KR20200048301A

KR20200048301A - Table processing method and apparatus

Info

Publication number: KR20200048301A
Application number: KR1020180130254A
Authority: KR
Inventors: 정병준; 임준원; 임지현
Original assignee: 주식회사 뉴스젤리
Priority date: 2018-10-29
Filing date: 2018-10-29
Publication date: 2020-05-08
Also published as: KR102185980B1

Abstract

Disclosed are a table processing method and an apparatus thereof. According to one embodiment, the table processing apparatus can load a table including data in a data area for each field, identify rows or columns which commonly include reference data among data of first fields classified as a first type, and, in the identified rows and columns, based on the reference data, integrate data of second fields classified as a second type so as to generate a pivot table from the table.

Description

Table processing method and device {TABLE PROCESSING METHOD AND APPARATUS}

아래 실시예들은 테이블을 처리하는 기술에 관한 것이다.The embodiments below relate to a technique for processing a table.

데이터의 처리 능력과 수집 기술이 다방면으로 발전하고 있어, 다양한 분야의 데이터가 대규모 및 다차원적으로 수집 및 처리되고 있다. 방대한 데이터로부터 유용한 의미를 생성하고, 응용 측면에서 데이터를 활용하기 위해서는 대규모 데이터의 패턴을 파악하고 사용 목적에 맞게 데이터를 처리하는 방식과 기술이 중요하다. 데이터 정제와 패턴 파악을 위한 기법의 중요성이 커지고 있다.Data processing capabilities and collection technologies have been developed in many ways, and data in various fields are collected and processed in large scale and multidimensionally. In order to generate useful meaning from massive data and to utilize data from the application side, it is important to understand the patterns of large data and to process and process the data according to the purpose of use. The importance of techniques for data purification and pattern identification is growing.

다양한 정보를 시각화하기 위해 데이터를 처리하기 위해서는 데이터 처리 기법의 고도화가 필요하다. 데이터 처리 과정에서 필요한 조작 단계들이 복잡할수록 사용성이 떨어지게 된다. 이에, 데이터의 분석 목적에 맞추어 데이터를 생성하고 처리하는 기술의 연구가 요구된다.In order to process data to visualize various information, it is necessary to upgrade data processing techniques. The more complicated the operation steps required in the data processing process, the lower the usability. Accordingly, research on a technique for generating and processing data in accordance with the purpose of analyzing the data is required.

실시예들은 정보에 대한 분석 의도에 따라 데이터를 처리하는 기법을 제공하고자 한다.The embodiments are intended to provide a technique for processing data according to an intention to analyze information.

실시예들은 데이터를 포함하는 테이블로부터 피벗 테이블을 생성하는 기법을 제공하여 사용자 편의성을 높이고자 한다.Embodiments are intended to increase user convenience by providing a technique for generating a pivot table from a table containing data.

실시예들은 데이터의 사용 패턴을 시각화하기 위해 테이블을 처리하는 기법을 제공하고자 한다.The embodiments are intended to provide a technique for processing a table to visualize the usage pattern of the data.

실시예들은 테이블을 가공하는 기법을 통해 정보의 처리 및 연산 속도를 높이고자 한다.The embodiments intend to speed up the processing and calculation of information through a technique for processing a table.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 필드들 별 데이터 영역에 데이터들이 포함된 테이블을 로딩하는 단계; 제1 유형으로 분류되는 제1 필드들의 데이터들 중에서, 기준 데이터들을 공통으로 포함하는 행들 또는 열들을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 행들 또는 열들에 있어서, 상기 기준 데이터들을 기준으로, 제2 유형으로 분류되는 제2 필드들의 데이터들을 통합하여 상기 테이블로부터 피벗 테이블을 생성할 수 있다.A table processing method according to an embodiment includes loading a table including data in a data area for each field; Identifying, among the data of the first fields classified as the first type, rows or columns commonly including reference data; And in the identified rows or columns, based on the reference data, data of second fields classified as a second type may be combined to generate a pivot table from the table.

일실시예에 따르면, 상기 피벗 테이블을 생성하는 단계는 상기 식별된 행들 또는 열들에 포함된 데이터들 중에서, 상기 제2 필드들의 데이터들을 통계 처리하는 단계; 및 상기 식별된 행들 또는 열들을 단일의 행 또는 열로 변환하는 단계; 상기 단일의 행 또는 열에 있어서, 상기 제1 필드들의 데이터 영역에 상기 기준 데이터들을 채우는 단계; 상기 단일의 행 또는 열에 있어서, 상기 제2 필드들의 데이터 영역에 상기 통계 처리의 결과를 채우는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of generating the pivot table may include: statistically processing data of the second fields among data included in the identified rows or columns; And converting the identified rows or columns into a single row or column. Filling the reference data in a data area of the first fields in the single row or column; In the single row or column, a step of filling the result of the statistical processing in a data area of the second fields may be included.

일실시예에 따르면, 상기 제2 필드들의 데이터들을 통계 처리하는 단계는 상기 식별된 행들 또는 열들에 포함된 데이터들 중에서, 상기 제2 필드들의 데이터들을 상기 제2 필드들 별로 더하는 단계를 포함하고, 상기 제2 필드들을 상기 통계 처리의 결과로 채우는 단계는 상기 단일의 행 또는 열에 있어서, 상기 제2 필드들의 데이터 영역에 상기 제2 필드들 별로 상기 더한 결과를 채우는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of statistically processing the data of the second fields includes adding data of the second fields for each of the second fields, among data included in the identified rows or columns, The filling of the second fields with the result of the statistical processing may include filling the sum of the results of the second fields in the data area of the second fields in the single row or column.

일실시예에 따르면, 상기 행들 또는 상기 열들을 식별하는 단계는 제1 행 또는 제1 열에 포함된 데이터들 중 제1 필드의 데이터들; 및 제2 행 또는 제2 열에 포함된 데이터들 중 제1 필드의 데이터들이 서로 같은 경우, 상기 서로 같은 데이터들을 기준 데이터들로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of identifying the rows or the columns may include data of a first field among data included in the first row or the first column; And when the data of the first field among the data included in the second row or the second column are the same, setting the same data as reference data.

일실시예에 따르면, 상기 제1 유형은 범주형이고, 상기 제2 유형은 수치형일 수 있다.According to one embodiment, the first type may be categorical, and the second type may be numeric.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 상기 데이터 영역 내에서 데이터가 존재하지 않는 영역을 식별하는 단계; 상기 식별된 영역 중 제2 필드에 대응하는 적어도 하나의 제2 영역을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 제2 영역에 미리 정의된 데이터를 채우는 단계를 더 포함하고, 상기 피벗 테이블을 생성하는 단계는 상기 미리 정의된 데이터가 채워진 상기 제2 영역을 상기 미리 정의된 데이터가 채워지기 이전 상태로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.A table processing method according to an embodiment may include identifying an area where no data exists within the data area; Identifying at least one second area corresponding to a second field among the identified areas; And filling the identified second area with predefined data, and generating the pivot table includes a state before the predefined data is filled in the second area filled with the predefined data. It may include the step of converting to.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 상기 식별된 영역 중 제1 필드에 대응하는 적어도 하나의 제1 영역을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 제1 영역의 행 또는 열을 상기 테이블로부터 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.A table processing method according to an embodiment may include identifying at least one first area corresponding to a first field among the identified areas; And removing rows or columns of the identified first area from the table.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 상기 테이블의 필드들을 상기 제1 필드들 및 상기 제2 필드들로 분류하는 단계; 상기 분류 결과에 기초하여, 상기 필드들의 배열 순서를 미리 정의된 순서로 변경하는 단계; 및 상기 미리 정의된 순서로 변경된 상기 필드들 별 데이터 영역에 상기 제1 필드들 및 상기 제2 필드들 별로 데이터들을 채우는 단계를 더 포함할 수 있다.A table processing method according to an embodiment may include classifying fields of the table into the first fields and the second fields; Changing the arrangement order of the fields to a predefined order based on the classification result; And filling data for each of the first fields and the second fields in a data area for each of the fields changed in the predefined order.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 상기 테이블의 제1 사용자와 연관된 제2 사용자들의 필드 사용 패턴들을 획득하는 단계; 및 상기 필드 사용 패턴들에 기초하여, 상기 필드들 중 상기 제1 사용자가 사용할 적어도 하나의 필드를 추천하기 위한 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.A table processing method according to an embodiment may include obtaining field usage patterns of second users associated with a first user of the table; And based on the field usage patterns, providing information for recommending at least one field to be used by the first user among the fields.

일실시예에 따른 테이블 처리 방법은 상기 필드들 중 적어도 하나에 대한 사용자 입력을 수신하는 단계; 상기 사용자 입력에 응답하여, 상기 필드들의 배열 순서를 변경하는 단계; 및 상기 변경된 배열 순서에 따른 상기 필드들 별 데이터 영역에 상기 제1 필드들 및 상기 제2 필드들 별로 데이터들을 채워 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.A table processing method according to an embodiment may include receiving a user input for at least one of the fields; Changing an arrangement order of the fields in response to the user input; And filling and displaying data for each of the first fields and the second fields in the data area for each field according to the changed arrangement order.

일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.The apparatus according to an embodiment may be controlled by a computer program stored in a medium in order to execute the method of any one of the above-described methods in combination with hardware.

실시예들은 정보에 대한 분석 의도에 따라 데이터를 처리하는 기법을 제공할 수 있다.Embodiments may provide a technique for processing data according to an intention to analyze information.

실시예들은 데이터를 포함하는 테이블로부터 피벗 테이블을 생성하는 기법을 제공하여 사용자 편의성을 높일 수 있다.Embodiments may increase user convenience by providing a technique for generating a pivot table from a table including data.

실시예들은 데이터의 사용 패턴을 시각화하기 위해 테이블을 처리하는 기법을 제공할 수 있다.Embodiments can provide a technique for processing a table to visualize the usage pattern of the data.

실시예들은 테이블을 가공하는 기법을 통해 정보의 처리 및 연산 속도를 높일 수 있다.Embodiments can speed up the processing and computation of information through techniques for processing tables.

도 1은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.1 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
2 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
3 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
4 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
5 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
6 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
7 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.
8 is an exemplary view of a configuration of an apparatus according to an embodiment.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to the specific disclosure form, and the scope of the present specification includes modifications, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various components, but these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When an element is said to be "connected" to another element, it should be understood that other elements may be present, either directly connected to or connected to the other element.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, terms such as “include” or “have” are intended to designate the existence of a described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof, one or more other features or numbers, It should be understood that the existence or addition possibilities of steps, actions, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined herein. Does not.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Embodiments may be implemented in various types of products, such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent cars, kiosks, and wearable devices. Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals in each drawing denote the same members.

도 1은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 테이블 처리 장치는 테이블(101)을 처리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터들이 포함된 테이블(101)을 처리하는 장치로서, 예를 들어 하드웨어 모듈, 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 테이블 처리 장치는 테이블(101)을 처리하여 피벗 테이블(111)을 생성할 수 있다. Referring to FIG. 1, the table processing apparatus may process the table 101. According to an embodiment, the table processing device is a device that processes the table 101 including data, and may be implemented by, for example, a hardware module, a software module, or a combination thereof. The table processing apparatus may process the table 101 to generate the pivot table 111.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 테이블(101)을 처리하는 장치에 포함된 모듈로 구현될 수 있고, 테이블(101)을 처리하는 장치와 통신하는 서버로 구현될 수도 있으며, 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 테이블(101)을 처리하는 방법의 수행 주체는 설계 의도나 시스템 효율에 따라 다양하게 변형될 수 있다. 테이블 처리 장치는 테이블(101)을 처리하는데 요구되는 통신을 수행할 수 있다. 통신은 네트워크를 통해 수행될 수 있고, 네트워크는 시스템 내 다양한 개체들(entities) 간의 유, 무선 통신을 가능하게 하고, 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜들을 사용할 수 있다.According to an embodiment, the table processing device may be implemented as a module included in the device processing the table 101, or may be implemented as a server communicating with the device processing the table 101, or a combination thereof. It may be implemented. The subject of the method of processing the table 101 may be variously modified according to design intention or system efficiency. The table processing apparatus may perform communication required to process the table 101. Communication can be performed over a network, and the network enables wired and wireless communication between various entities in the system, and can use standard communication technologies and / or protocols.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터들을 획득할 수 있다. 데이터들은 특정 정보를 나타내거나 의미하는데 기초가 되는 자료로서, 예를 들어 미리 정의된 규칙 또는 규격에 따라 문자, 기호 또는 숫자로 표현될 수 있다. According to an embodiment, the table processing apparatus may acquire data. Data are data that are based on representing or meaning of specific information, and may be represented by letters, symbols, or numbers according to predefined rules or standards.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터들에 기초하여 생성된 테이블(101)을 획득할 수 있다. 테이블은 데이터들에 대응하는 속성들에 기초하여 정의될 수 있고, 속성들에 따른 데이터들 또는 데이터들의 조합에 따라 생성될 수 있다. 예를 들어, 테이블은 데이터에 포함된 속성에 따른 값을 미리 정의된 방식에 따라 적어도 하나의 셀(cell)에 보관할 수 있고, 셀은 행(column) 및 열(row)에 따라 특정될 수 있다. 테이블 처리 장치는 데이터들에 기초하여 테이블(101)을 생성하거나 외부 서버 또는 모듈로부터 생성된 테이블(101)을 획득할 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may acquire the table 101 generated based on the data. The table may be defined based on attributes corresponding to data, and may be generated according to data or combinations of data according to attributes. For example, a table may store values according to attributes included in data in at least one cell according to a predefined method, and cells may be specified according to columns and columns. . The table processing apparatus may generate the table 101 based on the data or obtain the generated table 101 from an external server or module.

일실시예에 따르면, 테이블(101)은 필드 영역(102) 및 데이터 영역(103)을 포함한다. 필드 영역(102)은 필드들을 포함하고, 필드는 데이터의 유형에 대응할 수 있다. 예를 들어, 필드 영역(102) 내 필드 "A"가 제1 유형에 대응하는 경우, 필드 "A"에 대응하는 데이터들은 제1 유형에 속하는 것을 의미할 수 있다. 테이블(101)은 복수의 필드들에 대응하는 데이터들의 정보를 내포하고, 필드들은 유형들에 대응할 수 있다. 필드 영역(102)은 필드들을 포함하고, 데이터 영역(103)은 데이터들을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the table 101 includes a field area 102 and a data area 103. The field area 102 includes fields, and the field may correspond to a type of data. For example, when the field “A” in the field region 102 corresponds to the first type, data corresponding to the field “A” may mean that it belongs to the first type. The table 101 contains information of data corresponding to a plurality of fields, and the fields can correspond to types. The field area 102 may include fields, and the data area 103 may include data.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 필드들에 대응하는 데이터들을 포함하는 테이블(101) 내 기준 데이터들(112)에 기초하여 데이터들을 피벗 처리하고, 처리 결과에 따른 피벗 테이블(111)을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 기준 데이터는 피벗 테이블(111)을 생성하는데 기준이 되는 데이터로서, 예를 들어 같은 유형에 속하면서 행들 또는 열들에 공통적으로 포함되는 데이터들의 시퀀스일 수 있다. 테이블 처리 장치는 기준 데이터들(112)에 따라 데이터 영역(103) 내 데이터들을 처리하여, 피벗 테이블(111)을 생성할 수 있다. 이하, 피벗 테이블(111)을 생성하는 실시예가 후술된다.According to an embodiment, the table processing apparatus pivots data based on reference data 112 in the table 101 including data corresponding to fields, and generates a pivot table 111 according to the processing result can do. According to an embodiment, the reference data is data used as a reference for generating the pivot table 111, and may be, for example, a sequence of data belonging to the same type and commonly included in rows or columns. The table processing apparatus may process the data in the data area 103 according to the reference data 112 to generate the pivot table 111. Hereinafter, an embodiment for generating the pivot table 111 will be described later.

도 2는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.2 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 테이블 처리 장치는 필드들 별 데이터 영역에 데이터들이 포함된 테이블을 로딩할 수 있다(201). 테이블은 필드 영역과 데이터 영역을 포함하고, 상술한 바와 같이, 필드 영역은 필드들을 포함하고, 데이터 영역은 데이터들을 포함할 수 있다. 데이터들은 필드들 별로 데이터 영역 내 행 또는 열에 대응하여 데이터 영역에 채워질 수 있다. 예를 들어, 데이터 영역 내 열들은 필드들에 각각 대응하고, 특정 필드에 대응하는 데이터들은 같은 열에 포함될 수 있다. 테이블 내 필드들과 데이터들을 채우는 실시예는 시스템 효율이나 설계 의도에 따라 다양한 방식으로 변형될 수 있다.Referring to FIG. 2, the table processing apparatus may load a table including data in a data area for each field (201). The table includes a field area and a data area, as described above, the field area includes fields, and the data area can include data. The data may be filled in the data area corresponding to rows or columns in the data area for each field. For example, columns in the data area correspond to fields, respectively, and data corresponding to a specific field may be included in the same column. Embodiments of filling fields and data in a table may be modified in various ways depending on system efficiency or design intention.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터들을 획득할 수 있다. 테이블 처리 장치는 획득된 데이터들에 기초하여, 테이블을 생성할 수 있다. 테이블 처리 장치는 기 생성된 테이블을 내부 또는 외부의 서버 또는 메모리로부터 획득할 수도 있다. 테이블 처리 장치는 복수의 테이블들이 기록된 데이터베이스로부터 처리 대상에 해당하는 테이블을 로딩할 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may acquire data. The table processing apparatus may generate a table based on the obtained data. The table processing apparatus may acquire a previously generated table from an internal or external server or memory. The table processing apparatus may load a table corresponding to a processing target from a database in which a plurality of tables are recorded.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 제1 유형으로 분류되는 제1 필드들의 데이터들 중에서, 기준 데이터들을 공통으로 포함하는 행들 또는 열들을 식별할 수 있다(202). 기준 데이터는 피벗 테이블을 생성하는데 있어 기준이 되는 데이터이다. 예를 들어 기준 데이터는 특정 행에 대응하고, 특정 유형으로 분류되는 데이터 시퀀스들 중에 데이터들이 서로 같은 데이터 시퀀스일 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may identify rows or columns that commonly include reference data from among data of the first fields classified as the first type (202). The reference data is the reference data in creating the pivot table. For example, the reference data may correspond to a specific row, and among the data sequences classified into a specific type, the data may be the same data sequence.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 식별된 행들 또는 열들에 있어서, 기준 데이터들을 기준으로, 제2 유형으로 분류되는 제2 필드들의 데이터들을 통합하여 테이블로부터 피벗 테이블을 생성할 수 있다(203). 데이터들을 통합하는 것은 데이터들을 처리하여 처리 결과를 생성하는 동작을 포함한다. According to an embodiment, the table processing apparatus may generate a pivot table from a table by integrating data of second fields classified into a second type based on reference data in identified rows or columns (203). . Integrating the data involves processing the data to produce a processing result.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 사용자의 분석 목적에 부합하도록 피벗 테이블을 생성하고, 생성된 피벗 테이블에 대한 탐색 과정의 성능을 높일 수 있다. 테이블 처리 장치는 피벗 테이블을 사용자에 제공하여, 데이터 처리의 편의성을 높일 수 있다. 테이블 처리 장치는 데이터 세트로부터 사용자 분석 의도에 적합하도록 데이터에 대한 예상 결과를 피벗 테이블로서 제공하여, 사용자의 데이터 패턴 파악을 용이하게 할 수 있다. According to an embodiment, the table processing apparatus may generate a pivot table to meet the user's analysis purpose, and improve performance of a search process for the generated pivot table. The table processing device may provide the user with a pivot table, thereby increasing convenience of data processing. The table processing apparatus may provide an expected result for data as a pivot table to suit the user analysis intention from the data set, thereby facilitating the user's data pattern identification.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 피벗 테이블을 생성하여, 데이터를 가공하여 시각화하는 과정의 리소스를 줄일 수 있다. 테이블 처리 장치는 피벗 테이블을 자동으로 구성하는 기법을 통해 기존 테이블로부터 시각화 차트를 구현하는 것보다 차트의 처리 및 연산 속도를 높일 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여 피벗 테이블을 생성하는 구체적인 실시예가 후술된다.According to one embodiment, the table processing apparatus may reduce the resources of the process of generating and visualizing the data by generating a pivot table. The table processing device can speed up the processing and calculation of the chart than implementing a visualization chart from an existing table through a technique of automatically constructing a pivot table. Hereinafter, a specific embodiment of generating a pivot table will be described below with reference to FIG. 3.

도 3은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 테이블 처리 장치는 테이블(301)로부터 피벗 테이블(321)을 생성할 수 있다. 테이블(301)은 범주형으로 분류되는 필드들(302)의 데이터 영역(303) 내 데이터들 및 수치형으로 분류되는 필드들(304)의 데이터 영역(305) 내 데이터들을 포함한다. 따라서, 범주형 데이터들은 데이터 영역(303)에 채워져 있고, 수치형 데이터들은 데이터 영역(305)에 채워져 있다.Referring to FIG. 3, the table processing apparatus may generate the pivot table 321 from the table 301. The table 301 includes data in the data area 303 of the fields 302 categorized and data in the data area 305 of the fields 304 categorized. Therefore, the categorical data is filled in the data area 303, and the numeric data is filled in the data area 305.

테이블(301)에서, 특정 필드에 대응하는 데이터들은 그 특정 필드의 열에 대응하는 데이터 영역 내 채워져 있다. 테이블(301)에서, 데이터들은 데이터 영역 내 행과 열로 식별되는 셀에 각각 채워져 있다. In the table 301, data corresponding to a specific field is filled in a data area corresponding to a column of the specific field. In the table 301, data is filled in cells identified by rows and columns in the data area, respectively.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 범주형 데이터들을 기준으로 수치형 데이터들을 통계 처리하여, 피벗 테이블(321)을 생성할 수 있다. 테이블 처리 장치는 범주형 데이터들 중에서, 기준 데이터들 "aaa, bb, cc"을 공통으로 포함하는 1행 및 4행을 식별할 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 1행에 포함된 데이터들(306 및 308) 중 범주형 데이터들(306) 및 4행에 포함된 데이터들(307 및 309) 중 범주형 데이터들(307)이 서로 같은지 여부를 판단할 수 있다. 테이블 처리 장치는 데이터들(306) 및 데이터들(307)이 "aaa, bb, cc"로 서로 같으므로, "aaa, bb, cc"를 기준 데이터들로 설정할 수 있다.According to one embodiment, the table processing apparatus may generate a pivot table 321 by statistically processing numerical data based on categorical data. The table processing apparatus may identify the 1st and 4th rows that commonly include the reference data "aaa, bb, and cc" among the categorical data. According to an embodiment, the table processing apparatus may include categorical data 306 among data 306 and 308 included in row 1 and categorical data 307 among data contained in row 4 (307 and 309). ) Can be determined whether they are the same. The table processing apparatus may set “aaa, bb, cc” as reference data because the data 306 and the data 307 are the same as “aaa, bb, cc”.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 기준 데이터들 "aaa, bb, cc"을 공통으로 포함하는 것으로 식별된 1행 및 4행을 피벗 테이블(321)의 1행으로 변환할 수 있다. 테이블 처리 장치는 피벗 테이블(321)의 1행에 있어서, 범주형으로 분류되는 필드들의 데이터 영역(322)에 기준 데이터들 "aaa, bb, cc"을 채울 수 있다.According to one embodiment, the table processing apparatus may convert the first and fourth rows identified as including common data "aaa, bb, and cc" into one row of the pivot table 321. In the first row of the pivot table 321, the table processing apparatus may fill the data areas 322 of the fields classified as categorical data with reference data "aaa, bb, cc".

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 기준 데이터들 "aaa, bb, cc"을 공통으로 포함하는 것으로 식별된 1행 및 4행의 데이터들(306, 308, 307 및 309) 중에서, 수치형 데이터들(308 및 309)을 통계 처리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 수치형 데이터들(308 및 309)을 필드들 별로 서로 더할 수 있다. 테이블 처리 장치는 통계 처리의 결과 "20, 40, 20, 10, 20"를 생성할 수 있다. 더하는 방식이 예시로 기술되었지만, 통합의 대상이 되는 데이터들의 처리 방식은 설계 의도에 따라 다양하게 변형 또는 응용될 수 있다.According to one embodiment, the table processing apparatus includes numeric data, among the rows 1 and 4 of the data 306, 308, 307, and 309 identified as commonly including the reference data "aaa, bb, and cc" Fields 308 and 309 can be statistically processed. According to an embodiment, the table processing apparatus may add numerical data 308 and 309 to each other for each field. The table processing apparatus may generate “20, 40, 20, 10, 20” as a result of statistical processing. Although the method of adding is described as an example, the method of processing data to be integrated can be variously modified or applied depending on the design intention.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 피벗 테이블(321)의 1행에 있어서, 수치형으로 분류되는 필드의 데이터 영역(323)에 통계 처리의 결과 "20, 40, 20, 10, 20"를 채울 수 있다. 테이블 처리 장치는 기준 데이터들의 행에 기준 데이터들에 대응하는 데이터들의 처리 결과를 채움으로써, 기준 데이터와 연관된 데이터 처리 결과를 쉽게 파악할 수 있는 피벗 테이블(321)을 생성할 수 있다.According to one embodiment, the table processing apparatus displays the result of the statistical processing "20, 40, 20, 10, 20" in the data area 323 of a field classified as a numeric type in one row of the pivot table 321. Can be filled. The table processing apparatus may generate a pivot table 321 capable of easily grasping the data processing result associated with the reference data by filling the row of the reference data with the data processing results corresponding to the reference data.

도 3을 참조하면, 테이블 처리 장치는 테이블(301)의 데이터 영역(303 및 305) 내에서 데이터가 존재하지 않는 영역들(311, 312, 313, 314, 315)을 식별할 수 있다. 데이터가 존재하지 않는다는 것은 데이터 영역 내에 데이터 값고, null 값이 채워진 것을 의미할 수 있다.Referring to FIG. 3, the table processing apparatus may identify areas 311, 312, 313, 314, and 315 in which data does not exist in the data areas 303 and 305 of the table 301. If the data does not exist, it may mean that the data value is filled in the data area and the null value is filled.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 식별된 영역들(311, 312, 313, 314, 315) 중 수치형에 대응하는 영역들(313, 314, 315)을 식별할 수 있다. 테이블 처리 장치는 식별된 영역들(313, 314, 315)에 미리 정의된 데이터를 채울 수 있다. 예를 들어, 테이블 처리 장치는 식별된 영역들(313, 314, 315) 내 null 값을 0으로 치환하여, 기존 null 값을 제거할 수 있다. 테이블 처리 장치는 상술한 수치형 데이터들(308 및 309)의 통계 처리 시 0으로 치환된 값을 이용할 수 있다. 예를 들어, 데이터들(308 및 309)이 필드들 별로 합산될 때, 0으로 치환된 값이 이용될 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may identify areas 313, 314 and 315 corresponding to the numerical type among the identified areas 311, 312, 313, 314 and 315. The table processing device may fill predefined data in the identified areas 313, 314, and 315. For example, the table processing apparatus may replace the null value in the identified areas 313, 314, and 315 with 0, thereby removing the existing null value. The table processing apparatus may use a value substituted with 0 for statistical processing of the above-described numerical data 308 and 309. For example, when data 308 and 309 are summed for each field, a value substituted with 0 may be used.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 피벗 테이블(321)의 생성 시 미리 정의된 데이터가 채워진 영역을 해당 데이터가 채워지기 이전 상태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 테이블 처리 장치는 0으로 치환된 값을 null 값으로 변환할 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may convert a region filled with predefined data into a state before the corresponding data is filled when the pivot table 321 is generated. For example, the table processing apparatus may convert a value substituted with 0 into a null value.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터가 존재하지 않는 영역들(311, 312, 313, 314, 315) 중 범주형에 대응하는 영역들(311, 312)을 식별할 수 있다. 테이블 처리 장치는 식별된 영역들(311, 312)의 2행을 테이블(301)로부터 제거하여 피벗 테이블(321)을 생성할 수 있다. 피벗 테이블(321)은 테이블(301)의 2행의 데이터들을 포함하지 않을 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 데이터들이 구성되게 된 기준(예를 들어, 필드 배열)을 고려하여, 피벗 테이블(321)을 생성할 수 있다. 도 4를 참조하여, 필드 배열에 따른 피벗 테이블 생성 실시예가 후술된다.According to an embodiment, the table processing apparatus may identify areas 311 and 312 corresponding to a categorical type among areas 311, 312, 313, 314, and 315 in which data does not exist. The table processing apparatus may generate the pivot table 321 by removing two rows of the identified areas 311 and 312 from the table 301. The pivot table 321 may not include data of two rows of the table 301. According to an embodiment, the table processing apparatus may generate the pivot table 321 in consideration of a criterion (for example, field arrangement) in which data is configured. 4, an example of generating a pivot table according to a field arrangement will be described later.

도 4는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 테이블 처리 장치는 테이블(401)의 필드 배열을 변경하고, 필드 배열이 변경된 테이블'(402)로부터 피벗 테이블을 생성할 수 있다. 테이블 처리 장치는 테이블(401)의 필드들(403 및 404)을 제1 필드들(403) 및 제2 필드들(404)로 분류할 수 있다.Referring to FIG. 4, the table processing apparatus may change the field arrangement of the table 401 and generate a pivot table from the table 402 whose field arrangement has been changed. The table processing apparatus may classify the fields 403 and 404 of the table 401 into first fields 403 and second fields 404.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 분류 결과에 기초하여, 필드들(403 및 404)의 배열 순서를 미리 정의된 순서로 변경할 수 있다. 도 4를 참조하면, 테이블 처리 장치는 제1 필드들(403)을 먼저 배열하고, 제1 필드들(403)의 다음에 제2 필드들(404)이 배열되도록 배열 순서를 변경할 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may change the arrangement order of the fields 403 and 404 to a predefined order based on the classification result. Referring to FIG. 4, the table processing apparatus may arrange the first fields 403 first, and then change the arrangement order so that the second fields 404 are arranged after the first fields 403.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 배열 결과에 따라, 테이블'(402)의 제1 필드들(405) 및 제2 필드들(406)을 배열할 수 있다. 테이블 처리 장치는 미리 정의된 순서로 변경된 제1 필드들(405)의 데이터 영역과 제2 필드들(406)의 데이터 영역에 해당 데이터들을 채울 수 있다. 테이블 처리 장치는 피벗 테이블을 생성하기에 적합한 형태로 필드들의 배열 순서가 변경된 테이블'(402)을 처리할 수 있다. 상술한 필드들의 배열 순서를 변경하는 동작은 피벗 테이블을 생성하기 위한 전처리 동작일 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may arrange the first fields 405 and the second fields 406 of the table 402 according to the arrangement result. The table processing apparatus may fill the data areas of the first fields 405 and the data areas of the second fields 406 changed in a predefined order. The table processing apparatus may process the table 402 in which the arrangement order of the fields is changed in a form suitable for generating a pivot table. The operation of changing the arrangement order of the above-described fields may be a pre-processing operation for generating a pivot table.

도 5는 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 테이블 처리 장치는 사용자 입력에 응답하여 테이블(501)을 테이블'(502)로 변경하고, 테이블'(502)로부터 피벗 테이블(503)을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 기준 데이터 "aa, b, Dd"인 사용자 입력을 수신할 수 있다. 테이블 처리 장치는 기준 데이터를 "aa, b, Dd"로 설정하여 피벗 테이블(503)을 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5, the table processing apparatus may change the table 501 to a table '502 in response to a user input, and generate a pivot table 503 from the table' 502. According to an embodiment, the table processing apparatus may receive a user input that is reference data "aa, b, Dd". The table processing apparatus may generate the pivot table 503 by setting the reference data to "aa, b, Dd".

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 테이블(501) 내에서 기준 데이터 "aa, b, Dd"에 대응하는 열들(511, 512, 513)을 식별할 수 있다. 테이블 처리 장치는 기준 데이터 "aa, b, Dd"에 대응하는 열들(511, 512, 513)의 배열 순서를 미리 정의된 순서로 변경하여 테이블'(502)를 생성할 수 있다. According to an embodiment, the table processing apparatus may identify the columns 511, 512, and 513 corresponding to the reference data "aa, b, Dd" in the table 501. The table processing apparatus may generate the table '502 by changing the arrangement order of the columns 511, 512, and 513 corresponding to the reference data "aa, b, Dd" to a predefined order.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 테이블'(502) 내 필드들 "A, B, D"(521)에 대응하는 기준 데이터들 "aa, b, Dd"(522 및 523)에 기초하여, 피벗 테이블(503)을 생성할 수 있다. 테이블 처리 장치는 기준 데이터들 "aa, b, Dd"(531)에 따른 처리 결과(532)에 기초하여, 피벗 테이블(503)을 생성할 수 있다. 피벗 테이블(503)을 생성하는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.According to one embodiment, the table processing apparatus is based on the reference data "aa, b, Dd" 522 and 523 corresponding to the fields "A, B, D" 521 in the table '502, The pivot table 503 can be created. The table processing apparatus may generate the pivot table 503 based on the processing result 532 according to the reference data “aa, b, Dd” 531. The above-described contents may be applied to an embodiment in which the pivot table 503 is generated.

도 6은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 테이블 처리 장치는 사용자에게 필드를 추천하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 테이블 처리 장치는 테이블의 제1 사용자와 연관된 제2 사용자들의 필드 사용 패턴들을 획득할 수 있다. 제2 사용자들은 제1 사용자와 동일한 특성을 공유하는 집단일 수 있고, 필드 사용 패턴은 그 집단이 필드를 선택하는 패턴을 포함할 수 있다. 제2 사용자들의 필드 사용 패턴들은 테이블을 사용함에 따라 데이터베이스화되어 누적될 수 있다.Referring to FIG. 6, the table processing device may provide information for recommending a field to a user. The table processing apparatus may acquire field usage patterns of second users associated with the first user of the table. The second users may be a group that shares the same characteristics as the first user, and the field usage pattern may include a pattern in which the group selects a field. Field usage patterns of the second users may be accumulated by being databaseized as a table is used.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 제2 사용자들의 필드 사용 패턴들에 기초하여, 필드들 중 제1 사용자가 사용할 적어도 하나의 필드를 추천하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 테이블 처리 장치는 제2 사용자들이 필드 "B"를 사용하는 확률, 제2 사용자들이 필드 "A"를 사용하는 확률 및 제2 사용자들이 필드 "C"를 사용하는 확률을 제공할 수 있다. 필드 추천을 위한 정보는 테이블과 함께 표시될 수 있다. 사용자는 해당 정보를 참고하여, 테이블을 처리할 수 있다. According to an embodiment, the table processing apparatus may provide information for recommending at least one field to be used by the first user among the fields, based on the field usage patterns of the second users. For example, the table processing device may provide a probability that second users use field "B", a probability that second users use field "A", and a probability that second users use field "C". have. Information for field recommendation may be displayed together with a table. The user can process the table by referring to the information.

도 7은 일실시예에 따른 테이블 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining a table processing method according to an embodiment.

도 7을 참조하면, 테이블 처리 장치는 사용자 입력에 대응하여 테이블에 대한 사용자 인터액션을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 테이블과 함께 필드 추천을 위한 정보를 표시하고, 사용자는 테이블의 처리 의도에 따라 필드들을 재구성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 필드를 마우스로 드래그하여 필드들을 재구성할 수 있다.Referring to FIG. 7, the table processing apparatus may perform user interaction on a table in response to user input. According to an embodiment, the table processing apparatus displays information for recommending a field together with the table, and the user may reconstruct fields according to a processing intention of the table. For example, the user can reorganize the fields by dragging the field with the mouse.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 사용자 입력에 대응하여, 필드들의 배열 순서를 변경할 수 있다. 도 7을 참조하면, 테이블 처리 장치는 필드들 "A" 및 "B"의 배열 순서를 변경할 수 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may change an arrangement order of fields in response to a user input. Referring to FIG. 7, the table processing apparatus may change the arrangement order of the fields “A” and “B”.

일실시예에 따르면, 테이블 처리 장치는 순서가 변경된 필드들 "A" 및 "B"의 별 데이터 영역에 해당 데이터들을 채워 표시할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 손쉽게 테이블의 필드들을 재구성할 수 있다. 도 6 및 7을 참조하여 설명된 테이블은 피벗 테이블일 수도 있다.According to an embodiment, the table processing apparatus may fill and display the corresponding data in the star data areas of the fields “A” and “B” whose order is changed. Through this, the user can easily reconstruct the fields of the table. The table described with reference to FIGS. 6 and 7 may be a pivot table.

도 8은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.8 is an exemplary view of a configuration of an apparatus according to an embodiment.

일실시예에 따른 장치(801)는 프로세서(802) 및 메모리(803)를 포함한다. 일실시예에 따른 장치(801)는 상술한 서버 또는 단말일 수 있다. 프로세서(802)는 도 1 내지 도 7을 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 7을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(803)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(803)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. The device 801 according to an embodiment includes a processor 802 and a memory 803. The device 801 according to an embodiment may be the above-described server or terminal. The processor 802 may include at least one of the devices described above with reference to FIGS. 1 to 7, or may perform at least one of the methods described with reference to FIGS. 1 to 7. The memory 803 may store information related to the above-described method or a program implemented with the above-described method. The memory 803 may be volatile memory or non-volatile memory.

프로세서(802)는 프로그램을 실행하고, 장치(801)를 제어할 수 있다. 프로세서(802)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(803)에 저장될 수 있다. 장치(801)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.The processor 802 can execute a program and control the device 801. Code of the program executed by the processor 802 may be stored in the memory 803. The device 801 may be connected to an external device (for example, a personal computer or network) through an input / output device (not shown), and exchange data.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by hardware components, software components, and / or combinations of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors (micro signal processors), microcomputers, and field programmable gates (FPGAs). It can be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers, such as arrays, programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, a processing device may be described as one being used, but a person having ordinary skill in the art, the processing device may include a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. In addition, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device. Software and / or data may be interpreted by a processing device, or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodied in the transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded in the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and / or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or other components Alternatively, even if replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

101: 테이블
111: 피벗 테이블101: Table
111: pivot table

Claims

Loading a table including data in a data area for each field;
Identifying, among the data of the first fields classified as the first type, rows or columns commonly including reference data; And
Generating, in the identified rows or columns, data of second fields classified as a second type based on the reference data to generate a pivot table from the table
Containing
How to handle the table.

According to claim 1,
The step of creating the pivot table
Among the data included in the identified rows or columns, statistically processing data of the second fields;
Converting the identified rows or columns into a single row or column;
Filling the reference data in a data area of the first fields in the single row or column; And
Filling the result of the statistical processing in the data area of the second fields in the single row or column.
Containing,
How to handle the table.

According to claim 2,
The step of statistically processing the data of the second fields is
Among the data included in the identified rows or columns, adding data of the second fields for each of the second fields.
Including,
Filling the second fields with the result of the statistical processing is
In the single row or column, filling the data field of the second fields by adding the result for each of the second fields.
Containing,
How to handle the table.

According to claim 1,
Identifying the rows or columns
Data of a first field among data included in the first row or the first column; And when the data of the first field among the data included in the second row or the second column are the same, setting the same data as reference data.
Containing,
How to handle the table.

According to claim 1,
The first type is categorical, and the second type is numeric,
How to handle the table.

According to claim 1,
Identifying an area where no data exists within the data area;
Identifying at least one second area corresponding to a second field among the identified areas; And
Filling predefined data into the identified second region
Further comprising,
The step of creating the pivot table
Converting the second area filled with the predefined data to a state before the predefined data is filled
Containing,
How to handle the table.

The method of claim 6,
Identifying at least one first area corresponding to a first field among the identified areas; And
Removing rows or columns of the identified first area from the table
Further comprising,
How to handle the table.

According to claim 1,
Classifying the fields of the table into the first fields and the second fields;
Changing the arrangement order of the fields to a predefined order based on the classification result; And
Filling data for each of the first fields and the second fields in a data area for each of the fields changed in the predefined order.
Further comprising,
How to handle the table.

According to claim 1,
Obtaining field usage patterns of second users associated with the first user of the table; And
Providing information for recommending at least one field to be used by the first user among the fields, based on the field usage patterns.
Further comprising,
How to handle the table.

According to claim 1,
Receiving user input for at least one of the fields;
Changing an arrangement order of the fields in response to the user input; And
Filling and displaying data for each of the first fields and the second fields in the data area for each field according to the changed arrangement order.
Further comprising,
How to handle the table.

A computer program stored in a medium for executing the method of any one of claims 1 to 10 in combination with hardware.

Load a table containing data in a data area for each field, and among the data of the first fields classified as the first type, identify rows or columns that commonly include reference data, and identify the identified rows or columns. A processor generating a pivot table from the table by combining data of second fields classified as a second type based on the reference data.
Containing
Table processing unit.