在本地处理电子表格应用程序中的近似值.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201980012274.3 (22)申请日 2019.01.29 (30)优先权数据 62/628,553 2018.02.09 US 16/005,469 2018.06.11 US (85)PCT国际申请进入国家阶段日 2020.08.07 (86)PCT国际申请的申请数据 PCT/US2019/015492 2019.01.29 (87)PCT国际申请的公布数据 WO2019/156840 EN 2019.08.15 (71)申请人 微软技术许可有限责任公司 地址 美国华。

2、盛顿州 (72)发明人 NB多伦多A萨卡尔 CM坎顿AD戈登 BE兰普森J坎贝尔 A耶尔 (74)专利代理机构 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人 赵腾飞 (51)Int.Cl. G06F 40/18(2020.01) (54)发明名称 在本地处理电子表格应用程序中的近似值 (57)摘要 本申请公开了用于处理电子表格应用程序 中的近似值(或不确定值)的技术。 具体地说， 该 技术将支持近似值(或不确定值)数组或集合的 电子表格应用程序描述为本地实体。 近似值(或 不确定值)可以是可通过公式、 图表和其它功能 解析的电子表格单元格的值。 在一些实现中， 近 似值可以包括数据范围和概率分。

3、布， 该数据范围 和概率分布可以由电子表格应用程序自动创建、 基于上下文生成、 由用户输入等等。 由于近似值 (或不确定值)是在本地可用的， 因此可以像其它 值一样合并到电子表格中。 此外， 近似值(或不确 定值)可以通过电子表格计算自动地传播， 以获 得最终的近似结果。 该技术还描述了用于表示单 元格中的不确定值并可视化概率分布的各种方 法。 权利要求书2页 说明书14页 附图20页 CN 111699492 A 2020.09.22 CN 111699492 A 1.一种装置， 其包括： 一个或多个计算机可读存储介质； 存储在所述一个或多个计算机可读存储介质上的包括电子表格应用程序的多个组。

4、件 的程序指令， 所述组件包括近似值处理组件， 当所述近似值处理组件被一个或多个处理系 统执行时， 指示所述一个或多个处理系统用于： 检测基于网格的电子表格的单元格中填充有近似值； 识别用于评估所述近似值的转换模型； 使用所述转换模型来生成表示所述近似值的可能值集合； 以及 利用表示所述近似值的所述可能值集合来替换所述单元格的所述近似值。 2.根据权利要求1所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 识别表示所述近似值的所述可能值集合中的至少一个可能值； 以及 在所述基于网格的电子表格的所述单元格中， 呈现所述可能值集合中的所。

5、述至少一个 可能值、 以及所述至少一个可能值表示所述单元格的近似值的指示。 3.根据权利要求1所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 至少部分地基于所述转换模型， 确定与表示所述近似值的所述可能值集合相关联的概 率分布信息。 4.根据权利要求3所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 在所述基于网格的电子表格的所述单元格中， 呈现所述概率分布的可视表示。 5.根据权利要求1所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示。

6、所述一个或多个处理系统用于： 通过使用单个网格的电子表格计算， 自动地向下游传播所述近似值。 6.根据权利要求5所述的装置， 其中， 为了通过所述电子表格计算自动地向下游传播所 述近似值， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行时， 进一步指示所述一个或多 个处理系统用于： 识别取决于所述近似值的、 在所述基于网格的电子表格的不同单元格中表示的公式； 提供表示所述近似值的所述可能值集合作为所述公式的输入； 将所述公式的输出作为所述基于网格的电子表格中的所述不同单元格的值进行计算， 其中， 所述输出包括表示不同近似值的不同的可能值集合； 以及 将所述不同的可能值集合存储为所述基于网格的电子表。

7、格的所述不同单元格的值。 7.根据权利要求6所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 识别表示所述近似值的所述不同的可能值集合中的至少一个可能值； 以及 在所述基于网格的电子表格的所述单元格中， 呈现所述可能值集合中的所述至少一个 可能值、 以及所述至少一个可能值表示所述单元格的近似值的指示。 8.根据权利要求1所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执行 时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 权利要求书 1/2 页 2 CN 111699492 A 2 估计通过使用单个网格的电子表格计算向下游传。

8、播所述近似值的成本。 9.根据权利要求1所述的装置， 其中， 为了识别所述转换模型， 当所述程序指令被所述 一个或多个处理系统执行时， 进一步指示所述一个或多个处理系统至少部分地基于所述基 于网格的电子表格的周围上下文来选择所述转换模型。 10.根据权利要求1所述的装置， 其中， 为了识别所述转换模型， 当所述程序指令被所述 一个或多个处理系统执行时， 进一步指示所述一个或多个处理系统至少部分地基于所述近 似值的特征来选择所述转换模型。 11.根据权利要求1所述的装置， 其中， 为了识别所述转换模型， 当所述程序指令被所述 一个或多个处理系统执行时， 进一步指示所述一个或多个处理系统至少部分地。

9、基于用户输 入来选择所述转换模型。 12.根据权利要求1所述的装置， 其中， 当所述程序指令被所述一个或多个处理系统执 行时， 进一步指示所述一个或多个处理系统用于： 监测与所述基于网格的电子表格的用户交互； 基于与所述基于网格的电子表格的所述用户交互， 检测与所述基于网格的电子表格的 一个或多个单元格有关的不确定性事件； 以及 响应地在所述基于网格的电子表格的表面上呈现图形用户界面。 13.根据权利要求11所述的装置， 其中， 所述图形用户界面允许用户启用对所述基于网 格的电子表格中的近似值的支持。 14.一种用于处理电子表格中的近似值的方法， 所述方法包括： 接收关于电子表格的单元格的值的。

10、输入以及所述输入表示近似值的指示； 确定所述输入表示近似值； 识别用于解析所述近似值的转换模型； 使用所述转换模型， 将所述近似值转换为表示所述近似值的可能值集合； 以及 使用所述可能值集合来替换所述电子表格的所述单元格的所述值。 15.根据权利要求14所述的方法， 还包括： 识别表示所述近似值的所述可能值集合中的至少一个可能值； 以及 在所述电子表格的所述单元格中， 呈现所述可能值集合中的所述至少一个可能值、 以 及所述至少一个可能值表示所述单元格的近似值的指示。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111699492 A 3 在本地处理电子表格应用程序中的近似值 背景技术 0001电子表格应。

11、用程序(例如， Microsoft)已广泛地用于许多领域， 并且对于 分析当今的商业和计算环境中的数据越来越重要。 例如， 数据分析师使用电子表格应用程 序作为执行电子表格任务的工具， 这些任务包括但不限于： 合并和消息传送数据、 生成图 表、 执行复杂的计算等等。 0002 输入电子表格进行分析的数据通常包含一些不确定性。 在一些情况下， 可以通过 使用所有或一组特定的可能值创建并运行多个计算来解决这种不确定性。 但是， 以这种方 式解决不确定性需要针对输入的每种可能的变化， 重新生成基于网格的电子表格(或者电 子表格网格)。 不幸的是， 重新生成电子表格网格会随着不确定变量的数量， 而指数。

12、级地增 加复杂性。 例如， 创建和维护各种电子表格网格可能会非常繁重， 并增加引入错误的机率。 此外， 在每个网格上都运行电子表格计算可能会占用大量的内存并且非常耗时。 0003 总体而言， 本文的某些先前或相关系统的示例及其相关限制旨在是说明性的， 而 不是排他性的。 在阅读以下内容之后， 现有系统或先前系统的其它限制对于本领域普通技 术人员将变得显而易见。 发明内容 0004本文所讨论的示例涉及本地处理电子表格应用程序(例如， Microsoft)中 的近似值。 在一种实现中， 公开了一种将支持近似值(或不确定值)数组或集合的电子表格 应用程序操作为本地实体(native entity)的。

13、方法。 该方法包括： 接收关于基于网格的电子 表格的单元格的值的输入以及所述输入表示近似值的指示； 确定所述输入表示近似值； 识 别用于解析所述近似值的转换模型； 并使用所述转换模型， 将所述近似值转换为表示所述 近似值的可能值集合。 该方法还包括： 使用所述可能值集合来替换所述基于网格的电子表 格的所述单元格的所述值。 0005 本发明的实施例还包括计算机可读存储介质， 其包含指令集， 以使一个或多个处 理器执行本文所描述的方法、 方法的变型以及其它操作。 0006 虽然公开了多个实施例， 但是通过以下的详细说明， 本发明的其它实施例对于本 领域普通技术人员将变得显而易见， 该详细说明示出并。

14、描述了本发明的说明性实施例。 应 当认识到， 本发明能够在各个方面进行修改， 而所有这些都不脱离本发明的保护范围。 因 此， 附图和详细描述在本质上应被认为是说明性的而不是限制性的。 0007 提供前述的概括部分以便以简化形式来选择介绍在下面的具体实施方式中进一 步描述的概念。 应当理解的是， 该概括部分并不是旨在标识本发明的关键特征或者本质特 征， 也不是旨在用于限制本发明的保护范围。 附图说明 0008 为了描述可以获得上面所陈述的其它优点和特征的方式， 阐述了更具体的描述， 并将参考在附图中示出的其具体示例来进行呈现。 应当理解， 这些附图仅描绘了典型的示 说明书 1/14 页 4 CN。

15、 111699492 A 4 例， 因此其不应被认为是对保护范围的限制， 将通过使用附图以附加的特征和细节来描述 和解释实施方式。 0009 图1A、 1B和1C根据一些实现， 描绘了用于处理电子表格应用程序中的近似值的示 例性操作体系结构的框图。 0010 图2根据一些实现， 描绘了电子表格应用程序的一个或多个组件的示例性操作的 流程图。 0011 图3根据一些实现， 描绘了用于示出电子表格应用程序的一个或多个组件的附加 示例操作的流程图。 0012 图4A和图4B根据一些实现， 描绘了用于说明示例性计算引擎的框图， 该计算引擎 能够处理包括近似值的公式。 0013 图5根据一些实现， 描绘。

16、了用于说明近似值处理组件的一个或多个组件的示例性 操作的框图。 0014 图6A、 6B和6C根据一些实现， 描绘了用于将近似值输入到电子表格的单元格中的 各种示例技术。 0015 图7根据一些实现， 描绘了电子表格应用程序的一个或多个组件的示例性操作的 流程图。 0016 图8根据一些实现， 描绘了响应于不确定性事件而在电子表格表面上呈现的示例 通知。 0017 图9根据一些实现， 示出了未启用近似值(或不确定值)的电子表格应用程序。 0018 图10根据一些实现， 描绘了用于示出电子表格应用程序的一个或多个组件的示例 性操作的流程图。 0019 图11A和11B根据一些实现， 描绘了包括滑。

17、块的图形界面， 其中该滑块可操作以允 许用户快速调整单元格的近似值。 0020 图12根据一些实现， 描绘了包括可以由电子表格应用程序自动生成的建议(或见 解)的电子表格。 0021 图13根据一些实现， 描绘了包含电子表格计算的电子表格， 其中直接在电子表格 的各个单元格中呈现近似值和概率分布的图形表示。 0022 图14根据一些实现， 描绘了包括电子表格计算的电子表格， 其中直接在各个单元 格中呈现近似值的图形表示。 0023 图15根据一些实现， 描绘了近似值(或不确定值)的各种单元格级别表示。 0024 图16根据一些实现， 描绘了用于说明见解和推荐系统的示例性操作组件的框图。 002。

18、5 图17根据一些实现， 描绘了近似值(或不确定值)的各种单元格级别表示。 0026 图18是示出适用于实现本文所公开技术的计算系统的框图， 其包括在附图中所示 以及在下面的技术公开中讨论的任何应用程序、 体系结构、 要素、 过程、 以及操作场景和序 列。 具体实施方式 0027 本文公开了用于处理电子表格应用程序中的近似值(或不确定值)的技术。 具体地 说， 该技术将支持近似值(或不确定值)数组或集合的电子表格应用程序描述为本地实体。 说明书 2/14 页 5 CN 111699492 A 5 近似值(或不确定值)可以是可通过公式、 图表和其它功能解析的基于网格的电子表格的单 元格的值。 在。

19、一些实现中， 近似值可以包括数据范围和概率分布， 该数据范围和概率分布可 以由电子表格应用程序自动创建、 基于上下文生成、 由用户输入等等。 由于近似值(或不确 定值)是在本地可用的(natively available)， 因此可以像其它值一样合并到电子表格中。 此外， 近似值(或不确定值)可以通过电子表格计算自动地传播， 以获得最终的近似结果。 该 技术还描述了用于表示单元格中的不确定值并可视化概率分布的各种方法。 0028 在一些实现中， 可以使用机器学习算法来识别可能认为用户感兴趣的数据， 并将 具有不确定值的数据(例如， 结果采用特定值或一组值的概率)呈现给用户(例如， 计算费用 不。

20、确定的每月现金流量， 并提供负现金流量的可能性)。 0029 通过本文所讨论的技术可以实现各种技术效果。 例如， 该技术使用户能够解决单 元格中的不确定性， 而无需针对每种可能的输入变化来重新生成电子表格网格。 这使电子 表格更易于管理， 提高了计算速度并减少了内存需求。 此外， 这些技术还使用户能够： 在电 子表格单元格中表达不确定性， 使用一组内置模型来定义不确定性值或者提供自己的不确 定性， 使用指导性经验来选择和创建适当的数据模型(其包括使用过去的数据来创建模 型)， 可视化不确定值并与之交互， 从而允许探索结果和帮助理解， 并向网格和计算提取与 不确定值相关的关键值。 不确定值的示例。

21、可以包括但不限于： 预算项目、 到达时间、 持续时 间、 客户对项目的需求、 价格、 利率或汇率等等。 0030 存在各种不确定性的替代表示。 但是， 该描述主要针对于可能值集合或者随机信 息分组(SIP)。 本文通常使用通用术语 “不确定值” 、“估计” 和 “近似值” 来指代同一事物。 0031 图1A到图1C根据一些实现， 描绘了用于说明在电子表格应用程序中处理近似值的 示例性操作架构100。 操作架构100包括： 可以在其上实现电子表格应用程序103的计算系统 101、 以及在其上存储电子表格应用程序103和其中包含的数据的数据存储120。 0032 电子表格应用程序103可以包括： 。

22、包含在计算系统101(例如， PC、 移动电话设备、 Web服务器或其它应用程序服务器)上运行的GUI(图形用户界面)的功能。 这样的系统可以 在支持远程微服务的上下文中使用一个或多个虚拟机、 容器或任何其它类型的虚拟计算资 源， 作为电子表格应用程序103中的本地功能， 其中图18的计算系统1801是其代表。 电子表 格应用程序103包括计算引擎104和近似值处理组件110。 近似值处理组件110可以帮助将用 户界面105驱动到电子表格应用程序103。 如图1A到图1C的示例所示， 用户界面105描绘了电 子表格网格130。 0033 近似值处理组件110包括近似值解析器111、 近似值检测。

23、器113、 可视化和交互管理 器115、 模型选择管理器117和见解引擎119。 可以部分地或全部地利用硬件、 软件或者硬件 和软件的组合， 单独地实现由管理器、 模块和/或引擎表示的功能或者实现其任意组合。 虽 然示出为包括在近似值处理组件110内， 但是这些组件中的一个或多个可以替代地或另外 地包括在计算引擎104内。 0034 近似值解析器111被配置为使用转换模型， 生成、 确定和/或识别表示近似值的可 能值数组或集合。 如下面参考图5所更详细讨论的， 近似值解析器111也可以至少部分地基 于转换模型， 来确定与表示近似值的可能值集合相关联的概率分布。 0035 近似值检测器113被配。

24、置为监测用户与电子表格的交互， 并基于用户交互来检测 与电子表格的一个或多个单元相关的不确定性事件。 例如， 近似值检测器113可以利用电子 说明书 3/14 页 6 CN 111699492 A 6 表格计算来检测用户交互中的暂停(或犹豫)， 并且响应地指示可视化和交互管理器115呈 现用于指示支持近似值的通知或者允许用户启用近似值的界面。 参照图7到图9， 示出并更 详细地讨论了近似值检测器113的示例性操作。 0036 可视化和交互管理器115被配置为识别近似值和/或图形用户界面的适当表示， 并 且在单元格中或者在电子表格的表面上呈现那些表示和/或界面。 在一些实例中， 这些界面 是交互。

25、式的， 其允许电子表格的用户例如调整近似值， 或者选择或修改分布类型或者与该 分布类型相关联的转换模型的参数。 0037 模型选择管理器117被配置为识别和选择用于评估(或解析)近似值的转换模型。 在一些实现中， 可以至少部分地基于指导经验(例如， 历史数据)来选择模型。 可以从许多用 户中汇总该历史数据。 替代地或另外地， 可以通过识别电子表格计算的类型和/或向用户显 示问题来开发用户简档。 0038 见解引擎119被配置为基于电子表格计算的一个或多个近似值， 自动地生成见解 或推荐。 在一些实施现中， 见解引擎119指导可视化和交互管理器115经由图形用户界面， 在 电子表格的表面上呈现见。

26、解或推荐。 参考图12更详细地示出并讨论了示例性见解(或推 荐)。 在一些实现中， 见解引擎119利用用户简档和/或过去的动作以及类似的用户选择， 来 学习和识别最适合特定的数据/分布的见解的类型。 0039 首先参考图1A， 在操作的一个例子中， 电子表格应用程序103的一个或多个组件使 用近似值(或不确定值)121(步骤1)来填充网格130的单元格C3。 如本文所讨论的， 电子表格 应用程序103可以通过多种方式(例如， 经由用户输入、 程序输入等等)来接收近似值121。 参 考图6A到图6C更详细地示出和讨论了用于说明近似值的用户输入的各种示例， 其包括选择 或调整近似值分布类型或者与分。

27、布类型相关联的参数。 0040 近似值处理组件110的一个或多个组件检测网格130的单元格C3中的近似值， 并且 模型选择管理器117响应地标识用于评估近似值的转换模型(步骤2)。 然后， 近似值解析器 使用已识别的转换模型， 来确定或生成一组可能的值(例如， 数组)(步骤3)。 在一些实现中， 该转换还可以包括至少部分地基于转换模型来确定或生成概率分布信息。 可以通过在电子 表格的表面上呈现的用户界面来编辑概率分布类型和/或参数(例如， 参见图6C)。 可以在数 据存储(或数据库)120中存储该组可能的值和概率分布信息(可选)(步骤4)。 0041 然后， 可视化和交互管理器115识别近似值。

28、的表示(步骤5)。 在一些实现中， 可视化 和交互管理器115可以识别表示该近似值的可能值集合中的至少一个可能值(例如， 最可能 值)， 并至少部分地基于至少一个可能的值来选择视觉表示。 然后， 可视化和交互管理器115 可以在电子表格的网格130 的单元格中呈现近似值121 的表示。 在一些实现中， 近似值 121 的表示包括所述至少一个可能值表示该单元格的近似值的指示(步骤6)。 参考图15详 细地示出和讨论了有关近似值的各种示例性可视表示。 0042 图1B说明了通过电子表格计算得出的近似值(或不确定值)121 的传播。 如本文所 讨论的， 近似值(或不确定值)121 可以通过电子表格计。

29、算自动地向下游传播， 而无需计算 整个工作表或网格(步骤7)。 0043 在一些实现中， 由计算引擎104通过电子表格计算来传播近似值(或不确定值)。 电 子表格应用程序可以包括近似(或不确定)数据类型， 其可以表示可能值数组或集合(例如， SIP)。 在一些实现中， 全局参数N或某个其它变量控制数组的大小。 说明书 4/14 页 7 CN 111699492 A 7 0044 可以包括各种机制， 以通过电子表格来传播近似值表示。 例如， 电子表格应用程序 103可以通过重载运算符、 工作表函数和其它构造来扩展公式评估。 参照图4A和图4B更详细 地示出和讨论了这些概念。 0045 在一些实现。

30、中， 可以将快速计算模式与单个值或者表示通过电子表格计算向下游 传播的近似值的可能值集合的一个子集一起使用， 以便更快地完成计算。 然后， 在以后通过 电子表格计算来传播其余的值或样本。 0046 在一些实现中， 电子表格应用程序103可以通过电子表格计算， 来估计向下游传播 近似值的成本。 可以在具有或没有快速计算模式的情况下进行估计， 并且假设使用了快速 计算模式， 则可以在快速计算之前和/或之后进行估计， 以估计除了计算剩余的值或样本之 外的快速计算成本。 0047 一旦通过电子表格计算传播了表示近似值(或不确定值)121 的可能值集合中的 一个或多个， 则可视化和交互管理器115随后可。

31、以识别用于每个传播的近似值的表示(步骤 8)， 并在适当的单元格中呈现传播的近似值(步骤9)。 0048 图1C至少部分地基于电子表格应用程序， 说明了一种或多种见解的自动生成。 如 上所述， 见解引擎119基于电子表格计算的一个或多个近似值， 自动地生成见解或推荐(步 骤10)。 然后， 可视化和交互管理器115通过图形用户界面， 在电子表格的表面上呈现见解或 推荐(步骤11)。 0049 图2根据一些实现， 描绘了用于示出电子表格应用程序的一个或多个组件的示例 性操作的流程图200。 具体地说， 流程图200示出了用于使用表示近似值的可能值数组或集 合来代替电子表格的单元格中的近似值的示例。

32、操作。 该电子表格应用程序可以是图1的电 子表格应用程序103， 但替代的配置也是可能的。 在各种实施方式中， 这些示例性操作可以 由图1的近似值处理组件110或者与其相关联的一个或多个处理器、 扩展、 模块、 引擎、 组件 或工具来执行。 0050 首先， 在201处， 近似值处理组件接收关于电子表格的单元格的值的输入以及该输 入表示近似值的指示。 在203处， 近似值处理组件识别或确定该输入表示近似值。 在205处， 近似值处理组件识别用于解析近似值的转换模型。 0051 在207处， 近似值处理组件使用转换模型将近似值转换为表示近似值的可能值集 合。 最后， 在209处， 近似值处理组件。

33、将电子表格单元格的值替换为可能值集合。 0052 图3根据一些实现， 描绘了用于示出电子表格应用程序的一个或多个组件的示例 性操作的流程图300。 具体地说， 流程图300示出了用于通过电子表格计算的下一个公式， 传 播近似值的示例操作。 电子表格应用程序可以是图1的电子表格应用程序103， 但替代配置 也是可能的。 在各种实现中， 这些示例性操作可以由图1的近似值处理组件110或者与之相 关联的一个或多个处理器、 扩展、 模块、 引擎、 组件或工具来执行。 0053 首先， 在301处， 近似值处理组件识别依赖于近似值的在电子表格计算的不同(下 游)单元格中表达的公式。 在303处， 近似值。

34、处理组件将表示近似值的可能值集合作为输入 提供给公式。 在305处， 近似值处理组件将公式的输出作为电子表格的不同单元格的值进行 计算。 输出包括表示不同近似值的不同的可能值集合。 参照图3更详细地显示和讨论了示例 性输出计算。 最后， 在307处， 近似值处理组件将不同的可能值集合存储为电子表格的不同 单元格的值。 说明书 5/14 页 8 CN 111699492 A 8 0054 图4A和图4B根据一些实现， 分别描绘了用于示出示例性计算引擎404的框图400A 和400B， 该计算引擎404能够处理电子表格应用程序中的公式计算近似值。 具体而言， 计算 引擎404包括规则406， 其有。

35、助于处理(或重载)具有一个或多个输入的电子表格计算中的公 式， 所述一个或多个输入是表示近似值的可能值数组或集合。 计算引擎404可以是图1的计 算引擎104， 但替代的配置也是可能的。 0055 如本文所述， 为了通过电子表格传播近似值表示， 电子表格应用程序可以通过重 载运算符、 工作表函数和其它构造来扩展公式评估。 在图4A和4B的例子中， 规则406提供关 于如何扩展这些公式的上下文。 0056 首先参考图4A， 计算引擎404识别在电子表格的单元格中表达的公式412， 该公式 使用电子表格应用程序中定义的SUM函数将单元格C2和C3中的一组近似值进行相加。 如图 所示， 单元格C2和。

36、C3分别包含表示近似值的可能值数组或集合。 计算引擎404首先检测公式 412具有一个或多个近似值输入， 然后访问规则406以确定SUM函数已经被如何重载。 在图4A 的例子中， 规则406指示应当以分段方式将两个数组相加。 因此， 近似值输出422是存储在单 元格C2和C3中的数组的分段加法。 0057 相反， 如图4B的例子中所示， 规则406指示应当将常数值与数组的每个值进行相 加。 计算引擎404首先检测到公式414具有一个或多个近似值输入， 然后访问规则406以确定 SUM函数如何被重载。 在图4B的例子中， 规则406指示应当将常数值与数组的每个值进行相 加。 因此， 近似值输出4。

37、24是将存储在单元格C2中的每个值与存储在单元格C3中的常数值3 进行相加的结果。 0058 图5根据一些实现， 描绘了用于示出近似值处理组件500的一个或多个组件的示例 性操作的框图。 具体地说， 图5的例子包括模型选择管理器117， 该模型选择管理器117被配 置为识别和选择转换模型116以用于使用近似值解析器111来评估(或解析)包括近似值的 单元格输入。 在计算引擎(例如， 图1的计算引擎104)中， 可以替代地或另外地包括近似值处 理组件500的模块、 引擎或组件中的一些或全部。 0059 如上所述， 模型选择管理器117被配置为识别和选择用于评估(或解析)近似值的 转换模型。 可以。

38、至少部分地基于能够从一个或多个用户聚合的指导经验(例如， 历史数据) 来选择模型。 例如， 可以向用户显示问题以确定使用哪个模型或者如何生成模型。 在一些实 现中， 学习引擎515应用机器学习算法来识别或建立适当的模型。 0060 一旦选择了模型， 则近似值处理组件随后使用转换模型来生成、 确定和/或识别表 示近似值的可能值数组或集合。 近似值处理组件还可以至少部分地基于转换模型， 来确定 与表示近似值的可能值集合相关联的概率分布。 0061 图6A到图6C根据一些实现， 描绘了用于在电子表格的单元格中输入或改变近似值 的各种示例性技术。 如本文所讨论的， 可以由用户或通过外部数据源或服务， 。

39、将表示近似值 的单元格输入(或数据)输入(或填充)到电子表格的单元格中。 此外， 电子表格应用程序可 以使近似值的可视化详细信息以卡片、 图表或其它图形表示形式出现在电子表格上。 0062 首先参考图6A， 在一些实现中， 用户可以使用特殊的文本语法和/或符号， 将近似 值输入到电子表格的单元格中。 符号示例605包括范围(min.max)(例如，“2.4” )或 (min-max)， 例如，“2-4” 可以用于指示可能值的数组或集合2， 3， 4。 同样， 可以使用以下语 法来指示可能值数组或集合2， 3， 4： 该语法标识由定界符分隔的数组的每个值， 例如 “2/ 说明书 6/14 页 9。

40、 CN 111699492 A 9 3/4” 或 “2； 3； 4” 。 在一些实现中， 用户可以输入指示范围加上最可能的值(最小/最可能/最 大)(例如， 1/2/4)的符号。 在每种情况下， 电子表格应用程序都会识别适当的模型和/或自 定义解析器(例如， 转换模型)， 以评估或转换单元格输入。 0063 接着参考图6B， 在一些实现中， 用户可以将近似值输入到电子表格的单元格中和/ 或使用小部件(widget)615调整该近似值。 如图6B的例子所示， 小部件615允许用户设置或 修改近似值的参数。 例如， 小部件615允许用户使用滑块617来调整最可能的值。 在一些实现 中， 小部件还可。

41、以促进对范围的调整， 例如， 最小或最大值、 近似值的范围内的样本数量(或 步长)。 参照图10和图11A到图11B来示出并更详细地讨论了使用小部件调节近似值的示例。 0064 在一些实现中， 在电子表格的单元格中输入特定的符号(例如，“90” )表示近似 值(或不确定值)， 并触发要呈现的用户界面， 例如小部件615或卡片620(已参考图6C进行讨 论)以设置或修改近似值或者与近似值相关联的参数。 0065 最后参考图6C， 在一些实现中， 用户可以使用卡片620， 将近似值输入到电子表格 的单元格中和/或调整该近似值。 可以通过用户与电子表格的交互来触发卡片620的呈现， 例如， 通过单击。

42、按钮或其它用户界面功能。 如上所述， 可以设置或修改参数。 例如， 用户可以 控制数组(或SIP)中的样本数量。 该控制可以在全局菜单中和/或在上下文中内联地调用 (例如， 来自于卡片)。 例如， 如果电子表格应用程序使用大小为N的样本数组来表示不确定 值， 则该设置将确定N的实际值(例如， N1000或N10,000)。 这些设置默认情况下适用于 整个工作簿， 但可以针对单个工作表进行不同的设置。 0066 用户还可以选择特殊模式， 例如有限样本的快速计算(calc)模式， 以帮助构建具 有不确定性的工作簿， 然后选择运行更高样本的完整估计模式。 替代地， 可以延迟构建(传 播)电子表格， 。

43、例如最初计算N1000， 然后采样更多(出于显示目)， 可能直到达到某个固定 点(例如， 当近似形状或分位数稳定时)。 其它样本的渐进式细化/包含也可以由用户动作来 驱动， 或者自动地推断用户的兴趣。 0067 外部数据源和/或服务也可以将近似值输入到电子表格应用程序的单元格中。 例 如， 外部数据源或服务可以提供诸如以下的估计： 均值加标准偏差、 置信区间、 或者一系列 样本(例如， 值数组(或SIP)。 在这些数据导入电子表格应用程序后， 可以将其表示为近似 值(或不确定值)。 类似地， 诸如分类器、 回归器等等之类的机器学习算法可以以概率分布的 形式返回结果， 例如， 概率或向量(例如，。

44、 单纯形)或均值加标准偏差。 也可以将这些结果作 为近似值(或不确定值)导入电子表格应用程序。 0068 在一些实现中， 电子表格应用程序可以为用户提供适当的数据作为服务。 例如， 每 个基于云的租户订户可以定制数据。 在另一个例子中， 可以使用来自气象卫星的数据或者 有关运输到达时间等等的数据来构建预测模型。 0069 此外， 在一些实现中， 可以根据电子表格网格中的现有数据， 来合成近似值(或不 确定值)。 在一些情况下， 电子表格应用程序可以应用统计推断技术从过去的样本中推断出 分布， 然后将该分布表示为不确定值。 例如， 可以使用包含有跟踪过去一年杂货预算的列的 电子表格网格， 来创建。

45、类似于这些过去样本的不确定值， 其设置适当的范围和分布。 在另一 个操作示例中， 电子表格网格包含一年的公用费用账单(utility bill)。 电子表格应用程 序可以推断分布， 从而创建不确定值来预测未来的项(例如， 冬季公用费用账单)。 另一个例 子是至少部分地基于过去几个月的使用情况， 来预测关于未来一个月的电话计划的数据使 说明书 7/14 页 10 CN 111699492 A 10 用情况。 其它终端用户友好的体验可以涉及： 帮助用户选择感兴趣的范围， 并自动地生成要 放入单元格的公式。 0070 虽然没有在图6A到图6C的示例中显示， 但在一些实现中， 可以将近似值(或不确定 。

46、值)和/或电子表格计算(包括那些近似值(或不确定值)导出到电子表格应用程序之外。 例 如， 可以将近似值(或不确定值)和/或电子表格计算(包括那些近似值(或不确定值)导出 到数据库(例如， Power BI或SQL)， 或者导出到电子邮件或其它形式的消息传递。 0071 图7根据一些实现， 描绘了用于示出电子表格应用程序的一个或多个组件的示例 性操作的流程图700。 具体而言， 流程图700示出了用于向用户通知电子表格应用程序的近 似值处理能力， 并且在某些情况下响应于用户输入而启用电子表格应用程序的近似值处理 能力的示例性操作。 该电子表格应用程序可以是图1的电子表格应用程序103， 但替代。

47、的配 置也是可能的。 在各种实现中， 这些示例性操作可以由图1的近似值处理组件110的一个或 多个组件、 或者与之相关联的一个或多个处理器、 扩展、 模块、 引擎、 组件或工具来执行。 替 代的配置也是可能的。 0072 首先， 在701处， 电子表格应用程序监测用户输入或者与电子表格的用户交互(或 电子表格计算)。 如本文所讨论的， 电子表格计算可以包括导致最终计算的一个或多个单元 格。 在703处， 电子表格应用程序检测不确定性事件。 不确定性事件可以是用户采取的一个 动作或一系列动作， 其中这些动作共同地指示电子表格计算的一个或多个值可能包含一个 近似值(或不确定值)。 0073 在一些。

48、实现中， 可以将一个或多个不确定性事件硬编码在近似值检测器(例如， 图 1的近似值检测器113)中。 此外， 在一些实现中， 近似值检测器可以包括学习引擎， 其包括能 够自动地学习和检测表示不确定性事件的行为(或相互作用)的机器学习算法。 0074 如本文所讨论的， 可以通过多种方式来触发不确定性事件， 这些方式包括： 电子表 格应用程序随时间学习的方式。 例如， 当电子表格应用程序检测到以下情况时， 可以触发不 确定性事件： 在电子表格的单元格中输入值时出现暂停或犹豫； 在预定的时间段内， 对电子 表格的单元格的值进行了重复修改； 指示不确定性的语言， 例如， 标记有 “估计” 、“预算” 。

49、、 “预期” 、“最小/最大” 类型语言等等的列或行标题、 或者电子表格单元格周围的表示不确定 性的词语、 注释或注解， 例如 “待确认” 、“可能更新” 、“TBD” 等等； 将来发生的日期等等。 0075 在705处， 电子表格应用程序通知用户支持近似值(或不确定值)。 在一些实现中， 该通知可以包括： 显示提示或对话框。 例如， 图8说明了示例性预算计算。 如图所示， 在计算 “总费用和余额” 的过程中， 用户将 “Utilities” 留为空白， 这是因为现在是一月中的中旬， 其值是未知的。 电子表格应用程序检测到用户的犹豫(不确定事件)， 并建议用户输入范围 或近似值。 具体而言， 。

50、图8的例子示出了响应于不确定性事件而在电子表格830的表面上呈 现的示例通知815。 0076 在一些实现中， 默认情况下可以在电子表格应用程序中启用近似值(或不确定 值)。 替代地， 可以在电子表格的表面上呈现提示或通知， 从而允许用户启用(或禁用)对电 子表格中的近似值(或不确定值)的支持。 继续图7的例子， 在判断框707处， 电子表格应用程 序确定是否检测到近似值， 如果是， 则在709处提示用户打开(或启用)电子表格中的近似值 (或不确定值)。 例如， 图9说明了未启用近似值(或不确定值)的电子表格应用程序。 电子表 格应用程序检测单元格中的近似输入(例如， 范围 “60-120” 。