データ分析の分析軸推薦方法、システム、及びプログラム

【課題】多次元データ分析における利用者（分析担当者）による分析対象とするデータ項目の組の選定に要する試行錯誤の削減などを可能とする技術を提供する。
【解決手段】本システム（１０１）では、多次元データ分析の分析軸を推薦する処理機能を有し、多次元データのデータ項目間のデータの関連度を算出する処理（１１）と、上記関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する処理（１２）と、多次元データ分析の際、上記抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸として提示する処理（１３）とを行う。上記構成により、分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定を支援する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析の情報処理技術に関し、特に、多次元データを対象としたデータ分析及び分析支援を実現する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析を行う技術には様々なものがあり、先行技術例として以下が挙げられる。
【０００３】
特開平６−８９３０５号公報（特許文献１）では、データ項目の関連箇所を視覚的に明示し、相互に関連するデータ項目やプログラムの一括修正の自動化を行う。
【０００４】
特開２０００−３９９９９号公報（特許文献２）では、データベースに格納された複数のデータ項目に基づいて、項目間の関係を特徴づけるＩＦ−ＴＨＥＮルールを生成する。
【０００５】
特開２００１−３１２５７３号公報（特許文献３）では、分析対象データを分析する際に、当該データと関連する幾つかのデータを用いることで、原因の解明や分析結果の裏付けを行う。
【０００６】
特開２００１−１８８７９６号公報（特許文献４）では、分析対象データに因子分析を適用し、因子ごとにデータ項目と因子負荷量の組合せを表示することで、データ分析結果をユーザが把握しやすい形式で表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平６−８９３０５号公報
【特許文献２】特開２０００−３９９９９号公報
【特許文献３】特開２００１−３１２５７３号公報
【特許文献４】特開２００１−１８８７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
多次元データを分析する際には、入力の候補となるデータ項目が多いため、データ項目を様々に組合せながら望む分析を実施できる項目の組（以下、分析軸ともいう）を見つける。この作業は、ＯＬＡＰ（Online Analytical Processing）ツールを利用して行われることが一般的である。ＯＬＡＰツールは、高速処理、可視化という面でこの作業を支援することが可能である。
【０００９】
しかし、分析軸の選定のための試行錯誤は利用者（分析担当者）が行わなければならない。一般にデータ項目が増えるほどこの作業は重要かつ負担が増大する。例えばデータ項目数が５０のデータから２つの分析軸を選択する場合、その組合せ数は２４５０通りあり、全てを試行することは難しい。これに関し、従来は、分析担当者の知識や経験で候補数を削減して分析軸を選定している。そのため、分析結果が分析担当者の能力に依存してしまうという問題がある。
【００１０】
以上を鑑み、本発明の主な目的は、多次元データ分析の際における利用者（分析担当者）による分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定に要する試行錯誤の削減及び分析担当者の能力に依存しない選定を可能とする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の代表的な形態は、計算処理能力を有する一つ以上の計算機及びネットワーク等で構成される計算機システムを用いて、多次元データ分析に係わる処理（分析支援などの処理）を行うデータ分析の分析軸推薦方法、システム、及びプログラム等であって、多次元データ分析の分析軸を推薦する処理を含む方法等であり、以下に示す構成を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明の方法及びシステム等では、多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度を算出する第１の処理手順及び処理部と、前記多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する第２の処理手順及び処理部と、前記多次元データ分析の際、上記抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸として提示または出力する第３の処理手順及び処理部と、を有する。上記構成により、分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定を支援する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の代表的な形態によれば、多次元データ分析の際における利用者（分析担当者）による分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定に要する試行錯誤の削減及び分析担当者の能力に依存しない選定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態の方法（データ分析の分析軸推薦方法）及びシステムデータ分析の分析軸推薦システム）におけるシステム構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態の方法及びシステムで、予備分析などを実行する際の全体の手順を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１の方法及びシステムにおける、データ予備分析部が図２の手順Ｓ１３０のデータ予備分析を実行する際の処理フロー図である。
【図４】実施の形態１で、関連度を算出する図３の手順Ｓ２０２の詳細な処理フロー図である。
【図５】本実施の形態の方法及びシステムで、分析対象ＤＢに格納される分析対象データの構造及びデータ例を示す図である。
【図６】実施の形態１で、予備分析の関連度算出結果の例を示す図である。
【図７】実施の形態１で、予備分析の分析軸候補の例を示す図である。
【図８】（ａ），（ｂ）は、実施の形態１の方法及びシステムで、分析候補の活用例を示す図であり、（ａ）は予備分析前、（ｂ）は予備分析後の画面表示例を示す。
【図９】本実施の形態の方法及びシステムで、一般的なＯＬＡＰツールに予備分析機能を加えた使用例を示す処理フロー図である。
【図１０】本実施の形態の方法及びシステムで、設定ファイルの例を示す図である。
【図１１】本実施の形態の方法及びシステムで、分析用設定ファイルの例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態２の方法及びシステムにおける、データ予備分析部が図２の手順Ｓ１３０のデータ予備分析を実行する際の処理フロー図である。
【図１３】実施の形態２で、関連度を算出する図１２の手順Ｓ５０２の詳細な処理フロー図である。
【図１４】実施の形態２で、分析軸データ項目数Ｎ＝３の場合の分析軸活用例を示す図であり、予備分析後の画面表示例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、多次元データである複数のデータ項目のうちｉ番目のデータ項目をデータ項目ｉ、といったように同じ記号で表すものとする。
【００１６】
図１等に示される本実施の形態のデータ分析の分析軸推薦方法、システム、及びプログラムは、多次元データ分析の際に分析者に対して多次元データ分析の分析軸を推薦する処理機能（１１〜１３等による）を備える。
【００１７】
＜実施の形態１＞
図１〜図１１を用いて、本発明の実施の形態１の方法及びシステムについて説明する。実施の形態１は、多次元データにおける２つのデータ項目の組を分析軸として提示する場合の形態である。
【００１８】
［システム構成］
図１は、本システムの基本構成を示している。本システムは、計算機システム１０１上に構成されている。計算機システム１０１は、中央演算処理装置などの計算処理能力を有する一つ以上の計算機及びネットワークで構成される。計算機システム１０１上には、分析管理サブシステム２００、予備分析サブシステム３００、分析対象ＤＢ５００、及び予備分析結果ＤＢ６００、等が配置されており、図１ではこれら相互の関係を模式的に示している。
【００１９】
計算機システム１０１の具体例としては、プロセッサ、メモリ、バス、通信インタフェース部、キーボード、ディスプレイなどを備える構成の一般的なＰＣ等の計算機においてソフトウェアプログラム（本実施の形態のプログラム）を実行することにより、各処理機能・サブシステム等を実現する。利用者は例えば計算機システム１０１に対してキーボード等によりデータ情報を入力し、ディスプレイの画面に表示された情報を閲覧することにより、データ分析作業が可能である。計算機システム１０１は、例えば、ネットワーク上で複数の計算機が接続される構成でもよい。例えば、各サブシステム（２００，３００）が計算機で実現されネットワークで接続される構成である。利用者は各計算機または当該計算機に接続される端末から当該計算機の処理機能を利用する。また例えば、各サブシステム（２００，３００）がサーバで実現されネットワークで接続される構成である。利用者は端末からネットワークを介してサーバ（例えば分析管理サブシステム２００）によるサービスにアクセスして利用する。また各種データ（５００等）については、メモリやディスク、あるいはネットワークのＤＢサーバなどに格納される。
【００２０】
分析管理サブシステム２００は、入力部２０１、表示部２０２、設定ファイル２０３、ＯＬＡＰツール１０などを有する。特にＯＬＡＰツール１０による画面で利用者（分析者）に対して多次元データ分析支援情報を提示する（後述）。
【００２１】
分析管理サブシステム２００は、入力部２０１を介して得た利用者からの要求に応じて、必要なデータを分析対象ＤＢ５００から抽出し、予備分析サブシステム３００にデータ予備分析要求を送信し、表示部２０２に予備分析結果を表示する処理などを行う。
【００２２】
予備分析サブシステム３００は、予備分析処理などを行う。予備分析とは、分析対象データから分析に適したデータ項目（分析軸）を抽出する分析を意味する。予備分析サブシステム３００は、データ抽出部３０１、データ予備分析部３０２、分析用設定ファイル３０３などを有する。データ抽出部３０１は、分析対象ＤＢ５００から分析対象データ（Ｄ）を抽出する機能を有する。データ予備分析部３０２は、特徴的な予備分析機能（多次元データ分析の分析軸を推薦する処理機能）を有する。データ予備分析部３０２の予備分析機能を構成する処理部として、関連度算出部１１、分析軸抽出部１２、分析軸推薦部１３などを有する。なお例えば分析軸推薦部１３が分析管理サブシステム２００内にあってもよい。
【００２３】
関連度算出部１１は、多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度（後述）を算出する処理を行う。分析軸抽出部１２は、関連度算出部１１により算出した、多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する処理を行う。分析軸推薦部１３は、ＯＬＡＰツール１０を用いた多次元データ分析の際、上記分析軸抽出部１２により抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸として提示または出力する処理を行う。各部（１１〜１３）の処理詳細は後述する。
【００２４】
上記システム構成により、利用者（分析者）による多次元データ分析の際に、分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定を支援する。即ち、分析対象とするデータ項目の組（分析軸）の選定に要する試行錯誤の削減及び分析者の能力に依存しない選定を可能とする。
【００２５】
［データ情報］
分析対象ＤＢ５００は、予備分析サブシステム３００のデータ抽出部３０１が参照する複数の分析対象データ（Ｄ）が格納されているＤＢ（データベース）である。
【００２６】
図５は、分析対象データ（Ｄ）の例を示す。複数のデータ項目Ａ〜Ｇがあり、各レコード（行）において各データ項目のデータ値を有する。
【００２７】
予備分析結果ＤＢ６００は、予備分析サブシステム３００のデータ予備分析部３０２が実行する予備分析の結果情報を格納するＤＢである。
【００２８】
図６は、予備分析の結果情報の例である、関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）（後述）の算出結果の例を示す。図５の分析対象データ（Ｄ）に関する異なる２つのデータ項目の組のすべてについて関連度の値を有する。
【００２９】
図７は、予備分析の結果情報の例である、予備分析の分析軸候補の例を示す。例えば、閾値Ｔｈ０１＝０．６，Ｔｈ２＝０．８の場合、図示する網掛け部分が分析軸候補のデータ項目を示す。
【００３０】
図１０は設定ファイル２０３の例を示す。設定ファイル２０３には、利用者の権限、予備分析サブシステム３００のＩＰアドレス、通信方式、分析対象ＤＢ５００のＩＰアドレス、ユーザＩＤ、パスワード、通信方式など、予備分析結果ＤＢ６００のＩＰアドレス、ユーザＩＤ、パスワード、通信方式などの情報が記載されている。
【００３１】
図１１は分析用設定ファイル３０３の例を示す。分析用設定ファイル３０３には、分析管理サブシステム２００のＩＰアドレス、予備分析で用いる閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２）（後述）などの情報が記載されている。
【００３２】
なお、計算機システム１０１の各部（２００，３００，５００，６００）間の通信には、上記設定ファイル２０３等に記載のＩＰアドレス、ユーザＩＤ、パスワード、及び通信方式などを用いる。
【００３３】
［予備分析］
図２は、計算機システム１０１において予備分析などを実行する際のシステム全体の手順を示している。Ｓ１０１等は手順を表す。以下、前述の各データ情報（図５〜図７，図１０，図１１等）の例と対応している。
【００３４】
分析管理サブシステム２００は、入力部２０１を介して、利用者のデータ抽出要求（Ｓ１０１）を、予備分析サブシステム３００のデータ抽出部３０１に送付する。データ抽出要求（Ｓ１０１）を受けたデータ抽出部３０１は、分析対象ＤＢ５００から分析対象データ候補を抽出して表示部２０２に返戻し、表示部２０２において当該データを表示する（Ｓ１０２〜Ｓ１０４）。
【００３５】
利用者は、入力部２０１を介して分析対象データ（Ｄ）を選択し（Ｓ１１０）、データ予備分析要求及び選択した分析対象データ（Ｄ）を、分析管理サブシステム２００から予備分析サブシステム３００へ送付する（Ｓ１１１）。データ予備分析部３０２は、当該要求及び分析対象データ（Ｄ）を受け取ると、当該分析対象データ（Ｄ）がすでに予備分析されていないかどうかを予備分析結果ＤＢ６００に対して問い合わせる（Ｓ１１２〜Ｓ１１４）。予備分析結果ＤＢ６００では、当該問い合わせに対し検索し（Ｓ１１３）、結果を返戻する（Ｓ１１４）。
【００３６】
上記問合せの結果、データ予備分析部３０２は、すでに当該分析対象データ（Ｄ）が予備分析されている場合（検索結果が空ではない場合）は、Ｓ１１３で抽出された予備分析結果を、表示部２０２に返戻（Ｓ１２０）して表示部２０２で表示（Ｓ１２１）させ、終了する。また、まだ予備分析されていない場合（検索結果が空の場合）は、データ予備分析部３０２は、当該分析対象データ（Ｄ）に対する予備分析を実行し（Ｓ１３０）、当該予備分析結果を、表示部２０２に返戻（Ｓ１３１）して表示部２０２で表示（Ｓ１３２）させると共に、予備分析結果ＤＢ６００に登録要求（Ｓ１３３）して登録（Ｓ１３４）する。
【００３７】
分析対象データ（Ｄ）候補が複数存在する場合、利用者が選択した一つの分析対象データ（Ｄ）に対して予備分析を行うか、または、全ての分析対象データ（Ｄ）候補に対して予備分析を行う。図２の手順Ｓ１１０〜Ｓ１３４では、一つの分析対象データ（Ｄ）に対して予備分析を行う手順について記載しているが、全ての分析対象データ（Ｄ）候補に対して予備分析を行う場合には、Ｓ１１０〜Ｓ１３４の手順を分析対象データ（Ｄ）候補の数分繰り返せばよい。
【００３８】
［データ予備分析］
図３は、データ予備分析部３０２が図２の手順Ｓ１３０の予備分析を実行する際の処理手順を示す。まず、分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイル３０３から閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）を取得する（Ｓ２０１）。
【００３９】
次に、２つのデータ項目（データ項目の組）である、ｍ１番目のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ）とｍ２番目のデータ項目ｍ２（１≦ｍ２≦Ｍ）（ｍ１≠ｍ２）とにおける関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出する（Ｓ２０２）。
【００４０】
上記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）が、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２である場合（Ｓ２０３−Ｙ）、当該データ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を、分析軸候補として出力し（Ｓ２０４）、また、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２ではない場合（Ｓ２０３−Ｎ）、当該データ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を分析軸候補としない（Ｓ２０５）。
【００４１】
上記処理を分析対象データＤにおける全てのデータ項目の組に対して実行する（Ｓ２０２〜Ｓ２０６）。
【００４２】
［関連度算出］
図４は、上記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出する手順Ｓ２０２の詳細な処理手順を示す。まず、分析対象データＤのレコード数Ｈを抽出し（Ｓ３０１）、ｈ=１，Ｑ＝０，Ｌを空のリストとする（Ｓ３０２）。データ項目ｍ１，ｍ２のｈ番目のデータの組｛ｍ１ｈ，ｍ２ｈ｝がリストＬに含まれない場合（Ｓ３０３−Ｙ）、リストＬに、当該データの組｛ｍ１ｈ，ｍ２ｈ｝を追加し、Ｑ＝Ｑ＋１とする（Ｓ３０４）。この処理を、ｈ≧Ｈとなるまで繰り返す（Ｓ３０１〜Ｓ３０５）。
【００４３】
次に、データ項目ｍ１，ｍ２のｑ番目（１≦ｑ≦Ｑ）のデータｍ１ｑ，ｍ２ｑの条件付確率Ｐ（ｍ１ｑ｜ｍ２ｑ）＝Ｐ（ｍ１ｑ∩ｍ２ｑ）／Ｐ（ｍ２ｑ）を算出する（Ｓ３０７〜Ｓ３０９）。なお、Ｐ（Ａ｜Ｂ）は条件付確率、Ｐ（Ａ∩Ｂ）は同時確率、Ｐ（Ａ）は周辺確率を表す（一般的な条件付確率の定義による）。
【００４４】
最後に、関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を条件付確率Ｐ（ｍ１ｑ｜ｍ２ｑ）の相加平均として算出する（Ｓ３１０）。
【００４５】
また、Ｒ（ｍ１｜ｍ２）と同様に、Ｒ（ｍ２｜ｍ１）に関しても、Ｐ（ｍ２ｑ｜ｍ１ｑ）の相加平均として算出する。
【００４６】
上記Ｓ３０７〜Ｓ３０９の処理では、データの関連度（Ｒ）を算出する式（手法）として、関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２），Ｒ（ｍ２｜ｍ１）を条件付確率の相加平均としているが、これに限らなくてもよい。例えば、データ項目値の共起頻度を関連度とする場合は、同時確率を関連度とし、同時確率や条件付確率のばらつき具合を関連度とする場合には、同時確率や条件付確率の分散や変動係数を算出する式を関連度とする。あるいは、同じｍ２ｑの値に対するｍ１ｑの頻度のばらつきをエントロピで表したものを、すべてのｍ２ｑの値の種類で平均したものも考えられる。このように目的に応じて関連度を算出する式を変更しても構わない。
【００４７】
［分析軸候補の活用例］
図８は、分析軸候補の活用例を示す。前記ＯＬＡＰツール１０を用いて画面に情報を表示する。
【００４８】
図８（ａ）は、分析前のＯＬＡＰツール１０の様子である。ＯＬＡＰツール１０では、２つ以上のデータ項目を指定し（利用者が列・行のデータ項目を選択可能）、その関係を画面で可視化することで、指定したデータ項目の組の特徴を抽出する。
【００４９】
図８（ｂ）は、予備分析後のＯＬＡＰツール１０の様子である。データ項目リスト中で、予備分析結果の分析軸候補が例えば色分け等により強調表示される。利用者は所望の分析軸候補を選択するだけで、試行錯誤なく分析（当該分析軸を用いた分析）を開始することができる。
【００５０】
［使用例］
図９の処理フローには、一般的なＯＬＡＰツール１０に予備分析機能を加えた使用例における処理手順を示す。まず図８の「データ項目リスト」に、使用できるデータ項目一覧を表示する（Ｓ４０１）。次に、予備分析結果の分析軸候補に含まれるデータ項目の組を色分けする（Ｓ４０２）。この一覧から、利用者により、図８の「行のデータ項目」「列のデータ項目」を選択する（Ｓ４０２）。「行のデータ項目」は縦軸方向のデータ、「列のデータ項目」は横軸方向のデータである。選択した「行のデータ項目」と「列のデータ項目」の関係を図８の「データ表示部分」（セル）に表示する（Ｓ４０３）。望ましい結果が得られた場合、利用者は分析を終了する。望ましい結果が得られない場合、利用者は次の組合せを試すことができる（Ｓ４０３〜Ｓ４０６）。
【００５１】
上記Ｓ４０２では色分けによって強調表示しているが、これに限らず、分析軸候補が点滅する、分析軸候補をリスト表示する等、利用者にとってわかりやすい表示方法であればどのような方法でも構わない。
【００５２】
［効果等］
以上のように、実施の形態１によれば、多次元データのデータ項目の組をデータの関連度を表す指標で評価し、望ましい分析結果が出る可能性が高い分析軸候補を抽出することにより、分析軸の選定に要する試行錯誤の削減及び分析者の能力に依存しない選定が可能となる。
【００５３】
＜実施の形態２＞
次に、図１２〜図１４を用いて、本発明の実施の形態２について説明する。実施の形態２は、３つ以上のデータ項目の組を分析軸として提示する場合の形態である。なお、実施の形態２の基本的な構成は実施の形態１（図１等）と同様であり、処理内容が異なる。
【００５４】
［予備分析（２）］
図１２は、実施の形態２のデータ予備分析部３０２が図２の手順Ｓ１３０の予備分析などを実行する際の処理手順を示す。まず、分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイル３０３から閾値Ｔｈ１,Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）、及び分析軸データ項目数Ｎ（Ｎ≧３）を取得する（Ｓ５０１）。
【００５５】
次に、Ｎ個のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ），……，ｍｋ（１≦ｍｋ≦Ｍ），……，ｍＮ（１≦ｍＮ≦Ｍ）（ｍ１≠……≠ｍｋ≠……≠ｍＮ）の関連度Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）（１≦ｋ≦Ｎ−１）を算出する（Ｓ５０２）。
【００５６】
なお関連度の表記として、例えばデータ項目の組ｄ１，…，ｄｉとｄ(ｉ＋１）,…,ｄｋの関連度の場合は“Ｒ（ｄ１,…,ｄｉ｜ｄ（ｉ＋１）,…,ｄｋ）”、等としている。
【００５７】
Ｓ５０３で、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）＜Ｔｈ２、を満たす場合（Ｙ）、ｍ１〜ｍＮ番目のデータ項目の組｛ｍ１，……，ｍｋ，ｍ（ｋ＋１），……，ｍＮ｝を分析軸候補として出力し（Ｓ５０４）、上記を満たさない場合（Ｎ）、当該データ項目の組（同上）を分析軸候補としない（Ｓ５０５）。
【００５８】
上記処理を分析対象データＤの全てのデータ項目の組に対して実行する（全てのデータ項目を評価する）（Ｓ５０２〜Ｓ５０６）。
【００５９】
［関連度算出（２）］
図１３は、実施の形態２における関連度Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）を算出する手順Ｓ５０２の詳細な処理手順を示す。まず分析対象データＤのレコード数Ｈを抽出し（Ｓ６０１）、ｈ=１，Ｑ＝０，ｋ=１，Ｌを空のリストとする（Ｓ６０２）。データ項目ｍ１，ｍ２，……，ｍＮのｈ番目のデータの組｛ｍ１ｈ，ｍ２ｈ，……，ｍＮｈ｝がリストＬに含まれない場合（Ｓ６０３−Ｙ）、リストＬに当該データの組｛ｍ１ｈ，ｍ２ｈ，……，ｍＮｈ｝を追加し、Ｑ＝Ｑ＋１とする（Ｓ６０４）。この処理をｈ≧Ｈとなるまで繰り返す（Ｓ６０３〜Ｓ６０６）。
【００６０】
次に、データ項目ｍ１，……，ｍＮのｑ番目（１≦ｑ≦Ｑ）のデータｍ１ｑ，……，ｍＮｑのｋ番目（１≦ｋ≦Ｎ−１）の条件付確率Ｐ（ｍ１ｑ，……，ｍｋｑ｜ｍ（ｋ＋１）ｑ，……，ｍＮｑ）＝Ｐ（ｍ１ｑ∩……∩ｍＮｑ）／Ｐ（ｍ（ｋ＋１）ｑ∩……∩ｍＮｑ）を算出する（Ｓ６０７）。
【００６１】
関連度Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）を、条件付確率Ｐ（ｍ１ｑ，……，ｍｋｑ｜ｍ（ｋ＋１）ｑ，……，ｍＮｑ）の相加平均として算出する（Ｓ６１０）。また、Ｒ（ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ｜ｍ１,…,ｍｋ）に関しても同様にＰ（ｍ（ｋ＋１）ｑ，……，ｍＮｑ｜ｍ１ｑ，……，ｍｋｑ）の相加平均として算出する。上記の処理をｋ＞Ｎまで繰り返す（Ｓ６０７〜Ｓ６１２）。
【００６２】
分析軸候補とするかどうかの判断については、実施の形態１（図３）と同様に関連度と閾値の比較で行う。
【００６３】
［分析軸活用例（２）］
図１４は、実施の形態２における分析軸データ項目数Ｎ＝３の場合の分析軸活用例を示す。予備分析前の状態は図８（ａ）と同様であり、予備分析後の状態を示す。このとき、関連度Ｒ（Ｃ｜ＤＥ）がＴｈ１＜Ｒ（Ｃ｜ＤＥ）＜Ｔｈ２を満たしているものとする。行及び列のデータ項目を指定する指針は、Ｒ（Ｃ｜ＤＥ）の場合、条件付確率の条件を表す部分Ｄ，Ｅを行のデータ項目とし、Ｃを列のデータ項目とする、等が考えられる。この際、列のデータ項目がＤ，Ｅで、行のデータ項目がＣであっても構わないが、行のデータ項目をＣ，Ｄとするなど、条件付確率の条件を表す部分Ｄ，ＥとＣとを混在させることは望ましくない。
【００６４】
上記の指針は、関連度の算出に条件付確率などのデータ項目を２つに分類できる基準を採用している場合に有効なものである。
【００６５】
［効果等（２）］
以上のように、実施の形態２によれば、多次元データの３つ以上のデータ項目の組をデータの関連度を表す指標で評価し、望ましい分析結果が出る可能性が高い分析軸候補を抽出することにより、分析軸の選定に要する試行錯誤の削減及び分析者の能力に依存しない選定が可能となる。
【００６６】
以上、本発明のデータ分析の分析軸推薦方法等を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明では分析に有用な分析軸を推薦することが目的であるため、上述した方法に限らず有用な分析軸を抽出できる方法であればどのような方法でも適用可能である。
【００６７】
本発明によれば、多次元データ分析における分析軸の選定のための推薦を含む、データ分析の効率的な支援が実現できる。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、多次元データ分析システム、データ分析支援システム、ＯＬＡＰツールなどに利用可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１０…ＯＬＡＰツール、１１…関連度算出部、１２…分析軸抽出部、１３…分析軸推薦部、１０１…計算機システム、２００…分析管理サブシステム、２０１…入力部、２０２…表示部、２０３…設定ファイル、３００…予備分析サブシステム、３０１…データ抽出部、３０２…データ予備分析部、３０３…分析用設定ファイル、５００…分析対象ＤＢ、６００…予備分析結果ＤＢ。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機システムを用いて、多次元データ分析に係わる処理を行う方法であって、
前記多次元データ分析の分析軸を推薦する処理を含む方法であり、
多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度を算出する第１の処理手順と、
前記多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する第２の処理手順と、
前記多次元データ分析の際、上記抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸の候補として提示または出力する第３の処理手順と、を有し、
上記構成により、分析対象とするデータ項目の組の選定を支援することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項２】
請求項１記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記第１、第２、第３の処理手順を含む予備分析の処理において、
（１）分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイルから閾値Ｔｈ１,Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）を取得する処理手順と、
（２）第１のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ）と第２のデータ項目ｍ２（１≦ｍ２≦Ｍ）（ｍ１≠ｍ２）との関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出する処理手順と、
（３）上記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）が、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２である場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にし、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２ではない場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にしないようにする処理手順と、
上記（１）〜（３）の処理手順を前記分析対象データＤの全てのデータ項目の組に対して実行する処理手順と、を有することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項３】
請求項１記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記第３の処理手順では、前記分析者に対して前記多次元データである複数のデータ項目の関係を画面で表示するＯＬＡＰツールの画面に前記分析軸の候補の情報を表示して、当該分析軸の候補から前記分析者による選択により当該分析軸を用いたデータ分析を開始可能とし、
前記ＯＬＡＰツールの画面のデータ項目リストに前記複数のデータ項目の一覧を表示する処理手順と、
上記リスト中で前記分析軸の候補であるデータ項目の組を強調表示する処理手順と、
上記リストから前記分析者により行及び列のデータ項目を選択可能とする処理手順と、
上記選択された行・列のデータ項目を縦軸・横軸にして交差するセルに、当該行・列のデータ項目の組の関係を示す値を表示する処理手順と、を有することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項４】
請求項２記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記第１の処理手順では、前記第１、第２のデータ項目ｍ１，ｍ２の各ｑ番目のデータｍ１ｑ，ｍ２ｑの条件付確率Ｐを算出し、当該条件付確率Ｐの全ｑでの相加平均を算出することにより、前記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出すること、を特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項５】
請求項１記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記多次元データにおける３つ以上のデータ項目の組を前記分析軸として推薦する方法であり、
前記第１、第２、第３の処理手順を含む予備分析の処理において、
（１）分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイルから閾値Ｔｈ１,Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）、及び分析軸データ項目数Ｎ（Ｎ≧３）を取得する処理手順と、
（２）Ｎ個のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ），……，ｍＮ（１≦ｍＮ≦Ｍ）（ｍ１≠……≠ｍＮ）の関連度Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）（１≦ｋ≦Ｎ−１）を算出する処理手順と、
（３）上記関連度が、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）＜Ｔｈ２である場合、当該データ項目の組｛ｍ１，……，ｍｋ，ｍ（ｋ＋１），……，ｍＮ｝を前記分析軸の候補にし、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１,…,ｍｋ｜ｍ（ｋ＋１）,…,ｍＮ）＜Ｔｈ２ではない場合、当該データ項目の組｛ｍ１，……，ｍｋ，ｍ（ｋ＋１），……，ｍＮ｝を前記分析軸の候補にしないようにする処理手順と、
上記（１）〜（３）の処理手順を前記分析対象データＤの全てのデータ項目の組に対して実行する処理手順と、を有することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項６】
請求項５記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記第３の処理手順では、前記分析者に対して前記多次元データである複数のデータ項目の関係を画面で表示するＯＬＡＰツールの画面に前記分析軸の候補の情報を表示して、当該分析軸の候補から前記分析者による選択により当該分析軸を用いたデータ分析を開始可能とし、
前記ＯＬＡＰツールの画面のデータ項目リストに前記複数のデータ項目の一覧を表示する処理手順と、
上記リスト中で前記分析軸の候補である３つ以上のデータ項目の組を強調表示する処理手順と、
上記リストから前記分析者により行及び列とする３つ以上のデータ項目を選択可能とする処理手順と、
上記選択された行とする１つ以上の各データ項目を縦軸、列とする１つ以上の各データ項目を横軸にして、交差するセルに、当該行・列の３つ以上のデータ項目の組の関係を示す値を表示する処理手順と、を有することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項７】
請求項５記載のデータ分析の分析軸推薦方法において、
前記第１の処理手順では、前記複数（Ｎ）のデータ項目ｍ１〜ｍＮの各ｑ番目のデータｍ１ｑ〜ｍＮｑのｋ番目までの条件付確率Ｐを算出し、当該ｋ番目までの条件付確率Ｐの全ｑでの相加平均を算出することにより当該ｋ番目までのデータに関する前記関連度を算出し、同様に上記ｋを変えて各ｋ番目までのデータに関する前記関連度を算出すること、を特徴とするデータ分析の分析軸推薦方法。
【請求項８】
計算機システムを用いて、多次元データ分析に係わる処理を行うシステムであって、
前記多次元データ分析の分析軸を推薦する処理機能を含むデータ予備分析部を有し、
前記データ予備分析部は、
多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度を算出する第１の処理部と、
前記多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する第２の処理部と、
前記多次元データ分析の際、上記抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸の候補として提示または出力する第３の処理部と、を有し、
上記構成により、分析対象とするデータ項目の組の選定を支援することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦システム。
【請求項９】
請求項８記載のデータ分析の分析軸推薦システムにおいて、
前記データ予備分析部は、
（１）分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイルから閾値Ｔｈ１,Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）を取得する処理と、
（２）第１のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ）と第２のデータ項目ｍ２（１≦ｍ２≦Ｍ）（ｍ１≠ｍ２）との関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出する処理と、
（３）上記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）が、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２である場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にし、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２ではない場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にしないようにする処理と、
上記（１）〜（３）の処理を前記分析対象データＤの全てのデータ項目の組に対して実行する処理と、を行うことを特徴とするデータ分析の分析軸推薦システム。
【請求項１０】
請求項８記載のデータ分析の分析軸推薦システムにおいて、
前記分析者に対して前記多次元データである複数のデータ項目の関係を画面で表示するＯＬＡＰツールを有し、
前記第３の処理部による前記分析軸の候補を提示または出力する処理では、前記ＯＬＡＰツールの画面に前記分析軸の候補の情報を表示して、当該分析軸の候補から前記分析者による選択により当該分析軸を用いたデータ分析を開始可能とし、
前記ＯＬＡＰツールの画面のデータ項目リストに前記複数のデータ項目の一覧を表示する処理と、
上記リスト中で前記分析軸の候補であるデータ項目の組を強調表示する処理と、
上記リストから前記分析者により行及び列のデータ項目を選択可能とする処理と、
上記選択された行・列のデータ項目を縦軸・横軸にして交差するセルに、当該行・列のデータ項目の組の関係を示す値を表示する処理と、を行うことを特徴とするデータ分析の分析軸推薦システム。
【請求項１１】
請求項８記載のデータ分析の分析軸推薦システムにおいて、
前記分析者に対するデータ情報の入出力処理を行う分析管理サブシステムと、
前記分析管理システムからの要求に応じて前記データ予備分析部による予備分析の処理を行う予備分析サブシステムと、
前記多次元データである分析対象データまたはその候補データを格納する分析対象データベースと、
前記予備分析の結果情報を格納する予備分析データベースと、を有し、
前記分析管理サブシステムにおいて、前記分析対象データベースから分析対象データ候補を抽出して前記分析者により分析対象データを選択する処理と、
前記分析管理サブシステムから前記予備分析サブシステムへ上記分析対象データに対する予備分析を要求し、前記予備分析サブシステムは、前記予備分析結果データベースから該当の予備分析結果情報がある場合は取得して前記分析者に対して出力し、無い場合は、上記分析対象データに対する予備分析の処理を実行し、当該予備分析結果情報を分析者に対して出力すると共に前記予備分析結果データベースに格納する処理と、を行うことを特徴とするデータ分析の分析軸推薦システム。
【請求項１２】
計算機システムを用いて、多次元データ分析に係わる処理を実行させるプログラムであって、
前記多次元データ分析の分析軸を推薦する処理機能を実現するプログラムを含み、
多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度を算出する第１の処理と、
前記多次元データのそれぞれのデータ項目間のデータの関連度に基づいて、分析対象に適するデータ項目の組を抽出する第２の処理と、
前記多次元データ分析の際、上記抽出したデータ項目の組を、分析者に対して推薦する分析軸の候補として提示または出力する第３の処理と、を実行させ、
上記構成により、分析対象とするデータ項目の組の選定を支援することを特徴とするデータ分析の分析軸推薦プログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のデータ分析の分析軸推薦プログラムにおいて、
（１）分析対象データＤのデータ項目数Ｍを抽出し、分析用設定ファイルから閾値Ｔｈ１,Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）を取得する処理と、
（２）第１のデータ項目ｍ１（１≦ｍ１≦Ｍ）と第２のデータ項目ｍ２（１≦ｍ２≦Ｍ）（ｍ１≠ｍ２）との関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）を算出する処理と、
（３）上記関連度Ｒ（ｍ１｜ｍ２）が、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２である場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にし、Ｔｈ１＜Ｒ（ｍ１｜ｍ２）＜Ｔｈ２ではない場合、当該第１、第２のデータ項目の組｛ｍ１，ｍ２｝を前記分析軸の候補にしないようにする処理と、
上記（１）〜（３）の処理を前記分析対象データＤの全てのデータ項目の組に対して実行する処理と、を実行させることを特徴とするデータ分析の分析軸推薦プログラム。
【請求項１４】
請求項１２記載のデータ分析の分析軸推薦プログラムにおいて、
前記第３の処理による前記分析軸の候補を提示または出力する処理では、前記分析者に対して前記多次元データである複数のデータ項目の関係を画面で表示するＯＬＡＰツールの画面に前記分析軸の候補の情報を表示して、当該分析軸の候補から前記分析者による選択により当該分析軸を用いたデータ分析を開始可能とし、
前記ＯＬＡＰツールの画面のデータ項目リストに前記複数のデータ項目の一覧を表示する処理と、
上記リスト中で前記分析軸の候補であるデータ項目の組を強調表示する処理と、
上記リストから前記分析者により行及び列のデータ項目を選択可能とする処理と、
上記選択された行・列のデータ項目を縦軸・横軸にして交差するセルに、当該行・列のデータ項目の組の関係を示す値を表示する処理と、を実行させることを特徴とするデータ分析の分析軸推薦プログラム。

【図１】