1.一种用于呈现用于创建数据集的可视表示的数据映射替换的方法，包括：
标识数据集以供分析；
分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性；
基于所述分析，确定所标识的数据集的数据映射替换；以及
呈现所确定的数据映射替换以供选择。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括基于对所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性的所述分析，标识用于创建所述数据集的可视表示的图表类型。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性还包括，确定与所述数据集相关联的组织、标识与所述数据集相关联的数据类型、标识与所述数据集相关联的结构。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性还包括，确定与所述数据集相关联的模式。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名，其中对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名还包括，生成所述数据映射替换中的每一个的得分，并且根据与所述数据映射替换中的每一个相关联的所生成的得分来对所述数据映射替换进行排序。
6.一种图表推荐设备，包括：
用于存储数据的存储器；以及
耦合到所述存储器的处理器，所述处理器被配置成标识数据集以供分析，分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性，基于所述分析确定所标识的数据集的数据映射替换，以及呈现所确定的数据映射替换以供选择。
7.如权利要求6所述的图表推荐设备，其特征在于，所述处理器基于对所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性的所述分析，标识用于创建所述数据集的可视表示的图表类型，所述处理器确定与所述数据集相关联的组织、标识与所述数据集相关联的数据类型、以及标识与所述数据集相关联的结构。
8.如权利要求6所述的图表推荐设备，其特征在于，所述处理器确定与所述数据集相关联的模式。
9.如权利要求6所述的图表推荐设备，其特征在于，还包括对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名，其中所述处理器通过生成所述数据映射替换中的每一个的得分，并且根据与所述数据映射替换中的每一个相关联的所生成的得分来对所述数据映射替换进行排序，从而对所标识的数据集的所确定的数据映射替换进行排名。
10.一种其上存储有用于提供图表推荐的指令的计算机可读存储器设备，所述指令包括：
标识数据集以供分析；
分析所标识的数据集以及与所标识的数据集相关联的属性；
基于所述分析，确定所标识的数据集的数据映射替换；以及
呈现所确定的数据映射替换以供选择。
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