公开(公告)号：CN1684068A

公开(公告)日：2005-10-19

申请号：CN200510067375.0

申请日：2005-04-14

Applicant: 微软公司

Inventor： A·福尔廷 ,  B·蒂森 ,  C·M·卡迪 ,  C·A·米克 ,  D·E·海克曼 ,  D·M·奇克林 ,  E·B·维格萨

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/283 ,  G06F2216/03 ,  Y10S707/99936 ,  Y10S707/99943

Abstract: 本发明充分利用机器学习技术来提供条件变量的自动生成，用于对给定的目标变量构造数据透视。本发明确定和分析给定目标变量的最佳目标变量预测符，利用它们以便于将有关目标变量的信息传递给用户。它自动离散化用作目标变量预测符的连续变量和离散变量，以建立它们的粒度。在本发明的其它示例中，能指定复杂性和/或实用性参数，以便于通过分析最佳目标变量预测符以及条件变量的复杂性和/或实用性来生成数据透视。本发明还能调节数据透视的条件变量(即目标变量预测符)，以提供最优视图，和/或接受来自用户的输入来引导/控制数据透视的生成。

公开(公告)号：CN100426289C

公开(公告)日：2008-10-15

申请号：CN200510067375.0

申请日：2005-04-14

Applicant: 微软公司

Inventor： A·福尔廷 ,  B·蒂森 ,  C·M·卡迪 ,  C·A·米克 ,  D·E·海克曼 ,  D·M·奇克林 ,  E·B·维格萨

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明充分利用机器学习技术来提供条件变量的自动生成，用于对给定的目标变量构造数据透视。本发明确定和分析给定目标变量的最佳目标变量预测符，利用它们以便于将有关目标变量的信息传递给用户。它自动离散化用作目标变量预测符的连续变量和离散变量，以建立它们的粒度。在本发明的其它示例中，能指定复杂性和/或实用性参数，以便于通过分析最佳目标变量预测符以及条件变量的复杂性和/或实用性来生成数据透视。本发明还能调节数据透视的条件变量(即目标变量预测符)，以提供最优视图，和/或接受来自用户的输入来引导/控制数据透视的生成。