JPH06250911A - データ解析装置 - Google Patents
データ解析装置Info
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- JPH06250911A JPH06250911A JP5038604A JP3860493A JPH06250911A JP H06250911 A JPH06250911 A JP H06250911A JP 5038604 A JP5038604 A JP 5038604A JP 3860493 A JP3860493 A JP 3860493A JP H06250911 A JPH06250911 A JP H06250911A
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- data
- data analysis
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 比較的迅速且つ正確なデータ解析を行いうる
データ解析装置。 【構成】 この装置Ａ1 は，データ解析用オブジェクト
等を予め記憶しておくオブジェクト指向型データベース
１と，データベース１に記憶された解析プログラム等を
含むオブジェクトを組み合せてオブジェクトモデルを構
築するモデル構築機能処理部２，モデル構築機能処理部
２により構築されたオブジェクトモデルをデータベース
１に登録するモデル登録機能処理部３，モデル登録機能
処理部３によりデータベース１に登録されたオブジェク
トモデルを呼び出して，又はモデル構築機能処理部２に
より構築されたオブジェクトモデルを直接用いてデータ
解析を行うデータ解析機能処理部４とを有する計算機５
とから構成されている。上記構成により比較的迅速且つ
正確なデータ解析を行うことができる。
データ解析装置。 【構成】 この装置Ａ1 は，データ解析用オブジェクト
等を予め記憶しておくオブジェクト指向型データベース
１と，データベース１に記憶された解析プログラム等を
含むオブジェクトを組み合せてオブジェクトモデルを構
築するモデル構築機能処理部２，モデル構築機能処理部
２により構築されたオブジェクトモデルをデータベース
１に登録するモデル登録機能処理部３，モデル登録機能
処理部３によりデータベース１に登録されたオブジェク
トモデルを呼び出して，又はモデル構築機能処理部２に
より構築されたオブジェクトモデルを直接用いてデータ
解析を行うデータ解析機能処理部４とを有する計算機５
とから構成されている。上記構成により比較的迅速且つ
正確なデータ解析を行うことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はデータ解析装置に係り，
詳しくはオブジェクト指向型データベースを用いたデー
タ解析装置に関するものである。
詳しくはオブジェクト指向型データベースを用いたデー
タ解析装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】対話的なツールを用いてユーザが対話的
にデータモデルを構築し，そのモデルを用いてシミュレ
ーションを行うデータ解析装置としては特開平１−２７
４２７４号，特開平４−１１７５７３号等で既に公知で
ある。これらはそれぞれ，回路シミュレーションや，構
造物の解析シミュレーションを行うために開発されたも
のである。従来，製品の品質解析の為に行われたデータ
解析はデータベースから必要なデータを取り出し，任意
のアプリケーションプログラムを用いて解析を行ってい
た。図９はこのような従来のデータ解析装置Ａo の一例
における概略構成を示す模式図である。図９に示す如
く，従来のデータ解析装置Ａ0 は大きく分けて解析アプ
リケーションプログラムＰ１と，解析アプリケーション
プログラムＰ１に渡すデータを検索加工するデータ検索
部Ｐ２とに分けられる。まず，最初にユーザはデータ検
索部Ｐ２のインターフェースプログラム１を起動し，デ
ィスプレイ３に表示された検索条件入力インターフェー
ス２に解析するデータの検索条件を入力する。その検索
条件に従ってデータベース４からデータをデータ前処理
部５により検索，加工し，データ解析アプリケーション
プログラムＰ１に渡す。データ解析アプリケーションプ
ログラムＰ１はディスプレイ３に示されたメニュー画面
６からデータ解析の項目を選びデータ解析部７により解
析を行う。その解析の結果は表示部８によりディスプレ
イ３に表示される。ユーザは目的の解析結果が得られる
まで上記６から８までの操作を繰り返す。場合によって
は目的の結果を得るために上記２から８までの操作を繰
り返す場合もある。従来装置Ａ0 では，このようにして
一連のデータ解析を行うことができた。
にデータモデルを構築し，そのモデルを用いてシミュレ
ーションを行うデータ解析装置としては特開平１−２７
４２７４号，特開平４−１１７５７３号等で既に公知で
ある。これらはそれぞれ，回路シミュレーションや，構
造物の解析シミュレーションを行うために開発されたも
のである。従来，製品の品質解析の為に行われたデータ
解析はデータベースから必要なデータを取り出し，任意
のアプリケーションプログラムを用いて解析を行ってい
た。図９はこのような従来のデータ解析装置Ａo の一例
における概略構成を示す模式図である。図９に示す如
く，従来のデータ解析装置Ａ0 は大きく分けて解析アプ
リケーションプログラムＰ１と，解析アプリケーション
プログラムＰ１に渡すデータを検索加工するデータ検索
部Ｐ２とに分けられる。まず，最初にユーザはデータ検
索部Ｐ２のインターフェースプログラム１を起動し，デ
ィスプレイ３に表示された検索条件入力インターフェー
ス２に解析するデータの検索条件を入力する。その検索
条件に従ってデータベース４からデータをデータ前処理
部５により検索，加工し，データ解析アプリケーション
プログラムＰ１に渡す。データ解析アプリケーションプ
ログラムＰ１はディスプレイ３に示されたメニュー画面
６からデータ解析の項目を選びデータ解析部７により解
析を行う。その解析の結果は表示部８によりディスプレ
イ３に表示される。ユーザは目的の解析結果が得られる
まで上記６から８までの操作を繰り返す。場合によって
は目的の結果を得るために上記２から８までの操作を繰
り返す場合もある。従来装置Ａ0 では，このようにして
一連のデータ解析を行うことができた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来のデータ解析
装置Ａ0 はその構成上，データ検索部Ｐ２により検索し
たデータを解析アプリケーションプログラムＰ１に適応
したフォーマットに逐一加工しなければならない。ま
た，解析結果を記録するためには特別な手段を別途講じ
なければならない。更に，いくつかの操作手順を経て加
工されたデータであれば，解析結果を見てもどの様な手
順をふまえて行ったのか判らない。更に，その解析手順
も熟練者と初心者とでは違いがあり，そのために解析結
果が異なってくる場合もあった。本発明は，このような
従来の技術における課題を解決するために，データ解析
装置を改良し，比較的迅速かつ正確なデータ解析を行い
うるデータ解析装置を提供することを目的とするもので
ある。
装置Ａ0 はその構成上，データ検索部Ｐ２により検索し
たデータを解析アプリケーションプログラムＰ１に適応
したフォーマットに逐一加工しなければならない。ま
た，解析結果を記録するためには特別な手段を別途講じ
なければならない。更に，いくつかの操作手順を経て加
工されたデータであれば，解析結果を見てもどの様な手
順をふまえて行ったのか判らない。更に，その解析手順
も熟練者と初心者とでは違いがあり，そのために解析結
果が異なってくる場合もあった。本発明は，このような
従来の技術における課題を解決するために，データ解析
装置を改良し，比較的迅速かつ正確なデータ解析を行い
うるデータ解析装置を提供することを目的とするもので
ある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，第１の発明は，少くともデータ解析用のオブジェク
トを予め記憶しておくオブジェクト指向型データベース
と，上記データベースに記憶された少くとも解析プログ
ラムを含むオブジェクトを組み合わせてオブジェクトモ
デルを構築するモデル構築手段と，上記モデル構築手段
により構築されたオブジェクトモデルを上記データベー
スに登録するモデル登録手段と，上記モデル登録手段に
より上記データベースに登録されたオブジェクトモデル
を呼び出して，又は上記モデル構築手段により構築され
たオブジェクトモデルを直接用いてデータ解析を行うデ
ータ解析手段とを具備してなるデータ解析装置として構
成されている。また，第２の発明は，少くともデータ解
析用のオブジェクトを予め記憶しておくオブジェクト指
向型データベースと，上記データベースに記憶された少
くとも解析プログラムを含むオブジェクトを組み合わせ
てオブジェクトモデルを構築するモデル構築手段と，上
記モデル構築手段により構築されたオブジェクトモデル
を上記データベースに登録する第１のモデル登録手段
と，上記第１のモデル登録手段により上記データベース
に登録されたオブジェクトモデルを呼び出して，又は上
記モデル構築手段により構築されたオブジェクトモデル
を直接用いてデータ解析を行う第１のデータ解析手段
と，上記第１のデータ解析手段によりデータ解析を行っ
た時の少くとも解析結果を含むインスタンスモデルを上
記データベースに登録する第２のモデル登録手段と，上
記第１，第２のモデル登録手段により上記データベース
に登録された上記オブジェクトモデル及びインスタンス
モデルを用いてデータ解析を行う第２のデータ解析手段
とを具備してなるデータ解析装置である。更には，上記
モデル構築手段により上記オブジェクトモデルを対話的
に構築してなるデータ解析装置である。
に，第１の発明は，少くともデータ解析用のオブジェク
トを予め記憶しておくオブジェクト指向型データベース
と，上記データベースに記憶された少くとも解析プログ
ラムを含むオブジェクトを組み合わせてオブジェクトモ
デルを構築するモデル構築手段と，上記モデル構築手段
により構築されたオブジェクトモデルを上記データベー
スに登録するモデル登録手段と，上記モデル登録手段に
より上記データベースに登録されたオブジェクトモデル
を呼び出して，又は上記モデル構築手段により構築され
たオブジェクトモデルを直接用いてデータ解析を行うデ
ータ解析手段とを具備してなるデータ解析装置として構
成されている。また，第２の発明は，少くともデータ解
析用のオブジェクトを予め記憶しておくオブジェクト指
向型データベースと，上記データベースに記憶された少
くとも解析プログラムを含むオブジェクトを組み合わせ
てオブジェクトモデルを構築するモデル構築手段と，上
記モデル構築手段により構築されたオブジェクトモデル
を上記データベースに登録する第１のモデル登録手段
と，上記第１のモデル登録手段により上記データベース
に登録されたオブジェクトモデルを呼び出して，又は上
記モデル構築手段により構築されたオブジェクトモデル
を直接用いてデータ解析を行う第１のデータ解析手段
と，上記第１のデータ解析手段によりデータ解析を行っ
た時の少くとも解析結果を含むインスタンスモデルを上
記データベースに登録する第２のモデル登録手段と，上
記第１，第２のモデル登録手段により上記データベース
に登録された上記オブジェクトモデル及びインスタンス
モデルを用いてデータ解析を行う第２のデータ解析手段
とを具備してなるデータ解析装置である。更には，上記
モデル構築手段により上記オブジェクトモデルを対話的
に構築してなるデータ解析装置である。
【０００５】
【作用】第１の発明によれば，少くともデータ解析用の
オブジェクトがオブジェクト指向型データベースに予め
記憶される。上記データベースに記憶された少くとも解
析プログラムを含むオブジェクトをモデル構築手段によ
り組み合せてオブジェクトモデルが構築される。上記モ
デル構築手段により構築されたオブジェクトモデルがモ
デル登録手段により上記データベースに登録される。上
記モデル登録手段により上記データベースに登録された
オブジェクトモデルを呼び出して，又は上記モデル構築
手段により構築されたオブジェクトモデルを直接用いて
データ解析手段によりデータ解析がなされる。このよう
にデータ解析が，データ検索，解析等を全て同一レベル
で扱いうる解析用オブジェクトの構成という形で論理的
に自由に行うことができる。従って，解析の際に従来例
のようなデータ加工の必要がないため比較的迅速なデー
タ解析を行うことができる。また，解析に先立って解析
用オブジェクトが十分整備されておれば，解析順にオブ
ジェクトをつなげていくだけでもよく，このつながりを
オブジェクトモデルとしてデータベースに登録し再利用
できる。
オブジェクトがオブジェクト指向型データベースに予め
記憶される。上記データベースに記憶された少くとも解
析プログラムを含むオブジェクトをモデル構築手段によ
り組み合せてオブジェクトモデルが構築される。上記モ
デル構築手段により構築されたオブジェクトモデルがモ
デル登録手段により上記データベースに登録される。上
記モデル登録手段により上記データベースに登録された
オブジェクトモデルを呼び出して，又は上記モデル構築
手段により構築されたオブジェクトモデルを直接用いて
データ解析手段によりデータ解析がなされる。このよう
にデータ解析が，データ検索，解析等を全て同一レベル
で扱いうる解析用オブジェクトの構成という形で論理的
に自由に行うことができる。従って，解析の際に従来例
のようなデータ加工の必要がないため比較的迅速なデー
タ解析を行うことができる。また，解析に先立って解析
用オブジェクトが十分整備されておれば，解析順にオブ
ジェクトをつなげていくだけでもよく，このつながりを
オブジェクトモデルとしてデータベースに登録し再利用
できる。
【０００６】また，第２の発明によれば，少くともデー
タ解析用のオブジェクトがオブジェクト指向型データベ
ースに予め記憶される。上記データベースに記憶された
少くとも解析プログラムを含むオブジェクトをモデル構
築手段により組み合せてオブジェクトモデルが構築され
る。上記モデル構築手段により構築されたオブジェクト
モデルが第１のモデル登録手段により上記データベース
に登録される。上記第１のモデル登録手段により上記デ
ータベースに登録されたオブジェクトモデルを呼び出し
て，又は上記モデル構築手段により構築されたオブジェ
クトモデルを直接用いて第１のデータ解析手段によりデ
ータ解析がなされる。そして，上記第１の解析手段によ
りデータ解析を行った時の少くとも解析結果を含むイン
スタンスモデルが第２のモデル登録手段により上記デー
タベースに登録される。上記第１，第２の登録手段によ
り上記データベースに登録された上記オブジェクトモデ
ル及びインスタンスモデルを用いて第２のデータ解析手
段によりデータ解析が行われる。このように先のデータ
解析時の解析データ等をもインスタンスモデルとしてデ
ータベースに登録し再利用することにより，ユーザが初
心者の場合でも熟練者と同様の正確なデータ解析を行う
ことができる。更に，上記モデル構築手段により上記オ
ブジェクトモデルが対話的に構築される。従って，モデ
ル作成が容易に行なえる。その結果，比較的迅速かつ正
確なデータ解析を行い得るデータ解析装置を得ることが
できる。
タ解析用のオブジェクトがオブジェクト指向型データベ
ースに予め記憶される。上記データベースに記憶された
少くとも解析プログラムを含むオブジェクトをモデル構
築手段により組み合せてオブジェクトモデルが構築され
る。上記モデル構築手段により構築されたオブジェクト
モデルが第１のモデル登録手段により上記データベース
に登録される。上記第１のモデル登録手段により上記デ
ータベースに登録されたオブジェクトモデルを呼び出し
て，又は上記モデル構築手段により構築されたオブジェ
クトモデルを直接用いて第１のデータ解析手段によりデ
ータ解析がなされる。そして，上記第１の解析手段によ
りデータ解析を行った時の少くとも解析結果を含むイン
スタンスモデルが第２のモデル登録手段により上記デー
タベースに登録される。上記第１，第２の登録手段によ
り上記データベースに登録された上記オブジェクトモデ
ル及びインスタンスモデルを用いて第２のデータ解析手
段によりデータ解析が行われる。このように先のデータ
解析時の解析データ等をもインスタンスモデルとしてデ
ータベースに登録し再利用することにより，ユーザが初
心者の場合でも熟練者と同様の正確なデータ解析を行う
ことができる。更に，上記モデル構築手段により上記オ
ブジェクトモデルが対話的に構築される。従って，モデ
ル作成が容易に行なえる。その結果，比較的迅速かつ正
確なデータ解析を行い得るデータ解析装置を得ることが
できる。
【０００７】
【実施例】以下，添付図面を参照して本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚以下
の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発明
の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに，
図１は第１の発明の一実施例に係るデータ解析装置Ａ1
の概略構成を示す模式図，図２は第２の発明の一実施例
に係るデータ解析装置Ａ2 の概略構成を示す模式図，図
３はデータ解析装置Ａ1 （Ａ2 ）のシステム構成図，図
４はユーザインタフェースツールの画面例を示す説明
図，図５はオブジェクトモデルの一例を示す説明図，図
６はオブジェクトモデルを用いて解析を行う直前の生成
時におけるインスタンスモデルの説明図，図７はオブジ
ェクトモデルを用いて解析を行った後のインスタンスモ
デルの説明図，図８は解析Ａオブジェクトの構造を示す
説明図である。図１に示す如く，第１の発明のデータ解
析装置Ａ1 は，データ解析用オブジェクト等を予め記憶
しておくオブジェクト指向型データベース１と，データ
ベース１に記憶された解析プログラム等を含むオブジェ
クトを組み合せてオブジェクトモデルを構築するモデル
構築機能処理部２（モデル構築手段に相当），モデル構
築機能処理部２により構築されたオブジェクトモデルを
データベース１に登録するモデル登録機能処理部３（モ
デル登録手段に相当），およびモデル登録機能処理部３
によりデータベース１に登録されたオブジェクトモデル
を呼び出して，又はモデル構築機能処理部２により構築
されたオブジェクトモデルを直接用いてデータ解析を行
うデータ解析機能処理部４（データ解析手段に相当）を
有する計算機５とから構成されている。
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚以下
の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発明
の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに，
図１は第１の発明の一実施例に係るデータ解析装置Ａ1
の概略構成を示す模式図，図２は第２の発明の一実施例
に係るデータ解析装置Ａ2 の概略構成を示す模式図，図
３はデータ解析装置Ａ1 （Ａ2 ）のシステム構成図，図
４はユーザインタフェースツールの画面例を示す説明
図，図５はオブジェクトモデルの一例を示す説明図，図
６はオブジェクトモデルを用いて解析を行う直前の生成
時におけるインスタンスモデルの説明図，図７はオブジ
ェクトモデルを用いて解析を行った後のインスタンスモ
デルの説明図，図８は解析Ａオブジェクトの構造を示す
説明図である。図１に示す如く，第１の発明のデータ解
析装置Ａ1 は，データ解析用オブジェクト等を予め記憶
しておくオブジェクト指向型データベース１と，データ
ベース１に記憶された解析プログラム等を含むオブジェ
クトを組み合せてオブジェクトモデルを構築するモデル
構築機能処理部２（モデル構築手段に相当），モデル構
築機能処理部２により構築されたオブジェクトモデルを
データベース１に登録するモデル登録機能処理部３（モ
デル登録手段に相当），およびモデル登録機能処理部３
によりデータベース１に登録されたオブジェクトモデル
を呼び出して，又はモデル構築機能処理部２により構築
されたオブジェクトモデルを直接用いてデータ解析を行
うデータ解析機能処理部４（データ解析手段に相当）を
有する計算機５とから構成されている。
【０００８】ここで，オブジェクトとは解析データ，解
析プログラム，解析手順等を同一レベルで管理するため
の単位の一種であり，オブジェクト指向型データベース
１はこのオブジェクトを登録し，必要なときに検索，格
納できる装置である。また，計算機５のハードウエア構
成は，記憶部であるメモリ６と，演算部であるＣＰＵ７
と，入出力管理等を行う管理部８とからなり，この内管
理部８はさらに解析するデータが格納されている解析デ
ータ用データベース群９からデータを検索，取得するデ
ータベース検索部１０と，オブジェクトモデルを対話的
に作成し，解析結果を表示するユーザインタフェース部
１１と，各オブジェクトへのメッセージを送信するメッ
セージ管理部１２と，オブジェクトの生成，削除を行う
オブジェクト管理部１３と，任意の出力装置に出力する
ためのデータ出力部１４とからなる（図３参照）。計算
機５の前記各機能処理部の内，モデル構築機能処理部２
は主としてユーザインターフェース部１１により，モデ
ル登録機能処理部３はオブジェクト管理部１３により，
データ解析機能処理部４はＣＰＵ７によりそれぞれの機
能が発揮される。
析プログラム，解析手順等を同一レベルで管理するため
の単位の一種であり，オブジェクト指向型データベース
１はこのオブジェクトを登録し，必要なときに検索，格
納できる装置である。また，計算機５のハードウエア構
成は，記憶部であるメモリ６と，演算部であるＣＰＵ７
と，入出力管理等を行う管理部８とからなり，この内管
理部８はさらに解析するデータが格納されている解析デ
ータ用データベース群９からデータを検索，取得するデ
ータベース検索部１０と，オブジェクトモデルを対話的
に作成し，解析結果を表示するユーザインタフェース部
１１と，各オブジェクトへのメッセージを送信するメッ
セージ管理部１２と，オブジェクトの生成，削除を行う
オブジェクト管理部１３と，任意の出力装置に出力する
ためのデータ出力部１４とからなる（図３参照）。計算
機５の前記各機能処理部の内，モデル構築機能処理部２
は主としてユーザインターフェース部１１により，モデ
ル登録機能処理部３はオブジェクト管理部１３により，
データ解析機能処理部４はＣＰＵ７によりそれぞれの機
能が発揮される。
【０００９】次に，この装置Ａ1 を用いてデータ解析を
行う場合の動作手順について説明する。ユーザはデータ
解析を行う場合まずデータ解析用のオブジェクトモデル
を構築しなければならない。そのモデルをユーザインタ
ーフェース部１１によりメモリ６上に構築する際に使用
されるのが図４に示すような解析モデル構築インターフ
ェースツールである。このインターフェースツールはメ
インウィンドウ１５，機能ボタン１６，解析オブジェク
ト表示サブウィンドウ１７，解析モデル作成ウィンドウ
１８等からなる。ユーザはこのインターフェースツール
上でマウスやトラックボール等のポインティングデバイ
スを用いて解析オブジェクト表示サブウィンドウ１７に
より解析オブジェクトを選択し，機能ボタン１６を使っ
て解析モデル作成ウィンドウ１８に行おうとするデータ
解析の手順に従ってオブジェクトモデルを構築する。図
５にこのオブジェクトモデルの一例を示す。オブジェク
トモデルはヘッダオブジェクト１９から始まりフッタオ
ブジェクト２８で終了するモデルでなければならない。
このヘッダオブジェクト１９は解析時期と，行った解析
手順とを格納するオブジェクトである。ヘッダオブジェ
クト１９はデータオブジェクト２０にリンクオブジェク
ト２９を介して接続される。このリンクオブジェクト２
９はオブジェクト間の接続をインターフェース上で表す
ものである。データオブジェクト２０は必要なデータを
前記解析データ用データベース群９より検索し，格納す
るオブジェクトである。このデータオブジェクト２０は
リンクオブジェクト２９で解析Ａオブジェクト２１に接
続されている。同様に解析Ａオブジェクト２１は解析Ｂ
オブジェクト２２に接続されている。解析Ｂオブジェク
ト２２からはループオブジェクト３０で解析Ａオブジェ
クト２１に，リンクオブジェクト２９で解析Ｃオブジェ
クト２３にそれぞれ接続されている。ループオブジェク
ト３０には解析データがどの様な状態の時にループバッ
クするか条件が指定できるようになっている。一つのオ
ブジェクトから複数のループオブジェクト３０もしくは
リンクオブジェクト２９で複数のオブジェクトに接続さ
れている場合は，リンクもしくはループオブジェクトに
優先順位を設定することも可能である。特に指定されて
いない場合は，リンクオブジェクト２９よりもループオ
ブジェクト３０が優先される。解析Ｃオブジェクト２３
は分岐オブジェクト２４に接続されている。分岐オブジ
ェクト２４からデータを表示するためにヒストダイアグ
ラムオブジェクト２５，グラフオブジェクト２６，プリ
ントオブジェクト２７，モデルの最後を示すフッタオブ
ジェクト２８に接続されている。分岐オブジェクト２４
は接続されたオブジェクトの選択をユーザに促すオブジ
ェクトである。ユーザはこのようなオブジェクトモデル
を先に述べた解析モデル構築インターフェースツールを
用いて対話的に作成し，メモリ６に構築する。
行う場合の動作手順について説明する。ユーザはデータ
解析を行う場合まずデータ解析用のオブジェクトモデル
を構築しなければならない。そのモデルをユーザインタ
ーフェース部１１によりメモリ６上に構築する際に使用
されるのが図４に示すような解析モデル構築インターフ
ェースツールである。このインターフェースツールはメ
インウィンドウ１５，機能ボタン１６，解析オブジェク
ト表示サブウィンドウ１７，解析モデル作成ウィンドウ
１８等からなる。ユーザはこのインターフェースツール
上でマウスやトラックボール等のポインティングデバイ
スを用いて解析オブジェクト表示サブウィンドウ１７に
より解析オブジェクトを選択し，機能ボタン１６を使っ
て解析モデル作成ウィンドウ１８に行おうとするデータ
解析の手順に従ってオブジェクトモデルを構築する。図
５にこのオブジェクトモデルの一例を示す。オブジェク
トモデルはヘッダオブジェクト１９から始まりフッタオ
ブジェクト２８で終了するモデルでなければならない。
このヘッダオブジェクト１９は解析時期と，行った解析
手順とを格納するオブジェクトである。ヘッダオブジェ
クト１９はデータオブジェクト２０にリンクオブジェク
ト２９を介して接続される。このリンクオブジェクト２
９はオブジェクト間の接続をインターフェース上で表す
ものである。データオブジェクト２０は必要なデータを
前記解析データ用データベース群９より検索し，格納す
るオブジェクトである。このデータオブジェクト２０は
リンクオブジェクト２９で解析Ａオブジェクト２１に接
続されている。同様に解析Ａオブジェクト２１は解析Ｂ
オブジェクト２２に接続されている。解析Ｂオブジェク
ト２２からはループオブジェクト３０で解析Ａオブジェ
クト２１に，リンクオブジェクト２９で解析Ｃオブジェ
クト２３にそれぞれ接続されている。ループオブジェク
ト３０には解析データがどの様な状態の時にループバッ
クするか条件が指定できるようになっている。一つのオ
ブジェクトから複数のループオブジェクト３０もしくは
リンクオブジェクト２９で複数のオブジェクトに接続さ
れている場合は，リンクもしくはループオブジェクトに
優先順位を設定することも可能である。特に指定されて
いない場合は，リンクオブジェクト２９よりもループオ
ブジェクト３０が優先される。解析Ｃオブジェクト２３
は分岐オブジェクト２４に接続されている。分岐オブジ
ェクト２４からデータを表示するためにヒストダイアグ
ラムオブジェクト２５，グラフオブジェクト２６，プリ
ントオブジェクト２７，モデルの最後を示すフッタオブ
ジェクト２８に接続されている。分岐オブジェクト２４
は接続されたオブジェクトの選択をユーザに促すオブジ
ェクトである。ユーザはこのようなオブジェクトモデル
を先に述べた解析モデル構築インターフェースツールを
用いて対話的に作成し，メモリ６に構築する。
【００１０】このようにして，構築されたオブジェクト
モデルをオブジェクト管理部１３によりデータベース１
に登録する。そして，続けて作業を行う場合はメモリ６
上に構築されたオブジェクトモデルを直接用い，また一
旦作業を中断した場合はデータベース１に登録されたオ
ブジェクトモデルをメモリ６上に呼び出してＣＰＵ７に
よりデータ解析を行う。このように，データ解析が，デ
ータ検索，解析等を全て同一レベルで扱い得る解析用オ
ブジェクトの構成という形で論理的に自由に行うことが
できる。従って，解析の際に従来例の様なデータ加工の
必要がないため，比較的迅速なデータ解析を行うことが
できる。また，解析に先立って解析用オブジェクトが十
分整理されておれば，解析順にオブジェクトをつなげて
行くだけでよく，このつながりをオブジェクトモデルと
してデータベース１に登録し再利用できる。引き続い
て，第２の発明のデータ解析装置Ａ2 について説明す
る。この装置Ａ2 は，図２に示す如く第１の発明にかか
わる装置Ａ1 の計算機５の有するモデル構築機能処理部
２（モデル構築手段に相当），モデル登録機能処理部３
（この場合は第１のモデル登録手段に相当）及びデータ
解析機能処理部４（この場合は第１のデータ解析手段に
相当）といった諸機能処理部に，上記データ解析機能処
理部４によりデータ解析を行った時の解析結果等を含む
インスタンスモデルをデータベース１に登録する第２の
モデル登録機能処理部３′（第２のモデル登録手段に相
当）と，モデル登録機能処理部３，３′によりデータベ
ース１に登録されたオブジェクトモデル及びインスタン
スモデルを用いてデータ解析を行う第２のデータ解析機
能処理部４′（第２のデータ解析手段に相当）とを加え
たものである。この装置Ａ2 のハードウエア構成はＡ1
と同様であり，第２のモデル登録機能処理部３′は主と
してオブジェクト管理部１３により，第２のデータ解析
機能処理部４′はＣＰＵ７によりそれぞれの機能が発揮
される。
モデルをオブジェクト管理部１３によりデータベース１
に登録する。そして，続けて作業を行う場合はメモリ６
上に構築されたオブジェクトモデルを直接用い，また一
旦作業を中断した場合はデータベース１に登録されたオ
ブジェクトモデルをメモリ６上に呼び出してＣＰＵ７に
よりデータ解析を行う。このように，データ解析が，デ
ータ検索，解析等を全て同一レベルで扱い得る解析用オ
ブジェクトの構成という形で論理的に自由に行うことが
できる。従って，解析の際に従来例の様なデータ加工の
必要がないため，比較的迅速なデータ解析を行うことが
できる。また，解析に先立って解析用オブジェクトが十
分整理されておれば，解析順にオブジェクトをつなげて
行くだけでよく，このつながりをオブジェクトモデルと
してデータベース１に登録し再利用できる。引き続い
て，第２の発明のデータ解析装置Ａ2 について説明す
る。この装置Ａ2 は，図２に示す如く第１の発明にかか
わる装置Ａ1 の計算機５の有するモデル構築機能処理部
２（モデル構築手段に相当），モデル登録機能処理部３
（この場合は第１のモデル登録手段に相当）及びデータ
解析機能処理部４（この場合は第１のデータ解析手段に
相当）といった諸機能処理部に，上記データ解析機能処
理部４によりデータ解析を行った時の解析結果等を含む
インスタンスモデルをデータベース１に登録する第２の
モデル登録機能処理部３′（第２のモデル登録手段に相
当）と，モデル登録機能処理部３，３′によりデータベ
ース１に登録されたオブジェクトモデル及びインスタン
スモデルを用いてデータ解析を行う第２のデータ解析機
能処理部４′（第２のデータ解析手段に相当）とを加え
たものである。この装置Ａ2 のハードウエア構成はＡ1
と同様であり，第２のモデル登録機能処理部３′は主と
してオブジェクト管理部１３により，第２のデータ解析
機能処理部４′はＣＰＵ７によりそれぞれの機能が発揮
される。
【００１１】次に，図５で示したオブジェクトモデルを
使った解析を行う時の内部処理について説明する。解析
モデル構築インタフェースツールの機能ボタン１６の中
の解析ボタンをポインティングデバイスでクリックする
と，先ずユーザインタフェース部１１よりメッセージ管
理部１２を介してオブジェクト管理部１３に解析メッセ
ージが送られる。これによって先にユーザが作成したオ
ブジェクトモデルの各オブジェクトがデータベース１か
ら計算機５のメモリ６上に展開され，それぞれのオブジ
ェクトに対応して各インスタンスが作られる。オブジェ
クトとインスタンスとの違いは，オブジェクトがデータ
解析の静的な枠組となるオブジェクトモデルの構成要素
であるのに対し，インスタンスはオブジェクトモデルを
データ解析に用いて解析を実行した結果，動的に生成さ
れるインスタンスモデルの構成要素である。いわば，両
者は容器と中味との関係にある。そして，前記リンクオ
ブジェクト２９，ループオブジェクト３０の情報に従っ
て各オブジェクトのインスタンスが接続される。ただ
し，ループオブジェクト３０によってループされる可能
性のあるオブジェクトに対してはループする毎にループ
オブジェクトが新たなるインスタンスを生成するために
実際のインスタンスモデルの構造は決定できない。そこ
で，インスタンスモデル生成時には，図６に示すような
一時的なループが行われていないモデルを作成する。ヘ
ッダオブジェクト１９からフッタオブジェクト２８まで
のインスタンスがメモリ６上に構築されると，オブジェ
クト管理部１３はヘッダオブジェクト１９のインスタン
ス（ヘッダインスタンス３１）に対して解析開始のメッ
セージをメッセージ管理部１２を介して送信する。それ
を受け取ったヘッダインスタンス３１は開始日時を記録
し，それ以降行われる処理の記録を始める。この記録に
はどのオブジェクトがどのようなメッセージをどこのオ
ブジェクトに送信したのかが記録される。次に，ヘッダ
インスタンス３１はデータインスタンス３２に検索メッ
セージを送る。そのメッセージによってデータインスタ
ンス３２はデータ検索用のメソッドを起動する。ユーザ
がパラメータを入力する必要があるメソッドが起動され
た場合は入力を促す入力画面が表示される。データオブ
ジェクト２０の場合，検索条件の入力画面を表示し，そ
の検索条件を用いてデータベース検索部１０を介して，
解析データ用データベース群９よりデータ検索を行う。
その検索結果をデータインスタンス３２に格納した後，
解析Ａインスタンス３３に解析メッセージと検索結果の
データとを送る。メッセージを受け取った解析Ａインス
タンス３３はデータインスタンス３２のデータを受け取
り，データ解析を行う。その結果は解析Ａインスタンス
３３の内部に格納される。解析終了後，解析Ａインスタ
ンス３３は解析Ｂインスタンス３４にメッセージを送
り，ここで解析Ａインスタンス３３と同様の処理を行
う。解析Ｂインスタンス３４に対応する解析Ｂオブジェ
クト２２はリンクオブジェクト２９とループオブジェク
ト３０の２つを持つ構造である。
使った解析を行う時の内部処理について説明する。解析
モデル構築インタフェースツールの機能ボタン１６の中
の解析ボタンをポインティングデバイスでクリックする
と，先ずユーザインタフェース部１１よりメッセージ管
理部１２を介してオブジェクト管理部１３に解析メッセ
ージが送られる。これによって先にユーザが作成したオ
ブジェクトモデルの各オブジェクトがデータベース１か
ら計算機５のメモリ６上に展開され，それぞれのオブジ
ェクトに対応して各インスタンスが作られる。オブジェ
クトとインスタンスとの違いは，オブジェクトがデータ
解析の静的な枠組となるオブジェクトモデルの構成要素
であるのに対し，インスタンスはオブジェクトモデルを
データ解析に用いて解析を実行した結果，動的に生成さ
れるインスタンスモデルの構成要素である。いわば，両
者は容器と中味との関係にある。そして，前記リンクオ
ブジェクト２９，ループオブジェクト３０の情報に従っ
て各オブジェクトのインスタンスが接続される。ただ
し，ループオブジェクト３０によってループされる可能
性のあるオブジェクトに対してはループする毎にループ
オブジェクトが新たなるインスタンスを生成するために
実際のインスタンスモデルの構造は決定できない。そこ
で，インスタンスモデル生成時には，図６に示すような
一時的なループが行われていないモデルを作成する。ヘ
ッダオブジェクト１９からフッタオブジェクト２８まで
のインスタンスがメモリ６上に構築されると，オブジェ
クト管理部１３はヘッダオブジェクト１９のインスタン
ス（ヘッダインスタンス３１）に対して解析開始のメッ
セージをメッセージ管理部１２を介して送信する。それ
を受け取ったヘッダインスタンス３１は開始日時を記録
し，それ以降行われる処理の記録を始める。この記録に
はどのオブジェクトがどのようなメッセージをどこのオ
ブジェクトに送信したのかが記録される。次に，ヘッダ
インスタンス３１はデータインスタンス３２に検索メッ
セージを送る。そのメッセージによってデータインスタ
ンス３２はデータ検索用のメソッドを起動する。ユーザ
がパラメータを入力する必要があるメソッドが起動され
た場合は入力を促す入力画面が表示される。データオブ
ジェクト２０の場合，検索条件の入力画面を表示し，そ
の検索条件を用いてデータベース検索部１０を介して，
解析データ用データベース群９よりデータ検索を行う。
その検索結果をデータインスタンス３２に格納した後，
解析Ａインスタンス３３に解析メッセージと検索結果の
データとを送る。メッセージを受け取った解析Ａインス
タンス３３はデータインスタンス３２のデータを受け取
り，データ解析を行う。その結果は解析Ａインスタンス
３３の内部に格納される。解析終了後，解析Ａインスタ
ンス３３は解析Ｂインスタンス３４にメッセージを送
り，ここで解析Ａインスタンス３３と同様の処理を行
う。解析Ｂインスタンス３４に対応する解析Ｂオブジェ
クト２２はリンクオブジェクト２９とループオブジェク
ト３０の２つを持つ構造である。
【００１２】図５のオブジェクトモデルの場合は，特に
指定されていないのでループオブジェクト３０が優先さ
れる。ループオブジェクトは指定された条件が満たされ
た場合だけその接続先のオブジェクトにメッセージを送
る。例えば，ループオブジェクト３０に解析Ａ，解析Ｂ
の解析結果の最大値が基準値Ｘになるまで繰り返し解析
Ａ，解析Ｂを行うという条件を設定した結果，１回ルー
プしたとする。この時，１回目の解析Ａ，解析Ｂの処理
終了後，解析Ｂオブジェクト２２から解析Ａオブジェク
ト２１にメッセージが渡される。この場合，ループオブ
ジェクト３０は新しい解析Ａインスタンス４２と解析Ｂ
インスタンス４３とを生成し，それらのインスタンスに
メッセージを渡すことになる。ループ条件が満たされな
くなると，リンクオブジェクト２９で指定された解析Ｃ
インスタンス３６にメッセージが渡される。このように
解析を行った結果，図７に示すようなインスタンスモデ
ルが得られる。即ち，リンクオブジェクト２９のインス
タンスは生成されず，リンクオブジェクト２９で示すオ
ブジェクトのリンク情報はデータインスタンス３２や解
析Ａインスタンス３３等の中のリンク情報領域に格納さ
れる。しかし，ループオブジェクト３０に対してはルー
プの評価式とその結果を格納するためのループインスタ
ンス３５が生成される。また，フッタオブジェクト２８
は生成されたインスタンスモデルをデータベース１に登
録する働きをする。従って，インスタンスモデルをデー
タベース１に登録することによって，データ解析の一連
の流れをデータベースに登録することができる。更に，
途中の解析過程等を省略して，結果だけをデータベース
１に登録することもできる。ここで，オブジェクトの一
例として図８に解析Ａオブジェクト２１の構造を示す。
解析Ａオブジェクト２１は解析結果を収めるデータ格納
領域４４と，メッセージを受信し，メッセージを解析す
るメッセージ受信メソッド４５と，メッセージを生成
し，送信するメッセージ送信メソッド４６と，他のオブ
ジェクトとのリンク情報を格納するリンク情報格納領域
４７と，データを解析する解析Ａメソッド４８とから構
成されている。
指定されていないのでループオブジェクト３０が優先さ
れる。ループオブジェクトは指定された条件が満たされ
た場合だけその接続先のオブジェクトにメッセージを送
る。例えば，ループオブジェクト３０に解析Ａ，解析Ｂ
の解析結果の最大値が基準値Ｘになるまで繰り返し解析
Ａ，解析Ｂを行うという条件を設定した結果，１回ルー
プしたとする。この時，１回目の解析Ａ，解析Ｂの処理
終了後，解析Ｂオブジェクト２２から解析Ａオブジェク
ト２１にメッセージが渡される。この場合，ループオブ
ジェクト３０は新しい解析Ａインスタンス４２と解析Ｂ
インスタンス４３とを生成し，それらのインスタンスに
メッセージを渡すことになる。ループ条件が満たされな
くなると，リンクオブジェクト２９で指定された解析Ｃ
インスタンス３６にメッセージが渡される。このように
解析を行った結果，図７に示すようなインスタンスモデ
ルが得られる。即ち，リンクオブジェクト２９のインス
タンスは生成されず，リンクオブジェクト２９で示すオ
ブジェクトのリンク情報はデータインスタンス３２や解
析Ａインスタンス３３等の中のリンク情報領域に格納さ
れる。しかし，ループオブジェクト３０に対してはルー
プの評価式とその結果を格納するためのループインスタ
ンス３５が生成される。また，フッタオブジェクト２８
は生成されたインスタンスモデルをデータベース１に登
録する働きをする。従って，インスタンスモデルをデー
タベース１に登録することによって，データ解析の一連
の流れをデータベースに登録することができる。更に，
途中の解析過程等を省略して，結果だけをデータベース
１に登録することもできる。ここで，オブジェクトの一
例として図８に解析Ａオブジェクト２１の構造を示す。
解析Ａオブジェクト２１は解析結果を収めるデータ格納
領域４４と，メッセージを受信し，メッセージを解析す
るメッセージ受信メソッド４５と，メッセージを生成
し，送信するメッセージ送信メソッド４６と，他のオブ
ジェクトとのリンク情報を格納するリンク情報格納領域
４７と，データを解析する解析Ａメソッド４８とから構
成されている。
【００１３】一連の解析が終了し，途中のある過程から
パラメータを変えて解析を行う要求が出た場合にはユー
ザインタフェース部１１を用いてインスタンスモデルを
オブジェクトモデルと共に指定し，再解析メッセージを
ユーザインタフェース部１１から送信することによって
実行できる。このように，先のデータ解析時の解析デー
タ等をもインスタンスモデルとしてデータベースに登録
し，再利用することによりユーザが初心者の場合でも熟
練者と同様の正確なデータ解析を行うことができる。更
に，ユーザインタフェース部１１によりオブジェクトモ
デルが対話的に構築することができるため，モデル作成
が容易となる。その結果，第１，第２の発明の装置
Ａ1 ，Ａ2 とも，比較的迅速且つ正確なデータ解析を行
い得るデータ解析装置とすることができる。尚，上記実
施例における各機能処理部は個別回路であってもよく，
又はコンピュータのソフトウエア上の各工程であっても
よい。
パラメータを変えて解析を行う要求が出た場合にはユー
ザインタフェース部１１を用いてインスタンスモデルを
オブジェクトモデルと共に指定し，再解析メッセージを
ユーザインタフェース部１１から送信することによって
実行できる。このように，先のデータ解析時の解析デー
タ等をもインスタンスモデルとしてデータベースに登録
し，再利用することによりユーザが初心者の場合でも熟
練者と同様の正確なデータ解析を行うことができる。更
に，ユーザインタフェース部１１によりオブジェクトモ
デルが対話的に構築することができるため，モデル作成
が容易となる。その結果，第１，第２の発明の装置
Ａ1 ，Ａ2 とも，比較的迅速且つ正確なデータ解析を行
い得るデータ解析装置とすることができる。尚，上記実
施例における各機能処理部は個別回路であってもよく，
又はコンピュータのソフトウエア上の各工程であっても
よい。
【００１４】
【発明の効果】第１の発明は，上記したように構成され
ているため，データ解析が，データ検索，解析等を全て
同一レベルで扱い得る解析用オブジェクトの構成という
形で論理的に自由に行うことができる。従って，解析の
際に従来例のようなデータ加工の必要がないため，比較
的迅速なデータ解析を行うことができる。また，解析に
先立って解析用オブジェクトが十分整理されおれば，解
析順にオブジェクトをつなげていくだけでよく，このつ
ながりをオブジェクトモデルとしてデータベースに登録
し，再利用できる。また，第２の発明は，上記したよう
に構成されているため，先のデータ解析時の解析データ
等をもインスタンスモデルとしてデータベースに登録し
再利用することにより，ユーザが初心者の場合でも熟練
者と同様の正確なデータ解析を行うことができる。更
に，モデル構築に際しては，オブジェクトモデルが対話
的に構築できる。このため，モデル作成が容易に行なえ
る。その結果，比較的迅速かつ正確なデータ解析を行い
得るデータ解析装置を得ることができる。
ているため，データ解析が，データ検索，解析等を全て
同一レベルで扱い得る解析用オブジェクトの構成という
形で論理的に自由に行うことができる。従って，解析の
際に従来例のようなデータ加工の必要がないため，比較
的迅速なデータ解析を行うことができる。また，解析に
先立って解析用オブジェクトが十分整理されおれば，解
析順にオブジェクトをつなげていくだけでよく，このつ
ながりをオブジェクトモデルとしてデータベースに登録
し，再利用できる。また，第２の発明は，上記したよう
に構成されているため，先のデータ解析時の解析データ
等をもインスタンスモデルとしてデータベースに登録し
再利用することにより，ユーザが初心者の場合でも熟練
者と同様の正確なデータ解析を行うことができる。更
に，モデル構築に際しては，オブジェクトモデルが対話
的に構築できる。このため，モデル作成が容易に行なえ
る。その結果，比較的迅速かつ正確なデータ解析を行い
得るデータ解析装置を得ることができる。
【図１】 第１の発明の一実施例にかかわるデータ解析
装置Ａ1 の概略構成を示す模式図。
装置Ａ1 の概略構成を示す模式図。
【図２】 第２の発明の一実施例にかかわるデータ解析
装置Ａ2 の概略構成を示す模式図。
装置Ａ2 の概略構成を示す模式図。
【図３】 データ解析装置Ａ1 （Ａ2 ）のシステム構成
図。
図。
【図４】 インタフェースツールの画面例を示す説明
図。
図。
【図５】 オブジェクトモデルの一例を示す説明図。
【図６】 オブジェクトモデルを用いて解析を行う直前
の生成時におけるインスタンスモデルの説明図。
の生成時におけるインスタンスモデルの説明図。
【図７】 オブジェクトモデルを用いて解析を行った後
のインスタンスモデルの説明図。
のインスタンスモデルの説明図。
【図８】 解析Ａオブジェクトの構造を示す説明図。
【図９】 従来のデータ解析装置Ａ0 の一例における概
略構成を示す模式図。
略構成を示す模式図。
Ａ1 ，Ａ2 …データ解析装置 １…データベース ２…モデル構築機能処理部（モデル構築手段に相当） ３，３′…モデル登録機能処理部（第１，第２のモデル
登録手段に相当） ４，４′…データ解析機能処理部（第１，第２のデータ
解析手段に相当）
登録手段に相当） ４，４′…データ解析機能処理部（第１，第２のデータ
解析手段に相当）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 西永 康一 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所神戸総合技術研究所内 (72)発明者 藤岡 亮介 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所神戸総合技術研究所内
Claims (3)
- 【請求項１】 少くともデータ解析用のオブジェクトを
予め記憶しておくオブジェクト指向型データベースと，
上記データベースに記憶された少くとも解析プログラム
を含むオブジェクトを組み合わせてオブジェクトモデル
を構築するモデル構築手段と，上記モデル構築手段によ
り構築されたオブジェクトモデルを上記データベースに
登録するモデル登録手段と，上記モデル登録手段により
上記データベースに登録されたオブジェクトモデルを呼
び出して，又は上記モデル構築手段により構築されたオ
ブジェクトモデルを直接用いてデータ解析を行うデータ
解析手段とを具備してなるデータ解析装置。 - 【請求項２】 少くともデータ解析用のオブジェクトを
予め記憶しておくオブジェクト指向型データベースと，
上記データベースに記憶された少くとも解析プログラム
を含むオブジェクトを組み合わせてオブジェクトモデル
を構築するモデル構築手段と，上記モデル構築手段によ
り構築されたオブジェクトモデルを上記データベースに
登録する第１のモデル登録手段と，上記第１のモデル登
録手段により上記データベースに登録されたオブジェク
トモデルを呼び出して，又は上記モデル構築手段により
構築されたオブジェクトモデルを直接用いてデータ解析
を行う第１のデータ解析手段と，上記第１のデータ解析
手段によりデータ解析を行った時の少くとも解析結果を
含むインスタンスモデルを上記データベースに登録する
第２のモデル登録手段と，上記第１，第２のモデル登録
手段により上記データベースに登録された上記オブジェ
クトモデル及びインスタンスモデルを用いてデータ解析
を行う第２のデータ解析手段とを具備してなるデータ解
析装置。 - 【請求項３】 上記モデル構築手段により上記オブジェ
クトモデルを対話的に構築してなる請求項１又は２記載
のデータ解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5038604A JPH06250911A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | データ解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5038604A JPH06250911A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | データ解析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06250911A true JPH06250911A (ja) | 1994-09-09 |
Family
ID=12529884
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5038604A Pending JPH06250911A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | データ解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06250911A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1909223A1 (en) * | 2006-10-06 | 2008-04-09 | Accenture Global Services GmbH | Technology event detection, analysis, and reporting system |
| US8538911B2 (en) | 2005-04-08 | 2013-09-17 | Accenture Global Services Limited | Model-driven event detection, implication, and reporting system |
| US9407645B2 (en) | 2014-08-29 | 2016-08-02 | Accenture Global Services Limited | Security threat information analysis |
| US9503467B2 (en) | 2014-05-22 | 2016-11-22 | Accenture Global Services Limited | Network anomaly detection |
| US9716721B2 (en) | 2014-08-29 | 2017-07-25 | Accenture Global Services Limited | Unstructured security threat information analysis |
| US9886582B2 (en) | 2015-08-31 | 2018-02-06 | Accenture Global Sevices Limited | Contextualization of threat data |
| US9979743B2 (en) | 2015-08-13 | 2018-05-22 | Accenture Global Services Limited | Computer asset vulnerabilities |
| US11893095B2 (en) | 2019-03-18 | 2024-02-06 | Bank Of America Corporation | Graphical user interface environment providing a unified enterprise digital desktop platform |
| US11934937B2 (en) | 2017-07-10 | 2024-03-19 | Accenture Global Solutions Limited | System and method for detecting the occurrence of an event and determining a response to the event |
-
1993
- 1993-02-26 JP JP5038604A patent/JPH06250911A/ja active Pending
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8538911B2 (en) | 2005-04-08 | 2013-09-17 | Accenture Global Services Limited | Model-driven event detection, implication, and reporting system |
| EP1909223A1 (en) * | 2006-10-06 | 2008-04-09 | Accenture Global Services GmbH | Technology event detection, analysis, and reporting system |
| US8731994B2 (en) | 2006-10-06 | 2014-05-20 | Accenture Global Services Limited | Technology event detection, analysis, and reporting system |
| US10096034B2 (en) | 2006-10-06 | 2018-10-09 | Accenture Global Services Limited | Technology event detection, analysis, and reporting system |
| US9503467B2 (en) | 2014-05-22 | 2016-11-22 | Accenture Global Services Limited | Network anomaly detection |
| US9729568B2 (en) | 2014-05-22 | 2017-08-08 | Accenture Global Services Limited | Network anomaly detection |
| US10009366B2 (en) | 2014-05-22 | 2018-06-26 | Accenture Global Services Limited | Network anomaly detection |
| US9716721B2 (en) | 2014-08-29 | 2017-07-25 | Accenture Global Services Limited | Unstructured security threat information analysis |
| US9762617B2 (en) | 2014-08-29 | 2017-09-12 | Accenture Global Services Limited | Security threat information analysis |
| US10063573B2 (en) | 2014-08-29 | 2018-08-28 | Accenture Global Services Limited | Unstructured security threat information analysis |
| US9407645B2 (en) | 2014-08-29 | 2016-08-02 | Accenture Global Services Limited | Security threat information analysis |
| US10880320B2 (en) | 2014-08-29 | 2020-12-29 | Accenture Global Services Limited | Unstructured security threat information analysis |
| US9979743B2 (en) | 2015-08-13 | 2018-05-22 | Accenture Global Services Limited | Computer asset vulnerabilities |
| US10313389B2 (en) | 2015-08-13 | 2019-06-04 | Accenture Global Services Limited | Computer asset vulnerabilities |
| US9886582B2 (en) | 2015-08-31 | 2018-02-06 | Accenture Global Sevices Limited | Contextualization of threat data |
| US11934937B2 (en) | 2017-07-10 | 2024-03-19 | Accenture Global Solutions Limited | System and method for detecting the occurrence of an event and determining a response to the event |
| US11893095B2 (en) | 2019-03-18 | 2024-02-06 | Bank Of America Corporation | Graphical user interface environment providing a unified enterprise digital desktop platform |
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