一种图表生成方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种图表生成方法、装置及电子设备。

背景技术

在现有数据分析系统中，对分析结果使用丰富的图表展示，可以精确的展示数据的定性分析、定量分析结果。通过图表的展示，可以直观的展现过去的数据情况，目前的数据情况，以及预测将来的发展趋势，有助于决策层更好的掌握现状，为未来做出预判和决策。

但是，现有技术中图表的制作通常是按照业务需求确定的，用户根据业务需求选定图表形式，并通过用户提供的数据制作图表，但是大多数情况下，用户不确定对数据进行何种分析、也不确定采用何种形式的图表进行呈现，这就对数据的分析和图表的制作带来了很大的难度，也很难达到用户的需求，为了满足用户需求可能会不断的调整生成的图表，不仅耗费人力而且效率极低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例公开了一种图表生成方法、装置及电子设备，能够自动的为用户提供多种分析维度的图表供用户选择，从而使得客户能够快速的选取出适合的分析方案，从而缩短了图表的生成周期，提高了效率。

本发明实施例公开了一种图表生成方法，包括：

读取数据源的第一字段；

检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，所述检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，包括：

获取每个模型的第二字段组；所述第二字段组包括多个第二字段；

对数据源的第一字段进行遍历，并检测是否存在与任意一个模型的第二字段组相匹配的多个第一字段；

若检测到多个第一目标字段与目标模型的第二字段组相匹配，则表示多个第一目标字段与所述目标模型相匹配。

可选的，所述基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表，包括：

基于第一目标字段和所述目标模型的第二目标字段的匹配关系，建立所述第一目标字段的数据和所述第二目标字段的对应关系；

调取第一目标字段的数据；

基于所述第一目标字段的数据、第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系以及所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，还包括：

响应于图表调整指令，解析所述调整指令，得到调整信息；

依据所述调整信息对图表进行调整。

可选的，还包括：

获取多个目标图表对应的模型的标签信息；所述目标图表为所述图表中的任意一个；

将具有相同标签信息的图表组合成一个图册。

本发明实施例公开了一种图表生成装置，包括：

读取单元，用于读取数据源的第一字段；

匹配单元，用于检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

图表生成单元，用于若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，所述匹配单元，包括：

获取子单元，用于获取每个模型的第二字段组；所述第二字段组包括多个第二字段；

检测子单元，用于对数据源的第一字段进行遍历，并检测是否存在与任意一个模型的第二字段组相匹配的多个第一字段；

匹配子单元，用于若检测到多个第一目标字段与目标模型的第二字段组相匹配，则表示多个第一目标字段与所述目标模型相匹配。

可选的，所述图表生成单元，包括：

关系建立子单元，用于基于第一目标字段和所述目标模型的第二目标字段的匹配关系，建立所述第一目标字段的数据和所述第二目标字段的对应关系；

调取子单元，用于调取第一目标字段的数据；

图表生成子单元，用于基于所述第一目标字段的数据、第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系以及所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，还包括：

图表调整子单元，用于：

响应于图表调整指令，解析所述调整指令，得到调整信息；

依据所述调整信息对图表进行调整

本发明实施例公开了一种电子设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储程序，所述处理器用于执行所述存储器中的程序时执行上述所述的图表生成方法。

本发明实施例公开了一种图表生成方法、装置及电子设备，该方法包括：预先设置了多种不同的模型，每种预设的模型表征一种分析维度，通过读取数据源中第一字段，将数据源的第一字段与预设的模型进行匹配；在检测到与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段存在关联关系的情况下，则基于模型的配置信息和第一目标字段的数据生成图表。由此，可以自动的将数据源中的字段与模型进行匹配，并生成图表，由此为用户选取合适的图表分析方案提供了有价值的参考，从而使得客户能够快速的选取出适合的图表，从而缩短了图表的生成周期。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例1提供的一种图表生成方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例2提供的一种图表生成方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例3提供的一种图表生成方法的又一流程示意图；

图4示出了本发明实施例提供的一种图表生成装置的结构示意图；

图5示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

当前，用户需要根据业务需求选定图表形式，并通过用户提供的数据制作图表，但是大多数情况下，用户无法确定对数据进行何种分析，也不确定采用何种形式的图表进行呈现，这就对图表的制作带来了很大的难度，也很难达到用户的需求，并且，为了尽可能的满足用户需求，可能会不断的调整图表，不仅耗费人力、而且效率极低。

为了解决上述问题，本实施例中预先构建了多个模型，每种预设的模型表示一种分析维度，当需要生成图表时，读取数据源的第一字段，将数据源的第一字段与预设的模型进行匹配，若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且该多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表；其中，每种预设的模型表征一种分析维度，目标模型为预设的模型中的任意一个或者多个，第一目标字段为第一字段中的任意一个或者多个。由此，基于预设的模型可以将数据源中不同的字段进行组合生成不同分析维度的图表，从而为用户提供了多种图表的展现形式，从而使得客户能够快速的选取出适合的图表，从而缩短了图表的生成周期。

下文中会对图表的生成方法进行详细的介绍：

实施例1

参考图1，示出了本发明实施例1提供的一种图表生成方法的流程示意图，在本实施例中，该方法包括：

S101：读取数据源的第一字段；

本实施例中，数据源中包括需要进行分析的数据，数据源包括：字段和数据，字段表示数据所述的类型，字段例如包括：收入额、时间、部门等。为了便于区分，本实施例中，数据源中的字段采用第一字段进行表示，及第一字段为数据源中的所有字段。S102：检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

本实施例中，预先设置了不同种类的模型，每种模型表示不同的分析维度，例如包括：收入分析维度、人员流动分析等维度。

并且，不同种类的模型包含的字段不完全相同，例如收入分析维度的模型，包含的字段例如为收入、时间；人员流动分析维度包含的字段例如为人员数量、时间。

可选的，模型的生成过程包括：

获取不同分析维度的图表的数据，对不同分析维度的图表的数据进行语义分析，得到不同分析维度的图表的描述信息；

对不同分析维度的图表的描述信息进行分词处理，得到每个模型的第二字段，并基于不同分析维度的图表的描述信息设置模型的配置信息。

其中，不同分析维度的图表的数据可以是从数据分类网站上爬取的，通过对不同分析维度的图表的数据进行语义分析得到图表的描述信息，例如包括：每年公司的收入同比分析、各部门利润占比、公司各部分利润排行等。

本实施例中，通过分词处理后得到的第二字段为与数据有关的信息，配置信息为与生成图表有关的信息。

其中，配置信息可以包括：分析方法和图表类型。

举例说明：图表的描述信息为每年公司收入同比分析，拆分后得到的字段例如包括：每年、公司收入、同比、分析，其中，每年对应的第二字段可以为时间，维度为年，公司收入对应的第二字段为收入，该模型用于对每年收入进行同比分析，那么配置信息可以为进行同比分析的高级聚合计算，除此之外，配置信息还可以包括图表类型：柱状图或者折线图。

本实施例中，通过上述介绍可知，数据源中包括多个字段，数据源中的字段表示为第一字段，其中，检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段时，遍历数据源中所有的字段，从而检测是否存在与某个预设的模型相匹配的第一目标字段，可选的，可以包括如下的两种方式检测是否存在与模型相匹配的多个第一目标字段：

实施方式一：

获取每个模型的第二字段组；所述第二字段组包括多个第二字段；

对数据源的第一字段进行遍历，并检测是否存在与任意一个模型的第二字段组相匹配的多个第一字段；

若检测到多个第一目标字段与目标模型的第二字段组相匹配，则表示多个第一目标字段与所述目标模型相匹配。

举例说明:假设收入每年公司收入同比分析模型中第二字段组包括：收入字段和时间字段，数据源中的第一字段包括很多，当检测到数据源中存在收入字段和时间字段时，则表示存在与收入分析模型相匹配的第一字段。

本实施例中，数据源中的第一字段和模型的第二字段的匹配可以理解为，若第一字段表征的含义和第二字段表征的含义相同则认为匹配。

本实施例中，检测是否存在与模型的第二字段组相匹配的第一字段时，可以采用预设的语义分析模型，通过语义分析模型检测第一字段和模型的第二字段组中的第二字段是否匹配。

其中，语义分析模型可以是预先进行训练得到的，以构建图表可能会用到的一些字段作为训练样本，以输出结果趋近于标准的分类结果为目的对待训练的语义分析模型进行训练。

举例说明：若第一字段为年，某个预设的模型的第二字段为时间，其中，年的属性为时间，通过语义分析模型可以任务年和时间属于同一类，那么表示第一字段和第二字段相匹配。

进一步的，为了能够得到更加准确的匹配结果，通过语义分析模型检测第一字段是否与第二字段组中的字段匹配时，还可以结合第一字段的注释进行判别。

举例说明：例如第一字段为：营收(注释为利润)，由此，检测第一字段和第二字段是否匹配时，既可以采用“营收”与每个预设模型的第二字段进行匹配验证，也可以通过第一字段的注释“利润”协助进行匹配验证。

实施方式二：

通过上述介绍可知，每种模型表示不同的分析维度，那么标签描述信息可以表示为对不同分析维度的一种描述，通过语义分析模型将数据源的字段信息和模型的标签描述信息进行分析，确定第一字段是否与标签描述信息相匹配。

S103：若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

本实施例中，能够基于预设的模型生成图表的条件，包括：

条件1：数据源中存在与模型相匹配的多个第一目标字段；

条件2：与模型相匹配的多个第一目标字段之间存在关联关系。

本实施例中，检测与模型相匹配的多个第一目标字段之间是否存在关联关系的方法包括多种，例如可以基于数据源中各字段之间的关系或者各字段隶属的数据表之间的关系确定。其中，当数据源中在同一个数据表中的字段表示为具有关联关系的字段，或者具有关联关系的数据表中包含的各个字段为具有关联关系的字段。

当满足上述两个条件，则可以基于第一目标字段的数据和目标模型的配置信息，生成图表。

本实施例中，目标模型的配置信息表示用于生成图表的相关信息，其中，图表的分析方法、图表类型等。

其中，在一种实施方式下，图表的生成包括：

基于第一目标字段和所述目标模型的第二目标字段的匹配关系，建立第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系；

调取第一目标字段的数据；

基于所述第一目标字段的数据、第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系以及所述目标模型的配置信息，生成图表。

本实施例中，建立第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系，表示为将第一目标字段的数据与第二目标字段进行绑定，例如可以将第一目标字段的地址与第二目标字段进行绑定。

本实施例中，每种模型可以采用任何一种图表的形式进行呈现，在没有人为干预的情况下，可以预先设置一个默认图表的类型，该默认的图表的类型可以是任意一种或者多种图表的类型，也可以是最优的图表的类型。即目标模型的配置信息中包括预设的一个或者多个图表的信息。

本实施例中，通过上述介绍可知，目标模型为预设的模型中的一个或者多个，那么生成的图表可以是基于至少一个模型生成的，基于每个模型生成图表时，每个模型包括至少一种图表的形式，当配置信息中包括至少一个图表的信息，那么基于一个模型生成图表时，可以生成至少一个图表。

举例说明：当需要生成图表时，读取数据源中的第一字段，若数据源中的第一字段包括：公司营收、年份、支出、成本等，将数据源中的字段与预设的模型的第二字段组进行匹配，若第一模型(表示为收入分析维度)包含的字段为收入、时间，那么第一字段的“公司营收”和“收入”认为是相匹配的，第一字段的“年份”和第二字段的“时间”是相匹配的，则表示数据源中存在与模型相匹配的第一字段。通过该表示收入分析维度的模型的配置信息与“公司营收”字段和“收入”字段的数据生成图表。若第二模型包含的第二字段为“支出”和“时间”，那么数据源中第一字段的“年份”与第二字段的“时间相匹配，数据源中第一字段的“支出”与第二字段的“支出”相匹配，则可以基于第一字段的“年份”和“支出”字段的数据与第二字段的配置信息生成图表。

本实施例中，预先设置了多种不同的模型，每种预设的模型表征一种分析维度，通过读取数据源中第一字段，将数据源的第一字段与预设的模型进行匹配；在检测到与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段存在关联关系的情况下，则基于模型的配置信息和第一目标字段的数据生成图表。由此，可以自动的将数据源中的字段与模型进行匹配，并生成图表，由此为用户选取合适的图表分析方案提供了有价值的参考，从而使得客户能够快速的选取出适合的图表，从而缩短了图表的生成周期。

实施例2

由于用户需求的不同，自动生成的图表可能并不能直接达到用户的满意，为了得到更加符合用户需求的分析方案，用户可以在生成的图表的基础上进行调整，具体的，参考图2，示出了本发明实施例2提供的一种图表生成方法的流程示意图，在本实施例中，该方法包括：

S201：读取数据源的第一字段；

本实施例中，S201与上述S101一致，本实施例中不再赘述。

S202：检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

本实施例中，S202与上述S102一致，本实施例中不再赘述。

S203：若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

本实施例中，S203与上述S103一致，本实施例中不再赘述。

S204：响应于图表调整指令，解析所述调整指令，得到调整信息；

本实施例中，图表调整指令为用户触发的，用于指示执行图表调整操作。

本实施例中，图表调整指令包括多种，例如包括修改第二字段名称、设置分析维度、更换图表类型，每种不同的图表调整指令包含有不同的调整信息。

举例说明：当调整指令为修改第二字段名称，则调整信息包括：调整前的第二字段名称和调整后的第二字段名称；当调整指令为修改分析维度，则调整信息包括：分析方法、第二字段名称；当调整指令为更换图表类型，则调整信息包括：更换后的图表类型。

进一步的，为了方便用户操作，提供了可视化的调整界面，用户可以选择调整的项目，并设置调整的项目的调整信息。

S205：依据所述调整信息对所述图表进行调整。

本实施例中，通过调整信息执行图表调整操作，以实现对生成的图表的调整。

举例说明：对数据源的第一字段和模型进行匹配时，由于数据源中的第一字段名称和模型的第二字段名称会存在差异，匹配时可能会出现错误匹配的情况，用户可以通过修正字段的方式，对图表中的字段和数据进行更换。或者当模型中提供的第二字段不符合需求时，也可以对模型提供的第二字段进行修改；或者用户通过生成的图表，确定了数据的分析方式，但是模型中不存在该分析方式的情况下，也可以修改图表的分析维度，从而实现对生成的图表的修改。

举例说明：当需要生成图表时，读取数据源中的第一字段，若数据源中的第一字段包括：公司营收、年份、支出、成本等，将数据源中的字段与预设的模型的第二字段组进行匹配，若某个模型(表示为收入分析维度)包含的字段为收入、时间，那么第一字段的“公司营收”和“收入”认为是相匹配的，第一字段的“年份”和第二字段的“时间”是相匹配的，则表示数据源中存在与模型相匹配的第一字段。通过该表示收入分析维度的模型的配置信息与“公司营收”字段和“收入”字段的数据生成图表。但是，生成的图表可能并不能满足用户的需求，那么用户可以对生成的图表进行调整，例如调整指令为修改图表类型，可以将当前生成的图表类型替换为用户选中的图表类型。或者用户认为语义分析的结果不准确，需要替换某个字段的数据，那么可以重新设置模型中各个字段的数据。

本实施例中，当自动生成的图表无法满足用户需求的情况下，用户可以根据需求对生成的图表进行调整，从而得到与用户需求匹配的图表。

实施例3

进一步的，当图表制作完成后，为了更加清楚和系统的体现对数据源的分析结果，还需要对生成的图表进行汇总，具体的，参考图3，示出了本发明实施例提供的一种图表生成方法的又一流程示意图，在本实施例中，该方法包括：

S301：读取数据源的第一字段；

本实施例中，S301与上述S101一致，本实施例中不再赘述。

S302：检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

本实施例中，S302与上述S102一致，本实施例中不再赘述。

S303：若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

本实施例中，S303与上述S303一致，本实施例中不再赘述。

S304：获取多个目标图表对应的模型的标签信息；所述目标图表为所述图表中的任意一个；

S305：将具有相同标签信息的图表组合成一个图册。

本实施例中，每个模型预先设置了标签信息，该标签信息用于表示模型分析的类型，例如是与公司盈、收有关的、与公司人员流动情况有关的等。

其中，每个模型的标签是预先设置好的。

本实施例中，上述S304中提到的多个目标图表可以是生成的所有图表，也可以是用户从生成的图表中选中的多个图表。

另外，将具有相同标签信息的图表组成和一个图册时，图册的布局摆放可以是预先设置的，也可以是随机的，或者也可以是用户在预设的布局摆放中选中的摆放形式。并且，在执行S304之前，还可以基于用户需求对生成的图表进行调整

本实施例中，通过将生成的图表组合成图册，能够更加清楚的展示数据的分析情况。

实施例4

参考图4，示出了本发明实施例提供的一种图表生成装置的结构示意图，在本实施例中，该装置包括：

读取单元401，用于读取数据源的第一字段；

匹配单元402，用于检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

图表生成单元403，用于若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，所述匹配单元，包括：

获取子单元，用于获取每个模型的第二字段组；所述第二字段组包括多个第二字段；

检测子单元，用于对数据源的第一字段进行遍历，并检测是否存在与任意一个模型的第二字段组相匹配的多个第一字段；

匹配子单元，用于若检测到多个第一目标字段与目标模型的第二字段组相匹配，则表示多个第一目标字段与所述目标模型相匹配。

可选的，所述图表生成单元，包括：

关系建立子单元，用于基于第一目标字段和所述目标模型的第二目标字段的匹配关系，建立所述第一目标字段的数据和所述第二目标字段的对应关系；

调取子单元，用于调取第一目标字段的数据；

图表生成子单元，用于基于所述第一目标字段的数据、第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系以及所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，还包括：

图表调整子单元，用于：

响应于图表调整指令，解析所述调整指令，得到调整信息；

依据所述调整信息对图表进行调整。

通过读取数据源中第一字段，将数据源的第一字段与预设的模型进行匹配；每种模型表征一种分析维度，并在检测到与模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段存在关联关系的情况下，则表示可以数据源中的数据与一种分析维度的模型适配，并基于模型的配置信息和第一目标字段的数据生成图表。由此，可以自动的基于数据源中的字段匹配模型，并生成图表，由此为用户选取合适的分析方案提供了有价值的参考，从而使得客户能够快速的选取出适合的分析方案，从而缩短了图表的生成周期。

实施例5

参考图5，示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，在本实施例中，该电子设备包括：

存储器501和处理器502；

所述存储器501用于存储程序，所述处理器502用于执行所述存储器中的程序时执行下述所述的图表生成方法：

读取数据源的第一字段；

检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段；每种预设的模型表征一种分析维度，所述目标模型为预设模型中的任意一个或者多个，所述第一目标字段为所述第一字段中的任意一个；

若第一字段中存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，且多个第一目标字段之间存在关联关系的情况下，基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，所述检测是否存在与目标模型相匹配的多个第一目标字段，包括：

获取每个模型的第二字段组；所述第二字段组包括多个第二字段；

检测是否存在与任意一个模型的第二字段组相匹配的多个第一字段。

可选的，所述基于所述多个第一目标字段的数据和所述目标模型的配置信息，生成图表，包括：

基于第一目标字段和所述目标模型的第二目标字段的匹配关系，建立所述第一目标字段的数据和所述第二目标字段的对应关系；

调取第一目标字段的数据；

基于所述第一目标字段的数据、第一目标字段的数据和第二目标字段的对应关系以及所述目标模型的配置信息，生成图表。

可选的，还包括：

响应于图表调整指令，解析所述调整指令，得到调整信息；

依据所述调整信息对图表进行调整。

可选的，还包括：

获取多个目标图表对应的模型的标签信息；所述目标图表为所述图表中的任意一个；

将具有相同标签信息的图表组合成一个图册。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。