数据可视化的智能默认的制作方法

专利名称：数据可视化的智能默认的制作方法
技术领域：
本发明涉及数据可视化，尤其涉及数据可视化的智能默认。
背景技术：
从执行搜索到分析信息的大多数计算机化活动包括从各种数据源进行的数据检索以及对所检索的数据的处理。数据检索通常通过以下方式来执行基于客户机设备或服务器处的用户请求来生成查询，将查询提交给一个或多个相关数据源。在联网环境中，管理数据源的服务器每天可接收成千(即使没有成百万)的查询， 检索结果，并将结果提供给发出请求的应用程序。网络条件、多个计算设备的交互等导致的延迟是联网通信中的常见现象。因此，当用户激活从外部数据源检索数据的数据可视化应用程序(例如，电子表格应用程序)时，可视化数据的体验可能常常由于较慢的查询响应时间而受到阻碍。此外，当用户连接到新的数据源(例如，数据库)时，通常需要重新结构化新的数据源中包含的数据的可视化。例如，可以向经由电子表格应用程序连接到数据库的用户提供维度和度量的列表(或仅仅列)以及要在其上安排这些维度和度量的空白画布区域。没有对数据源处组织数据的方式的预先存在的知识的用户通常在数据的所有不相关部分中探索和筛选以寻找与用户相关的一小组信息。

发明内容
提供本发明内容是为了以简化的形式介绍将在以下具体实施方式
中进一步描述的一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。各实施例涉及通过创建行、列、过滤器和类似元素的默认布局来自动地提供数据可视化以提升在数据中寻找相关答案时的用户体验。根据某些实施例，可以使用用户在各数据源中查看数据的方式的使用历史、用户特定信息以及当前用户和类似用户之间推断的关系来确定与特定用户的数据可视化相关的元素以使得可以自动启动可视化过程。可以基于以上讨论的因素来形成/调整相关性模型。根据其他实施例，可以基于相关性模型用抢先的方式(在用户的实际请求之前)执行查询，随后可以更快速地将结果提供给提出请求的用户以提升对于联网数据可视化的用户体验。通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。可以理解，前述一般描述和以下具体实施方式
均仅是说明性的，且不限制所要求保护的各方面。


图1示出其中根据各实施例可以采用数据可视化的智能默认的示例联网系统中的交互；
图2示出可通过自动创建默认元素来呈现的两个示例报告视图；图3示出根据各实施例的用于将查询历史存储在系统中的主要组件和操作；图4示出根据各实施例的用于使用查询历史来在系统中设置相关默认查询的主要组件和操作；图5是其中可实现根据各实施例的系统的联网环境；图6是其中可实现根据各实施例的预测数据高速缓存的示例计算操作环境的框图；以及图7示出根据各实施例的使用数据可视化的智能默认的过程的逻辑流程图。
具体实施例方式如上文所简要描述的，可以使用用户在各数据源中查看数据的方式的使用历史、 用户特定信息以及当前用户和类似用户之间推断的关系来确定与特定用户的数据可视化相关的元素，以及通过创建行、列、过滤器和类似元素的默认布局来提供的数据可视化。存储查询历史、构建相关性模型、向相关性模型提交请求以及将相关性模型结果绑定到用户界面可以是自动启动可视化过程的系统的主要方面。在以下详细描述中，参考了构成了详细描述的一部分并作为说明示出了各具体实施方式
或示例的附图。可组合这些方面，可利用其他方面，并且可以做出结构上的改变而不背离本发明的精神或范围。因此，以下具体实施方式
并不旨在限制，并且本发明的范围由所附权利要求及其等效方案来限定。虽然在结合在个人计算机上的操作系统上运行的应用程序执行的程序模块的一般上下文中描述了各实施方式，但是本领域技术人员会认识到各方面也可以结合其他程序模块实现。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构和其他类型的结构。此外，如本领域技术人员理解的，各实施例可以用其他计算机系统配置来实施，包括手持式设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程消费者电子产品、小型计算机、大型计算机以及类似计算设备。各实施方式还能在任务由通过通信网络链接的远程处理设备来执行的分布式计算环境中实现。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储设备两者中。各实施例可被实现为计算机实现的过程(方法)、计算系统、或者如计算机程序产品等制品。计算机程序产品可以是计算机系统可读并且编码包括用于使得计算机或计算系统执行示例过程的指令的计算机程序的计算机存储介质。例如，计算机可读存储介质可经由易失性计算机存储器、非易失性存储器、硬盘驱动器、闪存驱动器、软盘或紧致盘和类似介质中的一个或多个来实现。计算机程序产品可另选地是计算系统可读并且对用于执行计算机过程的指令的计算机程序编码的载体(例如，频率或相位调制信号)上的传播信号。贯穿本说明书，术语“平台”可以是用于提供可在执行查询时采用预测数据高速缓存的数据处理应用程序的软件和硬件组件的组合。平台的示例包括但不限于，在多个服务器上执行的托管服务、在单个服务器上执行的应用程序以及类似系统。术语“服务器”指通常在联网环境中执行一个或多个软件程序的计算设备。术语“客户机”指通过与其他客户机和/或服务器的网络连接向用户提供对数据和其他软件应用程序的访问的计算设备或软件应用程序。关于这些技术和示例操作的更多细节在以下提供。
图1示出其中根据各实施例可以采用数据可视化的智能默认的示例联网系统中的交互的图100。在典型的联网系统中，用户102可激活在客户机设备104上执行的数据可视化应用程序。可视化应用程序可以提交一个或多个查询来检索与用户102的请求相关联的数据，处理该数据，并为用户102可视化该数据。可视化应用程序可呈现二维表、多维表、图形演示(例如，图表、条形图等)、所处理的数据的文本或图形分析以及类似的项。可视化应用程序可通过在计算机监视器上显示静态信息、显示视频、打印所呈现的项、或者甚至向用户102提供音频信息来呈现这些项。经检索的数据可被存储在各种数据存储中，诸如数据存储108或116。在传统的系统中，在激活可视化应用程序之后，用户102可能看见要在其上安排维度、成员、度量和类似数据元素的空白画布区域，因为系统可能不具有默认呈现。因此，没有对数据源处组织数据的方式预先存在的知识的用户可能需要在数据的不相关部分中探索以寻找要被可视化的一组相关信息。根据各实施例的系统通过基于用户在各数据源中查看数据的方式的使用历史、用户特定信息、和/或当前用户和类似用户之间推断的关系来创建行、列、过滤器和类似元素的默认布局来启用数据106的自动可视化。在该系统中，可视化应用程序可以本地地在计算设备104处执行或者远程地在服务器114处执行并通过网络110访问。在检测到用户的连接之后，可视化应用程序可检索用户/使用相关的信息，并基于用户/使用相关的信息来确定诸如行、列、过滤器等的默认元素。用户/使用相关的信息可以从数据源118中检索。为此，可视化应用程序可以将与用户相关联的标识符提交给数据源118 (例如，令牌)。用户/使用相关的信息可包括用户 102或类似用户在各数据源中查看数据的方式的使用历史，与用户102相关联的特定信息， 诸如他们在组织中的头衔或职位、组织简档、对等使用、查询历史，和/或用户102和类似用户之间推断的关系。根据其他实施例，可视化应用程序可在检测到用户的连接之后提交默认查询并接收结果，从而使得可以在没有延迟并且用户不必在数据的不相关部分中探索以寻找要被可视化的一组相关信息的情况下将默认数据呈现给用户102。根据一示例场景，用户102可能希望创建新的经过滤的电子表格。首先，用户102 可选择电子表格要从其报告数据106的数据源(例如，108，116)。电子表格应用程序可通过传递在用户组织的上下文中标识用户102的令牌来连接到所选数据源。电子表格应用程序可向数据源请求要放置在电子表格的行、列、过滤器和切片器部分的一组维度分层结构、 成员和/或度量。该组基于该用户和类似用户历史上查看过的内容以及该用户具有查看许可的数据来表示用户102的相关默认报告。以上讨论的示例系统和交互的各组件是出于说明的目的，在通信中可涉及其他服务器、数据存储和诸如防火墙的网络组件。图2示出可通过自动创建默认元素来呈现的两个示例报告视图。数据的一种常见使用是在生成各种报告时。例如，销售报告、业绩报告、预测报告和类似报告被许多行业使用并且这些报告基于来自多个源的不断变化的数据。这些报告的数据可以处于分层结构中。这些结构可以是按组织、按地理、按时间顺序或其他的。表222是根据传统系统的表的示例，其中呈现表的可视化应用程序可能不知道用户想要看到数据被呈现的方式。因此，在开始时(即，当用户第一次激活应用程序时)，向用户呈现空白的表，用户需要定义列、过滤器和其他可视化元素。此外，在检索到数据时，用户可能对所检索的数据的一部分感兴趣。再一次，用户可能需要在可用数据中筛选并选择他们想要查看的部分。表2M是根据某些实施例的示例数据可视化。在用户连接之后，可视化应用程序可基于用户/使用相关的信息来确定默认布局元素。为实现默认布局的自动创建，出于构建查询相关性模型的目的，可以将数据源的查询历史连同用户相关的信息一起存储。可视化应用程序可以向查询相关性模型请求存储在数据源中与正连接到该数据源的用户相关的维度、成员、度量和其他信息。接着，维度、成员、度量等可从查询相关性模型返回并被绑定到用于可视化的合适用户界面元素。如果数据源是表格式的(而非多维的)，则系统可返回最相关的列和过滤器状态，或表示表的可视化。根据各实施例的系统可存储和查询用户有关的信息，诸如用户的简档、组织职位、 头衔、使用历史等等。部分信息可取决于上下文被认为是私有的或机密的。因此，可以采取措施来保护信息的机密性。例如，可以向用户给予从存储或使用他们的个人信息的选择中退出的机会。另外，可以采用各种措施保护用户/使用有关的数据，如将用户与匿名标识符相关联、信息的口令保护、规定时间段之后删除数据和类似措施。图3示出用于将查询历史存储在图300中的系统中的主要组件和操作。在执行 (332)针对数据源334(关系数据库、OLAP数据库、表列等)的查询时，数据源可将查询 (338)记录在查询历史数据存储342中。根据某些实施例，查询信息可被存储在每一数据源的数据结构中。数据结构可以是关系数据库、数据立方体、平面文件、结构化文档(例如，可扩展标记语言‘XML’文档)或任何其他模式化格式。查询可被分成组分片，每一片描述查询的各方面。例如，针对数据库的以下查询可被分解成以下在表1中列出的组分。)
权利要求
1.一种至少部分地在计算设备中执行的用于提供数据可视化中的默认布局元素的方法，所述方法包括接收用户连接指示(720)；自动检索用户和与正在连接的用户相关联的使用信息(730，740)； 基于所述用户和使用信息来确定相关布局元素(750)；以及采用所述相关布局元素呈现数据可视化用户界面(760)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括 执行查询(332)；以及采用所述相关布局元素来呈现查询的结果(760)。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述布局元素包括以下一组中的至少一个 行定义、列定义、过滤器定义、度量定义和格式化元素定义。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户信息(446)包括以下一组中的至少一个用户简档、用户头衔、用户在组织内的职位、组织简档、以及正在连接的用户和至少一个类似用户之间推断的关系。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用信息(442)包括以下一组中的至少一个查询历史、对等使用、至少一个定义的数据源、用于以往查询的聚集方法、以及以往查询请求的日期和时间。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括提供包括以下一组中的至少一个的隐私保护措施使得正在连接的用户(102)能够从存储他们的个人信息中退出、将正在连接的用户与匿名标识符相关联、向用户信息提供口令保护、以及在预定义时间段之后删除用户信息。
7.一种用于执行数据可视化应用程序的计算设备(600)，所述计算设备包括 存储器(604)；耦合到所述存储器的处理器(602)，所述处理器执行所述数据可视化应用程序(622)， 其中所述数据可视化应用程序被配置成 接收用户连接指示(710)；自动检索用户和与正在连接的用户相关联的使用信息(730，740)； 将所述用户和使用信息提供给相关性模型(6 )，其中所述相关性模型被配置成基于所述用户和使用信息来确定相关布局元素； 从所述相关性模型接收所述相关布局元素； 从所述正在连接的用户接收查询请求； 执行所请求的查询；以及采用所述相关布局元素来可视化所请求的查询的结果(760)。
8.如权利要求7所述的计算设备，其特征在于，所述相关性模型(626)还被配置成执行参数化相关性算法，所述算法适于接收所述用户和使用信息作为输入并提供所述相关布局元素作为输出。
9.如权利要求8所述的计算设备，其特征在于，所述相关性算法返回要由所述数据可视化应用程序(62 针对所选数据源(43 执行的全构造查询。
10.如权利要求8所述的计算设备，其特征在于，所述相关性算法返回查询的组分值以使得所述查询由所述数据可视化应用程序(62 构造(456)来针对所选数据源(435)执行。
11.如权利要求7所述的计算设备，其特征在于，所述相关性模型(626)还被配置成从外部数据源中检索数据来推断正在连接的用户和至少一个类似用户之间的关系。
12.如权利要求7所述的计算设备，其特征在于，所述查询结果被可视化(760)为以下的一个二维表、数据透视表、多维表、图表和图。
13.一种其上存储有提供数据可视化中的默认布局元素的指令的计算机可读存储介质 (609，610)，所述指令包括接收用户连接指示(710)；自动检索用户和与正在连接的用户相关联的使用信息(730，740)； 将所述用户和使用信息作为输入提供给执行参数化相关性算法的相关性模型(444)， 所述算法适于返回以下的一个要由数据可视化应用程序针对所选数据源执行的全构造查询，以及查询的组分值，以使得所述查询由所述数据可视化应用程序构造来针对所选数据源执行；从所述相关性模型接收所述相关布局元素； 从所述正在连接的用户接收查询请求； 执行所请求的查询；以及采用所述相关布局元素来可视化所请求的查询的结果(760)。
14.如权利要求13所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述相关性模型(444)被配置成考虑布局元素在类似用户之间的流行度、时间衰减、以及类似用户的聚类，其中所述相关性模型被参数化来调整所述输入对于所述相关性模型的相对重要性。
15.如权利要求13所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令还包括 基于所述相关性模型(444)反馈来展露“流行”视图和“与你类似的用户频繁查看”视图数据集中的一个。
全文摘要
本发明涉及数据可视化的智能默认。通过创建行、列、过滤器以及类似元素的默认布局来向数据可视化提供智能默认，该智能默认提升了在数据中寻找相关答案时的用户体验。可以使用用户在各数据源中查看数据的方式的使用历史、用户特定信息以及当前用户和类似用户之间推断的关系来确定与特定用户的数据可视化相关的元素以使得可以自动启动可视化过程并且基于这些因素来形成/调整相关性模型。还可以基于相关性模型按抢先方式执行查询，并且更快速地将结果提供给提出请求的用户以提升对于联网数据可视化的用户体验。
文档编号G06F17/30GK102254017SQ20111020637
公开日2011年11月23日 申请日期2011年7月14日 优先权日2010年7月21日
发明者J·伯恩斯, P·J·鲍姆加特纳, S·海门丁格 申请人:微软公司