JP2014532235A - グラフの推奨 - Google Patents

Abstract

グラフ推奨が提供されうる。第１に、データセットの概要が判断され、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローが、この概要に基づいて、分類に分類される。次に、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの分類に基づいて、データセットが、複数のグラフタイプにマッピングされうる。次に、複数のグラフタイプのそれぞれが、ランク付けすることができる。

Description

[001]グラフ（chart）とは、棒グラフにおける棒、線グラフにおける線、および円グラフにおけるスライスなど、データがシンボルによって表されている、データのグラフィカルな表現である。グラフは、表による数値データ、関数、または何らかの種類の数量的構造を表すことができる。グラフは、大量のデータとデータの複数の部分の間の関係との理解を容易にするために、しばしば用いられる。グラフは、通常、そこからグラフが作成される生のデータよりも迅速に、読み取ることが可能である。

[002]グラフ推奨が提供されうる。この概要は、後で詳細な説明において更に説明される概念の内の選択されたものを簡略化された形式で紹介するために、提供される。この概要は、特許請求される主題の主要な特徴または必須の特徴を識別することを意図するものではない。また、この概要は、特許請求される主題の範囲を限定するために用いられることを意図するものでもない。

[003]グラフ推奨が提供されうる。第１に、データセットの概要を決定することができる。また、データセットにおけるそれぞれのカラム（列）およびロー（行）を、決定された概要に基づいて、複数の分類に分類することができる。次に、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの分類に基づいて、データセットを複数のグラフタイプにマッピングすることができる。次に、複数のグラフタイプのそれぞれを、ランク付けすることができる。

[004]以上の一般的な説明と以下の詳細な説明との両方は、例を提供しているのであって、単に説明的なものである。したがって、以上の一般的な説明と以下の詳細な説明とを、制限的なものであると考えるべきではない。更に、本明細書に記載されていることに加え、特徴や変更を提供することが可能である。例えば、実施形態は、詳細な説明において説明される様々な特徴の組み合わせおよび部分的な組み合わせに関するものでありうる。

[005]添付の図面は、本開示に組み込まれ本開示の一部分を構成するのであるが、本発明の様々な実施形態を図解している。図面は、次の通りである。

[006]動作環境のブロック図である。 [007]グラフ推奨を提供する方法の流れ図である。 [008]第１のユーザーインターフェースを図解する図である。 [009]第２のユーザーインターフェースを図解する図である。 [010]コンピューティングデバイスを含むシステムのブロック図である。

[011]以下の詳細な説明では、添付の図面を参照する。図面および以下の説明では、同一または類似の要素を参照するために、可能な限り、同一の参照番号を用いる。本発明の実施形態について説明をするが、修正、適応、および他の実装が可能である。例えば、置き換え、追加、または修正を、図面に図解されている要素に対して行うことができ、本明細書で説明される方法は、開示されている方法に対して、ステージを置き換え、順序を変更し、または追加することによって、修正することができる。したがって、以下の詳細な説明は、本発明を限定するものではない。むしろ、本発明の固有の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。

[012]図１は、動作環境１００のブロック図である。動作環境１００は、ユーザー１０５とコンピューティングデバイス１１０とを含みうる。コンピューティングデバイス１１０と相互作用をすることにより、ユーザー１０５は、ユーザーデータセットを含むサマリーテーブルを作成することができる。サマリーテーブルを作成した後で、ユーザー１０５は、コンピューティングデバイス１１０においてユーザーデータセットを示す視覚化を行うことを望む場合がありうる。残念ながらユーザー１０５がデータ視覚化のために利用可能な複数の選択肢の間の差異を理解していない場合があり、また、データを正確に示す視覚化を得るのに苦労する場合がある。

[013]本発明の実施形態によると、グラフ推奨が、例えば、グラフ推奨を提供する方法を用いることにより、提供されうる。グラフ推奨を提供する方法は、ユーザー１０５によって提供されるユーザーデータセットを受け取ることができる。次に、グラフ推奨を提供する方法は、与えられたユーザーデータセットに基づき、異なるグラフタイプ、データマッピング、およびグラフレイアウトを考慮して、適切なグラフ推奨の組をヒューリスティックに決定することができる。これにより、従来型のシステムと比較して、ユーザー１０５のためのグラフ作成が著しく簡略化されうる。

[014]グラフ推奨を提供するために、グラフ推奨を提供する方法は、ユーザーデータセットを能動的にパージングしうる。ユーザーデータセットを能動的にパージングし、そのコンテンツとそれがどのようにレイアウトされているかを理解することによって、グラフ推奨を提供する方法は、ユーザーが、適切なグラフタイプとそのデータをグラフにマッピングする適切な方法を迅速に識別するのを助けることができ、それにより、グラフの作成プロセスが簡略化される。

[015]図２は、グラフ推奨を提供する本発明の実施形態による方法２００に含まれる一般的な段階を明らかにする流れ図である。方法２００は、図５との関係でより詳細に後述され図１との関係では既に述べたコンピューティングデバイス１１０を用いて、実装することができる。方法２００の段階を実装する方法については、より詳細に後述する。

[016]方法２００は、開始ブロック２０５において開始することができ、コンピューティングデバイス１１０がデータセットを受け取りうる段階２１０に進むことができる。例えば、ユーザー１０５は、コンピューティングデバイス１１０と相互作用をすることにより、データセットを含む概要テーブルを作成することができる。この概要テーブルは、例えば、スプレッドシートアプリケーションプログラムの中で、ユーザー１０５によって、作成されうる。概要テーブルは、任意の方法での作成が可能であって、スプレッドシートアプリケーションプログラムに限定されることはない。

[017]方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がデータセットを受け取る段階２１０から、コンピューティングデバイス１１０がデータセットの向きを決定することができる段階２２０に、進むことができる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、データセットが例えば「カラムごと（column-wise）」の向きのレイアウトになっているのか、それとも「ローごと（row-wise）」の向きのレイアウトになっているのかを、ヒューリスティックに決定することができる。ここで、一方の向きを他方の向きよりも高くランク付けすることができる。換言すると、コンピューティングデバイス１１０は、データセットにおけるデータが後でどのように見られるか（例えば、垂直方向に、または水平方向に）に影響しうるデータセットのデータの向きを決定することができる。

[018]いったんコンピューティングデバイス１１０が段階２２０においてデータセットの向きを決定すると、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がデータセットのための概要を作成することができる段階２３０に、進むことができる。例えば、データセットを見ることによって、コンピューティングデバイス１１０は、後でグラフ選択規則がそれに基づくことになる属性の組を集めることができる。これは、それぞれの向きに対して行われうる（例えば、属性は、データセットにおけるそれぞれのローおよびそれぞれのカラムに対してコンパイルされうる）。

[019]属性を決定する際には、コンピューティングデバイス１１０は、データセットの属性のすべてのローとすべてのカラムとに対して、例えば、ｉ）特定のローまたはカラムにおけるすべての値の平均、ｉｉ）特定のローまたはカラムにおける最大値は何か、ｉｉｉ）特定のローまたはカラムにおける最小値は何か、ｉｖ）すべてのコンテンツストリングが特定のローまたはカラムにあるか、ｖ）すべてのコンテンツの日付が特定のローまたはカラムにあるか、を決定することができる。

[020]コンピューティングデバイス１１０が段階２３０においてデータセットに対する概要を作成した後で、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がデータセットの自己フィルタリングを実行することができる段階２４０に進むことができる。データセットがより複雑であるような場合には、コンピューティングデバイス１１０は、例えば、どのカテゴリーおよび値を含むのが重要であり、どれを残しておくべきであるかを、ヒューリスティックに決定することができる。例えば、段階２１０において、ユーザー１０５は、概要テーブルのデータ範囲全体を選択することによってデータセットを含む概要テーブルを作成するか、または、単一のセルを含む概要テーブルを選択することができる。後者の場合には、コンピューティングデバイス１１０は、データセットを作成するために、単一のセルの範囲におけるデータのバランスを見つけることができる。そうしているときに、コンピューティングデバイス１１０は、その範囲におけるデータの値を決定することができる。更に、コンピューティングデバイス１１０は、最終的によいグラフに貢献しない可能性があるカラムを取り除くことができる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、最終的によいグラフに貢献しない可能性がある概要テーブルに散在しているカラムを取り除くことができる。

[021]コンピューティングデバイス１１０がデータセットの自己フィルタリングを実行する段階２４０から、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がデータセットにおける系列(series)を分類することができる段階２５０に進むことができる。段階２３０で作成されたデータセットの概要（例えば、それぞれの向きに対して１つ）を用いて、コンピューティングデバイス１１０は、データセットにおけるそれぞれの系列を検討して、それぞれの系列の分類（例えば、カテゴリー系列、値系列、またはヘッダー）を決定する。換言すると、それぞれのローおよびカラムの属性が決定された後で、コンピューティングデバイス１１０は、規則の組を確認した上で、特定のローまたはカラムが値系列としての方が優れているか、またはカテゴリー系列としての方が優れているかを判断する。カテゴリー系列は系列のタイトルでありうるし、値系列は実際の数を保持しうる。例えば、サポートされているすべてのグラフタイプについて、カテゴリー、値系列、およびヘッダーがどのようにして識別されるべきかを定義する規則の組が存在しうる。データセットの概要において生成される属性から、コンピューティングデバイス１１０は、系列がカテゴリーなのか値系列なのかヘッダーなのかが判断される蓋然性に関して、データセットにおけるそれぞれの系列に対して得点を生成することができる。このプロセスは、すべてのグラフタイプについて、ローに関する向きとカラムに関する向きとの両方について、反復される。少なくとも１つの値系列が見つからない場合には、コンピューティングデバイス１１０は、どのような結果も戻すことができない。系列を分類するのに用いられる得点は、グラフを推奨するための最終的な得点には寄与することができない。

[022]系列を分類するのに用いられる規則は、属性に基づく論理関数でありうる。例えば、特定のカラムにおける値がストリングであるために、カラムのデータタイプがストリングである場合には、このカラムは、グラフにおける数値であるよりも、むしろタイトルを表すカテゴリーである可能性が高い。更に、あるローの全体が日付を含む場合には、それらがすべて日付であるのだから、どのようなタイプのグラフが意味をもつのかについて何かを告げていることになる。次に、縦線および横線グラフについて、カラムがカテゴリー系列であるのか値系列であるのかを判断するための規則の例を挙げる。
カテゴリー系列
系列が最も左側のカラムである場合には、カテゴリー系列の得点＋１
系列が非ゼロの値を有する場合には、カテゴリー系列の得点＋１
系列がストリング値で構成されている場合には、
明確に異なる数が２〜５の場合には、カテゴリー系列の特定＋７
明確に異なる数が６〜１６の場合には、カテゴリー系列の特定＋９
明確に異なる数が１７〜３２の場合には、カテゴリー系列の特定＋８
明確に異なる数が３３〜５０の場合には、カテゴリー系列の特定＋２
値系列
系列が数で構成されている場合には、
値の和が１〜１００である場合には、値系列得点−１
非ゼロの値が存在する場合には、値系列得点＋６
明確に異なる値の数を値の数で除算すると０．５以上である場合には、値系列得点＋１
明確に異なる値の数を値の数で除算すると０．５未満である場合には、値系列得点−１
[023]いったんコンピューティングデバイス１１０がデータセットにおける系列を段階２５０で分類すると、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がデータセットのマッピングを実行しうる段階２６０に進むことができる。特に、コンピューティングデバイス１１０は、これらの系列を与えられたグラフタイプ上の特定の軸にマッピングするための所定の条件の組に対して、カテゴリーおよび値系列を実行することができる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、すべてのサポートされているグラフサイズを検討して、段階２５０で決定されたものをマッピングすることができる。よって、すべてがストリングである１つのカラムと数を含む２つのカラムとを有するデータセットに対しては、コンピューティングデバイス１１０は、ストリングカラムと２つの数カラムとを、例えば縦棒グラフのカテゴリー系列と値系列とにマッピングすることができる。円グラフの場合には、コンピューティングデバイス１１０は、第１の値系列カラムだけをマッピングすることができる。この理由は、円グラフにはただ１つの値系列だけしかマッピングされないからである。例えば、散乱グラフの場合には、コンピューティングデバイス１１０は、散乱グラフのＸおよびＹ属性を表す２つの値系列をマッピングすることができる。グラフタイプには、これらに限定されることはないが、次のものが含まれうる。
縦棒
集合縦棒グラフ
スタック状（stacked）の縦棒グラフ
１００％スタック状の縦棒グラフ
線
線グラフ
１００％スタック状の線グラフ
円
円グラフ
円グラフの円弧
円グラフの棒
横棒
集合横棒グラフ
スタック状の横棒グラフ
１００％スタック状の横棒グラフ
面積
スタック状の面積グラフ
１００％スタック状の面積グラフ
散乱
マーカーだけを有する散乱グラフ
ストック
高低近接グラフ
開放高低近接グラフ
体積高低近接グラフ
体積開放高低近接グラフ
等高線
３次元等高線グラフ
輪郭
ドーナツ
ドーナツグラフ
バブル
バブルグラフ
レーダー
レーダーグラフ
合成グラフ
集合横棒グラフ＋線グラフ
[024]コンピューティングデバイス１１０が段階２６０でマッピングを実行すると、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０がグラフ規則を適用することができる段階２７０に進みうる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、グラフ選択規則に対して、段階２６０からのマッピングを実行し、特定のグラフがどのくらい適切であるかに関して得点を得ることができる。換言すると、コンピューティングデバイス１１０は、段階２６０で作成されたグラフマップを見て、それぞれのグラフがどのくらい優れているのかを、グラフ規則を用いて段階２６０からのそれぞれのマッピングをランク付けすることによって、判断することができる。

[025]最終的なグラフ推奨は、内部的な規則に基づく得点付けシステムから、コンピューティングデバイス１１０によって、ランク付けされうる。得点付けシステムは、ｉ）静的得点(static score)とｉｉ）得点乗数(score multiplier)という２つのタイプの値を含みうる。静的得点は、特定のグラフのタイプに対するカテゴリーと値系列との組とマッピングとがどのくらい適切であるかを判断できる個別的なグラフ選択規則それぞれに対して、マッピングされうる。得点乗数は、データの向き、系列軸マッピング、および結果フィルタリング規則に対してマッピングすることができて、一群の推奨に対する得点を上昇または下降させるより広範な方法が提供される。静的得点と得点乗数との両者を組み合わせることにより、それぞれのグラフ推奨に対する全体的得点が得られる。

[026]それぞれのグラフ推奨に対する得点は、特定のグラフタイプに対するすべての可能性がある得点との関係で正規化され、１００を可能な限り最高ランクの推奨とし０を可能な限り最低ランクの得点とする１００点満点の中で、得点が得られる。この規則と得点乗数とによると、得点が１００を超えるまたは０よりも下になる場合もありうる。次に、あるグラフの便利さを判断する規則の例を示す。
線グラフ
カテゴリー系列が日付、年、曜日、または月から構成されている場合には、グラフ得点＋２５
カテゴリー系列がストリングから構成されていて、
３〜８の値が存在する場合には、グラフ得点＋３５
９〜１６の値が存在する場合には、グラフ得点＋２５
１７〜３２の値が存在する場合には、グラフ得点＋２０
３３〜５０の値が存在する場合には、グラフ得点＋５
５０を超える値が存在する場合には、何もしない。

値系列が数で構成されている場合には、グラフ得点＋５
グラフにおける非ゼロの値に対するゼロの比率が
０．７以上である場合には、グラフ得点−４０
０．５〜０．７である場合には、グラフ得点−２０
０．３〜０．５である場合には、グラフ得点−１０
０．３未満である場合には、グラフ得点＋１５
集合横棒グラフ
カテゴリー系列がタイプストリング（type string）であり、すべてのその値が１６文字の長さ未満である場合には、グラフ得点−５
カテゴリー系列がタイプストリングであり、その値の内の一部が１６文字の長さを超えている場合には、グラフ得点＋１０
円グラフ
値系列が複数個存在する場合には、円グラフは推奨しないこと。

[027]コンピューティングデバイス１１０がグラフ規則を段階２７０においていったん適用すると、方法２００は、コンピューティングデバイス１１０が推奨を出力することができる段階２８０に、進みうる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、与えられたデータセットに対して、グラフ推奨のスタック状のランク付けされたリストを出力することができる。換言すると、データセットに対して、段階２６０でマッピングされたすべてのグラフタイプのリストが、段階２７０からのグラフ規則アプリケーションによってランク付けされた順序で提供される。コンピューティングデバイス１１０は、このランキングを、リストを単純にユーザー１０５に示しうるユーザーインターフェースに提供することができる。または、コンピューティングデバイス１１０は、図３および図４に示されているようなユーザーインターフェースを介して、より視覚的な表現を提供することができる。

[028]図３は、第１のユーザーインターフェース３００を示している。図３に示されているように、第１のユーザーインターフェース３００は、メイン表示ペイン（pane）３０５と、サイドペイン３１０とを含みうる。ユーザー１０５が推奨グラフボタン３１５を選択すると、段階２７０から最高ランキングを受け取ったグラフを、メインペイン３０５に表示することができる。そして、それに続いて低い得点を受け取ったグラフを、サイドペイン３１０に示すことができる。換言すると、第１のグラフ３２０が最高のランキングを受け取っており、第２のグラフ３２５が２番目に高いランキングを受け取っており、第３のグラフ３３０が３番目に高いランキングを受け取っており、第４のグラフ３３５が４番目に高いランキングを受け取っていることになる。（例えば、スライドバー３４０をスライドさせて）ユーザー入力をコンピューティングデバイス１１０に提供することにより、ユーザー１０５は、それに続いて低くランク付けされたグラフの連続的な部分集合を、サイドペイン３１０に表示させることができる。

[029]図４は、第２のユーザーインターフェース３００を示している。第１のユーザーインターフェース３００から全グラフボタン３４５を選択することにより、ユーザー１０５は、コンピューティングデバイス１１０に、第２のユーザーインターフェース４００を表示させることができる。図４に示されているように、第２のユーザーインターフェース４００は、中央表示ペイン４０５と、第１エリアペイン４１０と、第２エリアペイン４１５とを含みうる。第１エリアペイン４１０は、すべてのタイプの、サポートされていて利用可能なグラフのリスト（例えば、段階２６０においてマッピングされたすべてのグラフタイプ）を含みうる。第１エリアペイン４１０から選択された与えられたグラフタイプに対して、第２エリアペイン４１５は、任意の下位タイプの、選択され利用可能なグラフを表示することができる。例えば、ユーザー１０５は、第１エリアペイン４１０から、カラムボタン４２０を選択することができる。これにより、すべての異なるタイプの、利用可能な下位タイプの縦線グラフが第２エリアペイン４１５に示されることになる。ユーザー１０５は、図４に示されている集合縦線グラフボタン４２５を選択することによって、集合縦線グラフが中央表示ペイン４０５に表示されるように選択することができる。第２エリアペイン４１５からスタック状の縦線グラフボタン４３０を選択することによって、ユーザー１０５は、コンピューティングデバイス１１０に、スタック状の縦線グラフを中央表示ペイン４０５に表示させることができる。ユーザー１０５は、第２のユーザーインターフェース４００から推奨グラフボタン３１５を選択することによって、第１のユーザーインターフェース３００に切り換えて戻ることができる。いったんコンピューティングデバイス１１０が段階２８０において推奨を出力すると、方法２００は、段階２９０において終了しうる。

[030]本発明によるある実施形態は、グラフ推奨を提供するシステムを含みうる。このシステムは、記憶装置と、その記憶装置に結合された処理ユニットとを含みうる。処理ユニットは、データセットの概要を判断し、その概要に基づいてデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを分類するように動作しうる。更に、処理ユニットは、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの分類に基づき、データセットを複数のグラフタイプにマッピングするように動作しうる。処理ユニットは、更に、複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けするように動作しうる。

[031]本発明による別の実施形態は、グラフ推奨を提供するシステムを含みうる。このシステムは、記憶装置と、その記憶装置に結合された処理ユニットとを含みうる。処理ユニットは、概要に基づいて、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを分類し、データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの分類に基づいて、データセットを複数のグラフタイプにマッピングするように動作しうる。更に、処理ユニットは、複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けし、複数のグラフタイプのそれぞれのランク付けに基づいて、グラフ推奨を表示するように動作しうる。

[032]図５は、コンピューティングデバイス１１０を含むシステムのブロック図である。本発明の実施形態によると、上述した記憶装置および処理ユニットは、図５のコンピューティングデバイス１１０などのコンピューティングデバイスにおいて実装することができる。ハードウェア、ソフトウェア、またはファームウェアの任意の適切な組み合わせを用いて、記憶装置および処理ユニットを実装することができる。例えば、記憶装置およびプロセシングユニットを、コンピューティングデバイス１１０、または、任意の他のコンピューティングデバイス５１８をコンピューティングデバイス１１０と組み合わせて実装することができる。上述したシステム、デバイス、およびプロセッサーは例であり、他のシステム、デバイスおよび、プロセッサーが、本発明の実施形態による上述した記憶装置および処理ユニットを構成する場合もある。

[033]図５を参照すると、本発明のある実施形態によるシステムは、コンピューティングデバイス１１０などのコンピューティングデバイスを含みうる。基本構成では、コンピューティングデバイス１１０は、少なくとも１つの処理ユニット５０２とシステムメモリー５０４とを含みうる。コンピューティングデバイスの構成およびタイプに応じ、システムメモリー５０４は、これらに限定されることはないが、揮発性（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ））、不揮発性（例えば、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ））、フラッシュメモリー、またはそれらの任意の組み合わせを備えていることがある。システムメモリー５０４は、オペレーティングシステム５０５と１つまたは複数のプログラミングモジュール５０６とを含むことがあり、更に、プログラムデータ５０７を含む場合もある。オペレーティングシステム５０５は、例えば、コンピューティングデバイス１１０の動作を制御するのに適したものでありうる。ある実施形態では、プログラミングモジュール５０６は、例えば、チャート推薦アプリケーション５２０を含むことがある。更に、本発明の実施形態は、グラフィクスライブラリー、他のオペレーティングシステム、または任意の他のアプリケーションプログラムとともに実施することも可能であり、どのような特定のアプリケーションやシステムにも限定されない。この基本構成が、図５では、点線５０８の内部にあるコンポーネントによって図解されている。

[034]コンピューティングデバイス１１０は、追加的な特徴や機能を有しうる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、例えば磁気ディスク、光学ディスク、またはテープなど、追加的なデータストレージデバイス（着脱可能および／または着脱不能）を含むこともありうる。このような追加的なストレージが、図５では、着脱可能ストレージ５０９と着脱不能ストレージ５１０とによって図解されている。コンピューティングデバイス１１０は、通信コネクション５１６を含む場合もあり、この通信コネクション５１６により、コンピューティングデバイス１１０は、例えばイントラネットもしくはインターネットなどの分散コンピューティング環境におけるネットワークを経由するなどにより、他のコンピューティングデバイス５１８と通信することが可能になる。通信コネクション５１６は、通信媒体の１つの例である。

[035]本明細書で用いられる「コンピューター可読媒体」という用語は、コンピューター記憶媒体を含みうる。コンピューター記憶媒体は、コンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの、情報を記憶する任意の方法または技術において実装される揮発性および不揮発性、着脱可能および着脱不能な媒体を含みうる。システムメモリー５０４、着脱可能ストレージ５０９、および着脱不能ストレージ５１０は、すべて、コンピューター記憶媒体（すなわち、メモリーストレージ）の例である。コンピューター記憶媒体は、これらに限定されることはないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリーもしくは他のメモリー技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気記憶デバイス、または情報を記憶するのに用いることができてコンピューティングデバイス１１０がアクセスすることができる任意の他の媒体を含みうる。任意のこのようなコンピューター記憶媒体は、デバイス５００の一部であることもありうる。コンピューティングデバイス１１０は、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなどの入力デバイス５１２を有することもある。ディスプレイ、スピーカー、プリンターなどの出力デバイス５１４を含むこともある。上述したデバイスは例であり、他のデバイスを用いることもできる。

[036]本明細書で用いられる「コンピューター可読媒体」という用語は、通信媒体を含むこともある。通信媒体は、搬送波もしくは他のトランスポートメカニズムのような変調されたデータ信号におけるコンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュールもしくは他のデータによって実施することができ、任意の情報配信媒体を含む。「変調されたデータ信号」という用語は、信号内の情報を符号化するような態様で設定もしくは変更される、１つまたは複数の特性を有する信号を記述することができる。例であって限定されるのではないが、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続のような有線媒体と、音声、無線周波数（ＲＦ）、赤外線および他の無線媒体のような無線媒体とを含みうる。

[037]上述したように、オペレーティングシステム５０５を含めて、多数のプログラムモジュールおよびデータファイルを、システムメモリー５０４に記憶することができる。処理ユニット５０２上で実行している間に、プログラミングモジュール５０６（例えば、グラフ推奨アプリケーション５２０）は、例えば、既に説明した１つまたは複数の方法２００の段階を含む処理を実行することもできる。上述した処理は例であり、処理ユニット５０２は他の処理を実行することもできる。本発明の実施形態により用いることができる他のプログラミングモジュールは、電子メールおよびコンタクトアプリケーション、ワードプロセシングアプリケーション、スプレッドシートアプリケーション、データベースアプリケーション、スライドプレゼンテーションアプリケーション、描画またはコンピューター支援アプリケーションプログラムなどを含むことがありうる。

[038]本発明の実施形態は、図５に図解されているコンポーネントのそれぞれまたは多くが単一の集積回路上に集積されうるシステム・オン・ア・チップ（ＳＯＣ）を経由して実施することが可能である。そのようなＳＯＣは、１つまたは複数の処理ユニット、グラフィクスユニット、通信ユニット、システム視覚化ユニット、および、そのすべてを単一の集積回路としてチップ基板上に集積する（または「書き込む」）ことが可能な様々なアプリケーション機能を含みうる。ＳＯＣを経由して動作する際には、本発明の実施形態との関係で本明細書に記載されている機能は、単一の集積回路（チップ）上でコンピューティングデバイス１１０の他のコンポーネントと一体化されている特定用途向けのロジックを経由して実行されうる。更に、図５に図解されているコンポーネントは、例えば、モバイルデバイスにおいて、または、クラウドコンピューティングシステムにおいて、実施可能である。

[039]一般に、本発明の実施形態によると、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するまたは特定の抽象的なデータタイプを実装可能なルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造、および他のタイプの構造を含むことがありうる。更に、本発明の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサーシステム、マイクロプロセッサーベースまたはプログラミング可能な家電機器、ミニコンピューター、およびメインフレームコンピューターなどを含む、他のコンピューターシステム構成によっても実施しうる。また、本発明の実施形態は、通信ネットワークを経由してリンクされているリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境においても、実施可能である。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールは、ローカルおよびリモート双方のメモリー記憶デバイスへの配置が可能である。

[040]更に、本発明の実施形態を、ディスクリートな電子素子で構成された電子回路、論理ゲートを含むパッケージ化もしくは集積された電子チップ、またはマイクロプロセッサーを用いた回路において実施することが可能であり、または電子素子もしくはマイクロプロセッサーを含む単一のチップ上でも実施しうる。また、本発明の実施形態は、例えば、ＡＮＤ、ＯＲ、およびＮＯＴなどの論理演算を実行することが可能な他の技術を用いても実施できる。なお、これらには限定されないが、機械的、光学、流体技術、および量子技術も含まれる。更に、本発明の実施形態は、汎用コンピューターの中で、または、任意のそれ以外の回路もしくはシステムにおいても実施可能である。

[041]本発明の実施形態は、例えば、コンピュータープロセス（方法）、コンピューティングシステム、またはコンピュータープログラム製品もしくはコンピューター可読媒体などの製品として実装することができる。コンピュータープログラム製品は、コンピューターシステムによって読み取り可能であるコンピューター記憶媒体であって、コンピュータープロセスを実行する命令のコンピュータープログラムを符号化しているコンピューター記憶媒体でありうる。コンピュータープログラム製品は、コンピューターシステムによって読み取り可能であり、コンピュータープロセスを実行する命令のコンピュータープログラムを符号化する搬送波上で伝搬される信号でありうる。したがって、本発明は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）において実施することができる。換言すると、本発明の実施形態は、コンピューター使用可能またはコンピューター可読記憶媒体上のコンピュータープログラム製品の形式をとる場合があるが、このコンピューター使用可能またはコンピューター可読記憶媒体は、命令実行システムによって用いられる媒体、もしくは命令実行システムに関連する媒体において実施されるコンピューター使用可能またはコンピューター可読プログラムコードを有する。コンピューター使用可能媒体もしくはコンピューター可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスにより用いられる、またはそれらに関連するプログラムを含み、記憶し、通信し、伝搬し、もしくは転送することができる任意の媒体でありうる。

[042]コンピューター使用可能媒体またはコンピューター可読媒体は、これらに限定されることはないが、例えば、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線もしくは半導体システム、装置、デバイスまたは搬送媒体でありうる。より特定のコンピューター可読媒体の例（網羅的ではないリスト）として、コンピューター可読媒体は、１つまたは複数の配線を有する電気接続部、ポータブルコンピューターディスケット、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭもしくはフラッシュメモリー）、光ファイバー、およびポータブルコンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）を含みうる。コンピューター使用可能媒体またはコンピューター可読媒体は、プログラムが印刷された紙または別の適切な媒体でさえありうることに注意すべきである。その理由は、当該プログラムを、例えば紙または他の媒体を光学的に走査することにより電子的に捕捉し、必要に応じて、コンパイルし、解釈し、または適当な方法で処理し、コンピューターメモリーに記憶することが可能であるからである。

[043]本発明の実施形態は、以上では、例えば本発明の実施形態による方法、システム、およびコンピュータープログラム製品のブロック図および／または動作説明を参照して説明されている。ブロックで言及されている機能／動作は、任意のフローチャートに示されている順序から外れて発生こともありうる。例えば、連続するように示されている２つのブロックが、関係する機能／動作に応じて、実際には、実質的に同時に実行されることがありうるし、または、これらのブロックが、ときには、逆の順序で実行されることもありうる。

[044]本発明のいくつかの実施形態を説明してきたが、他の実施形態も存在しうる。更に、本発明の実施形態を、メモリーおよび他の記憶媒体に記憶されたデータと関連するものとして説明したが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクもしくはＣＤ−ＲＯＭ、インターネットからの搬送波、またはＲＡＭもしくはＲＯＭの他の形式のような二次的な記憶デバイスなど、他のタイプのコンピューター可読媒体にデータを記憶することが可能であり、または、このようなコンピューター可読媒体からデータを読み出すことも可能である。更に、開示されている方法の段階を、本発明から逸脱することなく、段階の順序の交換、および／または段階の挿入もしくは削除をすることを含む任意の態様で修正することができる。

[045]本明細書に含まれるコードにおける著作権を含むすべての権利は、出願人に帰属し、出願人の財産である。出願人は本明細書に含まれるコードにおけるすべての権利を保持および留保しており、付与された特許の複製と関係する場合のみ、製品を複製する許可を付与するのであって、他の目的では許可を付与しない。

[046]この明細書は例を含むが、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によって示される。更に、本明細書では構造的特徴および／または方法的な動作に固有の言語を用いて説明してきたが、特許請求の範囲は、上述した特徴または動作には限定されない。むしろ、上述した特定の特徴および動作は、本発明の実施形態のための例として開示されている。

Claims (10)

1. グラフ推奨を提供する方法であって、
   データセットの概要を判断するステップと、
   前記データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを、前記概要に基づいて分類に分類するステップと、
   前記データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの前記分類に基づいて、前記データセットを複数のグラフタイプにマッピングするステップと、
   前記複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けするステップと、
   を含む方法。
2. 前記データセットの前記概要を判断する前記ステップが、前記データセットのそれぞれのカラムとそれぞれのローとに対して複数の属性を決定するステップを含み、前記複数の属性は、ローにおけるすべての値の平均、カラムにおけるすべての値の平均、ローにおける最大値、カラムにおける最大値、ローにおける最小値、カラムにおける最小値、ローにおけるすべての値はストリングであるという判断、カラムにおけるすべての値はストリングであるという判断、ローにおけるすべての値は日付であるという判断、およびカラムにおけるすべての値は日付であるという判断の内の１つを含む、請求項１記載の方法。
3. 前記データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを前記概要に基づいて分類に分類する前記ステップが、前記データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを、カテゴリー系列、値系列、およびヘッダーの内の１つを含む分類に分類するステップを含む、請求項１記載の方法。
4. 前記複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けする前記ステップが、静的得点を含む得点システムを用いるステップを含み、静的得点は、特定のグラフタイプに対するカテゴリーと値系列との組とマッピングとがどのくらい適切であるかを判断するそれぞれの個別的グラフ選択規則に対してマッピングされる、請求項１記載の方法。
5. 前記複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けする前記ステップが、得点乗数を含む得点システムを用いるステップを含み、得点乗数は、データの向き、系列軸マッピング、および結果フィルタリング規則に対してマッピングされ、一群の推奨に対する得点を上昇および下降の一方を行う、請求項１記載の方法。
6. 前記データセットをフィルタリングするステップを更に含み、前記データセットをフィルタリングする前記ステップは、
   少なくとも１つのカラムと少なくとも１つのローとの少なくとも一方がよいグラフに貢献しないと判断するステップと、
   前記判断された少なくとも１つのカラムと前記判断された少なくとも１つのローとの少なくとも一方を前記データセットから排除するステップと、
   を含む、請求項１記載の方法。
7. 実行されるとグラフ推奨を提供する方法を実行する命令セットを記憶しているコンピューター可読媒体であって、前記命令セットによって実行されると前記方法は、
   データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを、概要に基づいて、分類に分類するステップと、
   前記データセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの前記分類に基づいて、前記データセットを複数のグラフタイプにマッピングするステップと、
   前記複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けするステップと、
   前記複数のグラフタイプのそれぞれの前記ランク付けに基づいて、グラフ推奨を表示するステップと、
   を含む、コンピューター可読媒体。
8. 前記グラフ推奨を表示する前記ステップが、
   最高のランク付けをされたグラフをメインペイン(pane)に表示するステップと、
   それに続くランク付けをされたグラフの部分集合の内の一部をサイドペインに表示するステップと、
   ユーザー入力に応答して、それに続くランク付けをされたグラフの別の部分集合の内の一部を前記サイドペインに表示するステップと、
   を含む、請求項７記載のコンピューター可読媒体。
9. 前記グラフ推奨を表示する前記ステップが、
   サポートされており利用可能なグラフタイプのリストを第１エリアペインに表示するステップと、
   下位のタイプのリストを第２エリアペイン４１５に表示するステップであって、下位のタイプの前記リストは、前記第１エリアペインにおけるサポートされており利用可能なグラフタイプの内の選択されたものに対応する、ステップと、
   前記第１エリアペインにおける前記サポートされており利用可能なグラフタイプの内の前記選択されたものと前記第２エリアペインにおける前記下位のタイプの内の選択されたものとに対応するグラフを表示するステップと、
   を含む、請求項７記載のコンピューター可読媒体。
10. グラフ推奨を提供するシステムであって、
    記憶装置と、
    前記記憶装置に結合された処理ユニットであって、
    データセットを受け取るステップと、
    前記データセットの向きを判断するステップであって、前記向きは、カラムごとの向きとローごとの向きの一方を含む、ステップと、
    前記判断された向きに少なくとも基づいて前記データセットの概要を判断するステップであって、前記データセットのそれぞれのカラムとそれぞれのローとに対する複数の属性を判断することを含む、ステップと、
    前記データセットをフィルタリングするステップであって、少なくとも１つのカラムと少なくとも１つのローとの少なくとも一方がよいグラフに寄与しないと判断するステップと、前記判断された少なくとも１つのカラムと前記判断された少なくとも１つのローとの少なくとも一方を前記データセットから排除するステップと、を含むステップと、
    前記フィルタリングされたデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを、前記概要に基づいて分類に分類するステップであって、前記フィルタリングされたデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびロ−を分類するよう動作される前記処理ユニットは、前記概要に基づいて、前記フィルタリングされたデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびロ−を分類するために動作される処理ユニットを備えており、前記フィルタリングされたデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびローを、カテゴリー系列、値系列、およびヘッダーの内の１つを含む分類に分類するステップを含む、ステップと、
    前記フィルタリングされたデータセットにおけるそれぞれのカラムおよびローの前記分類に基づいて、前記フィルタリングされたデータセットを複数のグラフタイプにマッピングするステップと、
    前記複数のグラフタイプのそれぞれをランク付けするステップであって、静的得点と得点乗数との一方を含む少なくとも１つのタイプの値を含む得点付けシステムを用いるステップを含む、ステップと、
    前記複数のグラフタイプのそれぞれのランク付けに基づいてグラフ推奨を表示するステップであって、グラフ推奨を表示するよう動作される前記処理ユニットは、最高のランク付けがなされたグラフをメインペインに表示し、その次のランク付けがなされたグラフの部分集合に含まれるものをサイドペインに表示するよう動作される処理ユニットを含む、ステップと、
    を実行するように動作する処理ユニットと、
    を備えているシステム。

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