JP2003316797A - 情報分析システムおよび方法 - Google Patents
情報分析システムおよび方法Info
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- JP2003316797A JP2003316797A JP2002125170A JP2002125170A JP2003316797A JP 2003316797 A JP2003316797 A JP 2003316797A JP 2002125170 A JP2002125170 A JP 2002125170A JP 2002125170 A JP2002125170 A JP 2002125170A JP 2003316797 A JP2003316797 A JP 2003316797A
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- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 4
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 abstract description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004141 dimensional analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】多次元データの集合に対して、ある特定の次元
もしくはデータ項目が変化を起こした集合に着目して、
その集合の特徴分析を行う。 【解決手段】変化を捉える次元もしくはデータ項目を保
存する指定テーブルとデータ抽出処理機能を備えてお
き、データ抽出処理機能では指定テーブルで指定された
次元もしくはデータ項目のデータが前回の抽出段階から
変化したかどうかを判別し、変化していた場合には当該
のデータ集合を通常分析用多次元分析用とは別の変化分
析用多次元データベースに蓄積し、当該の変化分析用多
次元データベースを分析する。
もしくはデータ項目が変化を起こした集合に着目して、
その集合の特徴分析を行う。 【解決手段】変化を捉える次元もしくはデータ項目を保
存する指定テーブルとデータ抽出処理機能を備えてお
き、データ抽出処理機能では指定テーブルで指定された
次元もしくはデータ項目のデータが前回の抽出段階から
変化したかどうかを判別し、変化していた場合には当該
のデータ集合を通常分析用多次元分析用とは別の変化分
析用多次元データベースに蓄積し、当該の変化分析用多
次元データベースを分析する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はOLAP分析のように多
次元のデータ集合を取り扱う情報分析システムにおいて
ある特定の次元もしくはデータ項目が変化を起こした集
合に着目して、その集合の特徴分析を行うシステム及び
方法に関する。
次元のデータ集合を取り扱う情報分析システムにおいて
ある特定の次元もしくはデータ項目が変化を起こした集
合に着目して、その集合の特徴分析を行うシステム及び
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、データベース技術の進歩により、
多次元のデータ集合を蓄積し、そのデータの分布構造を
複数の観点で分析できる情報分析システムが登場してい
る。例えば、OLAP (OnLine Analytical Processing) 分
析と呼ばれているものはオンライン操作により多次元デ
ータ集合のある断面でのデータ分布を調べたり、分析軸
（次元）を入れ替えてデータ分布を調べたりできること
を特徴としており、各社から商品化されている。多次元
データの例としては、商品売上を分析するために、どの
商品の売上かという「商品」の次元、何日の売上かとい
う「時間」の次元、どの地域での売上かという「地域」
次元などで商品売上金額や販売数や顧客数（これらの分
析対象となる次元を分析次元という）を分析することが
考えられる。図１は、多次元データ集合（多次元データ
ベース）の構造例１０１、商品毎に時間次元と地域次元
で分析する事例１０２、及び年月毎に商品次元と地域次
元で分析する事例１０３を示している。
多次元のデータ集合を蓄積し、そのデータの分布構造を
複数の観点で分析できる情報分析システムが登場してい
る。例えば、OLAP (OnLine Analytical Processing) 分
析と呼ばれているものはオンライン操作により多次元デ
ータ集合のある断面でのデータ分布を調べたり、分析軸
（次元）を入れ替えてデータ分布を調べたりできること
を特徴としており、各社から商品化されている。多次元
データの例としては、商品売上を分析するために、どの
商品の売上かという「商品」の次元、何日の売上かとい
う「時間」の次元、どの地域での売上かという「地域」
次元などで商品売上金額や販売数や顧客数（これらの分
析対象となる次元を分析次元という）を分析することが
考えられる。図１は、多次元データ集合（多次元データ
ベース）の構造例１０１、商品毎に時間次元と地域次元
で分析する事例１０２、及び年月毎に商品次元と地域次
元で分析する事例１０３を示している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、図１に示すよ
うな多次元データベースの構造では、例えばサービス事
業におけるサービス契約状況分析において、一つの次元
がお客様の契約サービス種類である場合に、その契約サ
ービス種類があるサービスから他のサービスに変化した
お客様はどのような特徴を持っているか（正確には当該
サービスへの変化前の特徴はどうであったか）を分析す
ることはできず、ただ、あるサービスに契約しているお
客様はどのような特徴を持っているかという静的な分析
が行えるだけであった。
うな多次元データベースの構造では、例えばサービス事
業におけるサービス契約状況分析において、一つの次元
がお客様の契約サービス種類である場合に、その契約サ
ービス種類があるサービスから他のサービスに変化した
お客様はどのような特徴を持っているか（正確には当該
サービスへの変化前の特徴はどうであったか）を分析す
ることはできず、ただ、あるサービスに契約しているお
客様はどのような特徴を持っているかという静的な分析
が行えるだけであった。
【０００４】本発明の目的は、指定された特定の次元の
データ項目が変化したもしくはあるサービスに契約した
というように、特定のデータ項目が変化したデータ集合
に対し、その変化前後の多次元データ分析を行えるよう
にすることである。
データ項目が変化したもしくはあるサービスに契約した
というように、特定のデータ項目が変化したデータ集合
に対し、その変化前後の多次元データ分析を行えるよう
にすることである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る情報分析システムでは、変化を捉える
次元もしくはデータ項目を指定するための入力手段と、
前記入力された次元もしくはデータ項目を保存する指定
テーブルと、分析するデータを他の各システムやデータ
ウェアハウスから抽出するデータ抽出判別手段とを備
え、データ抽出判別手段では契約者毎のように、ある単
位のデータ集合毎に、指定テーブルで指定された次元も
しくはデータ項目のデータが前回の抽出段階から変化し
たかどうかを判別し、変化していた場合には当該のデー
タ集合を通常分析用多次元分析データベースに蓄積する
と共に、その通常分析用多次元データベースとは別の変
化分析用多次元データベースにも蓄積する。当該の変化
分析用多次元データベースを分析する。
め、本発明に係る情報分析システムでは、変化を捉える
次元もしくはデータ項目を指定するための入力手段と、
前記入力された次元もしくはデータ項目を保存する指定
テーブルと、分析するデータを他の各システムやデータ
ウェアハウスから抽出するデータ抽出判別手段とを備
え、データ抽出判別手段では契約者毎のように、ある単
位のデータ集合毎に、指定テーブルで指定された次元も
しくはデータ項目のデータが前回の抽出段階から変化し
たかどうかを判別し、変化していた場合には当該のデー
タ集合を通常分析用多次元分析データベースに蓄積する
と共に、その通常分析用多次元データベースとは別の変
化分析用多次元データベースにも蓄積する。当該の変化
分析用多次元データベースを分析する。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態につき図
面を用いて説明する。本実施形態では、電話サービスの
ように、契約に基づく通話料に応じた従量性サービスを
例としているが、これは別の形態でもよく、例えば、自
動車販売で車種を変更した人の、変更前の特徴の分析に
も適用できる。
面を用いて説明する。本実施形態では、電話サービスの
ように、契約に基づく通話料に応じた従量性サービスを
例としているが、これは別の形態でもよく、例えば、自
動車販売で車種を変更した人の、変更前の特徴の分析に
も適用できる。
【０００７】図２は本実施形態全体の概略構成を表す構
成図である。図２において、データウェアハウスもしく
は各種情報システム２０１は、多次元データベースを構
築するのに必要となるデータを蓄積し、ここには過去分
のデータも存在するとしている。データ抽出判別処理機
能２０３は、多次元データベースを構築するためにデー
タ抽出を行うと共に、ある単位のデータ集合毎に、前回
から変化している次元もしくはデータ項目があるかを判
別し、変化していた場合には当該のデータ集合を通常分
析用多次元データベース２０６と共に変化分析用多次元
データベース２０７にも蓄積する。ここである単位のデ
ータ集合とは、例えば契約者一人に関する一連のデータ
のように互いに関連している多次元データを構成する最
小単位である。指定テーブル２０４は、指定された変化
を捉える次元もしくはデータ項目を保存する。データ抽
出判別処理機能２０３と指定テーブル２０４は処理装置
２０２内のプログラムおよびテーブルである。入力装置
２０５は、指定テーブル２０４の次元もしくはデータ項
目を入力するためのものである。
成図である。図２において、データウェアハウスもしく
は各種情報システム２０１は、多次元データベースを構
築するのに必要となるデータを蓄積し、ここには過去分
のデータも存在するとしている。データ抽出判別処理機
能２０３は、多次元データベースを構築するためにデー
タ抽出を行うと共に、ある単位のデータ集合毎に、前回
から変化している次元もしくはデータ項目があるかを判
別し、変化していた場合には当該のデータ集合を通常分
析用多次元データベース２０６と共に変化分析用多次元
データベース２０７にも蓄積する。ここである単位のデ
ータ集合とは、例えば契約者一人に関する一連のデータ
のように互いに関連している多次元データを構成する最
小単位である。指定テーブル２０４は、指定された変化
を捉える次元もしくはデータ項目を保存する。データ抽
出判別処理機能２０３と指定テーブル２０４は処理装置
２０２内のプログラムおよびテーブルである。入力装置
２０５は、指定テーブル２０４の次元もしくはデータ項
目を入力するためのものである。
【０００８】図３はデータウェアハウスもしくは各種情
報システム２０１に蓄積されているデータの例であり、
本実施例ではこのように契約者単位の一連のデータが時
系列に蓄積されているとしているが、これら一連のデー
タは各種情報システムから契約者ID等をキーにして個々
に抽出してもよい。
報システム２０１に蓄積されているデータの例であり、
本実施例ではこのように契約者単位の一連のデータが時
系列に蓄積されているとしているが、これら一連のデー
タは各種情報システムから契約者ID等をキーにして個々
に抽出してもよい。
【０００９】図４は指定テーブルの例であり、テーブル
４０１は契約サービスという次元で指定している事例、
テーブル４０２は契約サービス番号というデータ項目で
指定している事例である。
４０１は契約サービスという次元で指定している事例、
テーブル４０２は契約サービス番号というデータ項目で
指定している事例である。
【００１０】図５は変化分析用多次元データベースの例
であり、例えば契約サービス種類の変化を捉える場合
（図４の指定４０１）には、サービス番号１から２、サ
ービス番号１から３、サービス番号２から３などのよう
に、一つの次元は契約サービス変化を要素として構成さ
れる。指定テーブルで指定されている変化項目が契約サ
ービスのように次元ではなく、サービス番号３のような
特定のデータ項目であった場合（図４の指定４０２）に
は、データ抽出判別処理機能２０２は他のサービス番号
からサービス番号３に変化したデータ集合のみを変化分
析用多次元データベースに蓄積する。
であり、例えば契約サービス種類の変化を捉える場合
（図４の指定４０１）には、サービス番号１から２、サ
ービス番号１から３、サービス番号２から３などのよう
に、一つの次元は契約サービス変化を要素として構成さ
れる。指定テーブルで指定されている変化項目が契約サ
ービスのように次元ではなく、サービス番号３のような
特定のデータ項目であった場合（図４の指定４０２）に
は、データ抽出判別処理機能２０２は他のサービス番号
からサービス番号３に変化したデータ集合のみを変化分
析用多次元データベースに蓄積する。
【００１１】本実施形態の一連の動作を図６のフローチ
ャートを用いて説明する。図６に示すように、まずデー
タ抽出判別処理機能はデータウェアハウスもしくは各種
情報システム中の、ある単位のデータ集合２０１の中か
ら指定テーブルで指定された次元もしくはデータ項目の
最新時点のデータと、前回抽出時のデータを抽出する
（ステップ６０１）。前記最新時点と前回抽出時のデー
タを比較し（ステップ６０２）、指定された次元もしく
はデータ項目の変化がなかった場合には通常分析用多次
元データベース２０６に必要なデータを転送し（ステッ
プ６０４）、変化があった場合にはその変化があった単
位のデータを変化分析用多次元データベース２０７に転
送し、図５に示すような構成でデータを格納する。その
後、通常分析用多次元データベース２０６にも転送する
（ステップ６０３、６０４）。分析対象となる単位デー
タが他に存在するかどうかをチェックし、まだ存在する
場合にはステップ６０１に戻り、存在しなければ終了す
る（ステップ６０５）。さらに、変化分析用多次元デー
タベース２０７に格納されたデータを用いてデータ項目
の変化に着目したデータ分析を行う。
ャートを用いて説明する。図６に示すように、まずデー
タ抽出判別処理機能はデータウェアハウスもしくは各種
情報システム中の、ある単位のデータ集合２０１の中か
ら指定テーブルで指定された次元もしくはデータ項目の
最新時点のデータと、前回抽出時のデータを抽出する
（ステップ６０１）。前記最新時点と前回抽出時のデー
タを比較し（ステップ６０２）、指定された次元もしく
はデータ項目の変化がなかった場合には通常分析用多次
元データベース２０６に必要なデータを転送し（ステッ
プ６０４）、変化があった場合にはその変化があった単
位のデータを変化分析用多次元データベース２０７に転
送し、図５に示すような構成でデータを格納する。その
後、通常分析用多次元データベース２０６にも転送する
（ステップ６０３、６０４）。分析対象となる単位デー
タが他に存在するかどうかをチェックし、まだ存在する
場合にはステップ６０１に戻り、存在しなければ終了す
る（ステップ６０５）。さらに、変化分析用多次元デー
タベース２０７に格納されたデータを用いてデータ項目
の変化に着目したデータ分析を行う。
【００１２】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているので、多次元データの集合に対して、ある特定の
次元もしくはデータ項目が変化を起こした集合に着目し
て、その集合の特徴分析を行うことができる。
ているので、多次元データの集合に対して、ある特定の
次元もしくはデータ項目が変化を起こした集合に着目し
て、その集合の特徴分析を行うことができる。
【図１】多次元データベースのデータ構造例である。
【図２】本実施形態全体の概略構成を表す構成図であ
る。
る。
【図３】本実施形態におけるデータウェアハウスで蓄積
されているデータの形式である。
されているデータの形式である。
【図４】本実施形態における指定テーブルの形式であ
る。
る。
【図５】本実施形態における変化分析用多次元データベ
ースのデータ構造である。
ースのデータ構造である。
【図６】本実施形態の一連の動作を示すフローチャート
である。
である。
１０１：多次元データベースのデータ構造
１０２：商品毎に時間次元と地域次元で分析する事例
１０３：時間毎に商品次元と地域次元で分析する事例
２０１：データウェアハウス
２０２：処理装置
２０３：データ抽出判別処理機能
２０４：指定テーブル
２０５：入力装置
２０６：通常分析用多次元データベース
２０７：変化分析用多次元データベース
４０１：指定テーブルにおいて次元で指定した場合のデ
ータ形式 ４０２：指定テーブルにおいてデータ項目で指定した場
合のデータ形式
ータ形式 ４０２：指定テーブルにおいてデータ項目で指定した場
合のデータ形式
Claims (2)
- 【請求項１】多次元のデータ集合を蓄積し、そのデータ
の分布構造を複数の次元を軸として分析する情報分析シ
ステムは、特定の次元もしくはデータ項目を入力する手
段と、前記入力された次元もしくはデータ項目を保存す
る手段と、分析対象となるデータ集合のうち当該次元も
しくはデータ項目のデータが時系列的に変化を起こした
データ集合を判別する手段と、前記データ集合を当該の
変化が起こる前のデータと共に独立した多次元データと
して蓄積する手段と、前記多次元データのデータの分布
構造を分析する手段を有することを特徴とする情報分析
システム。 - 【請求項２】多次元のデータ集合を蓄積し、そのデータ
の分布構造を複数の次元を軸として分析する情報分析方
法は、特定の次元もしくはデータ項目を入力し、前記入
力された次元もしくはデータ項目を保存し、分析対象と
なるデータ集合のうち当該次元もしくはデータ項目のデ
ータが時系列的に変化を起こしたデータ集合を判別し、
前記データ集合を当該の変化が起こる前のデータと共に
独立した多次元データとして蓄積し、前記多次元データ
のデータの分布構造を分析することを特徴とする情報分
析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002125170A JP2003316797A (ja) | 2002-04-26 | 2002-04-26 | 情報分析システムおよび方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002125170A JP2003316797A (ja) | 2002-04-26 | 2002-04-26 | 情報分析システムおよび方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003316797A true JP2003316797A (ja) | 2003-11-07 |
Family
ID=29539966
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002125170A Pending JP2003316797A (ja) | 2002-04-26 | 2002-04-26 | 情報分析システムおよび方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003316797A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007515020A (ja) * | 2003-12-19 | 2007-06-07 | プロクラリティ コーポレイション | 意味のある変動を明らかにする自動監視及び動的プロセスメトリクスの統計分析 |
| JP2011198271A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Information Systems Corp | 情報分析システムおよびプログラム |
| US8417648B2 (en) | 2008-02-29 | 2013-04-09 | International Business Machines Corporation | Change analysis |
-
2002
- 2002-04-26 JP JP2002125170A patent/JP2003316797A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007515020A (ja) * | 2003-12-19 | 2007-06-07 | プロクラリティ コーポレイション | 意味のある変動を明らかにする自動監視及び動的プロセスメトリクスの統計分析 |
| US8417648B2 (en) | 2008-02-29 | 2013-04-09 | International Business Machines Corporation | Change analysis |
| JP2011198271A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Information Systems Corp | 情報分析システムおよびプログラム |
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