一种基于表格数据智能推荐图表的方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于表格数据智能推荐图表的方法、装置和电子设备。该方法包括：确定待创建图表的表格数据；按照预定的列确定方式，从所述表格数据的各列中，确定适用于图表创建的各个系列值列和各个类别列；针对每一所述类别列，基于该类别列的特征数据和目标列的特征数据，确定以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果；基于所确定的推荐结果，输出所述表格数据对应的图表推荐信息。通过本方案可以达到减少用户反复的修改操作，从而提升图表创建效率的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于表格数据智能推荐图表的方法、装置和电子设备
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种基于表格数据智能推荐图表的方法、装置和电子设备。
技术介绍
图表能将表格数据以可视化的方式展示，因此在办公中扮演重要角色。其中，图表包括两部分：图像区域和标签区域，图像区域中的图像基于系列值列绘制，标签区域中的标签基于类别列命名，系列值列和类别列为从待创建图表的表格数据的各列中所确定的。同时，图表的类型分为柱形图、折线图、散点图、饼图等，系列值列数目和类别列内数据的类型的不同会导致适合绘制的图表类型不同。比如：系列值列数大于一，则该表格数据不适合绘制饼图；类别列内数据为数字类型，则该表格数据适合绘制散点图。现有技术中，在创建图表时，用户选中所需的图表类型，表格处理客户端按照用户所选中的图表类型，创建表格数据对应的图表。具体的，创建表格数据对应的图表时，表格处理客户端按照与所选中图表类型相对应的列确定方式，从表格数据的各列中确定系列值列和类别列，进而，利用所确定的系列值列和类别列，创建表格数据的图表。但是，表格数据存在多列时，适合做系列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于表格数据智能推荐图表的方法，其特征在于，包括：/n确定待创建图表的表格数据；/n按照预定的列确定方式，从所述表格数据的各列中，确定适用于图表创建的各个系列值列和各个类别列；/n针对每一所述类别列，基于该类别列的特征数据和目标列的特征数据，确定以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果，其中，所述目标列包括各个所述系列值列中的一列或多列；/n基于所确定的推荐结果，输出所述表格数据对应的图表推荐信息，所述图表推荐信息用于表示针对每一所述类别列，以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于表格数据智能推荐图表的方法，其特征在于，包括：
确定待创建图表的表格数据；
按照预定的列确定方式，从所述表格数据的各列中，确定适用于图表创建的各个系列值列和各个类别列；
针对每一所述类别列，基于该类别列的特征数据和目标列的特征数据，确定以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果，其中，所述目标列包括各个所述系列值列中的一列或多列；
基于所确定的推荐结果，输出所述表格数据对应的图表推荐信息，所述图表推荐信息用于表示针对每一所述类别列，以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预定的列确定方式，从所述表格数据的各列中，确定适用于图表创建的各个系列值列和各个类别列，包括：
遍历所述表格数据的各列，当遍历到每一列时，如果该列为纯数值的列，将该列确定为系列值列，并将所确定出的第一个系列值列之前的各列均作为类别列；
并在未确定出类别列时，补充一列，作为类别列，所补充的一列中单元格的内容用于对系列值列的单元格的内容进行标识。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在未确定出类别列时，当所述表格数据的列数为两列时，将第一列确定为类别列，并将第二列确定为系列值列。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预定的列确定方式，从所述表格数据的各列中，确定适用于图表创建的各个系列值列和各个类别列，包括：
若所述表格数据的列数为两列，将第一列确定为类别列，并将第二列确定为系列值列；
若所述表格数据的列数大于两列，遍历所述表格数据的各列，当遍历到每一列时，如果该列为纯数值的列，将该列确定为系列值列，并将所确定出的第一个系列值列之前的各列均作为类别列。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述表格数据的列数大于两列但未确定出类别列，或者，所述表格数据的列为一列，则补充一列，作为类别列，所补充的一列中单元格的内容用于对系列值列的单元格的内容进行标识。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述类别列，基于该类别列的特征数据和目标列的特征数据，确定以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果，包括：
针对每一所述类别列，将该类别列的特征数据和目标列的特征数据作为输入数据，输入至预先训练完成的分类模型，得到以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果；
其中，所述分类模型为基于样本类别列的特征数据和各个样本系列值列的特征数据，以及所述样本类别对应的标注信息，所训练的模型，所述样本类别列对应的标注信息包括：以所述样本类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于图表类型的推荐结果。


7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述类别列，基于该类别列的特征数据和目标列的特征数据，确定以该类别列和各个所述系列值列创建图表时，对于各个图表类型的推荐结果之前，所述方法还包括：
确定各个系列值列的数量、系列值列中单元格的数量和/或各个类别列是否为纯数值类型的列的判断结果；
基于所述各个系列值列的数量、系列值列中单元格数量和/或各个类别列是否为纯数值类型的列判断结果，确定关于图表的各个可创建类型；
所述各个图表类型为所述各个可创建类型。


8.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述特征数据，包括如下数据中的一种或多种：
数据类型、最长字符长度、最长字符长度的单元格内中文/英文的字符长度、内容不为空的单元格个数、内容为数字且比列的平均值大的单元格个数、内容为数字且比列的平均值的一半小的单元格个数、整列数据类型是否非数字类型，以及，在整列数据类型为数字类型的情况下，是否整列数据之和为特定值、是否整列数据组成的列为递增序列、是否整列数据组成的列为递减序列。


9.一种基于表格数据智能推荐图表的装置，其特征在于，包括：
表格数据确定模块，用于确定待创建图表的表格数据；
列类型确定模块，用于按照预定的列确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛洋，苏奕虹，皮霞林，
申请(专利权)人：珠海金山办公软件有限公司，北京金山办公软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44