[发明专利]数据智能可视化分析方法和装置

权利要求书

1.一种数据智能可视化分析方法，其特征在于，包括：

构建图表知识库，所述图表知识库包含多个图表类型的知识结构信息；

获取待分析数据集，提取数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息；

根据所述数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息，计算所述待分析数据集与所述图表知识库中任一图表类型的匹配质量分数；

依据所述匹配质量分数，输出所述待分析数据集的图表配置；

其中，所述构建图表知识库进一步包括：

采集海量图表数据，依据图表数据的数据维度和数据属性进行分类，得到多个图表类型；

针对各个图表类型进行解析得到各个图表类型的知识结构信息；所述知识结构信息包含以下信息：定义信息、形状信息、坐标系信息、分析目的信息、视觉通道信息、数据条件信息；

其中，所述针对各个图表类型进行解析得到各个图表类型的知识结构信息进一步包括：

解析各个图表类型的图表结构数据、性质数据以及相似数据，得到各个图表类型的定义信息，所述定义信息包含图形类别定义信息和图表分类定义信息；

解析各个图表类型的分析目的，得到各个图表类型的分析目的信息；

解析各个图表类型的坐标数据，得到各个图表类型的坐标系信息；

解析各个图表类型的形状数据，得到各个图表类型的形状信息；

解析各个图表类型的视觉元素变量数据，得到各个图表类型的视觉通道信息；

解析各个图表类型的数据结构必要数据，得到各个图表类型的数据条件信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分析数据集，提取数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息进一步包括：

对所述待分析数据集进行数据格式化处理，得到数据集中样本；

提取数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息；所述字段信息包含字段名称、数据类型、统计信息、和/或性质信息。

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：获取待分析数据集的分析需求信息；

所述根据所述数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息，计算所述待分析数据集与所述图表知识库中任一图表类型的匹配质量分数具体为：根据所述数据集中样本的字段信息和字段间关系信息以及待分析数据集的分析需求信息，计算所述待分析数据集与所述图表知识库中任一图表类型的匹配质量分数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述匹配质量分数，输出所述待分析数据集的图表配置进一步包括：

预先指定图表容器；

依据匹配质量分数由高至低的顺序，得到至少一个待推荐的图表类型，输出所述待分析数据集的图表类型推荐列表。

5.一种数据智能可视化分析装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于构建图表知识库，所述图表知识库包含多个图表类型的知识结构信息；

信息提取模块，用于获取待分析数据集，提取数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息；

计算模块，用于根据所述数据集中样本的字段信息以及字段间关系信息，计算所述待分析数据集与所述图表知识库中任一图表类型的匹配质量分数；

输出模块，用于依据所述匹配质量分数，输出所述待分析数据集的图表配置；

其中，所述构建模块进一步用于：

采集海量图表数据，依据图表数据的数据维度和数据属性进行分类，得到多个图表类型；

针对各个图表类型进行解析得到各个图表类型的知识结构信息；所述知识结构信息包含以下信息：定义信息、形状信息、坐标系信息、分析目的信息、视觉通道信息、数据条件信息；

其中，所述构建模块进一步用于：

解析各个图表类型的图表结构数据、性质数据以及相似数据，得到各个图表类型的定义信息，所述定义信息包含图形类别定义信息和图表分类定义信息；

解析各个图表类型的分析目的，得到各个图表类型的分析目的信息；

解析各个图表类型的坐标数据，得到各个图表类型的坐标系信息；

解析各个图表类型的形状数据，得到各个图表类型的形状信息；

解析各个图表类型的视觉元素变量数据，得到各个图表类型的视觉通道信息；

解析各个图表类型的数据结构必要数据，得到各个图表类型的数据条件信息。