(57)【要約】  データセットからモデルを自動的に生成する方法には、多数のステップが含まれる。第１に、データセットのビューの記述が提供される。記述にはデータセットに関連する多数のフィールドが含まれる。次に、プロパティのセットが、多数のフィールドのそれぞれに対して決定される。最後に、記述は、多数のフィールドのそれぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、１つまたは複数のモデルに自動的に変換される。
2009534752.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データセット用のモデルを自動的に生成する方法であって、
データセットを可視化するために記述を生成することであって、前記記述が、前記データセットのビューに関連する多数のフィールドを含むことと、
前記多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、
前記多数のフィールドの前記それぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、前記記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記多数のフィールドが、複数のセットに分割され、各セットが、行、列、ページおよび符号化エリアを含む前記ビューのそれぞれの領域に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各フィールドが、カテゴリおよび量からなる群から選択されるフィールドタイプと、整数、実数、ブール値および時間からなる群から選択されるデータタイプと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、潜在的に関連する可能性がある２つのフィールドを前記モデルの独立変数および応答変数として前記記述から選択することと、前記記述におけるカテゴリフィールドを前記モデルの因子に変換することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第１の量フィールドが、前記ビューの前記行または前記列における唯一の量フィールドであり、かつ第２のフィールドが、量フィールドまたは量的解釈を有するカテゴリフィールドのどちらかである場合に，前記行（または前記列）における前記第１の量フィールドを応答変数として、および前記列（または前記行）における前記第２のフィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第２の量フィールドが次元クラスからの量フィールドである場合に、前記行（または前記列）における第１の量フィールドを応答変数として定義し、かつ前記列（または前記行）における前記第２の量フィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記行における第１の量フィールドを応答変数として、および前記列における第２の量フィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記列および行における第１および第２の量フィールドの各一意のペアに対して前記定義および生成ステップを繰り返すことをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記ビューの前記行、前記列および前記ページにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
１を超えるデータ点が前記カテゴリフィールドにおける各値に対応している場合には、前記符号化エリアにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記記述を前記１つまたは複数のモデルに変換する場合に、前記ビューの前記符号化エリアにおける各量フィールドを無視することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つまたは複数のモデルのそれぞれが、線形、多項式、指数、対数、および超越数を含むモデルタイプを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記記述に従って前記データセットの前記ビューを表示することと、
前記１つまたは複数のモデルに対応するグラフを表示することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ビューに関連する前記フィールドのプロパティを調べることによって、前記記述をいずれかのモデルに変換することが可能かどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つまたは複数のモデルが統計モデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記記述を用いて複数のモデルを生成することであって、各モデルが、特定のモデルタイプ、およびパラメータセットを有することと、
予め定義された基準に従って、より単純なモデルタイプおよびより少数のパラメータを有するモデルを前記複数のモデルから自動的に選択することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記記述が、前記フィールドのサブセットをグラフィカルユーザインタフェースのそれぞれのフィールドコンテナにユーザがドラッグおよびドロップすることによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを関心のあるフィールドとしてユーザがグラフィカルユーザインタフェースを通して選択することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを含むテキスト文字列を関心のあるフィールドとしてユーザがユーザインタフェースを通して入力することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
データセット用のモデルを自動的に生成する方法であって、
グラフィカルユーザインタフェースのフィールドコンテナにフィールドをドラッグおよびドロップすることによって、ユーザが記述を提供できるようにすることであって、前記記述が、前記データセットのビューに関連する少なくとも２セットのフィールドを含むことと、
前記２セットのフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、
前記２セットのフィールドの前記プロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、１つまたは複数のモデルを生成することと、
前記１つまたは複数のモデルを前記グラフィカルユーザインタフェースの特定の領域にプロットすることと、
を含む方法。
【請求項２１】
前記多数のフィールドが複数のセットに分割され、各セットが、行、列、ページおよび符号化エリアを含む前記ビューのそれぞれの領域に関連する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
各フィールドが、カテゴリおよび量からなる群から選択されるフィールドタイプと、整数、実数、ブール値および時間からなる群から選択されるデータタイプと、を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、潜在的に関連する可能性がある２つのフィールドを前記モデルの独立変数および応答変数として前記記述から選択することと、前記記述におけるカテゴリフィールドを前記モデルの因子に変換することと、を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第１の量フィールドが、前記ビューの前記行または前記列における唯一の量フィールドであり、かつ第２のフィールドが、量フィールドまたは量的解釈を有するカテゴリフィールドのどちらかである場合に，前記行（または前記列）における前記第１の量フィールドを応答変数として、および前記列（または前記行）における前記第２のフィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第２の量フィールドが次元クラスからの量フィールドである場合に、前記行（または前記列）における第１の量フィールドを応答変数として定義し、かつ前記列（または前記行）における前記第２の量フィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記行における第１の量フィールドを応答変数として、および前記列における第２の量フィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成することと、
をさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記列および行における第１および第２の量フィールドの各一意のペアに対して前記定義および生成ステップを繰り返すことをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記ビューの前記行、前記列および前記ページにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２９】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
１を超えるデータ点が前記カテゴリフィールドにおける各値に対応している場合には、前記符号化エリアにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３０】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記記述を前記１つまたは複数のモデルに変換する場合に、前記ビューの前記符号化エリアにおける各量フィールドを無視することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３１】
前記１つまたは複数のモデルのそれぞれが、線形、多項式、指数、対数、および超越数を含むモデルタイプを有する、請求項２０に記載の方法。
【請求項３２】
前記記述に従って前記データセットの前記ビューを表示することと、
前記１つまたは複数のモデルに対応するグラフを表示することと、
をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項３３】
前記ビューに関連する前記フィールドのプロパティを調べることによって、前記記述をいずれかのモデルに変換することが可能かどうかを決定することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項３４】
前記１つまたは複数のモデルが統計モデルである、請求項２０に記載の方法。
【請求項３５】
前記記述を用いて複数のモデルを生成することであって、各モデルが、特定のモデルタイプ、およびパラメータセットを有することと、
予め定義された基準に従って、より単純なモデルタイプおよびより少数のパラメータを有するモデルを前記複数のモデルから自動的に選択することと、
をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項３６】
前記記述が、前記フィールドのサブセットをグラフィカルユーザインタフェースのそれぞれのフィールドコンテナにユーザがドラッグおよびドロップすることによって生成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項３７】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを関心のあるフィールドとしてユーザがグラフィカルユーザインタフェースを通して選択することによって生成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項３８】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを含むテキスト文字列を関心のあるフィールドとしてユーザがユーザインタフェースを通して入力することによって生成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項３９】
メインメモリと、
プロセッサと、
前記メインメモリに記憶され、かつ前記プロセッサによって実行される少なくとも１つのプログラムであって、
データセットを可視化するために記述を生成するための命令であって、前記記述が前記データセットのビューに関連する多数のフィールドを含む命令と、
前記多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、
前記多数のフィールドの前記それぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、前記記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換するための命令と、をさらに含む前記少なくとも１つのプログラムと、
を含むコンピュータシステム。
【請求項４０】
前記多数のフィールドが、複数のセットに分割され、各セットが、行、列、ページおよび符号化エリアを含む前記ビューのそれぞれの領域に関連する、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項４１】
各フィールドが、カテゴリおよび量からなる群から選択されるフィールドタイプと、整数、実数、ブール値および時間からなる群から選択されるデータタイプと、を含む、請求項４０に記載のコンピュータシステム。
【請求項４２】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、潜在的に関連する可能性がある２つのフィールドを前記モデルの独立変数および応答変数として前記記述から選択するための命令と、前記記述におけるカテゴリフィールドを前記モデルの因子に変換する命令と、を含む、請求項４１に記載のコンピュータシステム。
【請求項４３】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第１の量フィールドが、前記ビューの前記行または前記列における唯一の量フィールドであり、かつ第２のフィールドが、量フィールドまたは量的解釈を有するカテゴリフィールドのどちらかである場合に，前記行（または前記列）における前記第１の量フィールドを応答変数として、および前記列（または前記行）における前記第２のフィールドを独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４４】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第２の量フィールドが次元クラスからの量フィールドである場合に、前記行（または前記列）における第１の量フィールドを応答変数として定義し、かつ前記列（または前記行）における前記第２の量フィールドを独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４５】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記行における第１の量フィールドを応答変数として、および前記列における第２の量フィールドを独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４６】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記列および行における第１および第２の量フィールドの各一意のペアに対して前記定義および生成命令を繰り返すための命令をさらに含む、請求項４５に記載のコンピュータシステム。
【請求項４７】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記ビューの前記行、前記列および前記ページにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義するための命令をさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４８】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
１を超えるデータ点が前記カテゴリフィールドにおける各値に対応している場合には、前記符号化エリアにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義するための命令をさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４９】
前記記述を前記１つまたは複数のモデルに変換する場合に、前記ビューの前記符号化エリアにおける各量フィールドを無視するための命令をさらに含む、請求項４１に記載のコンピュータシステム。
【請求項５０】
前記１つまたは複数のモデルのそれぞれが、線形、多項式、指数、対数、および超越数を含むモデルタイプを有する、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５１】
前記記述に従って前記データセットの前記ビューを表示するための命令と、
前記１つまたは複数のモデルに対応するグラフを表示するための命令と、
をさらに含む、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５２】
前記ビューに関連する前記フィールドのプロパティを調べることによって、前記記述をいずれかのモデルに変換することが可能かどうかを決定するための命令をさらに含む、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５３】
前記１つまたは複数のモデルが統計モデルである、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５４】
前記記述を用いて複数のモデルを生成するための命令であって、各モデルが、特定のモデルタイプ、およびパラメータセットを有する命令と、
予め定義された基準に従って、より単純なモデルタイプおよびより少数のパラメータを有するモデルを前記複数のモデルから自動的に選択するための命令と、
をさらに含む、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５５】
前記記述が、前記フィールドのサブセットをグラフィカルユーザインタフェースのそれぞれのフィールドコンテナにユーザがドラッグおよびドロップすることによって生成される、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５６】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを関心のあるフィールドとしてユーザがグラフィカルユーザインタフェースを通して選択することによって生成される、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５７】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを含むテキスト文字列を関心のあるフィールドとしてユーザがユーザインタフェースを通して入力することによって生成される、請求項３９に記載のコンピュータシステム。
【請求項５８】
コンピュータシステムと共に用いるためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品が、コンピュータ可読記憶媒体およびそこに埋め込まれたコンピュータプログラム機構を含み、前記コンピュータプログラム機構が、
データセットを可視化するために記述を生成するための命令であって、前記記述が、前記データセットのビューに関連する多数のフィールドを含む命令と、
前記多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、
前記多数のフィールドの前記それぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、前記記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換するための命令と、を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項５９】
前記多数のフィールドが、複数のセットに分割され、各セットが、行、列、ページおよび符号化エリアを含む前記ビューのそれぞれの領域に関連する、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６０】
各フィールドが、カテゴリおよび量からなる群から選択されるフィールドタイプと、整数、実数、ブール値および時間からなる群から選択されるデータタイプと、を含む、請求項５９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６１】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、潜在的に関連する可能性がある２つのフィールドを前記モデルの独立変数および応答変数として前記記述から選択するための命令と、前記記述におけるカテゴリフィールドを前記モデルの因子に変換するための命令と、を含む、請求項６０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６２】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第１の量フィールドが、前記ビューの前記行または前記列における唯一の量フィールドであり、かつ第２のフィールドが、量フィールドまたは量的解釈を有するカテゴリフィールドのどちらかである場合に、前記行（または前記列）における前記第１の量フィールドを応答変数として、および前記列（または前記行）における前記第２のフィールドを独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６３】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第２の量フィールドが次元クラスからの量フィールドである場合に、前記行（または前記列）における第１の量フィールドを応答変数として定義し、かつ前記列（または前記行）における前記第２の量フィールドを、独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６４】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記行における第１の量フィールドを応答変数として、および前記列における第２の量フィールドを独立変数として定義するための命令と、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数のモデルを生成するための命令と、
をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６５】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記列および行における第１および第２の量フィールドの各一意のペアに対して前記定義および生成命令を繰り返すための命令をさらに含む、請求項６４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６６】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記ビューの前記行、前記列および前記ページにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義するための命令をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６７】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
１を超えるデータ点が前記カテゴリフィールドにおける各値に対応している場合には、前記符号化エリアにおける各カテゴリフィールドを、前記１つまたは複数のモデルのカテゴリ因子として定義するための命令をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６８】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
前記記述を前記１つまたは複数のモデルに変換する場合に、前記ビューの前記符号化エリアにおける各量フィールドを無視するための命令をさらに含む、請求項６１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６９】
前記１つまたは複数のモデルのそれぞれが、線形、多項式、指数、対数、および超越数を含むモデルタイプを有する、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７０】
前記記述に従って前記データセットの前記ビューを表示するための命令と、
前記１つまたは複数のモデルに対応するグラフを表示するための命令と、
をさらに含む、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７１】
前記ビューに関連する前記フィールドのプロパティを調べることによって、前記記述をいずれかのモデルに変換することが可能かどうかを決定するための命令をさらに含む、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７２】
前記１つまたは複数のモデルが統計モデルである、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７３】
前記記述を用いて複数のモデルを生成するための命令であって、各モデルが、特定のモデルタイプ、およびパラメータセットを有する命令と、
予め定義された基準に従って、より単純なモデルタイプおよびより少数のパラメータを有するモデルを前記複数のモデルから自動的に選択するための命令と、
をさらに含む、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７４】
前記記述が、前記フィールドのサブセットをグラフィカルユーザインタフェースのそれぞれのフィールドコンテナにユーザがドラッグおよびドロップすることによって生成される、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７５】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを関心のあるフィールドとしてユーザがグラフィカルユーザインタフェースを通して選択することによって生成される、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７６】
前記記述が、前記フィールドのサブセットを含むテキスト文字列を関心のあるフィールドとしてユーザがユーザインタフェースを通して入力することによって生成される、請求項５８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７７】
データセットのビューの記述を提供するための手段であって、前記記述が、前記データセットに関連する多数のフィールドを含む手段と、
前記多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための手段と、
前記多数のフィールドの前記それぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、前記記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換するための手段と、
を含むコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２００６年４月１９日出願の米国仮特許出願６０／７９３，７０１号「線形モデルの自動生成用のコンピュータシステムおよび方法（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｍｏｄｅｌｓ）」の優先権を主張し、この米国仮特許出願が、参照により全体として本明細書に援用される。
【０００２】
本出願は、２００７年４月１７日出願の米国特許出願ｘｘ／ｘｘｘ，ｘｘｘ「データセット用モデルの自動生成用のコンピュータシステムおよび方法（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ａ  Ｄａｔａｓｅｔ）」（代理人整理番号０６１１２７−５００３−ＵＳ）の優先権を主張し、この米国特許出願が、参照により全体として本明細書に援用される。
【０００３】
発明の分野
本発明は、一般に、データ可視化用のコンピュータシステムおよび方法に関する。本発明は、特に、多次元データセットから導き出されるデータモデルを自動的に生成および表示するためのコンピュータシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
発明の背景
多次元の大規模なデータセットは、ヒトゲノムと、それがコードする種々のタンパク質との間のつながりを明らかにする遺伝子発現データ、根本的な社会的および経済的動向を捕捉するための人口統計および消費者プロファイリングデータ、巨大で絶えず変化する市場における莫大な数の製品のための売上およびマーケティングデータ、ならびに公害、気象変化および資源影響問題などの現象を理解するための環境データを含む様々な対象において見出される。
【０００５】
これらのデータセットを扱う多くのユーザにとっての１つの課題は、データセットが含むデータからどのように意味を抽出するかということ、すなわち、構造を発見し、パターンを見出し、因果関係を導き出すことである。非常に多くの場合に、これらのデータセットのサイズそのものおよび複雑さのために、アナリストが、回帰、クラスタ化、要約、依存性モデリングおよび分類などのいくつかの追加的な操作を用いずにデータから直接にどんな意味を収集することも不可能になる。
【０００６】
図１は、清涼飲料会社の販売およびマーケティング活動に関連する商用データセットの一部を、マイクロソフトエクセル（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ）を用いて表示した先行技術のスクリーンショットである。このデータセットは、様々なデータタイプを備えた数十のデータフィールドを有する。例えば「日付」フィールドのデータタイプは、時間である。「市場」、「州」および「市場規模」のようなデータフィールドのデータタイプは、テキストである。「売上高」、「利益」および「マージン」のようなデータフィールドのデータタイプは、数値である。例えば、特定の期間内において、ある州で最も人気のある製品、またはマーケティングの観点から見て最も収益性の低い製品など、多くの重要な情報項目が、生データに埋め込まれている。しかし、生データから直接これらのいずれにアクセスするのも、非常に困難である。
【０００７】
この点で、データ可視化および統計モデリングは、アナリストが大きなデータセットを探索するのを支援する強力なツールである。データ可視化は、アナリストの関心を満たすようにデータセットまたはデータセットの一部を表わすことができる。例えば、アナリストは、「売上高」および「マーケティング」データフィールド間の関係を表わす曲線から、会社のマーケティング努力に対する洞察を得ることができる。多くの場合に、生データの単なる可視化は、十分ではない。統計モデリングは、生データから解析または数値モデルを生成するために用いられることが多い。統計モデルは、例えば、補間または外挿を通して値を予測するために用いることができる。統計モデルはまた、対立仮説間で検定するために用いることができる。仮説検定は、結果を確認するために広く用いられている。特に、アナリストは、モデルを可視化することによって、市場の動向を容易に発見することができる。可視化されたモデルを解析することによって、アナリストは、情報に基づくビジネス決定を下すことができる。
【０００８】
広く用いられているタイプの統計モデルは、線形モデルである。線形モデルは、線形係数を用いて、応答変数を種々の量およびカテゴリ因子に関連付ける。線形モデルの特定の例は、ｙ値がｘ値から予測される線形回帰である。線形モデルの特別なケースは、分散分析（ＡＮＯＶＡ）である。分散分析では、平均値が、因子を用いて予測される。例えば、薬剤に対する平均応答は、患者の性および年齢に依存する可能性がある。
【０００９】
多次元データセットからモデルを生成および可視化する従来の方法は、かなりの人間とコンピュータの対話を必要とすることが多い。そうするために、ユーザは、データセットの特性に精通していなければならず、かつまたモデルを生成し可視化をもたらすために詳細なコンピュータ命令を提供しなければならない。多くの状況で、ユーザは、満足なモデルに到達するために、プロセスを何回か繰り返さなければならない可能性がある。これは、ユーザが何十または何百ものデータフィールドを有する大きなデータセットを扱う場合には、極めて不便である。ユーザは、データセットに埋め込まれた任意の重要な動向を明らかにするために、何時間も浪費しなければならない可能性がある。
【００１０】
したがって、モデルを生成および可視化するための改善された方法およびグラフィカルユーザインタフェースの強い必要性がある。
【発明の開示】
【００１１】
発明の概要
本発明は、多次元データセットからモデルを生成および可視化するための改善された方法を提供する。
【００１２】
本発明の第１の態様は、データセットからモデルを自動的に生成する、コンピュータによって実行される方法であって、データセットに関連する多数のフィールドを含むデータセットビューの記述を提供することと、多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、多数のフィールドのそれぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換することとを含む方法を提供する。
【００１３】
本発明の第２の態様は、データセットからモデルを自動的に生成する、コンピュータによって実行される方法であって、データセットに関連する少なくとも２セットのフィールドを含む記述をユーザが提供できるようにすることと、２セットのフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、２セットフィールドのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、ゼロ以上のモデルを自動的に生成することとを含む方法を提供する。
【００１４】
本発明の第３の態様は、メインメモリと、プロセッサと、メインメモリに記憶され、かつプロセッサによって実行される少なくとも１つのプログラムと、を含むコンピュータシステムであって、この少なくとも１つのプログラムが、データセットに関連する多数のフィールドを含むデータセットビューの記述を提供するための命令と、多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、多数のフィールドのそれぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換するための命令とをさらに含むコンピュータシステムを提供する。
【００１５】
本発明の第４の態様は、コンピュータシステムと共に用いられるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読記憶媒体と、そこに埋め込まれたコンピュータプログラム機構と、を備え、コンピュータプログラム機構が、データセットに関連する多数のフィールドを含むデータセットビューの記述を提供するための命令と、多数のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、多数のフィールドのそれぞれのプロパティおよび予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、記述を１つまたは複数のモデルに自動的に変換するための命令とを含むコンピュータプログラム製品を提供する。
【００１６】
同様の参照数字は、図面のいくつかの図全体を通して、対応する部分を指す。
【００１７】
発明の詳細な説明
本発明は、多次元データセットから導き出されるモデルを自動的に生成および表示するための方法、コンピュータプログラム製品およびコンピュータシステムを提供する。典型的な実施形態において、本発明は、ビューのユーザ指定に基づいて、データセットのビューを構築および表示する。ユーザ指定に基づいて、本発明は、データセットに関連する１つまたは複数のモデル式のパラメータを計算する。モデル式は、データセットのビューと一緒にユーザに自動的に提示される。
【００１８】
本発明は、多次元データセットと一般に呼ばれるタプルセットに基づいて働く。当業者は理解されるであろうように、データセットは、関係データベース、多次元データベース、関係データベースの意味抽象、または関係データベース、多次元データベースもしくは意味抽象の集合か非集合サブセットとすることができる。フィールドは、データセットにおけるデータのカテゴリ化である。タプルは、データセットにおいてフィールドのプロパティによって指定された、データセットにおけるデータのエントリ（レコードなど）である。データセット全体にわたる検索クエリが、１つまたは複数のタプルを返す。
【００１９】
ビューは、データセットの可視表現またはそのデータセットの変換である。テキストテーブル、棒グラフ、線グラフおよび散布図は、全て、ビューのタイプの例である。ビューには、データセットの１つまたは複数のタプルを表わすマークが含まれる。換言すれば、マークは、ビューにおけるタプルの可視表現である。マークは、典型的には、一種のグラフィカルな表示に関連している。ビューおよびそれらの関連マークのいくつかの例は、以下の通りである。
【００２０】
【表１】
2009534752.tif 000003
【００２１】
図２は、本発明のいくつかの実施形態に従って、データセットの可視化を促進するコンピュータシステムを示すブロック図である。システム１００には、メモリ１０２、ＣＰＵ１８０、ユーザインタフェース１８４、記憶装置１９４、ディスクコントローラ１９２、およびシステムの要素の全てを「たどって通信を可能にする」バス１８２が含まれる。システム１００はまた、異なるネットワーク上の他のシステムとの通信を可能にするネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）１９６を有してもよい。メモリ１０２は、オペレーティングシステム１０４およびファイルシステム１０６と、同様に本発明に関連する種々のモジュールを記憶する。さらに、メモリ１０２はまた、多次元データセット１４０を記憶してもよく、このデータセット１４０にタプルが含まれる。システム１００はまた、データベース１５０に接続してもよく、データセットは、このデータベース１５０で検索されて、メモリ１０２に記憶されることが可能になる。メモリ１０２はまた、本発明のいくつかの実施形態に必要なコンピュータプログラム機構を記憶する。
【００２２】
図３Ａは、本発明のいくつかの実施形態に従って、多次元データセットをコンピュータシステムにロードするプロセスを示す流れ図である。ステップ３１０において、コンピュータシステムは、多次元データセットを受信する。このデータセットは、コンピュータシステムに対するグラフィカルユーザインタフェースを通して、ユーザによって指定される。いくつかの実施形態において、データセットは同じコンピュータシステムに記憶される。コンピュータシステムは、ディスクコントローラを通してデータセットにアクセスすることができる。他のいくつかの実施形態において、データセットは、ネットワークを通してコンピュータシステムに接続された遠隔データベースに位置する。コンピュータシステムは、データベースにクエリを送信することによって、データベースからデータセットを検索することができる。
【００２３】
ステップ３１５において、コンピュータシステムは、データセットの各フィールドに対して１つまたは複数のプロパティを生成する。プロパティの１つは、フィールドタイプである。一般的に言えば、データセットのフィールドは、２つのフィールドタイプ、すなわち「カテゴリ」または「量」の１つを有する。カテゴリフィールドは、領域が可算値のセットであるフィールドである。例えば、図１のスプレッドシートにおける「州」フィールドは、カテゴリフィールドである。合衆国には５０州しかないので、「州」フィールドは、５０の可能な値を有するだけである。「カリフォルニア」、「コロラド」および「フロリダ」のような異なる値は、異なる地理的地域に対応する。便宜上、これらの値は、アルファベット順に表示されることが多い。それに反して、「日付」フィールドは、年、四半期または月等の点では、可算値のセットを取る。「州」フィールドと異なり、「日付」フィールドに対応する値は、量的解釈を有する。例えば、２００６年４月は、明らかに、２００６年３月の後だが２００６年５月の前である。換言すれば、「日付」フィールドに対応する値は、順序を表わす。
【００２４】
それに反して、量フィールドの値は、常に順序を表わすが、それは、連続的または離散的であってもよい。例えば、スプレッドシートにおける「売上高」フィールドは、「４４１」、「６８１」および「３８２」などの値を有する。これらは、テーブルでは、増加順にも減少順にも表示されないが、値「４４１」は、明らかに、値「３８２」より大きく、値「６８１」より小さい。さらに、量フィールドの可能な値は、通常、連続的であり、離散的でない。例えば、「売上高」フィールドの値は、ゼロから無限大まで任意の実数とすることができる。以下で明らかになるように、カテゴリおよび量タイプへの、フィールドのこの二分法は、コンピュータシステムが、本発明に従って、続いてデータセット用のモデルを生成する場合には重要である。
【００２５】
ステップ３２０では、様々なフィールドに関連するプロパティに基づいて、コンピュータシステムは、全てのフィールドを、２つのクラス、すなわち「次元」および「メジャー」に分割する。次元クラスにおけるフィールドは、いくつかの集合操作（例えば合計または平均）が適用されなかったフィールドである。他方では、メジャークラスにおけるフィールドは、自身の値が、合計または平均されて、意味のある結果を生成できるフィールドである。例えば、「売上高」フィールドにおける値の合計（または平均）は、指定された期間内の合計（または平均）売上収入を提供する。
【００２６】
量フィールドはメジャークラスにあることが多く、カテゴリフィールドは、通常、次元クラスにあるが、例外がある。例えば、地理的位置の経度および緯度に関連するフィールドは、それらの値が連続的であるので、量フィールドである。しかし、これらのフィールドでは、値の合計を合理的には解釈できない。
【００２７】
フィールドのクラス所属は、フィールドが、データセットのビューの記述でどんな種類の役割をするかのヒントを提供することが多い。例えば、「売上高」フィールドは、メジャークラスにある。その値は、「州」フィールドにおける値、「製品」フィールドにおける値、および「日付」フィールドにおける値に依存する。異なる時点において異なる州で販売された、異なる製品は、異なる売上収入を有してもよい。それに反して、「州」フィールドは、次元クラスにある。その値は、見たところでは、どんな他のフィールドの値にも依存しない。しかし、いくつかの実施形態では、あるカテゴリフィールド（例えば「製品」）と別のフィールド（例えば「製品タイプ」）との間には関係があり得るが、この関係は、数式を用いて記述するのが難しい。次元クラスとメジャークラスとの間のこの差異は、データセットからモデル式を生成する場合にコンピュータシステムによって利用される。
【００２８】
ステップ３２５において、コンピュータシステムは、フィールドの次元クラスおよびメジャークラスを表示する。次元クラスにおけるフィールドは、通常、いくつかの集合操作（例えば合計または平均）が適用できないカテゴリフィールドである。メジャークラスにおけるフィールドは、自身の値を一緒に合計または平均できる量フィールドであることが多い。例えば、「売上高」フィールドにおける値の合計（または平均）によって、合計（または平均）売上収入が提供される。２つのクラスのフィールドは、続いて、データセットの様々な記述を定めるために、ユーザによって用いられる。記述に基づいて、コンピュータシステムは、データセットの様々なビューを生成および表示する。これらの記述はまた、様々なビューに対応するモデルを生成するために用いられる。
【００２９】
図３Ｂは、本発明のいくつかの実施形態に従って、データセットがコンピュータシステムにロードされた後でデータセットを表示する例示的なスクリーンショットである。スクリーンショットの左側には、フィールドの２つのクラス、すなわち「次元」クラス３３０および「メジャー」クラス３３５がある。この例において、クラス３３０における全てのフィールドは、「日付」、「市場」、「州」などのカテゴリフィールドである。クラス３３５における全てのフィールドは、「予算マージン」、「在庫」、「売上高」などの量フィールドである。２つのクラスの右側には、ユーザがデータセットの所望のビューの記述およびビュー自体を生成するための領域がある。
【００３０】
図４Ａは、本発明のいくつかの実施形態に従い、ユーザが提供する記述に基づいてデータセットのビューを表示するプロセスを示す流れ図である。図３Ｂに示すように、２つのクラスのフィールドが、コンピュータシステムのユーザに表示される。データセットを可視化するために、ユーザは、データセットのビューの記述を提供する必要がある。この記述は、通常、データセットの特定の側面に対するユーザの特定の関心に対応する。
【００３１】
例えば、ユーザは、様々な州に関する合計売上収入を可視化することに関心があると想定する。この問題に対する従来のアプローチは、ユーザが、構造化照会言語（ＳＱＬ）を用いて単純なクエリとして自身の関心を表わすことを必要とする。
SELECT State, SUM(Sales)
FROM Dataset
GROUP BY State;
【００３２】
データセットに対してＳＱＬクエリを実行したテキスト結果を、下記のテーブルに示す。この従来のアプローチに関する大きな問題は、ユーザが、ＳＱＬを用いて自身の関心をどのように表わすかを知らなければならないということである。
【００３３】
【表２】
2009534752.tif 000004
【００３４】
当然ながら、この問題は、多くの場合にビジネス的に直観力のあるユーザの関心／仮説が、非常に複雑なＳＱＬクエリに相当する可能性があるので、より困難である。したがって、ＳＱＬの知識がほとんどまたは全くないユーザは、ＳＱＬクエリを用いてデータセットを探索することが困難であると分かる。これらのユーザには、ユーザ自身およびコンピュータシステムの両方が理解できる方法で関心を表わす強い必要性がある。
【００３５】
図４Ｂは、本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットの記述およびビューを表示する例示的なスクリーンショットである。ステップ４１０において、ＳＱＬクエリの代わりに、ユーザは、データセットのビューに対応する記述を用いて、自身の関心を特徴付ける。同じ例を用いると、ユーザは、様々な州に関する合計売上収入を可視化することに関心がある。したがって、その記述には、データセットの「州」および「売上高」フィールドを含むべきである。この関心は、直観的に、平面図に表わすことができる。平面図の水平軸は、データセットの「州」フィールドにおける値に対応する。垂直軸は、データセットの「売上高」フィールドにおける値の合計に対応し、様々な州のための合計売上収入は、棒グラフを用いて表わすことができる。換言すれば、記述は、「州」および「売上高」フィールドを、平面図の水平および垂直軸にそれぞれ関連付ける。
【００３６】
ステップ４１５において、コンピュータシステムは、記述における各フィールドを特定のフィールドコンテナに表示する。したがって、「州」フィールドは、「列」フィールドコンテナ４３０に表示され、「ＳＵＭ（売上高）」フィールドは、「行」フィールドコンテナ４３５に表示される。ステップ４２０において、コンピュータシステムは、記述における各フィールドに対してプロパティセットを決定する。コンピュータシステムは、様々なフィールドのプロパティを用いて、記述に関連するビューを構成する。この例において、「ＳＵＭ（売上高）」フィールドは、メジャークラスの量フィールドであり、記述は、コンピュータシステムに、「ＳＵＭ（売上高）」フィールドにおける値の合計を計算するようにデフォルトで自動的に命令するが、各合計は、１つの州に対応する。「州」フィールドは、次元クラスのカテゴリフィールドである。このフィールドでは、自動的に値を合計する必要はない。記述における様々なフィールドのプロパティはまた、記述に関連するデータビュー用の１つまたは複数のモデル式を生成するために、コンピュータシステムによって用いられる。フィールドのそれぞれのプロパティに基づいて、コンピュータシステムは、どのフィールドがモデル式の独立変数か、どれが従属変数か、およびどれを追加因子と見なすべきかを決定する。いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、ヒューリスティックのセットを用いて、これらの決定を下す。これらのヒューリスティックのより詳細な説明は、図６Ａ−６Ｑに関連して以下で提示する。
【００３７】
ステップ４２５において、コンピュータシステムは、記述に基づいてデータセットのビューを表示する。図４Ｂに示すように、結果としての棒グラフ４４０は、様々な州の合計売上収入をアルファベット順に列挙するテーブルのグラフィカルな可視化である。ビューを単に一瞥すれば、ユーザは、特定の期間（２００２−２００３）内で、カリフォルニアが最大の合計売上収入を有し、ニューハンプシャが、最低の合計売上収入を有することが容易に分かる。特定の州の合計売上収入には、その州における２年間の全ての異なるタイプの製品の売上高が含まれる。ユーザが提供する記述に基づいてデータセットを可視化することについてのより詳細な説明は、米国特許出願第１１／２２３，６５８号明細書「多次元データベースを自動的に表示するためのコンピュータシステムおよび方法」で見出すことができ、その特許出願が、参照により全体として本明細書に援用される。
【００３８】
非常に多くの場合に、ユーザの関心は、上述したものよりずっと複雑であり、２を超えるフィールドを含む。ユーザのこの関心は、データセットの多次元ビューに変換しなければならない場合がある。この多次元ビューをサポートするために、コンピュータシステムは、様々なフィールドに対応するように２を超えるフィールドコンテナを提供する。例えば、ユーザは、異なる年（例えば、２００２および２００３）について様々な州の合計売上収入を可視化することに関心がある可能性がある。この要求には、必然的に「日付」フィールドが含まれる。そうするために、ユーザは、「日付」フィールドを「ページ」フィールドコンテナ４４５にドロップすることによって、現在の記述を増大させることができる。デフォルトによって、コンピュータシステムは、２００２年に関連する売上データを２００３年に関連する売上データから分離する。各年に対して、コンピュータシステムは、別個の棒グラフを生成する。ユーザは、各個別棒グラフを表示して、各年について様々な州の売上記録を見ることができる。図４Ｂは、「テキスト」４５０、「色」４５５および「サイズ」４６０などの追加的な符号化フィールドコンテナを示す。これらのフィールドコンテナのより詳細な説明は、図６Ａ−６Ｑに関連して以下で提示する。
【００３９】
いくつかの実施形態において、図４Ｂに示すようなデータセットの可視化は、十分ではない。例えば、ユーザは、既存のデータから予測をすることに関心があるかもしれない。周知の情報から予測をすることは、モデリングプロセスである。かかるプロセスによって、データセットまたはサブセット用の解析式が生成される。便宜上、本明細書では、２つの用語、すなわちモデルおよび解析式（または式）が、同義的に用いられる。解析式は、通常、多数のパラメータを有し、パラメータの値は、統計モデリングなどのツールを用いて、データセットにおける既存のデータ値から決定される。統計モデリングは、統計モデルを用いて、データの記述または解釈を単純化する周知の方法である。統計モデルは、いくつかの数学的または数値的に定義された関係から構築される。統計モデリングのより詳細な説明は、"Statistical Models in S" (edited by John M. Chambers and Trevor J. Hastie), Chapman & Hall/CRC (1991)に見出すことができ、これは、参照のために、全体として本明細書に援用される。
【００４０】
図５Ａは、本発明のいくつかの実施形態に従って、データセットのモデルを生成および表示するプロセスを示す流れ図である。ステップ５１０において、コンピュータシステムは、表示されている現在のデータビュー用のモデル式へと記述を変換する命令をユーザから受信する。命令を取得した後、ステップ５１５において、コンピュータシステムは、記述をいずれかのモデル式に変換することが可能かどうかを決定する。コンピュータシステムは、現在のビューに関連するフィールドのプロパティ、およびビューにおけるフィールドのそれぞれのプロパティを検討することによって、この決定を下す。
【００４１】
時には、記述からモデル式を導き出すことが、不可能または無意味なことがある。図４Ｂに示す記述は、かかる例である。上記のように、記述は、２つのフィールド、「売上高」および「州」を有する。棒グラフは、州をアルファベット順に組織するが、「州」フィールドは、カテゴリフィールドであり、その値は、それ自体では順序を表さない。例えば、テーブルに列挙されていない州、例えばアラスカにおける合計売上収入を既存のデータから予測することは不可能である。フィラデルフィアにおける合計売上収入は、その人口規模と相関させてもよい。しかし、それは、州名「フィラデルフィア」とは関係がない。その結果、コンピュータシステムは、ステップ５２０および５２５を省略してプロセスを終了する。
【００４２】
他の多くの場合には、ビジネス的意味をなす解析モデル式に記述を変換することが可能である。図５Ｂは、別の記述およびその関連するビューを示す。この例において、「列」フィールドコンテナにあるのは「州」フィールドではなく、「予算売上高」フィールドであり、「売上高」列は、「行」フィールドコンテナに留まる。２つのフィールドにおける値の相関性は、予算売上収入からの売上収入の予測における正確さを示す。
【００４３】
いくつかの実施形態において、記述は、ユーザが、様々なフィールドをそれぞれのフィールドコンテナにドラッグおよびドロップすることによっては生成されない。より正確に言えば、ユーザは、例えば拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）を用いて、テキスト文字列を生成してもよい。テキスト文字列には、様々なフィールドをそれぞれのフィールドコンテナに関連付ける命令が含まれる。コンピュータシステムは、テキスト文字列を解釈することによってモデルを生成する。
【００４４】
ステップ５２０において、コンピュータシステムは、２つのフィールドの相関性をシミュレートするモデル式のパラメータを計算する。理想的には、実際の売上収入は、予算売上収入と等しくなるべきである。この例において、コンピュータシステムは、モデル式を用いてこの線形関係をシミュレートする。
ｙ＝ａｘ＋ｂ
ここで、ｘは、予算売上収入を表わし、ｙは、実際の売上収入を表わし、ａおよびｂは、統計的方法を用いて、データセットから決定できる係数である。
【００４５】
データセットにおける対応する値を用いて、コンピュータシステムは、パラメータａおよびｂを計算する。その結果、それらは、それぞれ
ａ＝０．９４５、
ｂ＝７７．１
である。
【００４６】
明らかに、実際の売上収入は、予算売上収入の約９５％である。換言すれば、予測値は、実際の結果よりわずかに高い。ステップ５２５において、コンピュータシステムは、シミュレートされた関係、ｙ＝０．９４５ｘ＋７７．１のグラフ５４０をデータセットのビュー上に表示する。データセットから種々の解析モデルを生成するプロセスのより詳細な説明は、以下で提示する。
【００４７】
本発明のこれらの実施形態を実施するために用いられるコンピュータシステムを図２に示す。特に、フィールド受信機１０８は、ユーザが選択したフィールドを受信することによって、ステップ４１０を実行する。結果ビューセレクタ１１０は、ステップ４２０を実行して結果ビューを選択する。データセットディスプレイヤ１１２は、ステップ４２５を実行し、結果ビューに従ってデータセットを表示する。
【００４８】
本発明の一実施形態によれば、結果ビューセレクタ１１０は、ユーザが選択したフィールドのための規則を選択することによって、結果ビューを選択する。これは、規則チューザ１１４によって達成される。次に、規則アプライア１１６が、規則を適用して結果ビューのビュータイプを決定する。本発明の別の実施形態において、規則チューザ１１４が規則を選択する前に、ビューデターミナ１１８が、ユーザによって選択されたフィールドまたは記述に対応するいずれかのビューがあるかどうかを決定する。本発明のさらに別の実施形態において、データセットは、マークチューザ１２６が結果ビュー用のマークを選択したときに表示され、データセットレンダラ１２８が、マークに従ってデータセットを表わす。
【００４９】
上記のように、記述の様々なフィールド間にはいくつかの固有の関係があってもよい。例えば、「行」コンテナにおけるフィールドは、「列」コンテナにおけるフィールドに依存してもよい。この関係は、データセットまたはそのサブセットに埋め込まれることが多い。時には、この関係は、解析的表現を有してもよい。解析的表現およびそのグラフィカルな対応物によって、ユーザは、データセットに対するより多くの洞察を提供される。したがって、コンピュータシステムは、基礎となるデータセットを用いて、記述の様々なフィールド間の関係をシミュレートするモデル式を生成することができる。他方では、記述の列フィールドと行フィールドとの間の全ての関係が、ユーザにとって意味をなす解析的表現を有するとは限らない。図４Ｂに示される記述は、例の１つである。他のいくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、図に示される各状態に量的解釈（例えばデジタル値）を割り当て、次に、それに応じて、様々な状態から解析的表現を生成してもよい。
【００５０】
本発明は、ヒューリスティックのセットを説明する。このヒューリスティックのセットは、データセットの種々の記述を解釈するために用いられる。特に、ユーザがデータセットの記述をコンピュータシステムに提供すると、コンピュータシステムは、ヒューリスティックのセットを記述に適用し、記述から適切なフィールドを選択して、選択されたフィールド用の様々なモデル式を生成する。これらのヒューリスティックベースのモデル式は、記述の様々なフィールド間の固有の関係を明らかにし、したがって、データセットに対するより多くの洞察をユーザに提供することができる。
【００５１】
いくつかの実施形態において、一般モデル式は、次の形式で表わすことができる。 
ｙ＝Ｍ１  ｏｐ  Ｍ２  ｏｐ  ．．．  ｏｐ  ＭＮ  ｏｐ  ｆ（ｘ）
ここで、項ｘおよびｙは、式の独立および応答変数であり、いくつかのパラメータＭ１、Ｍ２．．．ＭＮは、式の因子である。演算子ｏｐは、演算子の両側における２つのオペランドが相互に作用するかどうかを決定する。式ｆ（ｘ）は、線形、多項式、指数、対数、超越数、および他の数学関数を含む多くの周知のモデルタイプの１つを取ってもよい。各モデルタイプは、１つまたは複数の係数を有する。これらの係数は、データセットから選択されたデータを用いて、コンピュータシステムによって決定される。変数および因子は、ユーザが提供する、データセットのビューの記述における様々なフィールドに対応する。独立および応答変数に関連するデータ値は、係数の計算に直接関連する。
【００５２】
モデルの係数の一般式は、次のように表わすことができる。 
ｙ＝Ｄｃ 
ここで、ｙは、応答変数の値を含むベクトルであり、Ｄは、デザイン行列であり、ｃは、生成されるモデルの係数セットである。デザイン行列Ｄの要素は、因子および独立変数の値に依存する。係数セットｃに対する解は、次のように表わすことができる。
ｃ＝（ＤＴＤ）−１ＤＴｙ
ここで、ＤＴは、行列Ｄの転置であり、（ＤＴＤ）−１は、正方行列（ＤＴＤ）の逆数である。
【００５３】
例示の目的で、コンピュータシステムが、二次方程式を用いて独立変数ｘと応答変数ｙとの間の関係をシミュレートすると仮定する。以下で論ずる方法論が他のタイプのモデルに容易に適用できることが、当業者には明らかであろう。
【００５４】
特に、この二次方程式は、次のように表わすことができる。 
ｙ＝Ｍ（ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）
ここで、ａ、ｂ、ｃは、二次方程式の係数であり、Ｍは、３つの可能な値ｕ、ｖおよびｗを有するカテゴリ因子である。この例において、全てのカテゴリ値ｕ、ｖまたはｗは、係数ａｉ、ｂｉおよびｃｉの一意のセット、または
（Ｍ＝ｕ）〜（ａ１，ｂ１，ｃ１）
（Ｍ＝ｖ）〜（ａ２，ｂ２，ｃ２）
（Ｍ＝ｗ）〜（ａ３，ｂ３，Ｃ３）
に関連している。
【００５５】
下記のテーブルは、データセットから導き出されたＮタプルを列挙しているが、これは、係数ａｉ、ｂｉおよびｃｉの３つのセットを決定するために用いられる。
【００５６】
【表３】
2009534752.tif 000005
【００５７】
Ｎ個のタプルに基づいて、係数の一般式は次のように表わすことができる。
【数１】
2009534752.tif 000006
【００５８】
上記のように、ユーザは、フィールドを２つのクラスから異なるフィールドコンテナにドラッグおよびドロップすることによって、ビューの記述を提供する。次に、コンピュータシステムは、この記述をモデル式に自動的に変換する。この変換プロセスの重要な部分は、どのフィールドがモデル式においてカテゴリ因子になるか、およびどのフィールドが独立および応答変数になるかを決定することである。
【００５９】
ユーザが提供する記述をモデル式に変換する原理は、潜在的に関連する可能性がある２つのフィールドを、モデル式の独立および応答変数として記述からそれぞれ選択し、かつ記述における残りのカテゴリフィールドをモデル式の因子として扱うことである。この変換は、関与している変数フィールドが独立変数フィールドに依存しているかどうかおよびどのように依存しているか、ならびに様々な因子がこの依存関係に影響しているかどうかおよびどのように影響しているかを調べようというユーザの期待に一致すべきである。
【００６０】
いくつかの実施形態において、この一般的な基準は、以下のようにヒューリスティックのセットへと微調整することができる。 
●  規則１：応答および独立変数の決定：
○  行または列フィールドコンテナのどちらかに１つの量フィールドだけがある場合には、それは、式の応答変数である。 
○  行および列フィールドコンテナの両方に量フィールドがある場合には、次元クラスからの量フィールドは、独立変数であり、残りの量フィールドは、応答変数である。 
■  量フィールドの両方が次元クラスからである場合には、行フィールドコンテナにおける量フィールドは応答変数である。
■  量フィールドのどちらも次元クラスからでない場合には、行フィールドコンテナにおける量フィールドは応答変数である。 
○  独立変数として選択されたフィールドは、量的解釈を有しなければならない。 
●  規則２：行、列およびページフィールドコンテナにおけるカテゴリフィールドは、それらがモデル式の独立変数でない場合には、モデル式の因子である。 
●  規則３：任意の符号化フィールドコンテナにおけるカテゴリフィールドは、１を超えるデータ点がカテゴリフィールドにおける各値に対応している場合には、モデル式の因子である。 
●  規則４：行または列フィールドコンテナに多数の量フィールドがある場合には、コンピュータシステムは、多数のモデル式を生成する。 
●  規則５：任意の符号化フィールドコンテナにおける量フィールドは、モデル式の因子ではない。 
●  規則６：モデル式におけるカテゴリ独立変数の領域から欠落している値が、追加される。
【００６１】
図６Ａ−６Ｑは、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。コンピュータシステムは、前述のヒューリスティックの１つまたは複数をビューのそれぞれの記述に適用することによって、これらのビューおよびそれらの関連するモデル式を生成する。
【００６２】
図６Ａは、データセットの記述を示す。この記述には、データセットの３つのフィールドが含まれる。特に、「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１は、列フィールドコンテナにあり、「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３は、行フィールドコンテナにあり、「製品タイプ」フィールド６０５は、色フィールドコンテナにある。規則３によれば、「製品タイプ」フィールド６０５は、１を超えるデータ点が各個別製品タイプに対応しているので、カテゴリ因子である。「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１は、それが量的解釈を有するけれども、カテゴリフィールドであることに留意されたい。したがって、規則１によれば、「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３は、それが行または列フィールドコンテナのどちらかにおける唯一の量フィールドであるので、応答変数である。「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１はカテゴリフィールドであるけれども、それは、量的解釈を有するので独立変数である。
【００６３】
図６Ａの左下コーナーに小さなウィンドウ６０７がある。ウィンドウ６０７には、異なる色を備えた、異なる製品タイプを表わす色凡例が含まれる。図６Ａのグラフ領域には、異なる色の４つの曲線、すなわちコーヒーの曲線６０９、エスプレッソの曲線６１１、スムージーの曲線６１３および茶の曲線６１５が含まれる。水平軸における「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールドが独立変数であり、垂直軸における「ＳＵＭ（利益）」フィールドが応答変数であるので、コンピュータシステムは、曲線を左右方向に自動的にプロットする。
【００６４】
ヒューリスティックによる記述には独立および応答変数があるので、コンピュータシステムは、ユーザ命令に応じてモデル式を生成することができる。図６Ａは、モデル式に対応する、異なる色の４つの破線を示す。特に、破線６０９−１は、コーヒーについて、合計利益対月の線形的傾向を予測する。「製品タイプ」フィールドが、４つの要素、すなわち「コーヒー」、「エスプレッソ」、「スムージー」および「茶」を有するカテゴリ因子であるので、コンピュータは、４つの製品タイプ用の単一のモデル式を生成する。いくつかの実施形態において、その１つのモデル式が、４つのサブモデル式（各製品タイプ用に１つ）と取り替えられる。
【００６５】
図６Ｂは、図６Ａに示すグラフ曲線に対応する、データセットのテキストベースビューのスクリーンショットである。「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１は、列フィールドコンテナに留まる。しかし、今は、「製品タイプ」フィールド６０５が、行フィールドコンテナを占め、「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３は、テキストフィールドコンテナに移動する。テキストベースのテーブルは、３つの領域６０２、６０４および６０６に分割される。領域６０２は、「日付」フィールドに１２ヶ月を含み、各月が１つの列を占める。領域６０４は、「製品タイプ」フィールドに４つの製品タイプを含む。領域６０６は、様々な月における、様々な製品タイプの合計利益を含む。例えば、１２ヶ月におけるコーヒーの合計利益が、領域６０６の上端行に列挙されている。データ値のこの行は、図６Ａに示す曲線６０９に対応する。
【００６６】
図６Ｃは、データセットの別の記述を示す。この記述は、「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１が行フィールドコンテナにあり、かつ「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３が列フィールドコンテナにあることを除いて、図６Ａに示す記述に似ている。規則３によれば、「製品タイプ」フィールド６０５は、カテゴリ因子のままである。規則１によれば、「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３は、それが行または列フィールドコンテナのどちらかにおける唯一の量フィールドであるので、応答変数であり、「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１は、それが量的解釈を有するので、独立変数である。
【００６７】
「ＭＯＮＴＨ（日付）」フィールド６０１および「ＳＵＭ（利益）」フィールド６０３の切り替えゆえに、図６Ｃの垂直軸は独立変数に対応し、水平軸は応答変数に関連する。コンピュータシステムは、上下方向に４つの曲線を自動的にプロットする。その結果、図６Ｃのグラフ領域における曲線は、９０°だけ回転される。同様に、モデル式に対応する、異なる色の４つの破線もまた、９０°だけ回転される。図６Ｄは、図６Ｃに示すグラフ曲線に対応する、データセットのテキストベースビューのスクリーンショットである。領域６０２における１２ヶ月は、今や、１２の異なる行として表示される。領域６０４における４つの製品タイプは、今や、４つの異なる列として表示される。領域６０６におけるデータもまた、１２ヶ月におけるコーヒーの合計利益が領域６０６の左端の列に列挙されるように、９０°だけ回転される。データ値のこの列は、図６Ｃに示す右端の曲線に対応する。
【００６８】
明らかに、どちらの例でも、ユーザが２つのフィールドをはっきり指定する必要はない。ユーザはまた、どのフィールドがそれぞれ独立および応答変数であるかをコンピュータシステムに知らせる必要もない。コンピュータシステムは、関連するヒューリスティックをそれぞれの記述に適用することによって、それらを自動的に見つけ出す。
【００６９】
図６Ｅは、データセットの別の記述を示す。この例において、「利益」フィールドは列フィールドコンテナにあり、「予算利益」フィールドは行フィールドコンテナにあり、「市場」フィールドは色フィールドコンテナにある。規則１によれば、「利益」および「予算利益」フィールドの両方が量フィールドであり、かつどちらも次元クラスではないので、モデル式において、「予算利益」フィールドは応答変数であり、「利益」フィールドは独立変数である。規則３によれば、「市場」フィールドは、各市場に対して１を超えるデータ点があるので、モデル式の因子である。したがって、コンピュータシステムは、１つのモデル式または４つのサブモデル式（各市場用に１つ）を生成する。４つの着色された線の傾斜は、４つのそれぞれの地理的地域に対する利益予測の正確さを示す。
【００７０】
図６Ｆは、「利益」および「予算利益」フィールドが合計された後の同じビューのスクリーンショットである。合計によって、コンピュータシステムは、各地理的地域用のそれぞれの色を用いた１つの小円をプロットする。規則３によれば、「利益」および「予算利益」フィールドの合計によって、「市場」フィールドは、もはやモデル式のカテゴリ因子ではないようにされる。なぜなら、各市場用にただ１つのデータ点があるだけだからである。その結果、コンピュータシステムは、ビューにおける残りの４つのデータサンプルを用いて、１つのモデル式を生成するだけである。
【００７１】
図６Ｇは、単一の記述に対応するデータセットの多数のビューを示すスクリーンショットである。図６Ｇに示すように、列フィールドコンテナには、２つのフィールド、「製品タイプ」および「利益」が含まれ、行フィールドコンテナには、１つのフィールド「予算利益」が含まれる。規則２によれば、「製品タイプ」フィールドは、それがモデル式の独立変数ではないので、モデル式の因子である。規則１によれば、「利益」フィールドは独立変数であり、「予算利益」フィールドは応答変数である。コンピュータシステムは、４つのモデル式を生成し、それらを、それぞれのデータビューと共にアルファベット順に並べて表示する。
【００７２】
同様に、図６Ｈにおいて、「製品タイプ」フィールドは、列フィールドコンテナから行コンテナに移動される。規則２によれば、フィールドは、やはり因子として扱われる。コンピュータシステムは、４つのモデル式（各製品タイプ用に１つ）を生成し、それらを、それらのそれぞれのデータビューと共にアルファベット順に上から下に表示する。
【００７３】
図６Ｉおよび６Ｊに示すように、「製品タイプ」フィールドは、ページフィールドコンテナに移動される。規則２によれば、このフィールドは、やはり、モデル式の因子として扱われる。それに応じて、コンピュータシステムは、同じ４つのモデル式（各製品タイプ用に１つ）を生成する。ユーザは、ドロップダウンメニュー６２０を用いて、様々な製品タイプのビューを別個に可視化することができる。例えば、図６Ｉのビューおよびモデル式は、コーヒーに対応する。図６Ｊのビューおよびモデル式は、茶に対応する。
【００７４】
図６Ｋは、記述に従ってデータセットのビューを示す。この記述は、行フィールドコンテナに２つの量フィールド「利益」および「マーケティング」を、かつ列フィールドコンテナに１つの量フィールド「売上高」を含む。規則４によれば、コンピュータシステムは、２つのモデル式、すなわち「売上高」対「利益」および「売上高」対「マーケティング」を生成する。図６Ｌに関連する記述において、２つの量フィールド「利益」および「マーケティング」は、行フィールドコンテナに移動され、１つの量フィールド「売上高」は、行フィールドコンテナ（row field container）に移動される。したがって、コンピュータシステムは、２つのモデル式、すなわち「利益」対「売上高」および「マーケティング」対「売上高」を生成する。列フィールドコンテナにＭ個の量フィールドがあり、かつ行フィールドコンテナにＮ個の量フィールドがある場合には、コンピュータシステムは、Ｍ×Ｎモデル式を生成する。
【００７５】
図６Ｍは、量フィールド「在庫」６３０を色フィールドコンテナに含むビューのスクリーンショットである。規則５によれば、任意の符号化フィールドコンテナにおける量フィールドも、カテゴリ因子として扱われない。したがって、コンピュータシステムは、データセットのビュー用に単一のモデル式を生成する。スクリーンショットにおける小さなウィンドウ６３５には色スペクトルが含まれるが、スペクトルにおける様々な色値は、異なる在庫金額に対応する。コンピュータシステムは、円に関連付けられた在庫金額に基づいた様々な色値を用いて、様々な円をプロットする。
【００７６】
統計モデリングは、２つの相関するフィールドの傾向を予測できるだけでなく、データセットから欠落している値を提供することができる。図６Ｎは、合計売上収入を月に応じて示す曲線６４０を示す。しかしながら、水平軸をよく見ると、５月、６月および７月に関連する合計売上収入が曲線６４０から欠落していることが明らかになる。規則６によれば、コンピュータシステムは、図に示された残りのデータを用いて、モデル式を生成する。図６Ｏは、モデル式を表わす線６４３を含む図を示す。この図には、図６Ｎに示される既存のデータだけでなく、図６Ｎに欠落している３ヶ月６４５もまた含まれる。
【００７７】
データセット、およびユーザが提供する、データセットビューの記述を与えられたとすると、コンピュータシステムは、線形、多項式、指数、対数、超越数、および他の数学関数を含む様々なタイプのモデル式を生成することができる。ほとんどの場合に、線形回帰に基づいたモデル式によって、ユーザは、データセットに対する合理的な洞察を与えられる。しかし、場合によっては、ユーザは、より複雑なモデルを用いて、データをシミュレートすることに関心がある可能性がある。
【００７８】
図６Ｐおよび６Ｑは、２つのタイプのモデル式をそれぞれ示す。図６Ｐに示す線形関係は、１年中合計売上収入の成長傾向があることを示す。しかし、図６Ｑにおける５次多項式は、その年内における合計売上収入の上下の変動を捕捉する。表面上、多項式は、線形傾向よりも実データにぴったり適合しているように見える。しかしながら、これは、多項式が、データセットに対するより多くの洞察をユーザに提供できることを保証はしない。
【００７９】
いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、同じデータセットに対して多数のモデル式を自動的に生成する。多数のモデル式は、異なるモデルタイプに対応し、および／または同じモデルタイプに対して異なる自由度もしくは異なるパラメータ数を有してもよい。次に、コンピュータシステムは、より少数のパラメータを有する多数のモデル式であるが、やはり１つまたは複数の予め定義された基準（例えば可視化の意味において）に従ってデータセットによく適合する多数のモデル式の１つまたはいくつかを自動的に選択する。時には、この選択プロセスは、あるレベルのユーザ案内を必要とする可能性がある。この場合には、コンピュータシステムは、例えば、いくつかのモデルタイプを選択プロセスから除外することによって、ユーザが入力するためのインタフェースを提供する。その結果、より単純なモデルを用いるが、より複雑なモデルとほぼ同様にうまく適合するモデル式が、データセットを表わすために選択される。より単純なモデル式によって、ユーザは、利用可能なデータから、情報に基づいた予測をすることがより簡単になる。
【００８０】
他のいくつかの実施形態において、ユーザは、データセットのビューの記述を特に提供する必要はない。より正確に言えば、ユーザは、自身が関心のあるフィールドセットを選択するだけである。ユーザが選択した関心のあるフィールドに基づいて、コンピュータシステムは、１つまたは複数の記述を自動的に作成するが、各記述には、関心のある選択されたフィールドのサブセットが含まれる。上記のように、記述の各フィールドは、多数のフィールドコンテナの１つに関連付けられるべきである。関心のある各フィールド用に最も適切なフィールドコンテナを見つけるために、コンピュータシステムは、関心のあるフィールドのプロパティを決定し、それらのそれぞれのプロパティに基づいて、様々なフィールド間の依存性を計算する。プロパティ、フィールド間の依存性、フィールドタイプおよびクラス、ならびにカテゴリフィールド濃度を含む様々な情報項目を考慮した後で、コンピュータシステムは、データセットの最良のビューを提供する１つまたは複数の記述を選択する。いくつかの実施形態において、コンピュータシステムはまた、記述に関連するモデル式を生成し、これらのモデル式を解析して、モデル式がデータセットまたはデータセットのサブセットに特によく適合しているビューを選択する。
【００８１】
上記のように、モデル式の生成は、本質的に統計モデリングである。したがって、いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、モデル式を生成および表示するだけでなく、またモデル式およびデータセットに関連する統計的尺度のセットを提供する。例えば、１つの統計的尺度は、モデル式を評価するために用いられる、モデル式とソースデータとの間の残差である。ユーザがこの統計的尺度を色フィールドコンテナにドロップすると、コンピュータシステムは、ソースデータのそれぞれの残差値、すなわちソースデータとモデル式との間の距離に従って、ソースデータを着色することができる。当業者は、残差、残差二乗、Ｐ値、傾き（線形フィッティング用にのみ利用可能）およびモデル式予測値等を含む多くの可能な統計的尺度があることを理解されよう。
【００８２】
本発明は、データセットおよびデータベースを入力として受け入れるだけではなく、ビューを入力として受け入れる。ビューを用いて、フィールドのセットを表わすことができる。例えば、規則または演算子は、現在のビューを考慮して、現在のビューに関連する新しいビューを生成することができる。また、当業者は理解されるであろうように、ｙ＝ｆ（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）のような多次元モデル式を生成するための規則を始めとして、他の多くの規則が可能である。
【００８３】
本発明は、コンピュータ可読記憶媒体に埋め込まれたコンピュータプログラム機構を含むコンピュータプログラム製品として実現することができる。例えば、コンピュータプログラム製品には、図２に示すプログラムモジュールを含むことが可能である。これらのプログラムモジュールは、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク記憶製品、または任意の他のコンピュータ可読データもしくはプログラム記憶製品に記憶してもよい。コンピュータプログラム製品におけるソフトウェアモジュールはまた、インターネットを介してか、さもなければ搬送波上のコンピュータデータ信号（この中にソフトウェアモジュールが埋め込まれる）の送信によって、電子的に分配することができる。
【００８４】
当業者には明らかであろうように、本発明の多くの修正および変形を、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに行うことができる。本明細書で説明する特定の実施形態は、あくまで例として提示され、本発明は、添付の特許請求の範囲、およびかかる特許請求の範囲が権利を有する均等物の完全な範囲における規定によってのみ限定されるべきである。
【００８５】
本明細書に挙げる全ての参考文献は、各個別刊行物または特許もしくは特許出願が、あらゆる目的のために参照により全体として援用されると特に個別に示されているのと同じ程度に、あらゆる目的のために参照により全体として本明細書に援用される。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
図面の簡単な説明
【図１】清涼飲料会社の販売およびマーケティング活動に関連する商用データセットの一部を、マイクロソフトエクセル（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ）を用いて表示する先行技術のスクリーンショットである。
【図２】本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットの可視化を促進するコンピュータシステムを示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットをコンピュータシステムにロードするプロセスを示す流れ図である。
【図３Ｂ】本発明のいくつかの実施形態に従って、コンピュータシステムにロードされたデータセットを表示する例示的なスクリーンショットである。
【図４Ａ】本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットのビューを表示するプロセスを示す流れ図である。
【図４Ｂ】本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットのビューを表示する例示的なスクリーンショットである。
【図５Ａ】本発明のいくつかの実施形態に従ってデータセットのモデルを生成および表示するプロセスを示す流れ図である。
【図５Ｂ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットのビューおよびその関連するモデルの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｂ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｃ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｄ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｅ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｆ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｇ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｈ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｉ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｊ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｋ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｌ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｍ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｎ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｏ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｐ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図６Ｑ】本発明のいくつかの実施形態による、データセットの様々なビューの例示的なスクリーンショットである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図６Ｇ】
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【図６Ｈ】
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【図６Ｉ】
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【図６Ｊ】
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【図６Ｋ】
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【図６Ｌ】
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【図６Ｍ】
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【図６Ｎ】
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【図６Ｏ】
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【図６Ｐ】
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【図６Ｑ】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年12月18日(2008.12.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データセット用のモデルを自動的に生成する方法であって、
データセットのグラフィカルビューを生成するためにユーザ指定を受信することであって、前記ユーザ指定が、第１のフィールドおよび第２のフィールドをさらに含む、前記データセットの多数のフィールドを含むことと、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれのプロパティ、前記多数のフィールドに関連するデータ値、および予め定義されたヒューリスティックのセットに従って、前記第１のフィールドと前記第２のフィールドとの間の関係をシミュレートするために１つまたは複数の解析モデルを自動的に生成することと、
前記データセットの前記グラフィカルビューにおいて前記１つまたは複数の解析モデルを可視化することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記１つまたは複数の解析モデルのそれぞれが、線形、多項式、指数、対数、および超越数を含むモデルタイプを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数の解析モデルが統計モデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザ指定を用いて複数の解析モデルを生成することであって、各解析モデルが、特定のモデルタイプ、およびパラメータセットを有することと、
予め定義された基準に従って、より単純なモデルタイプおよびより少数のパラメータを有するモデルを前記複数の解析モデルから自動的に選択することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザ指定が、前記第１および第２のフィールドをグラフィカルユーザインタフェースのそれぞれのフィールドコンテナにユーザがドラッグおよびドロップすることによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザ指定が、前記第１および第２のフィールドを関心のあるフィールドとしてユーザがグラフィカルユーザインタフェースを通して選択することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザ指定が、前記第１および第２のフィールドを含むテキスト文字列を関心のあるフィールドとしてユーザがユーザインタフェースを通して入力することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
データセット用のモデルを自動的に生成する方法であって、
グラフィカルユーザインタフェースのフィールドコンテナにフィールドをドラッグおよびドロップすることによって、ユーザがユーザ指定を提供できるようにすることであって、前記ユーザ指定が、前記データセットのグラフィカルビューに関連する少なくとも２セットのフィールドを含むことと、
前記２セットのフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定することと、
前記２セットのフィールドのプロパティ、前記２セットのフィールドに関連するデータ値、および予め定義されたヒューリスティックのセットに基づいて、前記２セットのフィールドの一方からの第１のフィールドと、前記２セットのフィールドの他方からの第２のフィールドとの間の関係をシミュレートするために１つまたは複数の解析モデルを生成することと、
前記１つまたは複数の解析モデルを前記グラフィカルユーザインタフェースの特定の領域に自動的にプロットすることと、
を含む方法。
【請求項９】
フィールドの各セットが、行、列、ページおよび符号化エリアを含む前記ビューのそれぞれの領域に関連する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
各フィールドが、カテゴリおよび量からなる群から選択されるフィールドタイプと、整数、実数、ブール値および時間からなる群から選択されるデータタイプと、を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、２つのフィールドを、前記１つまたは複数の解析モデルの独立変数および応答変数として前記ユーザ指定から選択することと、前記ユーザ指定におけるカテゴリフィールドを前記１つまたは複数の解析モデルの因子に変換することと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第１の量フィールドが、前記ビューの前記行または前記列における唯一の量フィールドであり、かつ第２のフィールドが、量フィールドまたは量的解釈を有するカテゴリフィールドのどちらかである場合に、前記行（または前記列）における前記第１の量フィールドを応答変数として、および前記列（または前記行）における前記第２のフィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数の解析モデルを生成することと、
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
予め定義されたヒューリスティックの前記セットが、
第２の量フィールドが次元クラスからの量フィールドである場合に、前記行（または前記列）における第１の量フィールドを応答変数として定義し、かつ前記列（または前記行）における前記第２の量フィールドを独立変数として定義することと、
前記応答変数および前記独立変数に関連する、前記データセットにおけるデータを用いて、前記１つまたは複数の解析モデルを生成することと、
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
メインメモリと、
プロセッサと、
前記メインメモリに記憶され、かつ前記プロセッサによって実行される少なくとも１つのプログラムであって、
データセットのグラフィカルビューを生成するためにユーザ指定を受信するための命令であって、前記ユーザ指定が、第１のフィールドおよび第２のフィールドをさらに含む、前記データセットの多数のフィールドを含む命令と、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれのプロパティ、前記多数のフィールドに関連するデータ値、および予め定義されたヒューリスティックのセットに従って、前記第１のフィールドと前記第２のフィールドとの間の関係をシミュレートするために１つまたは複数の解析モデルを自動的に生成するための命令と、
前記データセットのグラフィカルビューにおいて前記１つまたは複数の解析モデルを可視化するための命令と、をさらに含む少なくとも１つのプログラムと、
を含むコンピュータシステム。
【請求項１５】
コンピュータシステムと共に用いるためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品が、コンピュータ可読記憶媒体およびそこに埋め込まれたコンピュータプログラム機構を含み、前記コンピュータプログラム機構が、
データセットのグラフィカルビューを生成するためにユーザ指定を受信するための命令であって、前記ユーザ指定が、第１のフィールドおよび第２のフィールドをさらに含む、前記データセットの多数のフィールドを含む命令と、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれに対してプロパティセットを決定するための命令と、
前記第１および第２のフィールドのそれぞれのプロパティ、前記多数のフィールドに関連するデータ値、および予め定義されたヒューリスティックのセットに従って、前記第１のフィールドと前記第２のフィールドとの間の関係をシミュレートするために１つまたは複数の解析モデルを自動的に生成するための命令と、
前記データセットのグラフィカルビューにおいて前記１つまたは複数の解析モデルを可視化するための命令と、
を含むコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2009534752.tif 000032