JP6827490B2 - データ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラム - Google Patents

Description

この発明は、データの分析を容易にする技術に関する。

ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の普及に伴い、多くのデータが収集されるようになってきている。そして、収集されたデータを分析し、活用することが試みられている。

データを分析するには、データが格納されたテーブルの構造といったデータベースに関するある程度の知識が必要である。しかし、現実には、データベースに関する知識を持たないユーザが多い。そのため、データベースに関する知識を持つ一部のユーザに分析の依頼がされ、知識を持つ一部のユーザが分析を行うといったことが行われている。データベースに関する知識を持たないユーザからの依頼は分析を実行できる程度に明確になっていない場合があり、知識を持つ一部のユーザに係る負担が大きくなっている。

特許文献１には、多次元データの分析を行う場合の分析軸を推薦することが記載されている。これにより、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を図っている。

特開２０１２−１０３８４１号公報

特許文献１に記載された技術は、データベースに関する知識を持つユーザの使用を前提とするものと認められる。そのため、特許文献１に記載された技術を用いても、依然としてデータベースに関する知識を持たないユーザはデータの分析を行うことは困難である。
この発明は、データベースに関する知識を持たないユーザにもデータの分析を行い易くすることを目的とする。

この発明に係るデータ分析装置は、
分析内容を示す分析項目の指定を受け付ける項目受付部と、
複数のテーブルのうちの前記項目受付部によって受け付けされた前記分析項目に対応するテーブルである対象テーブルにおける属性の型に対応する分類方法と算出方法の少なくともいずれかを、当該属性の型に応じた複数の分析方法として特定し、特定された当該複数の分析方法を表示する方法表示部と、
前記方法表示部によって表示された前記複数の分析方法のうちいずれかの分析方法を指定方法として受け付ける方法受付部と、
前記方法受付部によって受け付けされた前記指定方法に従い、前記対象テーブルのデータを分析する分析部と
を備える。

この発明では、分析項目に対応する対象テーブルにおける属性に応じた複数の分析方法を表示し、分析方法を指定させる。これにより、データベースに関する知識を持たないユーザであっても、単に分析内容を示す分析項目を指定し、分析方法を指定するだけで、データの分析を行うことが可能である。

実施の形態１に係るデータ分析システム１００の構成図。 実施の形態１に係るデータ分析装置１０の構成図。 実施の形態１に係る電力量テーブル１３１の説明図。 実施の形態１に係る機器操作テーブル１３２の説明図。 実施の形態１に係る対象指定テーブル１３３の説明図。 実施の形態１に係る分類テーブル１３４の説明図。 実施の形態１に係る算出テーブル１３５の説明図。 実施の形態１に係るデータ収集処理のフローチャート。 実施の形態１に係るデータ分析処理のフローチャート。 実施の形態１に係る項目受付処理の説明図。 実施の形態１に係る条件表示処理の説明図。 実施の形態１に係る方法表示処理の説明図。 実施の形態１に係る分析処理の説明図。 実施の形態１に係る分析結果の説明図。 変形例２に係るデータ分析装置１０の構成図。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係るデータ分析システム１００の構成を説明する。
データ分析システム１００は、データ分析装置１０と、依頼者端末２０と、複数のＧＷ３０（ゲートウェイ）と、複数のＩｏＴ機器４０とを備える。データ分析装置１０は、依頼者端末２０及び各ＧＷ３０と、通信路５１を介して接続されている。各ＧＷ３０には、通信路５２を介して１台以上のＩｏＴ機器４０が接続されている。

データ分析装置１０は、データの分析を行うサーバである。依頼者端末２０は、分析を依頼するユーザが使用する端末である。ＧＷ３０は、通信を中継する機器である。ＩｏＴ機器４０は、通信機能を有する機器であり、ここではデータを収集する機器である。実施の形態１では、ＩｏＴ機器は、使用電力量を計測する機器と、空気調和機等を制御した制御データを取得する機器とである。
図１では、複数の建物それぞれにＧＷ３０が設置されており、その建物に設置されたＩｏＴ機器４０がその建物に設置されたＧＷ３０に接続されている例が示されている。

図２を参照して、実施の形態１に係るデータ分析装置１０の構成を説明する。
データ分析装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。

ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。

通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。

データ分析装置１０は、機能構成要素として、データ収集部１１１と、項目受付部１１２と、条件表示部１１３と、条件受付部１１４と、方法表示部１１５と、方法受付部１１６と、分析部１１７とを備える。データ分析装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、データ分析装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、データ分析装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。

ストレージ１３は、電力量テーブル１３１と、機器操作テーブル１３２と、対象指定テーブル１３３と、分類テーブル１３４と、算出テーブル１３５とを記憶する。

図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３から図１３を参照して、実施の形態１に係るデータ分析システム１００の動作を説明する。
実施の形態１に係るデータ分析システム１００の動作は、実施の形態１に係るデータ分析方法に相当する。また、実施の形態１に係るデータ分析システム１００の動作は、実施の形態１に係るデータ分析プログラムの処理に相当する。

図３を参照して、実施の形態１に係る電力量テーブル１３１を説明する。
電力量テーブル１３１は、ＩｏＴ機器４０によって収集された使用電力量を記憶するテーブルである。電力量テーブル１３１は、ＧＷＩＤと、ＴｉｍｅＳｔａｍｐと、使用電力量との属性を有する。ＧＷＩＤは、使用電力量のデータを送信した送信元のＧＷ３０の識別子である。ＴｉｍｅＳｔａｍｐは、使用電力量を計測した日時である。使用電力量は、ＴｉｍｅＳｔａｍｐが示す日時に使用されていた電力量（Ｋｗｈ：キロワットアワー）である。
電力量テーブル１３１の各属性にはデータの型が示されている。ＧＷＩＤはＴｅｘｔ型であり、ＴｉｍｅＳｔａｍｐはＤａｔｅ型であり、使用電力量はＩｎｔ型である。

図４を参照して、実施の形態１に係る機器操作テーブル１３２を説明する。
機器操作テーブル１３２は、ＩｏＴ機器４０によって収集された制御データを記憶するテーブルである。機器操作テーブル１３２は、ＧＷＩＤと、ＴｉｍｅＳｔａｍｐと、機器ＩＤと、分類と、プロパティとの属性を有する。ＧＷＩＤは、制御データのデータを送信した送信元のＧＷ３０の識別子である。ＴｉｍｅＳｔａｍｐは、制御データを取得した日時である。機器ＩＤは、制御データの制御対象の機器の識別子である。分類とプロパティとは制御データである。分類は、制御データの分類である。プロパティは、制御データの具体的な制御内容である。
機器操作テーブル１３２の各属性にはデータの型が示されている。ＧＷＩＤはＴｅｘｔ型であり、ＴｉｍｅＳｔａｍｐはＤａｔｅ型であり、機器ＩＤはＴｅｘｔ型であり、分類はＴｅｘｔ型であり、プロパティはＴｅｘｔ型である。

図５を参照して、実施の形態１に係る対象指定テーブル１３３を説明する。
対象指定テーブル１３３は、分析項目毎に、分析対象を示すデータを記憶するテーブルである。対象指定テーブル１３３は、分析項目と、対象テーブルと、範囲１と、対象属性１と、範囲２と、対象属性２との属性を有する。分析項目は、分析内容を示す。対象テーブルは、分析項目が示す分析内容を分析する場合に分析対象となるテーブルである。範囲１及び範囲２は、分析対象とする範囲を限定する項目である。対象属性１及び対象属性２は、範囲１及び範囲２にそれぞれ対応した、範囲を指定するために使用する属性である。
なお、図５では、範囲及び対象属性は、範囲１及び範囲２と、対象属性１及び対象属性２との２つずつが示されていた。しかし、範囲及び対象属性の組み合わせの数は、１つであってもよいし、３つ以上であってもよい。

図６を参照して、実施の形態１に係る分類テーブル１３４を説明する。
分類テーブル１３４は、属性のデータの型毎に、分析結果の分類方法を記憶する。分類方法は、分析結果をどの単位で集計するかを意味する。具体例としては、Ｔｅｘｔ型の場合には、同一文字列毎と、全てとの分類方法がある。同一文字列毎とは、文字列が同一のものを分類して、集計することを意味する。
またＤａｔｅ型の場合には、全期間と、時間帯別と、日別と、週別と、月別と、年別と、曜日別と、同値毎との分類方法がある。同値毎とは、同じ値のものを分類して、集計することを意味する。

図７を参照して、実施の形態１に係る算出テーブル１３５を説明する。
算出テーブル１３５は、属性のデータの型毎に、分析結果の算出方法を記憶する。算出方法は、分析結果をどのように算出するかを意味する。具体例としては、Ｉｎｔ型の場合には、合計と、平均と、分散と、最大と、最小と、同値毎との算出方法がある。

実施の形態１に係るデータ分析システム１００の動作は、データ収集処理と、データ分析処理とを含む。

図８を参照して、実施の形態１に係るデータ収集処理を説明する。
データ収集処理は、分析対象となるデータを収集する処理である。実施の形態１では、データ収集処理によって、電力量テーブル１３１及び機器操作テーブル１３２にデータが蓄積される。

（ステップＳ１１：データ送信処理）
各ＧＷ３０は、定期的に、あるいは、何らかのイベントをトリガとして、接続されたＩｏＴ機器４０によって収集されたデータをデータ分析装置１０に送信する。
実施の形態１では、各ＧＷ３０は、ＧＷ３０のＧＷＩＤと、使用電力量を計測した日時と、使用電力量との組である電力量データと、ＧＷ３０のＧＷＩＤと、制御データを取得した日時と、制御対象の機器の機器ＩＤと、制御データの分類と、制御データの制御内容との組である操作データとを送信する。ここで、電力量データには、電力量データであることを示すタグが付され、操作データには、操作データであることを示すタグが付された上で送信される。
何らかのイベントとは、具体例としては、例えば、制御対象の機器に対して制御データが送信されたこと等である。

（ステップＳ１２：収集処理）
データ分析装置１０のデータ収集部１１１は、ステップＳ１１で各ＧＷ３０から送信されたデータを取得する。そして、データ収集部１１１は、取得したデータを電力量テーブル１３１又は機器操作テーブル１３２に書き込む。
具体的には、データ収集部１１１は、電力量データを受信した場合には、ＧＷ３０のＧＷＩＤと使用電力量を計測した日時と使用電力量とをそれぞれ、電力量テーブル１３１のＧＷＩＤとＴｉｍｅＳｔａｍｐと使用電力量との属性のデータとして書き込む。また、データ収集部１１１は、操作データを受信した場合には、ＧＷ３０のＧＷＩＤと制御データを取得した日時と制御対象の機器の機器ＩＤと制御データの分類と制御データの制御内容とをそれぞれ、機器操作テーブル１３２のＧＷＩＤとＴｉｍｅＳｔａｍｐと機器ＩＤと分類とプロパティとの属性のデータとして書き込む。

図９を参照して、実施の形態１に係るデータ分析処理を説明する。
データ分析処理は、データ収集処理で収集されたデータを分析する処理である。
データ分析処理の前提として、データ収集処理により電力量テーブル１３１及び機器操作テーブル１３２にデータが蓄積されているものとする。また、対象指定テーブル１３３と分類テーブル１３４と算出テーブル１３５とに、データベースの知識を持つユーザ等によってデータが設定されているものとする。ここでは、対象指定テーブル１３３には図５に示すようにデータが設定されており、分類テーブル１３４には図６に示すようにデータが設定されており、算出テーブル１３５には図７に示すようにデータが設定されているものとする。

（ステップＳ２１：項目受付処理）
項目受付部１１２は、依頼者端末２０から分析内容を示す分析項目の指定を受け付ける。
具体的には、図１０に示すように、項目受付部１１２は、対象指定テーブル１３３の分析項目に設定されたデータを分析項目の選択肢として、依頼者端末２０に表示する。ここでは、図５に示すように、対象指定テーブル１３３の分析項目には使用電力量把握と機器使用状況の把握とが設定されているため、使用電力量把握と機器使用状況把握とが分析項目の選択肢として表示される。依頼者端末２０のユーザは、表示された複数の分析項目の選択肢から希望する分析項目を選択する。すると、項目受付部１１２は、選択された分析項目を受け付ける。

（ステップＳ２２：条件表示処理）
条件表示部１１３は、分析対象とする範囲を限定する複数の範囲条件を依頼者端末２０に表示する。
図１１を参照して具体的に説明する。条件表示部１１３は、ステップＳ１１で受け付けされた分析項目のレコードを対応レコードとして対象指定テーブル１３３から読み出す。条件表示部１１３は、対応レコードの対象テーブルにおける対象属性１のデータを読み出す。そして、条件表示部１１３は、対応レコードの範囲１のデータを項目名として表示し、項目名に対応する対象属性１のデータを範囲条件の選択肢として表示する。なお、条件表示部１１３は、対象属性１のデータを選択肢として表示する際、同じ選択肢が複数表示されないように、データの重複をなくした上で選択肢として表示する。また、条件表示部１１３は、対象属性１がＴｅｘｔ型の場合には、対象属性１の全てのデータを対象とすることを意味する“全て”という選択肢を加える。
また、対応レコードの範囲２及び対象属性２にデータが設定されている場合には、条件表示部１１３は、対応レコードの対象テーブルにおける対象属性２のデータを読み出す。そして、条件表示部１１３は、対応レコードの範囲２のデータを項目名として表示し、項目名に対応する対象属性２のデータを範囲条件の選択肢として表示する。この場合にも、範囲１及び対象属性１の場合と同様に、条件表示部１１３は、データの重複をなくした上で選択肢として表示する。また、条件表示部１１３は、対象属性２がＴｅｘｔ型の場合には、全てという選択肢を加える。

図１１では、ステップＳ２１で使用電力量把握が指定された場合の例を示している。使用電力量把握が指定されたので、範囲１の対象ＧＷＩＤと、範囲２の期間とが項目名として表示されている。
そして、対象ＧＷＩＤの選択肢として、対象テーブルである電力量テーブル１３１における対象属性１のＧＷＩＤにおけるデータの一覧が表示されている。なお、対象属性１はＴｅｘｔ型であるため、選択肢に全てが加えられている。また、期間の選択肢として、期間の開始及び期間の終了について、対象テーブルである電力量テーブル１３１における対象属性２のＴｉｍｅＳｔａｍｐのデータの一覧が表示されている。

（ステップＳ２３：条件受付処理）
条件受付部１１４は、ステップＳ２２で表示された複数の範囲条件のうち指定する範囲条件を指定条件として受け付ける。
具体的には、依頼者端末２０のユーザは、ステップＳ２２で表示された複数の選択肢から希望する選択肢を選択する。複数の項目についての選択肢が表示されている場合には、依頼者端末２０のユーザは、各項目についての選択肢を選択する。条件受付部１１４は、選択された選択肢の範囲条件を受け付ける。

（ステップＳ２４：方法表示処理）
方法表示部１１５は、ステップＳ２１で受け付けされた分析項目に対応する対象テーブルにおける属性に応じた複数の分析方法を表示する。
図１２を参照して具体的に説明する。方法表示部１１５は、対象指定テーブル１３３におけるステップＳ１１で受け付けされた分析項目のレコードを参照して、対象テーブルを特定する。方法表示部１１５は、対象テーブルにおける複数の属性それぞれを対象として、分類テーブル１３４及び算出テーブル１３５を参照して、対象の属性の型に応じた複数の分析方法を特定する。具体的には、方法表示部１１５は、分類テーブル１３４及び算出テーブル１３５から対象の属性の型を検索し、対象の属性の型に対応する分類方法と算出方法との少なくともいずれかを、対象の属性の型に応じた分析方法として特定する。方法表示部１１５は、複数の属性それぞれについて、特定された分析方法を依頼者端末２０に表示する。

図１２では、ステップＳ２１で使用電力量把握が指定された場合の例を示している。使用電力量把握が指定されたので、対象テーブルは電力量テーブル１３１である。そのため、電力量テーブル１３１のＧＷＩＤとＴｉｍｅＳｔａｍｐと使用電力量とのそれぞれの属性が対象になる。
ＧＷＩＤはＴｅｘｔ型であるため、分類テーブル１３４から同一文字列毎と全てとの分類方法が特定される。そのため、ＧＷＩＤについて要素毎と全てとの分類方法が分析方法として表示される。
ＴｉｍｅＳｔａｍｐはＤａｔｅ型であるため、分類テーブル１３４から全期間から同値毎までの分類方法が特定される。そのため、ＴｉｍｅＳｔａｍｐについて全期間から同値毎までの分類方法が分析方法として表示される。
使用電力量はＩｎｔ型であるため、算出テーブル１３５から合計から同値毎までの算出方法が特定される。そのため、使用電力量について合計から同値毎までの算出方法が分析方法として表示される。

（ステップＳ２５：方法受付処理）
方法受付部１１６は、ステップＳ２４で表示された複数の分析方法のうち指定する分析方法を指定方法として受け付ける。
具体的には、依頼者端末２０のユーザは、ステップＳ２４で表示された複数の属性それぞれについて、希望する分析方法を選択する。方法受付部１１６は、選択された分析方法を指定方法として受け付ける。

（ステップＳ２６：分析処理）
分析部１１７は、ステップＳ２５で受け付けされた指定方法に従い、対象テーブルのデータのうちステップＳ２３で受け付けされた指定条件が示すデータを分析する。そして、分析部１１７は、分析結果を依頼者端末２０に表示する。
具体例としては、図１３及び図１４を用いて説明する。図１３に示すように、ユーザは範囲条件として、対象ＧＷＩＤについて全てを選択し、期間について２０１８／０８／０１ １２：００から２０１８／０９／０１ １１：００までを指定したとする。分析部１１７は、ユーザからの指定に基づく処理として、電力量テーブル１３１から分析対象のレコードを選択する。その状態を図１４の左側の図に示す。
また、分析方法として、ユーザはＧＷＩＤについて同一文字列毎を選択し、ＴｉｍｅＳｔａｍｐについて月別を選択し、使用電力量について合計を指定したとする。すると、分析部１１７は、ユーザからの指定に基づく処理として、電力量テーブル１３１のデータのうち、２０１８／０８／０１ １２：００から２０１８／０９／０１ １１：００までの全てのデータを対象として、ＧＷ３０及び月毎に分析対象のレコードを分類して、使用電力量の合計を算出する。その分析結果を図１４の右側の図で示す。その後分析部１１７は、分析結果を依頼者端末２０に表示する。
このように分析部１１７は、ユーザからの指定に基づき、該当のレコードを選択して、データの型に対応する分類と算出とを行う。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係るデータ分析システム１００は、分析項目に対応する対象テーブルにおける属性に応じた複数の分析方法を表示し、分析方法を指定させる。これにより、データベースに関する知識を持たないユーザであっても、単に分析内容を示す分析項目を指定し、分析方法を指定するだけで、データの分析を行うことが可能である。

特に、実施の形態１に係るデータ分析システム１００は、対象テーブルにおける属性の型に応じた複数の分析方法を表示する。属性の型は、データベース設計時に設定される項目である。そのため、分析対象とするデータ毎に設計者が設定を行う必要がなく、簡便に実現可能である。

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、対象テーブルにおける属性の型に応じた複数の分析方法を表示した。しかし、各テーブルの属性毎に複数の分析方法を事前に設定しておき、対象テーブルにおける複数の属性それぞれについて、設定された複数の分析方法を表示してもよい。
これにより、分析対象とするデータ毎に設計者が設定を行う必要があるものの、各属性に適した分析方法を表示することが可能になる。

＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。

図１５を参照して、変形例２に係るデータ分析装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、データ分析装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。

電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。

＜変形例３＞
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。

プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。

１０ データ分析装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 電子回路、１１１ データ収集部、１１２ 項目受付部、１１３ 条件表示部、１１４ 条件受付部、１１５ 方法表示部、１１６ 方法受付部、１１７ 分析部、１３１ 電力量テーブル、１３２ 機器操作テーブル、１３３ 対象指定テーブル、１３４ 分類テーブル、１３５ 算出テーブル、２０ 依頼者端末、３０ ＧＷ、４０ ＩｏＴ機器、５１ 通信路、５２ 通信路、１００ データ分析システム。

Claims (5)

1. 分析内容を示す分析項目の指定を受け付ける項目受付部と、
   複数のテーブルのうちの前記項目受付部によって受け付けされた前記分析項目に対応するテーブルである対象テーブルにおける属性の型に対応する分類方法と算出方法の少なくともいずれかを、当該属性の型に応じた複数の分析方法として特定し、特定された当該複数の分析方法を表示する方法表示部と、
   前記方法表示部によって表示された前記複数の分析方法のうちいずれかの分析方法を指定方法として受け付ける方法受付部と、
   前記方法受付部によって受け付けされた前記指定方法に従い、前記対象テーブルのデータを分析する分析部と
   を備えるデータ分析装置。
2. 前記データ分析装置は、さらに、
   分析項目毎に属性を記憶した対象指定テーブルを参照して、前記項目受付部によって受け付けされた前記分析項目に対応する属性を特定し、前記対象テーブルにおける特定された属性に格納されたデータを限定する複数の範囲条件を表示する条件表示部と、
   前記条件表示部によって表示された前記複数の範囲条件のうちいずれかの範囲条件を指定条件として受け付ける条件受付部と
   を備え、
   前記分析部は、前記対象テーブルのデータのうち、前記条件受付部によって受け付けされた前記指定条件によって限定されたデータを分析する
   請求項１に記載のデータ分析装置。
3. 前記方法表示部は、前記属性に応じて事前に設定された複数の分析方法を表示する
   請求項１に記載のデータ分析装置。
4. 分析内容を示す分析項目の指定を受け付ける項目受付ステップと、
   複数のテーブルのうちの前記項目受付ステップによって受け付けされた前記分析項目に対応するテーブルである対象テーブルにおける属性の型に対応する分類方法と算出方法の少なくともいずれかを、当該属性の型に応じた複数の分析方法として特定し、特定された当該複数の分析方法を表示する方法表示ステップと、
   前記方法表示ステップによって表示された前記複数の分析方法のうちいずれかの分析方法を指定方法として受け付ける方法受付ステップと、
   前記方法受付ステップによって受け付けされた前記指定方法に従い、前記対象テーブルのデータを分析する分析ステップと
   を備えるデータ分析方法。
5. 分析内容を示す分析項目の指定を受け付ける項目受付処理と、
   複数のテーブルのうちの前記項目受付処理によって受け付けされた前記分析項目に対応するテーブルである対象テーブルにおける属性の型に対応する分類方法と算出方法の少なくともいずれかを、当該属性の型に応じた複数の分析方法として特定し、特定された当該複数の分析方法を表示する方法表示処理と、
   前記方法表示処理によって表示された前記複数の分析方法のうちいずれかの分析方法を指定方法として受け付ける方法受付処理と、
   前記方法受付処理によって受け付けされた前記指定方法に従い、前記対象テーブルのデータを分析する分析処理と
   を実行するデータ分析装置としてコンピュータを機能させるデータ分析プログラム。

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