CN115687672A - 图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115687672A CN115687672A CN202211316250.7A CN202211316250A CN115687672A CN 115687672 A CN115687672 A CN 115687672A CN 202211316250 A CN202211316250 A CN 202211316250A CN 115687672 A CN115687672 A CN 115687672A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- template
- visualization
- visualized
- visual
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012800 visualization Methods 0.000 title claims abstract description 177
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 142
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 15
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 241000720945 Hosta Species 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000007794 visualization technique Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请涉及一种图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质，涉及数据处理的技术领域，其方法包括：接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板，所述可视化模板包括编辑元素、模板风格和至少一个可视化组件；待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。本申请具有提高用户确定数据使用图表速度，提高图表生成效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
在数据***的时代，数据的数量和维度迅速增长，但是分析人员可用于探索数据的时间和精力有限，所以，通常将数据转化为可视化图表进行展示，以便于人员更直观的对数据进行查看。所以，无论是个人还是企业，数据可视化是一种十分有效的数据分析手段。
相关技术中，通常采用用户选取可视化组件的方式对数据进行图表显示，但是，数据的类型繁纷复杂，用户需要考虑选择与数据类型相匹配的图表，而非专业用户很难对应正确、可关联的数据图表表达方案，如果图表与数据的类型不相匹配的话，可能会造成数表达效果缺失，这样，就需要用户重新选取，很难快速确定使用图表类型，其效率校低。
发明内容
为了提高用户确定数据使用图表速度，提高图表生成效率，本申请提供一种图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质。
第一方面，本申请提供一种图表可视化智能推荐方法，采用如下的技术方案：
一种图表可视化智能推荐方法，包括：
接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；
对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；
按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板；
待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
通过采用上述技术方案，通过解析待可视化数据信息的维度信息、领域类型信息等为用户推荐适用的至少一个可视化模板，使得生成的可视化图表均有意义，并利用预设排序规则对至少一个可视化模板进行优先级排序，按照优先级排序结果进行展示和推荐，提高了可视化模板推荐的有效性和精准性从而，提高用户确定数据使用图表速度，降低了用户选取图表与数据的类型不匹配的而需要重新选取图表的情况，提高图表生成效率。
可选的，在所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板之前还包括：
判断所述任务信息中是否包括指定可视化模板信息；
若所述任务信息包括指定可视化模板信息，则基于所述解析结果、所述指定可视化模板信息和预设图表匹配规则判断所述指定可视化模板信息是否适用于所述待可视化数据信息；
若所述指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息，则显示指定可视化模板信息不适用信息并执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤；
若所述指定可视化模板信息适用于所述待可视化数据信息，则基于所述指定可视化模板信息选取可视化模板，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表；
若所述任务信息不包括指定可视化模板信息，则执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤。
可选的，所述对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板包括：
对所述待可视化数据信息进行特征提取，得到特征信息；
基于所述特征信息确定所述待可视化数据信息的领域类型；
对所述待可视化数据信息进行数据分析，得到数据维度信息；
基于所述待可视化数据信息的领域类型和所述数据维度信息推荐至少一个可视化模板。
通过采用上述技术方案，通过根据所述待可视化数据信息的领域类型和所述待可视化数据信息的的数据维度信息推荐至少一个可视化模板。将符合待可视化数据信息的可视化模板进行筛选，以降低数据与图表不匹配而生成空的图表的情况发生，提高了用户确定使用可视化图表模板的效率。
可选的，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：
基于所述待可视化数据信息的数据量大小获取数据体量类别；所述数据体量类别包括大型体量、中型体量和小型体量；
按照体量类别对所述至少一个可视化模板进行优先级排序。
通过采用上述技术方案，利用数据的体量类别对待可视化模板进行优先级排序，使得更适用于该数据体量的可视化模板优先展示推荐，这样就使得大数据类型的待可视化数据信息优先供用户推荐适用于大型体量类型的可视化模板，降低了电子设备生成可视化图表的计算量，提高了生成可视化图表的效率；使得小数据类型的待可视化数据信息优先供用户推荐小型体量类型的可视化模板，使得生成的可视化图表更加精细。
可选的，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：
获取所述至少一个可视化模板的历史使用信息和用户偏好信息；
基于大数据分析获取所述待可视化数据信息的领域类型的常用图表信息；
按照所述历史使用信息为所述至少一个可视化模板分配第一权重值；
按照所述偏好信息为所述至少一个可视化模板分配第二权重值；
按照所述常用图表信息为所述至少一个可视化模板分配第三权重值；
基于所述第一权重值、第二权重值、第三权重值计算所述至少一个可视化模板的优先级，并按照所述优先级对所述至少一个可视化模板排序。
通过采用上述技术方案，利用用户的偏好信息、可视化模板的历史使用信息和大数据分析的该可视化数据信息的领域类型对筛选出符合所述待可视化数据信息设置优先级，并通过可视化数据信息的优先级对所述至少一个待可视化数据信息排序并展示推荐，推荐最适合于用户的可视化模板，提高用户选取可视化模板的效率。
可选的，在用户选取可视化模板之后，所述方法还包括：
响应于用户的可视化模板组件拖拽请求，拖拽选择可视化组件；
分析所述选择可视化组件的组件类型，基于所述选择可视化组件的组件类型确定至少一个相同类型的可视化组件；
按照所述待可视化数据信息的类型获取所述至少一个相同类型的可视化组件的历史选取次数；
按照所述可视化组件的历史选取次数和预设组件展示规则推荐并展示至少一个待选择可视化组件，以供用户进行选取替换。
通过采用上述技术方案，根据拖拽的可视化组件类型推荐并展示相同类型的可视化组件供用户选取，简化用户页面，便于用户选取并替换可视化组件。
可选的，还包括：
识别所述待可视化数据信息是否有预设关键字段；或，判断所述待可视化数据信息的类型是否为预设标记类型；
若是，则展示密码输入页面；
待用户输入密码正确后，显示待可视化数据信息对应的可视化图表。
通过采用上述技术方案，通过对某些领域类型的可视化图表进行加密，只有相关人员拥有密码才能对可视化图表进行查看、导出、下载等，降低了降低保密等级较高的领域的可视化图表泄露的可能性。
第二方面，本申请提供一种图表可视化推荐装置，采用如下的技术方案：
一种图表可视化推荐装置，包括：
获取模块，接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；
推荐模块，用于对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；
排序模块，用于按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板；
选取模块，用于待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
通过采用上述技术方案，通过解析待可视化数据信息的维度信息、领域类型信息等为用户推荐适用的至少一个可视化模板，使得生成的可视化图表均有意义，并利用预设排序规则对至少一个可视化模板进行优先级排序，按照优先级排序结果进行展示和推荐，提高了可视化模板推荐的有效性和精准性从而，提高用户确定数据使用图表速度，降低了用户选取图表与数据的类型不匹配的而需要重新选取图表的情况，提高图表生成效率。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的图表可视化方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的图表可视化推荐方法的计算机程序。
附图说明
图1是本申请实施例图表可视化智能推荐方法的流程示意图。
图2是本申请实施例图表可视化智能推荐方法的结构框图。
图3是本申请实施例一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例提供一种图表可视化智能推荐方法，该图表可视化智能推荐方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器，也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云计算服务的云服务器，终端设备可以是平板电脑、手机、台式计算机等，但并不局限于此。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。如图1所示，所述方法的主要流程描述如下（步骤S101~S104）：
步骤S101，接收任务信息，基于任务信息获取待可视化数据信息；
在本申请实施例中，用户可以通过电子设备的鼠标、键盘、触摸屏等方式在电子设备的显示界面中输入任务信息，其中，任务信息可以包括数据获取数据来源信息、获取时间信息、指定图表类型信息、获取数据体量信息和获取数据种类信息等。当然，还可以预设并保存任务标签，用户可以通过鼠标点击预设标签发送任务信息。电子设备响应于任务信息指令，接收任务信息，根据任务信息去数据源获取待可视化数据信息。
其中，数据源支持类型包括elasticsearch_sql，kudu impala，oracle，mssqlserver，http，jdbc，mysql，人大金仓，达梦等。另外，需要说明的是，电子设备支持从数据源级第三方http接口采集数据，对采集的待可视化数据信息提供参数设置、数据加工等处理手段。当然，还可以对获取的待可视化数据信息进行查看、编辑、预览等。
获取待可视化数据信息后，对所述待可视化数据信息进行预处理，将其数据类型转换为符合电子设备数据信息兼容的形式，具体的，将所述待可视化数据信息输入预设预处理模型中后，输出符合电子设备数据信息兼容的待可视化数据信息，其中，预设预处理模型可由不同数据类型的历史数据训练得出，该预处理模型可以为神经网络模型，具体可以为卷积神经网络模型。
步骤S102，对待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于解析结果推荐至少一个可视化模板；
由于任务信息可以为包括用户指定的图表，用户可直接指定待可视化数据信息展示的图表类型，所以，在基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板之前还包括（步骤Sa~Sc）（图中均未示出）:
步骤Sa，判断所述任务信息中是否包括指定可视化模板信息；在本申请实施例中，指定可视化模板信息可以包括柱状图指令、饼图指令、漏斗图指令、散点图指令、清单表指令、堆积柱状图指令、并排柱状图指令等的至少一种，还可以包括可视化模板排布、可视化模板主题颜色和可视化模板主体样式等，并不局限于此；电子设备识别是否包含上述指令信息，以判断任务信息中是否包括指定可视化模板信息，若包含上述指令信息，则任务信息包括指定可视化模板信息。
步骤Sb，若所述任务信息包括指定可视化模板信息，则基于所述解析结果、所述指定可视化模板信息和预设图表匹配规则判断所述指定可视化模板信息是否适用于所述待可视化数据信息；
在本申请实施例中，将待可视化数据信息解析后可得到待可视化信息的数据维度信息、待可视化数据信息的领域类型信息和待可视化数据信息的体量信息。其中，待可视化数据信息的数据维度信息用来表示数据分类的字段，例如，姓名、考勤、区域等；待可视化数据信息的领域类型信息用来表示数据分类的类型，例如，该待可视化数据信息可以为财务信息、考勤信息、产品信息、仓储内存信息等；待可视化数据信息的体量信息用来表示数值的字段，包括数据量的大小、数据值等，例如，成本、利润、销售额等。
具体的，对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果包括：对所述待可视化数据信息进行特征提取，得到特征信息；基于所述特征信息确定所述待可视化数据信息的领域类型；对所述待可视化数据信息进行数据分析，得到数据维度信息；基于所述待可视化数据信息的数据量大小获取数据体量类别；所述数据体量类别包括大型体量、中型体量和小型体量等。需要说明的是，特征提取可根据预设特征识别获取待可视化数据信息的数据源的不同去预设位置识别字段，根据字段内容分类待可视化数据信息的领域类型。特征识别和数据分析为本领域现有技术，在此不再赘述。
得到待可视化数据信息的解析结果后根据预设图表匹配规则分析解析结果与用户选取的指定可视化模板信息是否相匹配。例如，待可视化数据信息为某一产品的质量检测数据，待可视化数据信息的数据维度信息包括检测日期、检测人员，待可视化数据信息的数据体量信息为小型体量，体量信息包括产品某一项的检测项目，这样对于两个维度数据信息和一个体量信息可适用于并排柱状图，并排折线图，堆积柱状图等，还可以将获取的待可视化数据整理成至少一个数据表格，分析用户选取的指定可视化模板信息是否为该待可视化数据信息符合图表类型的中任一个或几个，若指定可视化模板信息不属于该待可视化数据信息符合图表类型的中任一个或几个，则判定指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息。
步骤Sb1，若所述指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息，则显示指定可视化模板信息不适用信息并执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤；
需要说明的是，指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息包括两种情况，第一种为用户指定的图表类型全部不适用，这时，可直接执行根据待可视化数据信息的解析结果为用户推荐至少一个可视化模板的步骤；第二种为用户指定的图表类型部分不适用，例如，用户指定可视化模板信息包括散点图和饼图，饼图不适用该待可视化数据信息，那么将保留用户指定的散点图，根据分析指定可视化模板信息的分析结果和待可视化数据信息的解析结果推荐至少一个可视化模板或至少一个可视化组件，其中，可视化模板包括至少一个可视化组件。
步骤Sb2，若所述指定可视化模板信息适用于所述待可视化数据信息，则基于所述指定可视化模板信息选取可视化模板，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表；
步骤Sc，若所述任务信息不包括指定可视化模板信息，则执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤。
在本申请实施例中，根据所述待可视化数据信息的领域类型和所述待可视化数据信息的的数据维度信息推荐至少一个可视化模板。将符合待可视化数据信息的可视化模板进行筛选，以降低数据与图表不匹配而生成空的图表的情况发生，提高了用户确定使用可视化图表模板的效率。
步骤S103，按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板，所述可视化模板包括编辑元素、模板风格和至少一个可视化组件；
在本申请实施例中，模板风格包括可视化模板中至少一个图表的排布方式、主题颜色等，至少一个可视化组建按照模板风格配置在可视化模板上，编辑元素为可以对可视化模板的模板风格和至少一个可视化组件进行编辑修养等。进一步的，确定可视化模板的模板风格包括：基于可视化模板展示屏幕的大小和预设可视化模板排布规则确定可视化组件展示大小；基于所述待可视化数据信息的领类型域信息和用户偏好选取可视化模板的排布结构信息，例如，中心围绕型、弹性栅格型等；通过监听可视化组件尺寸的变化，并根据当前可视化组件的展示大小及排布结构信息选出最适合当前大小屏幕的布局模式排布结构信息。通过设置布局结构模板能减少用户布局时间，增强布局的科学性，进一步降低数据可视化技术应用难度。需要说明的是，预设可视化模板排布规则可以根据用户历史使用情况、数据信息领域类型等设置。
可选的，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：基于所述待可视化数据信息的数据量大小获取数据体量类别；所述数据体量类别包括大型体量、中型体量和小型体量；按照体量类别对所述至少一个可视化模板进行优先级排序。
在本申请实施例中，若待可视化数据信息的数据量小于等于预设第一体量，则为小型体量；若待可视化数据信息的数据量大于预设第一体量且小于等于预设第二体量，则为中型体量；若待可视化数据新的数据量大于预设第二体量，则为大型体量。预设第一体量、预设第二体量和预设第三体量均为用户根据历史经验或者待可视化数据信息不同领域数据分析设置。不用领域类型设置的预设第一体量、预设第二体量和预设第三体量也可不同。
利用数据的体量类别对待可视化模板进行优先级排序，使得更适用于该数据体量的可视化模板优先展示推荐，这样就使得大数据类型的待可视化数据信息优先供用户推荐适用于大型体量类型的可视化模板，降低了电子设备生成可视化图表的计算量，提高了生成可视化图表的效率；使得小数据类型的待可视化数据信息优先供用户推荐小型体量类型的可视化模板，使得生成的可视化图表更加精细。
作为本申请实施例的另一种可选实施方式，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：首先，获取所述至少一个可视化模板的历史使用信息和用户偏好信息；历史使用信息包括待可视化模板的历史使用次数、使用习惯；使用习惯为该用户在哪个领域类型中常用的可视化模板信息，基于大数据分析获取所述待可视化数据信息的领域类型的常用图表信息；之后，按照所述历史使用信息为所述至少一个可视化模板分配第一权重值；按照所述偏好信息为所述至少一个可视化模板分配第二权重值；按照所述常用图表信息为所述至少一个可视化模板分配第三权重值；基于所述第一权重值、第二权重值、第三权重值计算所述至少一个可视化模板的优先级，并按照所述优先级对所述至少一个可视化模板排序。第一权重值、第二权重值、第三权重值可根据用户的使用习惯、数据分析情况进行设置，本申请实施例并不作具体限制。
利用用户的偏好信息、可视化模板的历史使用信息和大数据分析的该可视化数据信息的领域类型对筛选出符合所述待可视化数据信息设置优先级，并通过可视化数据信息的优先级对所述至少一个待可视化数据信息排序并展示推荐，推荐最适合于用户的可视化模板，提高用户选取可视化模板的效率。
另外，用户还可以通过对编辑元素、可视化组件和模板风格组件对可视化模板进行编辑、调整等，提高了可视化模板的实用性和使用性。
步骤S104，待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
在本申请实施例中，为了保证待可视化数据信息对应的可视化图表的准确性，还随机选取部分数据对可视化图表进行验证，将可视化图表中对应位置数据与待可视化数据信息的原始数据进行比对，以保证用户使用可视化图表的准确性。
本方法通过解析待可视化数据信息的维度信息、领域类型信息等为用户推荐适用的至少一个可视化模板，使得生成的可视化图表均有意义，并利用预设排序规则对至少一个可视化模板进行优先级排序，按照优先级排序结果进行展示和推荐，提高了可视化模板推荐的有效性和精准性从而，提高用户确定数据使用图表速度，降低了用户选取图表与数据的类型不匹配的而需要重新选取图表的情况，提高图表生成效率。
由于用户选取可视化模板后，还可能对选取的可视化模板进行编辑和修改，用户在对可视化模板进行修改时，通常将可视化模板中的可视化组件进行拖拽移除，然后将需要的可视化组件进行替换，使得可视化模板为用户需求的可视化模板，在编辑完成后，还可对修改的模板进行保存。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，在用户选取可视化模板之后，对可视化模板进行修改包括：响应于用户的可视化模板组件拖拽请求，拖拽选择可视化组件；分析所述选择可视化组件的组件类型，基于所述选择组件的组件类型确定至少一个相同类型的可视化组件；按照所述待可视化数据信息的领域类型获取所述至少一个相同领域类型的可视化组件的历史选取次数；按照所述可视化组件的历史选取次数和预设组件展示规则推荐并展示至少一个待选择可视化组件，以供用户进行选取替换。预设组件展示规则可以根据用户需求设置选择按照历史选取次数由高到低的顺序将待选择可视化组件进行全部显示，还是选择按照历史选取次数由高到低的顺序将待选择可视化组件部分显示，本申请实施例并不作具体限定。根据拖拽的可视化组件类型推荐并展示相同类型的可视化组件供用户选取，简化用户页面，便于用户选取并替换可视化组件。
由于在一个公司中可能会存在一个公司共用一个账号的情况，但是有些领域类型的待可视化数据信息比较保密等级较高，为了降低保密等级较高的领域的可视化图表泄露的可能性，作为本申请实施例的一种可选实施方式，所述方法还包括：
识别所述待可视化数据信息是否有预设关键字段；或，判断所述待可视化数据信息的类型是否为预设标记类型；若是，则展示密码输入页面；待用户输入密码正确后，显示待可视化数据信息对应的可视化图表。通过对某些领域类型的可视化图表进行加密，只有相关人员拥有密码才能对可视化图表进行查看、导出、下载等，降低了降低保密等级较高的领域的可视化图表泄露的可能性。
上述实施例从方法流程的角度介绍了一种图表可视化智能推荐方法，下述实施例从虚拟模块或者虚拟单元的角度介绍了一种图表可视化智能推荐装置，具体详见下述实施例。
本申请实施例提供了一种图表可视化智能推荐方法，如图2所示，该图表可视化智能推荐装置200包括：
获取模块201，接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；
推荐模块202，用于对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；
排序模块203，用于按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板；
选取模块204，用于待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
作为本实施例的一种可选实施方式，所述图表可视化智能推荐装置200还包括判断模块；所述判断模块具体用于：
在所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板之前，判断所述任务信息中是否包括指定可视化模板信息；
若所述任务信息包括指定可视化模板信息，则基于所述解析结果、所述指定可视化模板信息和预设图表匹配规则判断所述指定可视化模板信息是否适用于所述待可视化数据信息；
若所述指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息，则显示指定可视化模板信息不适用信息并执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤；
若所述指定可视化模板信息适用于所述待可视化数据信息，则基于所述指定可视化模板信息选取可视化模板，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表；
若所述任务信息不包括指定可视化模板信息，则执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，推荐模块202具体用于：
对所述待可视化数据信息进行特征提取，得到特征信息；
基于所述特征信息确定所述待可视化数据信息的领域类型；
对所述待可视化数据信息进行数据分析，得到数据维度信息；
基于所述待可视化数据信息的领域类型和所述数据维度信息推荐至少一个可视化模板。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，排序模块203具体用于：
基于所述待可视化数据信息的数据量大小获取数据体量类别；所述数据体量类别包括大型体量、中型体量和小型体量；
按照体量类别对所述至少一个可视化模板进行优先级排序。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，排序模块203具体还用于：
获取所述至少一个可视化模板的历史使用信息和用户偏好信息；
基于大数据分析获取所述待可视化数据信息的领域类型的常用图表信息；
按照所述历史使用信息为所述至少一个可视化模板分配第一权重值；
按照所述偏好信息为所述至少一个可视化模板分配第二权重值；
按照所述常用图表信息为所述至少一个可视化模板分配第三权重值；
基于所述第一权重值、第二权重值、第三权重值计算所述至少一个可视化模板的优先级，并按照所述优先级对所述至少一个可视化模板排序。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，所述图表可视化智能推荐装置200还包括拖拽模块，所述拖拽模块具体用于：
在用户选取可视化模板之后，响应于用户的可视化模板组件拖拽请求，拖拽选择组件；
分析所述选择组件的组件类型，基于所述选择组件的组件类型确定至少一个相同类型的可视化组件；
按照所述待可视化数据信息的领域类型获取所述至少一个相同领域类型的可视化组件的历史选取次数；
按照所述可视化组件的历史选取次数和预设组件展示规则推荐并展示至少一个待选择可视化组件，以供用户进行选取替换。
作为本申请实施例的一种可选实施方式，所述图表可视化智能推荐装置200还包括密码输入模块，所述密码输入模块具体用于：
识别所述待可视化数据信息是否有预设关键字段；或，判断所述待可视化数据信息的类型是否为预设标记类型；
若是，则展示密码输入页面；
待用户输入密码正确后，显示待可视化数据信息对应的可视化图表。
在一个例子中，以上任一装置中的模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个专用集成电路(application specificintegratedcircuit，ASIC)，或，一个或多个数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)，或这些集成电路形式中至少两种的组合。
再如，当装置中的模块可以通过处理元件调度程序的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，CPU)或其它可以调用程序的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。
在本申请中可能出现的对各种消息/信息/设备/网元/***/装置/动作/操作/流程/概念等各类客体进行了赋名，可以理解的是，这些具体的名称并不构成对相关客体的限定，所赋名称可随着场景，语境或者使用习惯等因素而变更，对本申请中技术术语的技术含义的理解，应主要从其在技术方案中所体现/执行的功能和技术效果来确定。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
图3为本申请实施例一种电子设备300的结构框图。
如图3所示，电子设备300包括处理器301和存储器302，还可以进一步包括信息输入/信息输出(I/O)接口303以及通信组件304中的一种或多种。
其中，处理器301用于控制电子设备300的整体操作，以完成上述的图表可视化智能推荐方法中的全部或部分步骤；存储器302用于存储各种类型的数据以支持在电子设备300的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘中的一种或多种。
I/O接口303为处理器301和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件304用于测试电子设备300与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(NearField Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件304可以包括：Wi-Fi部件，蓝牙部件，NFC部件。
通信总线305可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信总线305可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA (ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。通信总线305可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路 (ApplicationSpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例给出的图表可视化智能推荐方法。
电子设备300可以包括但不限于数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PMP（便携式多媒体播放器）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端，还可以为服务器等。
下面对本申请实施例提供的计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的计算机可读存储介质与上文描述的智能仓储管理可相互对应参照。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的图表可视化智能推荐方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器 (R ead-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种图表可视化智能推荐方法，其特征在于，包括：
接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；
对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；
按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板，所述可视化模板包括编辑元素、模板风格和至少一个可视化组件；
待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板之前，还包括：
判断所述任务信息中是否包括指定可视化模板信息；
若所述任务信息包括指定可视化模板信息，则基于所述解析结果、所述指定可视化模板信息和预设图表匹配规则判断所述指定可视化模板信息是否适用于所述待可视化数据信息；
若所述指定可视化模板信息不适用于所述待可视化数据信息，则显示指定可视化模板信息不适用信息并执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤；
若所述指定可视化模板信息适用于所述待可视化数据信息，则基于所述指定可视化模板信息选取可视化模板，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表；
若所述任务信息不包括指定可视化模板信息，则执行所述基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板步骤。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板包括：
对所述待可视化数据信息进行特征提取，得到特征信息；
基于所述特征信息确定所述待可视化数据信息的领域类型；
对所述待可视化数据信息进行数据分析，得到数据维度信息；
基于所述待可视化数据信息的领域类型和所述数据维度信息推荐至少一个可视化模板。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：
基于所述待可视化数据信息的数据量大小获取数据体量类别；所述数据体量类别包括大型体量、中型体量和小型体量；
按照体量类别对所述至少一个可视化模板进行优先级排序。
5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序包括：
获取所述至少一个可视化模板的历史使用信息和用户偏好信息；
基于大数据分析获取所述待可视化数据信息的领域类型的常用图表信息；
按照所述历史使用信息为所述至少一个可视化模板分配第一权重值；
按照所述偏好信息为所述至少一个可视化模板分配第二权重值；
按照所述常用图表信息为所述至少一个可视化模板分配第三权重值；
基于所述第一权重值、第二权重值、第三权重值计算所述至少一个可视化模板的优先级，并按照所述优先级对所述至少一个可视化模板排序。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在用户选取可视化模板之后，所述方法还包括：
响应于用户的可视化模板组件拖拽请求，拖拽选择可视化组件；
分析所述选择可视化组件的组件类型，基于所述选择可视化组件的组件类型确定至少一个相同类型的可视化组件；
按照所述待可视化数据信息的领域类型获取所述至少一个相同领域类型的可视化组件的历史选取次数；
按照所述可视化组件的历史选取次数和预设组件展示规则推荐并展示至少一个待选择可视化组件，以供用户进行选取替换。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
识别所述待可视化数据信息是否有预设关键字段；或，判断所述待可视化数据信息的类型是否为预设标记类型；
若是，则展示密码输入页面；
待用户输入密码正确后，显示待可视化数据信息对应的可视化图表。
8.一种图表可视化智能推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，接收任务信息，基于所述任务信息获取待可视化数据信息；
推荐模块，用于对所述待可视化数据信息进行解析，得到解析结果，基于所述解析结果推荐至少一个可视化模板；
排序模块，用于按照预设排序规则对所述至少一个可视化模板进行优先级排序，并按照优先级排序结果展示所述至少一个可视化模板；
选取模块，用于待用户选取可视化模板后，依据选取的可视化模板生成规则配置生成待可视化数据信息对应的可视化图表。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211316250.7A CN115687672A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211316250.7A CN115687672A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115687672A true CN115687672A (zh) | 2023-02-03 |
Family
ID=85098554
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211316250.7A Pending CN115687672A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115687672A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117131838A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-28 | 天津异乡好居网络科技股份有限公司 | 基于表单图像的表单页面生成方法、装置、电子设备和介质 |
| CN117573847A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 浙江同花顺智能科技有限公司 | 可视化答案的生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117687737A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-03-12 | 成都数之联科技股份有限公司 | 一种Echarts图表显示优化方法及*** |
-
2022
- 2022-10-26 CN CN202211316250.7A patent/CN115687672A/zh active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117131838A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-28 | 天津异乡好居网络科技股份有限公司 | 基于表单图像的表单页面生成方法、装置、电子设备和介质 |
| CN117131838B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-02-09 | 天津异乡好居网络科技股份有限公司 | 基于表单图像的表单页面生成方法、装置、电子设备和介质 |
| CN117573847A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 浙江同花顺智能科技有限公司 | 可视化答案的生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117573847B (zh) * | 2024-01-16 | 2024-05-07 | 浙江同花顺智能科技有限公司 | 可视化答案的生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117687737A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-03-12 | 成都数之联科技股份有限公司 | 一种Echarts图表显示优化方法及*** |
| CN117687737B (zh) * | 2024-02-01 | 2024-04-12 | 成都数之联科技股份有限公司 | 一种Echarts图表显示优化方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108228169B (zh) | 基于eCharts工具的图表制作方法、装置、设备及介质 | |
| US11281845B2 (en) | Deployable tag management in computer data networks | |
| CN115687672A (zh) | 图表可视化智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN106933889B (zh) | 用于筛选的规则的配置方法、显示方法和客户端 | |
| US10884891B2 (en) | Interactive detection of system anomalies | |
| CN110140126B (zh) | 一种用于建模管理属性的方法、服务器和存储器设备 | |
| JP6484730B2 (ja) | 時間因子を融合させる協調フィルタリング方法、装置、サーバおよび記憶媒体 | |
| CN109492180A (zh) | 资源推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
| US20130275905A1 (en) | Interactive data comparison and insight tracking | |
| CN109144997A (zh) | 数据关联方法、装置及存储介质 | |
| CN105573966A (zh) | 电子表格中所呈现的内容的自适应修改 | |
| EP3438843A1 (en) | Uniform chart formatting based on semantics in data models | |
| CN111078776A (zh) | 数据表的标准化方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113157947A (zh) | 知识图谱的构建方法、工具、装置和服务器 | |
| CN110990445A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备和介质 | |
| US12026275B2 (en) | Systems and methods for semantic context enrichment and data masking | |
| CN112487021B (zh) | 业务数据的关联分析方法、装置及设备 | |
| US11341197B2 (en) | Recommendation system based on adjustable virtual indicium | |
| CN114004212B (zh) | 数据处理方法、装置及存储介质 | |
| CN110874644A (zh) | 辅助用户探索数据集、数据表的方法及装置 | |
| Ezenwoke et al. | Integrating fuzzy theory and visualization for QoS-aware selection of SaaS in cloud e-Marketplaces | |
| KR101765292B1 (ko) | 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법 | |
| CN114064976A (zh) | 一种数据特征计算的方法、***、电子装置和存储介质 | |
| CN109284354B (zh) | 脚本搜索方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN112749224A (zh) | 一种面向任务的可视化推荐方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |