[发明专利]使用异构数据的对象模型来便于建立数据可视化

说明书

过程接收指定数据源、视觉变量、和来自数据源的数据字段的视觉规范。每个视觉变量与一个或更多个数据字段相关联，并且每个数据字段是维度或度量。对于每个度量m，该过程识别由根据在数据源的对象模型中的多对一关系的序列从度量可达的维度组成的集合R(m)。对于每个不同的集合R，该过程形成数据字段集合S，数据字段集合S由在R中的每个维度和满足R(m)＝R的每个度量m组成。对于每个集合S以及对于在集合S中的每个度量m，该过程根据在S中的维度来聚合度量的值。该过程根据在集合S中的数据字段和它们所关联到的视觉变量来建立数据可视化。

技术领域

公开的实现方式总体上涉及数据可视化，且更具体地说涉及使用数据集的对象模型来进行数据集的交互式视觉分析。

背景

数据可视化应用使用户能够在视觉上理解数据集，包括分布、趋势、异常值、和对做出业务决策重要的其他因素。一些数据元素必须是基于来自选定数据集的数据来计算出的。例如，数据可视化经常使用总和来聚合数据。一些数据可视化应用使用户能够指定可用于聚合计算的“细节级别”(LOD)。然而，为数据可视化指定单个细节级别是不足以建立某些计算的。

一些数据可视化应用提供用户界面，其使用户能够通过选择数据字段并将它们放置在特定的用户界面区域内以间接地定义数据可视化来从数据源建立可视化。见例如2003年6月2日提交的标题为“Computer Systems and Methods for the Query andVisualization of Multidimensional Databases”的序列号为10/453,834的美国专利申请(现在为第7,089,266号美国专利)，其通过引用被全部并入本文。然而，当存在复杂的数据源和/或多个数据源时，可能不清楚基于用户的选择生成什么类型的数据可视化(如果有的话)。

概述

组合来自多个表的数据的生成数据可视化可能是有挑战性的，尤其是当有多个事实表时。在一些情况下，在生成数据可视化之前构建数据的对象模型可能是有益的。在一些实例中，一个人是关于数据的特定专家，且这个人创建对象模型。通过将关系存储在对象模型中，即使用户不是专家，数据可视化应用也可以运用该信息来帮助所有访问数据的用户。

对象是所命名的属性的集合。对象常常对应于真实世界对象、事件、或概念，例如商店。属性是对象的描述，其在概念上与对象成1:1关系。因此，商店对象可以有与它相关联的单个[经理姓名]或[雇员计数]。在物理级别上，对象常常被存储为在关系表中的行或者被存储为JSON中的对象。

类是共享相同属性的对象的集合。比较在一个类中的对象并对它们进行聚合必须是在分析上有意义的。在物理级别上，类常常被存储为关系表或者被存储为JSON中的对象的阵列。

对象模型是类的集合和在它们之间的多对一关系的集合。通过1对1关系相关的类在概念上被视为单个类，即使它们对用户意义上是不同的。此外，通过1对1关系相关的类可以在数据可视化用户界面中呈现为不同的类。通过添加捕获关系的关联表，多对多关系在概念上被分成两个多对一关系。

一旦类模型被构建，数据可视化应用就可以以各种方式帮助用户。在一些实现方式中，基于已经被选择并放置在用户界面中的工具架(shelf)上的数据字段，数据可视化应用可以推荐附加字段或者限制什么动作可以被采取来防止不可用的组合。在一些实现方式中，数据可视化应用允许用户在选择字段方面的相当大的自由度，并且使用对象模型以根据用户选择的内容来建立一个或更多个数据可视化。