Ранжирование типов визуализации на основании пригодности для визуализации набора данных
Изобретение относится к средствам для ранжирования типов визуализации. Технический результат заключается в уменьшении времени выбора пользователем типа визуализации. Генерируют метаданные визуализации для каждого из множества различных типов визуализации, причем метаданные визуализации содержат данные, описывающие один или более атрибутов типа визуализации, конкретные оси и конкретную последовательность данных для каждого конкретного типа визуализации. Генерируют метаданные набора данных для набора данных, причем метаданные набора данных содержат данные, описывающие один или более атрибутов упомянутого набора данных. Вычисляют оценки пригодности для каждого из множества различных типов визуализации на основании метаданных визуализации и метаданных набора данных, при ранжировании множества различных типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности. Определяют превышает ли каждая из вычисленных оценок пригодности порог. Отображают на интерфейсе пользователя визуальные представления каждого из множества различных типов визуализации, когда вычисленная оценка пригодности превышает порог. Принимают выбор одного из отображенных визуальных представлений и представляют набор данных, используя типы визуализации, соответствующие выбранному визуальному представлению. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Настольные рабочие приложения, как правило, предоставляют много опций для визуализирования данных. Например, программа-приложение для работы с электронной таблицей может позволить пользователю выбирать столбчатую диаграмму, линейную диаграмму, секторную диаграмму, гистограмму, диаграмму с областями, диаграмму разброса или другой тип диаграммы для того, чтобы визуализировать содержание набора данных. Каждый тип диаграммы может использоваться более или менее эффективно, чтобы представить данные в данном наборе данных. Как пример, секторная диаграмма может быть хорошо подходящей для того, чтобы визуализировать определенный набор данных, в то время как диаграмма разброса не хорошо подходит для того, чтобы визуализировать тот же самый набор данных.
Чтобы визуализировать набор данных, настольная рабочая программа-приложение обычно просит пользователя выбрать один из доступных типов визуализации. Такой выбор может быть трудным, однако, так как много пользователей не будут знать тип визуализации, который лучше всего подходит для их набора данных и, возможно, не знают диапазон и степень их собственных данных. Много пользователей могут также быть не осведомлены о всех типах визуализации, которые доступны, особенно когда предоставлено большое количество типов визуализации, или доступны необычные типы визуализации или типы визуализации, зависящие от предметной области. В результате для многих пользователей может быть труден выбор типа визуализации, который оптимален для отображения их особого набора данных.
Как только пользователь выбрал тип визуализации, обычно также необходимо формировать тип визуализации для использования с набором данных. Например, обычно необходимо преобразовать колонки данных в пределах набора данных к осям в выбранном типе визуализации. В некоторых случаях настольное рабочее приложение может сделать основные предположения о данных, чтобы автоматически выполнить преобразование. Если приложение не выполняет эту функцию, или если преобразование, произведенное программой-приложением, не оптимально, настольное рабочее приложение может спросить пользователя, как данные в наборе данных должны быть преобразованы к осям выбранного типа диаграммы. Это также может являться препятствием для пользователя, не снабженным для определения самого оптимального преобразования между данными в их наборе данных и выбранным типом визуализации.
Относительно этих соображений и других представлено раскрытие, сделанное здесь.
Сущность изобретения
Технологии описаны здесь для ранжирования типов визуализации. В частности, с помощью использования технологий, представленных здесь, типы визуализации ранжируются согласно их годности для использования с конкретным набором данных. Пользовательский интерфейс, показывающий ранжированные типы визуализации, может затем быть представлен пользователю, таким образом, позволяя пользователю выбрать самый соответствующий тип визуализации для их набора данных. Дополнительно, посредством процесса ранжирования, представленного здесь, каждый тип визуализации конфигурируется для использования с набором данных с использованием правил, которые применяются к характеристикам набора данных. Таким образом, пользователь может более легко выбрать тип визуализации, который лучше всего подходит для его набора данных, и избежать утомительного процесса конфигурирования типа визуализации для набора данных, как ранее требовалось.
Согласно одному аспекту, представленному здесь, предоставляется настольное рабочее приложение, которое включает в себя один или более типов визуализации для того, чтобы визуализировать содержание набора данных, такого как табличные данные. Типы визуализации могут включать в себя различные типы диаграмм, схем, графиков и другие формы визуального представления для содержания набора данных. Чтобы помочь пользователю с выбором одного из типов визуализации и с конфигурацией выбранного типа визуализации, настольное рабочее приложение, представленное здесь также, обеспечивает функциональность для ранжирования доступных типов визуализации согласно их годности для использования с особым набором данных.
Чтобы ранжировать типы визуализации, генерируются метаданные визуализации для каждого из типов визуализации. Метаданные визуализации являются данными, которые описывают один или более атрибутов типа визуализации. Например, метаданные визуализации могут описать предпочтительные вводы для особого типа визуализации. Метаданные набора данных также генерируют для набора данных. Метаданные набора данных являются данными, описывающими один или более атрибутов набора данных. Например, метаданные набора данных могут описать тип данных, математические свойства или другие неотъемлемые свойства набора данных. Вычисление применяется к свойствам метаданных набора данных для указания предпочтительных вводов для типа визуализации.
Как только метаданные визуализации и метаданные набора данных были генерированы, оценка пригодности вычисляется для каждого из типов визуализации. Оценка пригодности генерируется на основании метаданных визуализации и метаданных набора данных и указывает пригодность каждого типа визуализации для использования с набором данных. Чтобы генерировать оценку пригодности, используются правила преобразования данных, чтобы создавать преобразование между колонками в наборе данных и каждой осью или последовательностью в типе визуализации. Правила преобразования данных определяют, как данные должны быть предпочтительно преобразованы к каждой оси или последовательности в типе визуализации. Затем используются правила выбора диаграммы, чтобы вычислить оценку пригодности для типа визуализации ввиду преобразования. Как только были генерированы оценки пригодности, типы визуализации ранжируются согласно оценкам. Другие факторы, такие как профиль пользователя, могут также быть использованы во время ранжирования.
Как только типы визуализации были ранжированы, пользовательский интерфейс может быть отображен, который включает в себя визуальные представления, соответствующие типам визуализации, которые упорядочены согласно ранжированию. Например, уменьшенные изображения могут быть отображены, соответствующие каждому из типов визуализации, которые ранжируются в порядке уменьшающейся оценки пригодности. Пользователь может выбрать одно из визуальных представлений, чтобы применить соответствующий тип визуализации к набору данных. Преобразование, генерированное для выбранного типа визуализации во время процесса ранжирования, затем используется, чтобы преобразовать выбранный тип визуализации к набору данных.
Нужно понимать, что вышеописанный объект изобретения может также быть осуществлен как управляемое компьютером устройство, компьютерный процесс, вычислительная система или как промышленное изделие, такое как считываемая компьютером среда. Эти и различные другие признаки будут очевидны из прочтения последующего «Подробного описания» и обзора приложенных чертежей.
Раздел «Сущность изобретения» обеспечен, чтобы ввести выбор понятий в упрощенной форме, которые далее описаны ниже в «Подробном описании». Раздел «Сущность изобретения» не предназначен, чтобы идентифицировать ключевые признаки или существенные признаки заявленного объекта изобретения, и не предназначено, что раздел «Сущность изобретения» используется, чтобы ограничить объем заявленного объекта изобретения. Кроме того, заявленный объект изобретения не ограничен вариантами осуществления, которые решают любые или все недостатки, отмеченные в любой части этого раскрытия.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 является диаграммой архитектуры программного обеспечения, показывающей аспекты нескольких компонентов программного обеспечения, представленных здесь, и иллюстративный набор данных, используемый в одном варианте осуществления, представленном здесь;
Фиг.2 является диаграммой архитектуры программного обеспечения, показывающей дополнительные аспекты нескольких компонентов программного обеспечения, представленных здесь в одном варианте осуществления;
Фиг.3-4 являются блок-схемами, показывающими одну иллюстративную подпрограмму для ранжирования типов визуализации согласно одному варианту осуществления, представленному здесь;
Фиг.5 является диаграммой интерфейса пользователя, показывающей иллюстративный пользовательский интерфейс, представленный здесь для отображения ранжированного списка типов визуализации в одном варианте осуществления, представленном здесь; и
Фиг.6 является диаграммой архитектуры компьютера, показывающей иллюстративное компьютерное аппаратное обеспечение и архитектуру программного обеспечения для вычислительной системы, способной к осуществлению аспектов вариантов осуществления, представленных здесь.
Подробное описание
Последующее подробное описание направлено к технологиям для ранжирования типов визуализации. В то время как объект изобретения, описанный здесь, представлен в общем контексте программных модулей, которые исполняют в соединении с исполнением операционной системы и программ-приложений на компьютерной системе, специалисты в данной области техники признают, что другие варианты осуществления могут быть выполнены в комбинации с другими типами программных модулей. Вообще, программные модули включают в себя подпрограммы, программы, компоненты, структуры данных и другие типы структур, которые выполняют особые задачи или осуществляют особые абстрактные типы данных. Кроме того, специалистам в данной области техники будет понятно, что объект изобретения, описанный здесь, может быть осуществлен с другими конфигурациями компьютерной системы, включая переносные устройства, мультипроцессорные системы, бытовую электронику, основанную на микропроцессорах, или программируемую бытовую электронику, миникомпьютеры, компьютеры mainframe и т.п.
В последующем подробном описании ссылки сделаны на приложенные чертежи, которые являются его частью и которые показаны посредством иллюстрации определенных вариантов осуществления или примеров. Переходя к чертежам, в которых одинаковые ссылочные позиции представляют одинаковые элементы по нескольким фигурам, аспекты вычислительной системы и методологии для ранжирования пригодности типов визуализации будут описаны.
Перейдем к Фиг.1, подробности будут обеспечены относительно нескольких компонентов программного обеспечения, обеспеченных вариантами осуществления, представленными здесь. В частности, представленные здесь варианты осуществления предусматривают настольное рабочее приложение 102, которое сконфигурировано обеспечить ранжирование одного или более типов 110А-110N визуализации на основании их пригодности для визуализации набора 106 данных. В одном выполнении, описанном здесь, настольное рабочее приложение 102 включает в себя приложение для работы с электронной таблицей, способное к созданию и редактированию документа электронной таблицы. Нужно понимать, однако, что варианты осуществления, представленные здесь, не ограничены использованием с приложением для работы с электронной таблицей. Скорее варианты осуществления, представленные здесь, могут быть использованы с любым настольным рабочим приложением и другими типами приложений, которые обеспечивают функциональность для визуализирования набора данных.
При использовании настольного рабочего приложения 102 пользователь может создавать, редактировать или просматривать документ 104, который включает в себя набор 106 данных. В одном варианте осуществления набор 106 данных содержит таблицу 114. Нужно понимать, однако, что набор 106 данных может содержать другие типы структурированных данных, включая числовые данные или текстовые данные в свободной форме, которые были отформатированы другим образом. При использовании настольного рабочего приложения 102 пользователь может также графически визуализировать содержание набора 106 данных. В этом отношении, настольное рабочее приложение 102 поддерживает репозиторий 108, содержащий типы 110A-110N визуализации, и включает в себя функциональность для того, чтобы представлять типы 110A-110N визуализации. Как упомянуто кратко выше, типы визуализации 110A-110N могут включать в себя различные типы диаграмм, схем, графиков или других форм визуального представления для того, чтобы визуализировать содержание набора данных 106. Согласно вариантам осуществления типы 110A-110N визуализации включают в себя столбчатые диаграммы, линейные диаграммы, секторные диаграммы, гистограммы, диаграммы с областями, диаграммы разброса и другие.
Чтобы помочь пользователю с выбором одного из типов 110A-110N визуализации для использования с набором 106 данных, настольное рабочее приложение 102 включает в себя функциональность для ранжирования доступных типов 110A-110N визуализации согласно их пригодности для использования с набором 106 данных. В этом отношении настольное рабочее приложение 102 сконфигурировано использовать механизм 112 правил. Как будет обсуждено ниже, механизм 112 правил включает в себя функциональность для того, чтобы генерировать оценку пригодности для каждого из типов 110A-110N визуализации относительно набора 106 данных. Хотя механизм 112 правил показан как являющийся частью настольного рабочего приложения 102 на фиг.1, механизм 112 правил может быть отдельным компонентом программного обеспечения, исполняющимся отдельно от настольного рабочего приложения 102. Дополнительные детали относительно структуры и исполнения механизма 112 правил будут предоставлены ниже относительно Фиг.2.
Как обсуждено кратко выше, набор 106 данных содержит таблицу 114 в одном варианте осуществления, описанном здесь. Иллюстративная таблица 114, показанная на Фиг.1, включает в себя некоторое количество столбцов 116A-116D и множество рядов 118A-118D. Как будет обсуждено более подробно ниже, механизм 112 правил конфигурируется в одном варианте осуществления для преобразования столбцов 116A-116D таблицы 114 к осям или последовательности каждого типа 110A-110N визуализации. На основании пригодности этого преобразования для типа данных, содержащихся в таблице 114, оценка 210 пригодности генерируется указывающей пригодность каждого из типов 110A-110N визуализации для использования с таблицей 114. Дополнительные детали относительно этого процесса будут обеспечены ниже относительно Фиг.2-4.
Обратимся теперь к Фиг.2, дополнительные подробности будут обеспечены относительно работы механизма 112 правил и нескольких дополнительных компонентов программного обеспечения, используемых с ним. Как показано на фиг.2, механизм 112 правил берет метаданные 206 набора данных и метаданные 208 визуализации как ввод. Метаданные 208 визуализации являются данными, которые определены для каждого из типов 110A-110N визуализации и описывают один или более атрибутов каждого из типов визуализации. Например, метаданные 208 визуализации могут описать предпочтительные вводы для особого типа визуализации. В этом отношении метаданные 208 визуализации могут определить различные оси или последовательности в пределах каждого из типов 110A-110N визуализации и определить атрибуты относительно предпочтительного типа данных для каждой из осей или последовательностей.
Метаданные 206 набора данных являются данными, которые описывают один или более неотъемлемых атрибутов набора 106 данных. Например, как обсуждено выше, метаданные 206 набора данных могут описывать тип данных, математические свойства или другие свойства набора 106 данных. Метаданные 206 набора данных могут быть определены для всего набора 106 данных или, в случае табличных данных, для каждого из столбцов 116A-116D независимо. Как будет обсуждено более подробно ниже, механизм 112 правил использует метаданные 206 набора данных и метаданные 208 визуализации, чтобы создать преобразование между данными в пределах набора 106 данных и осями или последовательностями в пределах каждого из типов 110A-110N визуализации. Как только это преобразование сгенерировано, оценка 210 пригодности вычисляется для каждого из типов 110A-110N визуализации. Оценка пригодности указывает пригодность каждого типа 110 визуализации для использования в визуализации содержания набора 106 данных.
Чтобы генерировать оценки 210 пригодности, механизм 112 правил использует правила 202 преобразования данных для создания преобразования между столбцами 116A-116D в наборе 106 данных к каждой оси или последовательности в типе 110 визуализации. Как обсуждено кратко выше, правила 202 преобразования данных, определяют данные о типе, которые должны быть предпочтительно преобразованы к каждой оси, или последовательности в каждом из типов 110A-110N визуализации. Правила 202 преобразования данных могут также использовать другие атрибуты из метаданных набора данных, чтобы помочь с преобразованием между набором данных и осями или последовательностями в типе визуализации. Как только преобразование было создано, правила 204 выбора диаграммы используются механизмом 112 правил, чтобы вычислить оценку 210 пригодности для каждого из типов 110A-110N визуализации.
Как будет описано более подробно ниже, как только оценки 210 пригодности были генерированы для каждого из типов 110A-110N визуализации, типы 110A-110N визуализации могут быть ранжированы согласно вычисленным оценкам 210. Нужно понимать, что, в дополнение к оценкам 210 пригодности, другие факторы могут также быть использованы, чтобы сообщить ранжирование типов 110A-110N визуализации. Например, в одном варианте осуществления, представленном здесь, профиль пользователя используется как ввод в процесс ранжирования. Профиль пользователя может определить, например, что пользователь предпочитает определенные типы из типов 110A-110N визуализации над другими. Как пример, пользователь может определить в своем профиле пользователя, что он предпочитает типы 110 визуализации, которые конфигурированы для отображения научных данных. С помощью использования этой информации во время процесса ранжирования определенные типы 110A-110N визуализации могут быть ранжированы выше, чем другие типы визуализации. В других вариантах осуществления социальное избранное или избранное крупных групп может быть использовано, чтобы изменить оценку пригодности. Дополнительные подробности относительно работы механизма 112 правил и его использования метаданных 206 набора данных, метаданных 208 визуализации, правил 202 преобразования данных и правил 204 выбора диаграммы при генерировании оценок 210 пригодности будут предоставлены ниже относительно Фиг.3-4.
Перейдем теперь к Фиг.3-4, дополнительные подробности будут предоставлены относительно вариантов осуществления, представленных здесь для ранжирования пригодности типов визуализации для использования с набором данных. В частности Фиг.3-4 являются блок-схемами, иллюстрирующими один процесс, представленный здесь, для ранжирования пригодности типов 110A-110N визуализации с набором 106 данных. Нужно понимать, что логические операции, описанные здесь, осуществляются (1) как последовательность действий, осуществляемых компьютером, или программных модулей, запущенных на вычислительной системе и/или (2) как взаимосвязанные машинные логические схемы или схемные модули в пределах вычислительной системы. Вариант осуществления является вопросом выбора, зависящим от производительности и других требований вычислительной системы. Соответственно, логические операции, описанные здесь, упоминаются по-разному как: операции состояний, структурные устройства, действия или модули. Эти операции, структурные устройства, действия и модули могут быть осуществлены в программном обеспечении, в программно-аппаратном обеспечении, в цифровых логических схемах особого назначении и любой их комбинации. Нужно также понимать, что может быть выполнено больше или меньше операций, чем показано на чертежах и описано здесь. Эти операции могут также быть выполнены в различном порядке, чем описано здесь.
Подпрограмма 300 начинается с операции 302, где метаданные 208 визуализации генерируются для каждого из типов 110A-110N визуализации. Как обсуждено выше, метаданные 208 визуализации являются данными, которые описывают один или более атрибутов типа 110 визуализации. Нужно понимать, что метаданные 302 визуализации могут быть генерированы и сохранены для каждого из типов 110A-110N визуализации до времени, когда ранжирование типов 110A-110N визуализации выполняют для особого набора 106 данных. Таким образом может быть выполнена операция 302 один раз для каждого из типов 110A-110N визуализации и не повторяясь. От операции 302 подпрограмма 300 переходит к операции 304.
При операции 304 настольное рабочее приложение 102 генерирует метаданные 206 набора данных. Как обсуждено выше, метаданные 206 набора данных являются данными, которые описывают один или более неотъемлемых атрибутов набора 106 данных. Как только метаданные 206 набора данных были генерированы, подпрограмма 300 переходит к операции 306, где инициализируется временная переменная, которая используется для хранения данных, идентифицирующих текущий тип визуализации. Переменная первоначально устанавливается в первый тип 110A визуализации в репозитории 108. От операции 306 подпрограмма 300 переходит к операции 308.
При операции 308 тип 110А визуализации, определенный временной переменной, оценивается для его пригодности для использования с набором 106 данных. Как будет обсуждено более подробно ниже относительно Фиг.4, механизм 112 правил оценивает пригодность каждого типа 110А-110N визуализации вычислением оценки 210 пригодности для каждого типа визуализации. Дополнительные подробности относительно этого процесса будут предоставлены ниже относительно Фиг.4.
Как только оценка 210 пригодности была сгенерирована для текущего типа визуализации, подпрограмма 300 переходит к операции 310, где определение дается относительно того, остаются ли дополнительные типы визуализации в репозитории 108, для которых должна быть вычислена оценка 210 пригодности. Если так, подпрограмма 300 переходит от операции 310 к операции 312, где значение временной переменной устанавливается в следующий тип 110В визуализации в репозитории 108. От операции 312 подпрограмма 300 возвращается к операции 308, описанной выше.
Нужно понимать, что, согласно вариантам осуществления, можно отказаться от рассмотрения неподходящих типов визуализации. Например, можно отказаться от всех типов визуализации, у которых есть оценка пригодности, которая ниже набора или конфигурируемого порогового значения. В этих случаях типы визуализации, которые, как полагают, являются несоответствующими или плохими для набора данных на основании их оценок пригодности, могут быть устранены из рассмотрения до операции 310.
Если, при операции 310, это определенно, что все из типов 110А-110N визуализации в репозитории 108 были рассмотрены, подпрограмма 300 переходит к операции 314. При операции 314 настольное рабочее приложение 102 показывает каждый из типов визуализации, ранжированный согласно их вычисленной оценке 210 пригодности. Как было обсуждено выше, процесс ранжирования может включать в себя модифицирование ранжирования на основании других критериев, таких как содержание профиля пользователя.
Как будет обсуждено более подробно ниже относительно Фиг.5, пользовательский интерфейс также обеспечивается в одном варианте осуществления, которое включает в себя графические представления каждого из типов 110А-110N визуализации, которые упорядочены согласно уменьшающимся оценкам 210 пригодности. Через этот пользовательский интерфейс пользователь может выбрать одно из визуальных представлений, чтобы побудить соответствующий тип 110 визуализации быть примененным к набору 106 данных. Дополнительные подробности относительно такого пользовательского интерфейса будут предоставлены ниже относительно Фиг.5.
От операции 314 подпрограмма 300 переходит к операции 316, где настольное рабочее приложение 102 принимает выбор одного из типов 110А-110N визуализации, которые были представлены пользователю в ранжированном порядке. В ответ на такой выбор подпрограмма 300 переходит от операции 316 к операции 318, где представляется набор 106 данных с использованием выбранного типа 110 визуализации. Для того чтобы представить выбранный тип визуализации, используют преобразование, генерированное между столбцами, 116A-116D, содержащимися в пределах набора 106 данных, и осями или последовательностями в пределах выбранного типа 110 визуализации, чтобы преобразовать данные в пределах набора 106 данных к выбранному типу 110 визуализации. Как только набор 106 данных был представлен с использованием выбранного типа 110 визуализации, подпрограмма 300 переходит к операции 320, где заканчивается.
Как обсуждено выше в отношении операции 308, механизм 112 правил конфигурируется с возможностью оценки каждого типа визуализации для пригодности с набором 106 данных. Фиг.4 показывает подпрограмму 400, которая показывает дополнительные подробности относительно этого процесса. В частности, подпрограмма 400 начинается с операции 402, где столбцы 116A-116D в пределах набора данных 106 преобразованы к оси или последовательности в текущем типе 110 визуализации. Чтобы выполнить этот процесс, механизм 112 правил использует правила 202 преобразования данных. Как обсуждено выше, правила 202 преобразования данных определяют тип данных, которые должны быть предпочтительно преобразованы к каждой оси или последовательности в пределах текущего типа 110 визуализации.
От операции 402 подпрограмма 400 переходит к операции 404, где механизм 112 правил определяет, был ли текущий тип 110 визуализации исключен из рассмотрения. Тип визуализации может быть исключен из рассмотрения, например, если столбцы 116A-116D набора 106 данных не преобразуются соответственно к осям или последовательностям в пределах типа визуализации. Типы визуализации могут также быть исключены для других типов непригодности для использования с набором 106 данных. Если текущий тип визуализации был исключен, подпрограмма 400 переходит от операции 404 к операции 408. Если текущий тип визуализации не был исключен, однако, подпрограмма 400 переходит от операции 404 к операции 406.
При операции 406 механизм 112 правил вычисляет оценку пригодности 210 для текущего типа 110 визуализации с использованием правил 204 выбора диаграммы. Как обсуждено выше, правила выбора диаграммы обеспечивают оценку, которая указывает, насколько подходящим является текущий тип визуализации для использования с набором 106 данных ввиду преобразования, выполненного при операции 402. Как только оценка 210 пригодности была вычислена для текущего типа визуализации, подпрограмма 400 переходит к операции 408, в которой она возвращается к операции 308, описанной выше в отношении Фиг.3.
Перейдем теперь к Фиг.5, дополнительные подробности будут обеспечены относительно пользовательского интерфейса, описанного кратко выше для того, чтобы представить ранжированный список типов 110А-110N визуализации. Как обсуждено выше, пользовательский интерфейс, показанный на Фиг.5, может быть использован, чтобы представить пользователю список типов 110А-110N визуализации, который был ранжирован согласно их пригодности для использования с набором 106 данных. В этом отношении типы 110А-110N визуализации перечислены в порядке уменьшающейся оценки 210 пригодности. Таким образом, самый подходящий тип 110 визуализации сначала представляют пользователю.
В одном варианте осуществления пользовательский интерфейс включает в себя окно 500 пользовательского интерфейса, содержащее представления 502A-502C, соответствующие типам 110А-110N визуализации. Представления 502A-502C также упорядочены согласно уменьшающейся оценке 210 пригодности соответствующего типа 110А-110N визуализации.
В одном варианте осуществления представления 502A-502C включают в себя графические представления соответствующего типа 110А-110N визуализации, когда применен к набору 106 данных. Например, представления 502A-502C могут соответствовать графическим уменьшенным изображениям соответствующего типа 110А-110N визуализации, когда использован, чтобы представлять набор 106 данных. Таким образом, пользователь может просматривать изображение предварительного просмотра, показывающее, как каждый из типов 110А-110N визуализации будет выглядеть, когда будет использоваться для представления содержания набора 106 данных.
Через пользовательский интерфейс, показанный на Фиг.5, также предоставляют пользователю существенную информацию относительно пригодности каждого из типов 110А-110N визуализации для использования с набором 106 данных. Нужно понимать, что пользовательский интерфейс, показанный на Фиг.5, показан в упрощенной форме и является скорее показательным. В результате нужно также понимать, что другие типы пользовательских интерфейсов могут быть представлены, которые используют другие типы управлений пользовательским интерфейсом для того, чтобы показать пригодность каждого из типов 110А-110N визуализации согласно ранжированию, основанному на их пригодности для использования с набором 106 данных.
Фиг.6 показывает иллюстративную архитектуру компьютера для компьютера 600, способного к выполнению компонентов программного обеспечения, описанных здесь, для ранжирования пригодности типов 110А-110N визуализации образом, представленным выше. Архитектура компьютера, показанная на фиг.6, показывает обычный настольный, мобильный, портативный, переносной или серверный компьютер и может быть использована, чтобы выполнить любые аспекты компонентов программного обеспечения, представленных здесь.
Архитектура компьютера, показанная на фиг.6, включает в себя центральный процессор 602 ("CPU"), системную память 608, включающую оперативное запоминающее устройство 614 ("RAM") и постоянное запоминающее устройство ("ROM") 616, и системную шину 604, которая соединяет память к центральному процессору 602. Базовая система ввода/вывода, содержащая основные подпрограммы, которые помогают передавать информацию между элементами в пределах компьютера 600, например, во время запуска, сохраняется в ROM 616. Компьютер 600 далее включает в себя запоминающее устройство 610 большой емкости для хранения операционной системы 618, программ-приложений и других программных модулей, которые описаны более подробно здесь.
Запоминающее устройство 610 большой емкости соединено с центральным процессором 602 через котроллер запоминающего устройства большой емкости (не показанный), соединенный с шиной 604. Запоминающее устройство 610 большой емкости и его связанные считываемые компьютером носители обеспечивают энергонезависимое хранение для компьютера 600. Хотя описание считываемых компьютером носителей, содержащееся здесь, относится к запоминающему устройству большой емкости, такому как жесткий диск или дисковод для компакт-дисков, должно быть понятно специалисту в данной области техники, что считываемые компьютером носители могут быть любыми доступными компьютерными носителями хранения, к которым может получить доступ компьютер 600.
В качестве примера, а не ограничения, считываемые компьютером носители могут включать в себя энергозависимые и энергонезависимые, съемные и несъемные носители, выполненные любым способом или технологией для хранения информации, такие как считываемые компьютером инструкции, структуры данных, программные модули или другие данные. Например, считываемые компьютером носители включают в себя, но не ограничены, RAM, ROM, EPROM, EEPROM, флэш-память или другую технологию твердотельной памяти, CD-ROM, DVD (цифровые универсальные диски), HD-DVD, BLU-RAY, или другое оптическое хранилище, магнитные кассеты, магнитную ленту, магнитное дисковое хранилище или другие магнитные устройства хранения данных, или любую другую среду, которая может использоваться, чтобы хранить требуемую информацию и к которой может получить доступ компьютер 600.
Согласно различным вариантам осуществления компьютер 600 может работать в сетевом окружении, использующем логические соединения для удаленных компьютеров через сеть, такую как сеть 620. Компьютер 600 может соединиться с сетью 620 через блок 606 сетевого интерфейса, присоединенный к шине 604. Нужно понимать, что блок 606 сетевого интерфейса может также быть использован, чтобы соединиться с другими типами сетей и удаленными компьютерными системами. Компьютер 600 может также включать в себя контроллер 612 ввода/вывода для приема и обработки ввода от некоторого количества других устройств, включая клавиатуру, мышь или электронное перо (не показано на Фиг.6). Точно так же контроллер ввода/вывода может обеспечить вывод на экран дисплея, принтер или другой тип устройства вывода (также не показанный на фиг.6).
Как упомянуто кратко выше, некоторое количество программных модулей и файлов с данными могут быть сохранены в запоминающем устройстве 610 большой емкости и RAM 614 компьютера 600, включая операционную систему 618, подходящую для того, чтобы управлять работой подключенного к сети настольного, портативного или серверного компьютера. Запоминающее устройство 610 большой емкости и RAM 614 может также хранить один или более программных модулей и файлов данных. В частности, запоминающее устройство 610 большой емкости и RAM 614 могут хранить настольное рабочее приложение 102 и документ 104, каждый из которых был описан подробно выше относительно Фиг.1-5. Как также описано выше, запоминающее устройство 610 большой емкости может также хранить профиль 620 пользователя, который включает в себя данные, связанные с пользователем компьютера 600. Запоминающее устройство 610 большой емкости и RAM 614 могут также хранить другие типы программных модулей.
На основании предшествующего нужно понимать, что здесь обеспечены технологии для ранжирования пригодности типов визуализации. Хотя объект изобретения, представленный здесь, был описан на языке, специфичном для структурных характеристик компьютера, методологических действий и считываемых компьютером носителей, нужно понимать, что изобретение, определенное в приложенной формуле изобретения, не обязательно ограничено определенными признаками, действиями или носителем, описанными здесь. Скорее определенные признаки, действия и носители раскрыты как примерные формы осуществления формулы изобретения.
Объект изобретения, описанный выше, обеспечен только в качестве примера и не должен быть рассмотрен как ограничение. Различные модификации и изменения могут быть сделаны по отношению к объекту изобретения, описанному здесь, без выполнения примерных вариантов осуществления и приложений, показанных и описанных, и не отступая от истинной идеи и области данного изобретения, которое сформулировано в последующей формуле изобретения.
1. Способ ранжирования множества различных типов визуализации, причем способ содержит:
генерирование метаданных визуализации для каждого из множества различных типов визуализации, причем метаданные визуализации содержат данные, описывающие один или более атрибутов типа визуализации, которые задают
предпочтительный ввод для каждого конкретного типа визуализации,
конкретные оси и конкретную последовательность данных для каждого конкретного типа визуализации, и
атрибуты, относительно предпочтительного типа данных для каждого из конкретных осей или конкретной последовательности данных;
генерирование метаданных набора данных для набора данных, причем метаданные набора данных содержат данные, описывающие один или более атрибутов упомянутого набора данных;
вычисление оценки пригодности для каждого из множества различных типов визуализации на основании метаданных визуализации и метаданных набора данных, при этом оценка пригодности содержит число, указывающее пригодность типа визуализации для использования с упомянутым набором данных, упомянутое число основано на правилах преобразования данных, которые создают отображение между колонками в наборе данных на одну из каждых осей и каждую последовательность типа визуализации из множества типов визуализации;
ранжирование множества различных типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности,
определение превышает ли каждая из вычисленных оценок пригодности порог,
отображение на интерфейсе пользователя визуального представления каждого из множества различных типов визуализации, когда вычисленная оценка пригодности превышает порог, при этом визуальные представления отображаются в порядке согласно ранжированию,
принимают выбор одного из отображенных визуальных представлений, и
представляют набор данных, используя типы визуализации, соответствующие выбранному визуальному представлению.
2. Способ по п.1, в котором вычисление оценки пригодности для типа визуализации содержит:
использование правил выбора диаграммы для вычисления оценки пригодности для набора данных на виде преобразования.
3. Способ по п.1, в котором ранжирование множества типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности содержит ранжирование множества типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности и на основании содержания профиля пользователя.
4. Способ по п.1, в котором набор данных содержит табличные данные или другие структурированные данные.
5. Способ по п.1, в котором визуальные представления содержат изображения предварительного просмотра, показывающие применение каждого типа визуализации к набору данных.
6. Компьютерный носитель хранения, имеющий исполняемые компьютером команды, сохраняемые на нем, которые, когда исполняются компьютером, побуждают компьютер:
принимать запрос для содействия в выборе одного из множества различных типов визуализации для использования с набором данных, причем множества различных типов визуализации служат для визуализации набора данных, при этом множество различных типов визуализации содержит по меньшей мере два из группы из столбчатой диаграммы, линейной диаграммы, секторной диаграммы, гистограммы, диаграммы с областями, диаграммы разброса; и
в ответ на запрос генерировать ранжирование различных типов визуализации в соответствии с их пригодностью для использования с набором данных, причем пригодность основана на правилах преобразования данных, которые создают отображение между колонками в наборе данных на одну из каждых осей и каждую последовательность типа визуализации из множества типов визуализации, отображать интерфейс пользователя, содержащий визуальные представления различных типов визуализации, упорядоченных в соответствии с ранжированием, принимать выбор одного из различных отображенных визуальных представлений и представлять набор данных с использованием типа визуализации, который соответствует выбранному визуальному представлению, при этом
генерирование ранжирования различных типов визуализации в соответствии с их пригодностью для использования с набором данных содержит: генерирование метаданных визуализации для каждого из множества различных типов визуализации, причем метаданные визуализации содержат данные, описывающие один или более атрибутов типа визуализации, которые задают
предпочтительный ввод для каждого конкретного типа визуализации,
конкретные оси и конкретную последовательность данных для каждого конкретного типа визуализации, и
атрибуты, относительно предпочтительного типа данных для каждого из конкретных осей или конкретной последовательности данных;
генерирование метаданных набора данных для набора данных, причем метаданные набора данных содержат данные, описывающие один или более атрибутов упомянутого набора данных;
вычисление оценки пригодности для каждого из множества различных типов визуализации на основании метаданных визуализации и метаданных набора данных;
генерирование ранжирования множества типов визуализации в соответствии с их пригодностью для использования с набором данных на основании вычисленных оценок пригодности.
7. Компьютерный носитель хранения по п.6, в котором набор данных содержит табличные данные или другие структурированные данные, имеющие один или более столбцов.
8. Компьютерный носитель хранения по п.6, в котором оценка пригодности содержит число, указывающее пригодность типа визуализации для использования с набором данных.
9. Компьютерный носитель хранения по п.8, в котором вычисление оценки пригодности для типа визуализации содержит:
использование правил выбора диаграммы для вычисления оценки пригодности для набора данных на виде преобразования.
10. Компьютерный носитель хранения по п.9, в котором генерирование ранжирования типов визуализации согласно их пригодности для использования с набором данных содержит ранжирование множества типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности и на основании содержания профиля пользователя.
11. Способ ранжирования множества различных типов визуализации, причем способ содержит: генерирование метаданных визуализации для каждого из множества различных типов визуализации, причем метаданные визуализации содержат данные, описывающие один или более атрибутов типа визуализации, которые задают
предпочтительный ввод для каждого конкретного типа визуализации,
конкретные оси и конкретную последовательность данных для каждого конкретного типа визуализации, и
атрибуты, относительно предпочтительного типа данных для каждого из конкретных осей или конкретной последовательности данных;
генерирование метаданных набора данных для набора данных, причем метаданные набора данных содержат данные, описывающие один или более атрибутов упомянутого набора данных;
вычисление оценки пригодности для каждого из множества различных типов визуализации на основании метаданных визуализации и метаданных набора данных, при этом оценка пригодности содержит число, указывающее пригодность типа визуализации для использования с упомянутым набором данных, упомянутое число основано на правилах преобразования данных, которые создают отображение между колонками в наборе данных на одну из каждых осей и каждую последовательность типа визуализации из множества типов визуализации;
генерирование ранжирования множества различных типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности,
отображение интерфейса пользователя, содержащего визуальные представления, соответствующие множеству различных типов визуализации, при этом множество различных визуальных представлений упорядочено согласно ранжированию,
принимают выбор одного из множества различных визуальных представлений, отображенных на интерфейсе пользователя, и
представляют набор данных, используя типы визуализации, соответствующие выбранному визуальному представлению.
12. Способ по п.11, в котором вычисление оценки пригодности для типа визуализации содержит: использование правил выбора диаграммы для вычисления оценки пригодности для набора данных на виде преобразования.
13. Способ по п.12, в котором генерирование ранжирования множества типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности содержит ранжирование множества различных типов визуализации на основании вычисленных оценок пригодности и на основании содержания профиля пользователя.
