JP2001297105A - データベースシステムとその特異データ検出方法、及び特異データ検出プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 データの分布状態に対応して適切に特異デー
タを検出するデータベースシステムを提供する． 【解決手段】 データベースの各属性におけるデータの
特異である範囲を各属性毎に上限を示す上限定数と下限
を示す下限定数と各属性毎の重付けを示す重付け定数と
各レコードが特異であるか否かを判定するための設定値
である特異判定設定値を記録，参照し、各属性毎におけ
るデータの平均値と標準偏差を算出すると共に、属性の
データの標準偏差に上限定数を乗じた値を平均値に加算
した値を超える範囲及び当該属性のデータの標準偏差に
下限定数を乗じた値を平均値から減算した値を下回る時
に個々のデータが特異であると、各レコードの特異性を
重付け定数の当該レコードにおいて特異性の判定された
属性に対応するものを全て加算した値が特異判定設定値
を超える場合に当該レコードを特異であると判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データベースに関
し、特に利用者に対し特徴のあるレコードの位置を自動
的に指し示すデータベースシステムとその特異レコード
検出方法、及び特異レコード検出プログラムを記録した
記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】データベース等のデータやその検索結果
の表示においては、標準的な値を示すレコードよりも、
例外的な特異な値を示すレコードに対して利用者はより
注目をする。このため、検索結果等の利用者に表示する
データに、例外的な特異な値を示すレコードがある場合
には、これを自動的に検出して利用者に通知することが
できると便利である。

【０００３】特許第２６９７６５１号公報や、特公平０
８−０２３８６９号公報に開示された従来技術では、デ
ータの類似性を自動的に判断する方法が提案されてい
る。これらの従来技術では、関係データベース（リレー
ショナルデータベース）のレコード間における類似性を
も判断することができ、それは、まずレコード内の各属
性毎のデータに対してその類似性を判断した後に、この
各属性毎の類似性の値に対し各属性毎に設定した重み付
けを行うことで、この各レコードの類似性を判断するこ
とができる。また、類似でないレコードは、例外的な特
異なレコードであるため、同様にして例外的なレコード
やデータを自動的に検出することができる。

【０００４】ここで、各属性のデータは、例えば“グア
ム”“サイパン”等の単語データを主な対象とし、予め
個々のデータ間に対して類似性の度合いを示す値を設定
し、これを用いて各属性におけるデータ間の類似性や特
異性を判定している。

【０００５】しかし、このように単語や文章等のデータ
を対象とするのではなく、数値データを判断対象とする
場合においては、その数値データの値の大小関係等を用
いて類似性や特異性を判断する方式も可能である。これ
により、個々のデータ間に類似性の値を設定する方式を
用いるよりも、より柔軟に類似性等を判断する設定をす
ることができる。

【０００６】従来の、データベース中の例外データの発
見手法には、例えば、Ｐａｒｓａｙｅ（参考文献：Ｉｎ
ｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｄａｔＡ，Ｂａｓｅ ｔｏｏｌｓ
ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｊｏｈｎ Ｗｉ
ｌｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，１９９３）では、例外
データを発見するためのルールを事前に記述しておき、
検索結果が与えられると、このルールを適用して、それ
が例外的な値をとるか否かを判断させる。

【０００７】これは、データの標準的な値よりも大きく
（明らかに）離れたデータを異常と判断する方式であ
り、主にデータ入力時のミスを発見するために使うこと
ができる。

【０００８】例えば、今給与データベースがあり、レコ
ードに給料属性があったとき、その月給の金額の値が２
万円以下又は２５０万円以上の時はありえないものであ
って、給料属性の値が２万円以下または２５０万円以上
を示す場合にはこの給料属性の値は入力ミスであると判
断できる場合においては、 ｉｆ（給料＜２００００）ｏｒ（給料＞２５００００
０） ｔｈｅｎ “給料属性の値は特異データである”という
ルールが定義できる。

【０００９】こうしたルールに基づいて特異データを検
出することにより、金額の桁数の入力ミス等を発見する
ことができるのである。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述したよう
に従来の特異データの検出では、以下に述べるような問
題点があった。

【００１１】従来の特異データの検出は、一定の標準的
な範囲を示すデータを対象とするものであり、更に特異
データとして検出できるデータは、この標準的な範囲か
ら大きく離れる値を示すものに限られていた。

【００１２】しかし、あるデータが特異であることは、
他の全体のデータとの比較において判断されるものであ
り、データの値が離れる量の大小のみにより判断できる
ものではない。例えば、一定の値“１００”を示すデー
タが多く連続して現れる場合においては、“１０２”を
示すデータは特異なデータである。

【００１３】従来では、このように少しだけ離れた値に
対しても特異データとして検出するためには、事前にこ
のための詳細な設定を行う必要があり、また正常と判断
されるべきデータの多くが異常と判断されることにもな
るため困難であった。

【００１４】また、一定の標準的な範囲を示すデータの
みではなく、変動を示すデータに対しても、その特異デ
ータを検出することが求められている。この変動を示す
データには、例えば、商品の価格、物価、株等の相場、
為替レート、気象データ、人口や交通量等の各種の統計
データ、等がある。

【００１５】こうした変動するデータに対しては、デー
タの特異性をその前の（前後の）データの値と比較し
て、適切に現時点での特異性を判断することが求められ
るが、従来ではできなかった。

【００１６】本発明の第１の目的は、上記従来技術の欠
点を解決し、データの分布状態に対応して適切に特異デ
ータを検出するデータベースシステムとその特異データ
検出方法、及び特異データ検出プログラムを記録した記
録媒体を提供することである。

【００１７】本発明の第２の目的は、上記従来技術の欠
点を解決し、データを属性毎に記録したレコードによる
表形式のデータベースにおいて、各属性毎のデータの分
布状態に対応して、各レコードの特異性を判定するデー
タベースシステムとその特異データ検出方法、及び特異
データ検出プログラムを記録した記録媒体を提供するこ
とである。

【００１８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明のデータベースシステムは、データベースに記録
されたデータから特異データを検出する特異データ検出
手段を備え、前記特異データ検出手段は、検出に用いる
設定を記憶する設定記憶手段と、データベースのデータ
の分布状態を解析するデータ解析手段と、前記設定記憶
手段が記憶する設定と前記データ解析手段による解析結
果を参照して、各データが特異であるか否かの判定を行
う判定手段を備え、特異データをデータの分布状態に対
応して検出することを特徴とする。

【００１９】請求項２の本発明のデータベースシステム
は、前記データベースは、データを属性毎に記録したレ
コードによる表形式のデータベースとし、前記特異デー
タ検出手段は、各レコードの各属性のデータの特異性
を、各属性毎の当該データの分布状態に対応して判定
し、この判定結果に基づき各レコードの特異性を判定す
ることを特徴とする。

【００２０】請求項３の本発明のデータベースシステム
は、前記データ解析手段は、各レコードの各属性のデー
タの分布状態を、各属性毎に解析し、前記判定手段は、
各属性毎に特異であると判定するデータの範囲を、当該
属性におけるデータの分布状態に対応して判定する特異
範囲判定手段と、特異範囲判定手段による判定結果に基
づき、各レコードの各属性の個々のデータが特異である
か否かを判定する特異要素検出手段と、各レコードの特
異性を、当該レコードにおける各属性のデータに対して
判定された特異性に基づき判定する特異レコード判定手
段を備えることを特徴とする。

【００２１】請求項４の本発明のデータベースシステム
は、前記設定記憶手段は、各属性におけるデータの特異
であると判定する範囲の設定値である特異範囲設定値を
記録し参照する手段と、レコードの各属性のデータに対
して判定された特異性を、当該レコードにおける特異性
として重視する度合いを示す属性別重み付け設定値を記
録し参照する手段を備え、前記特異範囲判定手段は、前
記データ解析手段の解析結果と前記特異範囲設定値に基
づき、各属性毎の特異であると判定するデータの範囲を
判定し、前記特異レコード判定手段は、前記特異範囲判
定手段の判定結果と前記属性別重み付け設定値に基づ
き、各レコードの特異性を判定することを特徴とする。

【００２２】請求項５の本発明のデータベースシステム
は、前記設定記憶手段は、前記属性別重み付け設定値を
各属性毎の重み付けを示す重み付け定数を用いて定める
手段と、各レコードが特異であるか否かを判定するため
の設定値である特異判定設定値を記録し参照する手段を
備え、前記特異レコード判定手段は、各レコードの特異
性を、前記重み付け定数の当該レコードにおいて特異性
の判定された属性に対応するものを全て加算した値が、
前記特異判定設定値を超える場合に当該レコードを特異
であると判定することを特徴とする。

【００２３】請求項６の本発明のデータベースシステム
は、前記データ解析手段は、各属性毎におけるデータの
平均値と標準偏差を算出し、前記設定記憶手段は、前記
特異範囲設定値を、各属性毎に上限を示す上限定数及び
下限を示す下限定数を用いて定め、前記特異範囲判定手
段は、各属性の特異であると判定するデータの範囲を、
当該属性のデータの標準偏差に前記上限定数を乗じた値
を平均値に加算した値を超える範囲、及び当該属性のデ
ータの標準偏差に前記下限定数を乗じた値を平均値から
減算した値を下回る範囲として判定することを特徴とす
る。

【００２４】請求項７の本発明のデータベースシステム
は、前記特異データ検出手段は、利用者からの前記属性
別重み付け設定値の値を変更する操作を受け付ける視点
指定手段を備えることを特徴とする。

【００２５】請求項８の本発明のデータベースシステム
は、前記特異データ検出手段は、通信回線を介して、利
用者からの操作を受け付け前記利用者に検索結果を通知
することを特徴とする。

【００２６】請求項９の本発明の特異データ検出方法
は、データベースに記録されたデータから特異データを
検出するための設定を記憶し参照する設定記憶ステップ
と、前記データベースのデータの分布状態を解析するデ
ータ解析ステップと、前記設定記憶ステップが記憶する
設定と前記データ解析ステップによる解析結果を参照し
て、各データが特異であるか否かの判定を行う判定ステ
ップを備え、特異データをデータの分布状態に対応して
検出することを特徴とする。

【００２７】請求項１０の本発明の特異データ検出方法
は、前記データベースは、データを属性毎に記録したレ
コードによる表形式のデータベースとし、各レコードの
各属性のデータの特異性を、各属性毎の当該データの分
布状態に対応して判定し、この判定結果に基づき各レコ
ードの特異性を判定することを特徴とする。

【００２８】請求項１１の本発明の特異データ検出方法
は、前記データ解析ステップは、各レコードの各属性の
データの分布状態を、各属性毎に解析し、前記判定ステ
ップは、各属性毎に特異であると判定するデータの範囲
を、当該属性におけるデータの分布状態に対応して判定
する特異範囲判定ステップと、特異範囲判定ステップに
よる判定結果に基づき、各レコードの各属性の個々のデ
ータが特異であるか否かを判定する特異要素検出ステッ
プと、各レコードの特異性を、当該レコードにおける各
属性のデータに対して判定された特異性に基づき判定す
る特異レコード判定ステップを備えることを特徴とす
る。

【００２９】請求項１２の本発明の特異データ検出方法
は、前記設定記憶ステップは、各属性におけるデータの
特異であると判定する範囲の設定値である特異範囲設定
値を記録し参照するステップと、レコードの各属性のデ
ータに対して判定された特異性を、当該レコードにおけ
る特異性として重視する度合いを示す属性別重み付け設
定値を記録し参照するステップを備え、前記特異範囲判
定ステップは、前記データ解析ステップの解析結果と前
記特異範囲設定値に基づき、各属性毎における特異であ
ると判定するデータの範囲を判定し、前記特異レコード
判定ステップは、前記特異範囲判定ステップの判定結果
と前記属性別重み付け設定値に基づき、各レコードの特
異性を判定することを特徴とする。

【００３０】請求項１３の本発明の特異データ検出方法
は、前記設定記憶ステップは、前記属性別重み付け設定
値を各属性毎の重み付けを示す重み付け定数を用いて定
めるステップと、各レコードが特異であるか否かを判定
するための設定値である特異判定設定値を記録し参照す
るステップを備え、前記特異レコード判定ステップは、
各レコードの特異性を、前記重み付け定数の当該レコー
ドにおいて特異性の判定された属性に対応するものを全
て加算した値が、前記特異判定設定値を超える場合に当
該レコードを特異であると判定することを特徴とする。

【００３１】請求項１４の本発明の特異データ検出方法
は、前記データ解析ステップは、各属性毎におけるデー
タの平均値と標準偏差を算出し、前記設定記憶ステップ
は、前記特異範囲設定値を、各属性毎に上限を示す上限
定数及び下限を示す下限定数を用いて定め、前記特異範
囲判定ステップは、各属性の特異であると判定するデー
タの範囲を、当該属性のデータの標準偏差に前記上限定
数を乗じた値を平均値に加算した値を超える範囲、及び
当該属性のデータの標準偏差に前記下限定数を乗じた値
を平均値から減算した値を下回る範囲として判定するこ
とを特徴とする。

【００３２】請求項１５の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、データベースに記録され
たデータから特異データを検出するための設定を記憶し
参照する設定記憶ステップと、前記データベースのデー
タの分布状態を解析するデータ解析ステップと、前記設
定記憶ステップが記憶する設定と前記データ解析ステッ
プによる解析結果を参照して、各データが特異であるか
否かの判定を行う判定ステップを備え、特異データをデ
ータの分布状態に対応して検出することを特徴とする。

【００３３】請求項１６の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、前記データベースは、デ
ータを属性毎に記録したレコードによる表形式のデータ
ベースとし、各レコードの各属性のデータの特異性を、
各属性毎の当該データの分布状態に対応して判定し、こ
の判定結果に基づき各レコードの特異性を判定すること
を特徴とする。

【００３４】請求項１７の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、前記データ解析ステップ
は、各レコードの各属性のデータの分布状態を、各属性
毎に解析し、前記判定ステップは、各属性毎に特異であ
ると判定するデータの範囲を、当該属性におけるデータ
の分布状態に対応して判定する特異範囲判定ステップ
と、特異範囲判定ステップによる判定結果に基づき、各
レコードの各属性の個々のデータが特異であるか否かを
判定する特異要素検出ステップと、各レコードの特異性
を、当該レコードにおける各属性のデータに対して判定
された特異性に基づき判定する特異レコード判定ステッ
プを備えることを特徴とする。

【００３５】請求項１８の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、前記設定記憶ステップ
は、各属性におけるデータの特異であると判定する範囲
の設定値である特異範囲設定値を記録し参照するステッ
プと、レコードの各属性のデータに対して判定された特
異性を、当該レコードにおける特異性として重視する度
合いを示す属性別重み付け設定値を記録し参照するステ
ップを備え、前記特異範囲判定ステップは、前記データ
解析ステップの解析結果と前記特異範囲設定値に基づ
き、各属性毎における特異であると判定するデータの範
囲を判定し、前記特異レコード判定ステップは、前記特
異範囲判定ステップの判定結果と前記属性別重み付け設
定値に基づき、各レコードの特異性を判定することを特
徴とする。

【００３６】請求項１９の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、前記設定記憶ステップ
は、前記属性別重み付け設定値を各属性毎の重み付けを
示す重み付け定数を用いて定めるステップと、各レコー
ドが特異であるか否かを判定するための設定値である特
異判定設定値を記録し参照するステップを備え、前記特
異レコード判定ステップは、各レコードの特異性を、前
記重み付け定数の当該レコードにおいて特異性の判定さ
れた属性に対応するものを全て加算した値が、前記特異
判定設定値を超える場合に当該レコードを特異であると
判定することを特徴とする。

【００３７】請求項２０の本発明の特異データ検出プロ
グラムを記録した記録媒体は、前記データ解析ステップ
は、各属性毎におけるデータの平均値と標準偏差を算出
し、前記設定記憶ステップは、前記特異範囲設定値を、
各属性毎に上限を示す上限定数及び下限を示す下限定数
を用いて定め、前記特異範囲判定ステップは、各属性の
特異であると判定するデータの範囲を、当該属性のデー
タの標準偏差に前記上限定数を乗じた値を平均値に加算
した値を超える範囲、及び当該属性のデータの標準偏差
に前記下限定数を乗じた値を平均値から減算した値を下
回る範囲として判定することを特徴とする。

【００３８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。

【００３９】図１は、本発明の第１の実施の形態による
データベースシステム１の構成を示すブロック図であ
る。

【００４０】図１を参照すると、第１の実施の形態のデ
ータベースシステム１は、ＤＢＭＳ（ＤａｔＡ，Ｂａｓ
ｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：データベー
ス管理システム）１００と、データの集まりであるデー
タベース２００を備える。

【００４１】ＤＢＭＳ１００は、データベース２００の
データから特異データを検出する特異データ検出部１０
と、ＤＢＭＳ１００の機能を制御する制御部２０を備え
る。

【００４２】特異データ検出部１０は、特異データの検
出のための設定を記憶する設定記憶部１１と、検出対象
のデータを解析するデータ解析部１２と、データ解析部
１２による解析結果と設定記憶部１１に記憶された設定
に基づきデータが特異であるか否かの判定を行う判定部
１３と、特異データの検出結果を出力する出力部１４を
備える。

【００４３】図２は、本実施の形態のデータベースの具
体例を示す図である。

【００４４】ここでは、図２に示される販売する商品の
価格を販売日別に記録した単純な構成のデータベース２
００を例として用い、その各販売日の価格データから特
異データの検出を行う。また、本実施の形態ではデータ
ベース２００のデータモデルは特に限定する必要はな
く、特異データの検出対象である価格等のデータが記録
されているものであればよい。

【００４５】図２では、２つの商品Ａ，Ｂの４月１日か
ら４月３０日までの１ヶ月間（３０日）の価格をそれぞ
れ示している。図３は、商品Ａ，Ｂの販売日毎の価格の
変化を示す図である。

【００４６】図２、３を参照すると、商品Ａの価格は、
１ヶ月間を通してほぼ８０円であるが、４／６から６／
９までの４日間はより高い価格を成し最高で９０円に達
している。また、商品Ｂの価格は、月の初めは７５円で
あるが中ごろから値上がりを始め、最高で９５円に達し
た後、月末には再び元の７５円に戻っている。

【００４７】よって、図２、３のデータにおける特異な
値を示す要素は、商品Ａでは、８０円が標準的な値であ
り、より高値を示した４／６から６／９までの間が特異
な要素である。また、商品Ｂでは、７５円〜８０円位が
標準的な値であり、より高値を示した月の後半が特異な
要素として見ることができる。

【００４８】従来では、このような商品Ａ，Ｂのデータ
から特異なデータを検出するためには、各商品毎に、予
め特異なデータとみなす範囲のデータを設定（例えば、
何円以上（以下））することが必要であった。しかし、
この例のように、設定のない未知の任意のデータの集合
をも特異データの検出対象とし、その各要素のデータの
分布を基に特異データを検出することができるのであ
る。

【００４９】本実施の形態のデータベースシステム１で
は、特異データ検出部１０を用いることにより、以下に
説明する方法で、任意のデータベース２００のデータか
ら、その各要素のデータの分布を基に特異データの自動
検出を行う。

【００５０】図４は、本実施の形態の特異データの検出
の一例を示す図である。図４の例では、商品Ａ，Ｂの価
格のデータ分布を正規分布に当てはめ、その各販売日に
おける価格の特異性を判定している。

【００５１】正規分布は、誤差の分布等極めて多くの種
類の現象に該当する分布であり、その分布形状は、平均
値付近に多く集中し両端にいくと少なくなる富士山型で
あり、またその傾斜の度合いは標準偏差により示される
（参考文献：統計学の基礎：ＩＳＢＮ：４５６３００８
６８０，１９８８，培風館，ミラー，Ｊ．Ｃ．翻訳：村
上正康）。

【００５２】標準偏差においては、その分布形状は、母
集団の平均値と標準偏差の値により定まる。また、統計
学的に標準偏差においては、母集団の標本の９５％は、
（平均値− ２＊標準偏差値）の値と、（平均値＋ ２
＊標準偏差値）の値との間に入り、また、６８％は、
（平均値− 標準偏差値）の値と、（平均値＋ 標準偏
差値）の値との間に入る。

【００５３】このようにして、任意に指定した母集団中
の割合（９５％や６８％等）に対応して、定数ｎが得ら
れ、 上限値：（平均値＋ ｎ＊標準偏差値）から、 下限値：（平均値− ｎ＊標準偏差値）までの範囲に、
母集団の係る割合を収めることができる。

【００５４】また、この定数ｎの算出方法や、母集団中
の割合とこの定数ｎとの対応を示す数表や、その数学的
根拠は、各種の出版されている確立論や統計学に関する
教科書・参考書において示されている。

【００５５】図４を参照すると、商品Ａ，Ｂそれぞれの
販売価格の平均値は、共に８１円である。一方、ばらつ
きの度合いを示す標準偏差の値は、商品Ａは約２．７５
円であり商品Ｂは７．２４円であり大きく異なっている
（尚これは、少数点３位以下を四捨五入した値であ
る）。

【００５６】このため、母集団中の９５％に入らない特
異な要素は、平均値８１円を中心に（定数ｎ＝２）によ
り指定される範囲の外部の値を示す要素であり、商品Ａ
においては７５．５０円から８６．５０円までの範囲の
外部であり、商品Ｂにおいては、６６．５２円から９
６．４８円までの範囲の外部である。

【００５７】よって、商品Ａにおいては９０円である４
／７と４／８の２日が特異な要素であり、商品Ｂにおい
ては全てこの９５％の標準的な範囲内であり特異な要素
は無いと判定される。

【００５８】ここでは、商品Ｂの価格は商品Ａよりも大
きく変動を示しているのに反して、商品Ａからは特異デ
ータが検出されても、商品Ｂに関しては検出されていな
い。これは、データの分布に基づいて特異な要素を適切
に判定するためであり、商品Ａでは短い間に急激で突出
した変化を示しているのに対し、商品Ｂではより長い期
間にゆっくりと変化を示しているため、９５％以内の標
準的な値を示す範囲もより広い範囲にわたるのである。

【００５９】次に、本実施の形態の特異データ検出部１
０の各部の機能と、その特異データ検出処理を説明す
る。

【００６０】図５は、本実施の形態の特異データ検出部
１０による特異データ検出処理を説明するためのフロー
チャートであり、図６は、本実施の形態の特異データ検
出部１０の一実施例の構成を示すブロック図である。

【００６１】この図６の例においては、特異データ検出
部１０は、検出対象のデータの平均値と標準偏差を求め
ることにより、正規分布（又、それに近い分布の）にお
ける特異データの検出を行う。通常の自然界や経済学的
な現象等のデータ分布は、正規分布かそれに近いものが
多いため、本実施例においては、こうした極めて多くの
データ分布を特異データの検出対象とすることができ
る。

【００６２】図６を参照すると、本実施の形態の特異デ
ータ検出部１０は、特異データの検出に関する設定を記
憶する設定記憶部１１、データの分布を解析するデータ
解析部１２、特異データの判定を行う判定部１３、検出
結果を出力する出力部１４を備える。

【００６３】設定記憶部１１は、特異範囲設定値１１−
１を記録している。

【００６４】ここで、特異範囲設定値１１−１は、定数
ｎにより、検出対象の母集団における標準的な（特異で
はない）データの値の範囲を示す上限値と下限値を、 上限値：（平均値＋ ｎ＊標準偏差値） 下限値：（平均値− ｎ＊標準偏差値） により表す。

【００６５】この定数ｎの値は、データベースシステム
１の利用者や設計者が設定する。上述のように、特異値
として認定する範囲を全体の５％程度に設定する場合に
おいてはｎの値を“２”に設定し、特異値として認定す
る範囲を全体集合の３２％程度に設定する場合において
はｎの値を“１”に設定する。

【００６６】このように、特異範囲設定値１１−１は、
定数ｎの値を用いて、特異データとして判定する範囲・
程度を定義するパラメータである。

【００６７】データ解析部１２は、特異データの検出対
象のデータの分布状態を解析する（ステップ５０１）。
このため、データ解析部１２は、特異データの検出対象
のデータの平均値を算出する平均値算出部１２−１と、
標準偏差を算出する標準偏差算出部１２−２を備え、算
出したこれら平均値や標準偏差の値を判定部１３に出力
する。

【００６８】判定部１３は、特異範囲判定部１３−１と
特異要素検出部１３−２を備える。特異範囲判定部１３
−１は、例外的な値と判定するデータの範囲を判定し
（ステップ５０２）、特異要素検出部１３−２は、この
範囲に基づき例外的な要素を判定する（ステップ５０
２）。

【００６９】特異範囲判定部１３−１は、特異範囲設定
値１１−１における定数ｎの設定と、データ解析部１２
が算出した母集団の平均値と標準偏差の値に基づき、例
外的な値と判定するデータの範囲を、 上限値：（平均値＋ｎ＊標準偏差値）から、 下限値：（平均値−ｎ＊標準偏差値）までの範囲の外
部、 として算出し、特異要素検出部１３−２にこの範囲を設
定する。

【００７０】特異要素検出部１３−２は、特異範囲判定
部１３−１が判定した例外的な値と判定するデータの範
囲を基に、母集団の各要素のデータがこの範囲内である
かどうかを調べることにより、例外的な要素を判定す
る。

【００７１】例えば、図４の例に示されるように、特異
範囲判定部１３−１は、データ解析部１２が算出した平
均値（Ｘ）と標準偏差（ｓ）と、特異範囲設定値１１−
１の定数ｎの設定（“１”や“２”等）に基づき、（ｎ
＝１）の場合の上限値：Ｘ＋ｓと下限値：Ｘ−ｓや、又
（ｎ＝２）の場合の上限値：Ｘ＋２ｓと下限値：Ｘ−２
ｓを算出し、特異要素検出部１３−２にこの範囲を設定
する。

【００７２】そして、特異要素検出部１３−２は、各商
品Ａ、Ｂの各販売日の価格が、特異と判定する範囲であ
るかどうかを調べる。つまり、商品Ａ、Ｂの各販売日に
おける価格が、この算出された上限値よりも高いかこの
下限値より安い場合に、その販売日の価格が特異なデー
タであると判定するのである。

【００７３】出力部１４は、この特異データの判定結果
を出力する（ステップ５０４）。例えば、このデータベ
ースシステム１にアクセスしてデータベース２００のデ
ータを参照する外部のアプリケーション等からの、特異
データの検出命令等に対応して、特異なデータとして判
定した要素の一覧を送る方式等がある。

【００７４】他にも、この出力部１４による判定結果の
出力方式には、例えばインターネット等のウェブサイト
を構築するウェブサーバに対し本実施の形態のデータベ
ースシステム１を連携させ、データベース２００のデー
タ（又、検索結果等）をＨＴＭＬ文による表形式のウェ
ブページ等により表示する形態があるが、こうした場合
において、出力部１４がこのウェブページのＨＴＭＬ文
を書き換えて、特異データの表示位置に星印を表示した
り、データを表示する文字のサイズを大きくしたり、色
を変えたり、書体をボールドに変更する等の強調表示を
する方式も可能である。

【００７５】次に、本発明の第２の実施の形態を説明す
る。

【００７６】図７は、本発明の第２の実施の形態のデー
タベースの具体例を示す図である。

【００７７】本実施の形態においては、データベース２
００のデータモデルとして、現在データベースシステム
において広く一般に使用されている関係モデルを対象と
する。

【００７８】関係モデルのデータベースでは、図７の例
に示すように各属性（「年齢」、「年収」、等）のデー
タの値を記録した、レコードを用いてデータを記録す
る。この各データレコードでは、備える属性の種類は全
てのデータレコードに共通であり、かつその各属性にそ
れぞれの属性値を記録する。従って、図７に示すように
表構造（テーブル構造）となる。

【００７９】図７のデータベース２００の例では、その
最上行のレコードに（“鈴木一郎”、“２５”（才）、
“４００”（万円）、“５”（人））が記録され、他の
レコードも共通の属性の種類を備え、（「名前」、「年
齢」、「年収」、「友人数」）の各属性のデータを記録
している。

【００８０】またこのため、データベース２００は、Ｃ
言語の配列構造を使ってもよいし、マイクロソフトＡｃ
ｃｅｓｓやオラクル社のＯｒａｃｌｅような、市販のリ
レーショナルデータベースソフトの表をそのまま利用す
るのでもよい。

【００８１】図８は、本実施の形態の特異データ検出処
理を説明するためのフローチャートである。

【００８２】本実施の形態においては、関係データベー
スから特異なレコードを検出する。これは、まずレコー
ドの各属性のデータを、他のレコードの同じ属性のデー
タと比較して第１の実施の形態における方法で特異なデ
ータであるかを判定し、次に、各レコードの各属性のデ
ータにおける特異性の判定に基づき、その各レコードの
特異性を判定する。

【００８３】図７のデータベース２００においては、一
番左の列に示す「名前」の属性についてはこれをレコー
ドのＩＤとして使用する。特異データの検出のために、
データの分布状態を解析する属性の種類は、数値により
示される数値データを記録する属性が好ましく、「年
齢」、「年収」、「友人数」の各属性に示されるデータ
を解析対象とする。

【００８４】図９は、本実施の形態の特異データの検出
の一例を示す図である。

【００８５】図９を参照すると、図７の例のテーブルに
対し、その「年齢」、「年収」、「友人数」の各属性毎
のデータを、第１の実施の形態における方法により、平
均値（Ｘ）と標準偏差（ｓ）を算出することでその分布
状態を解析し（ステップ８０１）、次に特異範囲設定値
１１−１の定数ｎに基づき、各属性毎に例外と判定する
範囲を定める（ステップ８０２）。

【００８６】そして、各属性毎に、この例外と判定する
範囲に基づき、各要素が例外であるかどうかを判定する
（ステップ８０３）。これは、各レコードにおける各属
性の要素の値が、例外と判定する範囲（つまり、Ｘ−ｎ
＊ｓからＸ＋ｎ＊ｓまでの範囲の外部）にある場合に
は、その要素を例外と判定する。

【００８７】図９の例では、（ｎ＝１）の場合の例外デ
ータの検出を行い、この検出結果を、例外と判定された
要素のデータを“１”と示し、例外ではないと判定され
た要素のデータを“０”と示すテーブルを用いて表して
いる。

【００８８】次に、このステップ８０３による例外要素
の判定に基づき、例外レコードの判定を行う（ステップ
５０４）。本実施の形態による特異データ検出部１０
は、この判定処理のために、新たに属性別重み付け設定
値１１−２等を備える。

【００８９】図１０は、本実施の形態の特異データ検出
部１０ａの一実施例の構成を示すブロック図である。

【００９０】図１０を参照すると、本実施の形態の特異
データ検出部１０ａの、第１の実施の形態の特異データ
検出部１０との違いは、設定記憶部１１ａに、新たに属
性別重み付け設定値１１−２と特異判定設定値１１−３
を記録し、判定部１３ａに特異レコード判定部１３−３
を備える点である。

【００９１】特異レコード判定部１３−３は、以下のよ
うに、属性別重み付け設定値１１−２と特異判定設定値
１１−３を用いて、このステップ５０４における特異レ
コードの判定処理を行う。

【００９２】属性別重み付け設定値１１−２は、データ
レコードを構成する属性毎の、レコードの特異性判定に
重視する度合いを示す重み付けの値を設定する。図９の
例では、この重み付けの設定値として、「年齢」に
“０．６”、「年収」に“０．３”、「友人数」に
“０．１”の値が設定している。この重み付け値は、各
属性の重要性に応じて、データベースシステム１の利用
者や設計者によって設定する。

【００９３】特異レコード判定部１３−３は、図９に示
されるように、各レコードの特異性の度合いを示す例外
度の値を、その各属性の要素の特異性の判定結果
（“０”と“１”で示されるもの）に、それぞれの属性
の重付けの値を掛けた値の総和を、そのレコードの例外
度の値として算出する。この例外度の値がより高いレコ
ードが、より特異性の高いレコードである。

【００９４】特異判定設定値１１−３は、この各レコー
ドの例外度の値を基に、各レコードが特異レコードであ
るか否かを判定するための設定値である。

【００９５】特異レコード判定部１３−３は、この特異
判定設定値１１−３の値以上の値の（又は、超える値
の）例外度の値を示すレコードを、特異レコードと判定
する。これにより、各レコードの特異性を数値のみでは
なく、特異レコードであるか否かの二者択一により示す
ことができる。

【００９６】図９の例においては、例えば、特異判定設
定値１１−３の値を“０．３５”とした場合には、“富
士五郎”のレコードのみが特異レコードとして判定され
る。

【００９７】そして、例外レコードの判定の後には、第
１の実施の形態と同様に出力部１４がこの検出結果を出
力することにより（ステップ８０５）、特異データ検出
部１０は、その特異データの検出処理を終了する。

【００９８】次に、本発明の第３の実施の形態を説明す
る。

【００９９】本実施の形態では、特異データ検出部１０
において、設定記憶部１１に記憶する、特異範囲設定値
１１−１や、属性別重み付け設定値１１−２や、特異判
定設定値１１−３の設定値の値を操作し変更するための
設定操作部１５を備える。

【０１００】例えば、属性別重み付け設定値１１−２を
例に挙げるならば、各利用者それぞれに各属性を特異性
判定に重要視する度合いは異なり、また同じ利用者によ
っても様々な重付けの設定に基づいた判定結果を参照し
たいという要求がある。そこで、設定操作部１５が、属
性別重み付け設定値１１−２の設定を利用者からの操作
に従い更新するのである。

【０１０１】図１１は、本発明の第３の実施の形態の特
異データの検出の一例を示す図である。

【０１０２】図１１の例では、属性別重み付け設定値１
１−２を、利用者からの操作により設定するものであ
る。第２の実施の形態においては、属性別重み付け設定
値１１−２を各属性それぞれに“０．６”“０．３”
“０．１”と詳細に指定していた。本実施の形態におい
ても、設定操作部１５に対し、利用者が各属性の重付け
をこのように詳細に指定して更新するものとしても良
い。しかし、この方式では、各属性全てに重み付けの値
を入力することが必要となり、操作に手間が掛かる。こ
のため、図１１の実施例では、注目する一つの属性を
“視点”として指定し、この“視点”の属性の特異性の
みにより、レコードの特異性を判定する方式を採用して
いる。これにより、利用者は、注目し重要視する属性を
指定するのみの操作で、自由に指定したその属性に基づ
く特異性の判定結果を参照することができる。

【０１０３】図１１の例では、第２の実施の形態におけ
る図９の重付けの代わりに“視点”を設定するものであ
り、この視点が“ＯＮ”である属性の重付を“１”と
し、“ＯＦＦ”である属性の重付けを“０”として、第
２の実施の形態と同様に例外度を算出する。

【０１０４】図１１の例では、年収の属性の視点が“Ｏ
Ｎ”であるため、この属性において特異性が判定された
レコードである“高橋三郎”のレコードの例外度の値が
“１”であり、他のレコードの例外度の値が“０”であ
る。また、このため特異レコード判定部１３−３は、こ
の“高橋三郎”のレコードを、特異レコードとして判定
する。

【０１０５】なお、上記各実施の形態のデータベースシ
ステム１の特異データ検出方法は、特異データ検出部１
０の設定記憶部１１、データ解析部１２、判定部１３、
出力部１４、その他の機能をハードウェア的に実現する
ことは勿論として、各機能を備えるコンピュータプログ
ラムを、コンピュータ処理装置のメモリにロードされる
ことで実現することができる。このコンピュータプログ
ラムは、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体
９０に格納される。そして、その記録媒体９０からコン
ピュータ処理装置にロードされ、コンピュータ処理装置
の動作を制御することにより、上述した各機能を実現す
る。

【０１０６】以上好ましい実施の形態及び実施例をあげ
て本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形
態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思
想の範囲内において様々に変形して実施することができ
る。

【０１０７】

【発明の効果】以上説明したように本発明のデータベー
スシステムによれば、以下のような効果が達成される。

【０１０８】本発明は、データベースの検索の応用であ
り、一般のデータベースシステムに適応することができ
る。

【０１０９】データベース検索において複数の検索結果
が提示された時に、特異データがある場合には、特異デ
ータである旨を参考情報として提示することができる。
利用者は、その情報を見ることで、通常見落とし易い例
外的なデータレコードの存在を知るという効果がある。

【０１１０】例えば、５月にハワイ旅行をしたいと思っ
てパッケージ旅行データベースを検索したところ、５月
１日から３日に出発するパッケージ旅行のみが他の日に
出発する同じ内容のパッケージ旅行に比べて５００００
円以上高く、特異値として事前に定義した通常の値の範
囲外ということが判れば、それらが特異的なデータレコ
ードとして、例えば、星マークがつけられたとすると、
利用者は、それらの特異性を理解できる。

【０１１１】同様に、候補にあがった２０のパッケージ
旅行のうち、子供料金が半額という特記事項のものが１
件だけあったら、それは別な意味での特異的なデータレ
コードである。それには別の種類の星マークが横に添付
されていると、利用者は、別の観点から特異的なレコー
ドであることを知ることができる。

【０１１２】このように、データベースを検索して、そ
の検索データレコード中に特異値を持つ属性があれば、
それを提示できるし、またデータレコード全体で特異的
なレコードが判れば、それは特異的なデータレコードと
して提示できる効果がある。

【０１１３】更に、視点を指定することにより、例え
ば、価格や性能等の多くの属性を備えるデータベースに
おいて、性能属性のみに特異的なデータレコードを見つ
けることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１の実施の形態によるデータベー
スシステムの構成を示すブロック図である。

【図２】 本発明の第１の実施の形態のデータベースの
具体例を示す図である。

【図３】 図２の具体例における、販売日毎の価格の変
化を示す図である。

【図４】 本発明の第１の実施の形態の特異データの検
出の一例を示す図である。

【図５】 本発明の第１の実施の形態の特異データ検出
処理を説明するためのフローチャートである。

【図６】 本発明の第１の実施の形態の特異データ検出
部の一実施例の構成を示すブロック図である。

【図７】 本発明の第２の実施の形態のデータベースの
具体例を示す図である。

【図８】 本発明の第２の実施の形態の特異データ検出
処理を説明するためのフローチャートである。

【図９】 本発明の第２の実施の形態の特異データの検
出の一例を示す図である。

【図１０】 本発明の第２の実施の形態の特異データ検
出部の一実施例の構成を示すブロック図である。

【図１１】 本発明の第３の実施の形態の特異データの
検出の一例を示す図である。

【符号の説明】

１ データベースシステム １００ ＤＢＭＳ １０ 特異データ検出部 １１ 設定記憶部 １１−１ 特異範囲設定値 １１−２ 属性別重み付け設定値 １１−３ 特異判定設定値 １２ データ解析部 １２−１ 平均値算出部 １２−２ 標準偏差算出部 １３ 判定部 １３−１ 特異範囲判定部 １３−２ 特異要素検出部 １３−３ 特異レコード判定部 １４ 出力部 １５ 設定操作部 ２０ 制御部 ９０ 記録媒体 ２００ データベース

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 データベースシステムにおいて、 データベースに記録されたデータから特異データを検出
   する特異データ検出手段を備え、 前記特異データ検出手段は、 検出に用いる設定を記憶する設定記憶手段と、 データベースのデータの分布状態を解析するデータ解析
   手段と、 前記設定記憶手段が記憶する設定と前記データ解析手段
   による解析結果を参照して、各データが特異であるか否
   かの判定を行う判定手段を備え、 特異データをデータの分布状態に対応して検出すること
   を特徴とするデータベースシステム。
2. 【請求項２】 前記データベースは、 データを属性毎に記録したレコードによる表形式のデー
   タベースとし、 前記特異データ検出手段は、 各レコードの各属性のデータの特異性を、各属性毎の当
   該データの分布状態に対応して判定し、この判定結果に
   基づき各レコードの特異性を判定することを特徴とする
   請求項１に記載のデータベースシステム。
3. 【請求項３】 前記データ解析手段は、 各レコードの各属性のデータの分布状態を、各属性毎に
   解析し、 前記判定手段は、 各属性毎に特異であると判定するデータの範囲を、当該
   属性におけるデータの分布状態に対応して判定する特異
   範囲判定手段と、 特異範囲判定手段による判定結果に基づき、各レコード
   の各属性の個々のデータが特異であるか否かを判定する
   特異要素検出手段と、 各レコードの特異性を、当該レコードにおける各属性の
   データに対して判定された特異性に基づき判定する特異
   レコード判定手段を備えることを特徴とする請求項２に
   記載のデータベースシステム。
4. 【請求項４】 前記設定記憶手段は、 各属性におけるデータの特異であると判定する範囲の設
   定値である特異範囲設定値を記録し参照する手段と、 レコードの各属性のデータに対して判定された特異性
   を、当該レコードにおける特異性として重視する度合い
   を示す属性別重み付け設定値を記録し参照する手段を備
   え、 前記特異範囲判定手段は、 前記データ解析手段の解析結果と前記特異範囲設定値に
   基づき、各属性毎の特異であると判定するデータの範囲
   を判定し、 前記特異レコード判定手段は、 前記特異範囲判定手段の判定結果と前記属性別重み付け
   設定値に基づき、各レコードの特異性を判定することを
   特徴とする請求項３に記載のデータベースシステム。
5. 【請求項５】 前記設定記憶手段は、 前記属性別重み付け設定値を各属性毎の重み付けを示す
   重み付け定数を用いて定める手段と、 各レコードが特異であるか否かを判定するための設定値
   である特異判定設定値を記録し参照する手段を備え、 前記特異レコード判定手段は、 各レコードの特異性を、前記重み付け定数の当該レコー
   ドにおいて特異性の判定された属性に対応するものを全
   て加算した値が、前記特異判定設定値を超える場合に当
   該レコードを特異であると判定することを特徴とする請
   求項４に記載のデータベースシステム。
6. 【請求項６】 前記データ解析手段は、 各属性毎におけるデータの平均値と標準偏差を算出し、 前記設定記憶手段は、 前記特異範囲設定値を、各属性毎に上限を示す上限定数
   及び下限を示す下限定数を用いて定め、 前記特異範囲判定手段は、 各属性の特異であると判定するデータの範囲を、当該属
   性のデータの標準偏差に前記上限定数を乗じた値を平均
   値に加算した値を超える範囲、及び当該属性のデータの
   標準偏差に前記下限定数を乗じた値を平均値から減算し
   た値を下回る範囲として判定することを特徴とする請求
   項４又は請求項５に記載のデータベースシステム。
7. 【請求項７】 前記特異データ検出手段は、 利用者からの前記属性別重み付け設定値の値を変更する
   操作を受け付ける視点指定手段を備えることを特徴とす
   る請求項４から請求項６のいずれか一つに記載のデータ
   ベースシステム。
8. 【請求項８】 前記特異データ検出手段は、 通信回線を介して、利用者からの操作を受け付け前記利
   用者に検索結果を通知することを特徴とする請求項１か
   ら請求項７のいずれか一つに記載のデータベースシステ
   ム。
9. 【請求項９】 データベースに記録されたデータから特
   異データを検出するための設定を記憶し参照する設定記
   憶ステップと、 前記データベースのデータの分布状態を解析するデータ
   解析ステップと、 前記設定記憶ステップが記憶する設定と前記データ解析
   ステップによる解析結果を参照して、各データが特異で
   あるか否かの判定を行う判定ステップを備え、 特異データをデータの分布状態に対応して検出すること
   を特徴とする特異データ検出方法。
10. 【請求項１０】 前記データベースは、 データを属性毎に記録したレコードによる表形式のデー
    タベースとし、 各レコードの各属性のデータの特異性を、各属性毎の当
    該データの分布状態に対応して判定し、この判定結果に
    基づき各レコードの特異性を判定することを特徴とする
    請求項９に記載の特異データ検出方法。
11. 【請求項１１】 前記データ解析ステップは、 各レコードの各属性のデータの分布状態を、各属性毎に
    解析し、 前記判定ステップは、 各属性毎に特異であると判定するデータの範囲を、当該
    属性におけるデータの分布状態に対応して判定する特異
    範囲判定ステップと、 特異範囲判定ステップによる判定結果に基づき、各レコ
    ードの各属性の個々のデータが特異であるか否かを判定
    する特異要素検出ステップと、 各レコードの特異性を、当該レコードにおける各属性の
    データに対して判定された特異性に基づき判定する特異
    レコード判定ステップを備えることを特徴とする請求項
    １０に記載の特異データ検出方法。
12. 【請求項１２】 前記設定記憶ステップは、 各属性におけるデータの特異であると判定する範囲の設
    定値である特異範囲設定値を記録し参照するステップ
    と、 レコードの各属性のデータに対して判定された特異性
    を、当該レコードにおける特異性として重視する度合い
    を示す属性別重み付け設定値を記録し参照するステップ
    を備え、 前記特異範囲判定ステップは、 前記データ解析ステップの解析結果と前記特異範囲設定
    値に基づき、各属性毎における特異であると判定するデ
    ータの範囲を判定し、 前記特異レコード判定ステップは、 前記特異範囲判定ステップの判定結果と前記属性別重み
    付け設定値に基づき、各レコードの特異性を判定するこ
    とを特徴とする請求項１１に記載の特異データ検出方
    法。
13. 【請求項１３】 前記設定記憶ステップは、 前記属性別重み付け設定値を各属性毎の重み付けを示す
    重み付け定数を用いて定めるステップと、 各レコードが特異であるか否かを判定するための設定値
    である特異判定設定値を記録し参照するステップを備
    え、 前記特異レコード判定ステップは、 各レコードの特異性を、前記重み付け定数の当該レコー
    ドにおいて特異性の判定された属性に対応するものを全
    て加算した値が、前記特異判定設定値を超える場合に当
    該レコードを特異であると判定することを特徴とする請
    求項１２に記載の特異データ検出方法。
14. 【請求項１４】 前記データ解析ステップは、 各属性毎におけるデータの平均値と標準偏差を算出し、 前記設定記憶ステップは、 前記特異範囲設定値を、各属性毎に上限を示す上限定数
    及び下限を示す下限定数を用いて定め、 前記特異範囲判定ステップは、 各属性の特異であると判定するデータの範囲を、当該属
    性のデータの標準偏差に前記上限定数を乗じた値を平均
    値に加算した値を超える範囲、及び当該属性のデータの
    標準偏差に前記下限定数を乗じた値を平均値から減算し
    た値を下回る範囲として判定することを特徴とする請求
    項１２又は請求項１３に記載の特異データ検出方法。
15. 【請求項１５】 データベースに記録されたデータから
    特異データを検出するための設定を記憶し参照する設定
    記憶ステップと、 前記データベースのデータの分布状態を解析するデータ
    解析ステップと、 前記設定記憶ステップが記憶する設定と前記データ解析
    ステップによる解析結果を参照して、各データが特異で
    あるか否かの判定を行う判定ステップを備え、 特異データをデータの分布状態に対応して検出すること
    を特徴とする特異データ検出プログラムを記録した記録
    媒体。
16. 【請求項１６】 前記データベースは、 データを属性毎に記録したレコードによる表形式のデー
    タベースとし、 各レコードの各属性のデータの特異性を、各属性毎の当
    該データの分布状態に対応して判定し、この判定結果に
    基づき各レコードの特異性を判定することを特徴とする
    請求項１５に記載の特異データ検出プログラムを記録し
    た記録媒体。
17. 【請求項１７】 前記データ解析ステップは、 各レコードの各属性のデータの分布状態を、各属性毎に
    解析し、 前記判定ステップは、 各属性毎に特異であると判定するデータの範囲を、当該
    属性におけるデータの分布状態に対応して判定する特異
    範囲判定ステップと、 特異範囲判定ステップによる判定結果に基づき、各レコ
    ードの各属性の個々のデータが特異であるか否かを判定
    する特異要素検出ステップと、 各レコードの特異性を、当該レコードにおける各属性の
    データに対して判定された特異性に基づき判定する特異
    レコード判定ステップを備えることを特徴とする請求項
    １６に記載の特異データ検出プログラムを記録した記録
    媒体。
18. 【請求項１８】 前記設定記憶ステップは、 各属性におけるデータの特異であると判定する範囲の設
    定値である特異範囲設定値を記録し参照するステップ
    と、 レコードの各属性のデータに対して判定された特異性
    を、当該レコードにおける特異性として重視する度合い
    を示す属性別重み付け設定値を記録し参照するステップ
    を備え、 前記特異範囲判定ステップは、 前記データ解析ステップの解析結果と前記特異範囲設定
    値に基づき、各属性毎における特異であると判定するデ
    ータの範囲を判定し、 前記特異レコード判定ステップは、 前記特異範囲判定ステップの判定結果と前記属性別重み
    付け設定値に基づき、各レコードの特異性を判定するこ
    とを特徴とする請求項１７に記載の特異データ検出プロ
    グラムを記録した記録媒体。
19. 【請求項１９】 前記設定記憶ステップは、 前記属性別重み付け設定値を各属性毎の重み付けを示す
    重み付け定数を用いて定めるステップと、 各レコードが特異であるか否かを判定するための設定値
    である特異判定設定値を記録し参照するステップを備
    え、 前記特異レコード判定ステップは、 各レコードの特異性を、前記重み付け定数の当該レコー
    ドにおいて特異性の判定された属性に対応するものを全
    て加算した値が、前記特異判定設定値を超える場合に当
    該レコードを特異であると判定することを特徴とする請
    求項１８に記載の特異データ検出プログラムを記録した
    記録媒体。
20. 【請求項２０】 前記データ解析ステップは、 各属性毎におけるデータの平均値と標準偏差を算出し、 前記設定記憶ステップは、 前記特異範囲設定値を、各属性毎に上限を示す上限定数
    及び下限を示す下限定数を用いて定め、 前記特異範囲判定ステップは、 各属性の特異であると判定するデータの範囲を、当該属
    性のデータの標準偏差に前記上限定数を乗じた値を平均
    値に加算した値を超える範囲、及び当該属性のデータの
    標準偏差に前記下限定数を乗じた値を平均値から減算し
    た値を下回る範囲として判定することを特徴とする請求
    項１８又は請求項１９に記載の特異データ検出プログラ
    ムを記録した記録媒体。