(57)【要約】【課題】データを理解しやすい態様で三次元オブジェクトに可視化する。【解決手段】データ可視化方法は、データ可視化装置のＣＰＵに、複数の項目に属する複数個のデータから、項目の数とデータ数の積で球体オブジェクトを副領域に分割させ、何れかの項目と他の項目との相関係数を算出させ、相関係数に応じて各項目を並び替えさせ、並び替え後の各項目の各データを各副領域に割り当てて、各副領域により各データの値と順序とを示す。【選択図】図１３
2020149392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割し、
各前記項目の各データを各前記副領域に割り当て、
各前記副領域により各データの値および順序を示す、
ことを特徴とするデータの三次元可視化方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、
何れかの項目と他の項目との相関係数を算出し、
前記相関係数に応じて各項目を並び替える、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項３】
前記三次元オブジェクトは、球状である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項４】
各前記データの値を、前記球の中心から前記副領域の表面までの距離で示し、
各前記データの順序を、前記球の中心から前記副領域の表面までの角度で示す、
ことを特徴とする請求項３に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、
球状の前記三次元オブジェクトの軸周りの１８０度を、前記複数個のデータの前記項目の数又は各前記項目のデータ数どちらか一方の数で除算した第１の角度を算出し、
前記三次元オブジェクトのうち極を中心とする半球を前記第１の角度で分割した所定経度範囲の三次元の領域、およびその対蹠点の三次元の領域の組合せになるよう、前記三次元オブジェクトを領域に分割し、
前記領域の中心から３６０度を、もう一方の数で除算した第２の角度で前記領域を副領域に分割する、
ことを特徴とする請求項４に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、
球状の前記三次元オブジェクトの軸周りの３６０度を、前記複数個のデータの前記項目の数又は各前記項目のデータ数どちらか一方の数で除算した第１の角度を算出し、
前記三次元オブジェクトである球体を、極を中心として前記第１の角度で分割した所定経度範囲の三次元の領域を算出し、
前記領域の中心から１８０度を、もう一方の数で除算した第２の角度で前記領域を副領域に分割する、
ことを特徴とする請求項４に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項７】
前記三次元オブジェクトは、円柱状である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項８】
各前記データの値を、前記円柱の軸から前記副領域の表面までの距離で示し、
各前記データの順序を、前記円柱における前記副領域の高さで示す、
ことを特徴とする請求項７に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項９】
前記複数の項目に属する複数個のデータの最大値と最小値を算出させ、
各前記データの最小値を示す距離が第１所定値、各前記データの最大値を示す距離が第２所定値になるように前記データを距離に変換する、
ことを特徴とする請求項１ないし８のうち何れか１項に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項１０】
前記複数の項目に属する複数個のデータのうちの欠損部分を、前記副領域の表面までの距離を０として示す、
ことを特徴とする請求項１ないし８のうち何れか１項に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項１１】
前記複数の項目に属する前記複数個のデータのヒストグラムにおける最大度数の階級からの乖離に応じて、前記副領域の描画色を算出する、
ことを特徴とする請求項１ないし８のうち何れか１項に記載のデータの三次元可視化方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割させる工程、
各前記項目の各データを各前記副領域に割り当てる工程、
各前記副領域により各データの値と順序を示させる工程、
を実行させるためのデータの三次元可視化プログラム。
【請求項１３】
複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割させ、各前記項目の各データを、前記三次元オブジェクトを分割した各副領域に割り当てる演算手段、
各前記副領域により各データの値と順序を示す表示手段、
を備えることを特徴とするデータの三次元可視化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データを含む多項目の数値データを三次元オブジェクトに変換する方法に関わる。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ（Internet Of Things）などの普及により様々なセンシングデータが取得可能な環境が広がりつつあるが、取得したデータを分析するには「データの可視化」によるデータの理解が必要となる。以下、CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）と呼ばれるデータ分析プロセスモデルに基づき、データ分析を進めて行く例について説明する。
【０００３】
図２８は、CRISP-DMのデータ分析モデルを示す図である。
データ８０の分析において、ユーザは、「ビジネスの理解」フェーズ８１と「データの理解」フェーズ８２とを交互に繰り返す。「データの理解」フェーズ８２が完了すると、ユーザは、「データの準備」フェーズ８３と「モデリング」フェーズ８４を交互に繰り返す。
【０００４】
「モデリング」フェーズ８４が完了すると、ユーザは、評価フェーズ８５に遷移したのち、「展開／共有」フェーズ８６に遷移する。なお、これらのフェーズ間の遷移は厳密ではない。ユーザは、各フェーズを任意に遷移しつつ作業を行うことになる。
【０００５】
「データの理解」フェーズ８２において、ユーザは、コンピュータなどを用いてデータ８０の可視化を行い、このデータ８０の特性を理解する。可視化では主に３種類のグラフが使用される。以下に使用するグラフの説明と、項目数がｎのデータを可視化する場合のグラフ数を示す。
【０００６】
図２９は、データ８０の構造を示す図である。
データ８０は、例えば各列が項目＃１〜＃ｍであり、各行が時刻Ｔ１〜Ｔｎである。つまり、ｍ個の項目のそれぞれが、ｎ個の時系列データを有している。
【０００７】
図３０は、データ８０のトレンドグラフである。
トレンドグラフの縦軸は、各項目の値であり、横軸は時間である。トレンドグラフによって、ユーザは経過時間におけるデータの傾向および動向を把握することができる。
【０００８】
ユーザは、コンピュータなどを用いて、１項目ごとに１つのトレンドグラフを作成する。時間範囲が広く、データ数が多い場合はトレンドグラフをｐ個に分割する場合もある。トレンドグラフの総数は、項目数ｍと分割数ｐの積となる。
【０００９】
図３１は、データ８０のヒストグラムである。
ヒストグラムの縦軸は度数であり、横軸は階級である。このヒストグラムによって、ユーザは度数分布を把握することができる。
ユーザは、コンピュータなどを用いて、１項目ごとに１つのヒストグラムを作成する。ヒストグラムの総数は、項目数ｍである。
【００１０】
図３２は、データ８０の相関図である。
相関図（散布図）は、縦軸と横軸に２項目の量や大きさ等を対応させている。この相関図によって、ユーザは２項目の関係性を把握することができる。
ユーザは、コンピュータなどを用いて、２項目ずつ総当りでグラフを作成する。相関図の総数は、項目数ｍから２個を取ったときの組み合わせ（mＣ2）である。
【００１１】
また特許文献１には、分析したデータを球面（三次元オブジェクト）にマッピングする発明が記載されている。特許文献１には、試料Ａと試料Ｂの発現量データと試料Ａと試料Ｃの発現量データを、２つの実験で共通に用いられた試料Ａに対する遺伝子発現強度データを媒介として結合して一つの３次元データに変換し、球体内の点として表示し、あるいは、試料Ａと試料Ｂの比と試料Ａと試料Ｃの比に着目して球面上へマッピングすることで、各遺伝子の試料Ａ，Ｂ，Ｃにおける発現状況を球面上の分布として表示する発明が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−３４００７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
図３０から図３２に示すグラフは、それぞれ１グラフに表示可能なデータ範囲が決められている。そのため、データ量や項目数が増加するに従い、コンピュータなどを用いた各グラフの作成と、ユーザによる各グラフの確認に多大な時間がかかる。
【００１４】
この事例において可視化の対象となるデータは、例えば電力系統における各拠点の測定データであり、項目ごとに時系列データを有する構造である。そのため、データを可視化する目的で、項目ごとにデータに対するトレンドグラフとヒストグラムと相関図（散布図）などのグラフを作成し、作成したグラフ群を確認していた。項目数が増加するに従い、確認すべきデータの可視化フェーズと、可視化データの理解フェーズに多大な時間がかかる。
【００１５】
また特許文献１に記載の発明は、試料Ａと試料Ｂの発現量データと試料Ａと試料Ｃの発現量データのように、同種のデータを球面（三次元オブジェクト）上に表現している。しかし、トレンド情報とヒストグラム情報と相関係数のような異種のデータを表現することについては、何ら記載されていない。
そこで、本発明は、異種のデータを理解しやすい態様で三次元オブジェクトに可視化することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
前記した課題を解決するため、データ可視化方法の発明は、コンピュータが、複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割し、各前記項目の各データを各前記副領域に割り当て、各前記副領域により各データの値および順序を示す、ことを特徴とする。
【００１７】
データ可視化プログラムの発明は、コンピュータに、複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割させる工程、各前記項目の各データを各前記副領域に割り当てる工程、各前記副領域により各データの値と順序を示させる工程、を実行させるためのものである。
【００１８】
データ可視化システムの発明は、複数の項目に属する複数個のデータから、前記項目の数と各前記項目のデータ数の積で三次元オブジェクトを副領域に分割させ、各前記項目の各データを、前記三次元オブジェクトを分割した各副領域に割り当てる演算手段、各前記副領域により各データの値と順序を示す表示手段、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、異種のデータを理解しやすい態様で三次元オブジェクトに可視化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態におけるデータ可視化装置の構成図である。
【図２】変形例のデータ可視化システムの構成図である。
【図３Ａ】第１の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その１）である。
【図３Ｂ】第１の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その２）である。
【図４】球体を領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図５】球体を領域に分割する動作を示す断面図である。
【図６】領域を副領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図７】領域を副領域に分割する動作を示す断面図である。
【図８】副領域の半径を示す図である。
【図９】分析データのトレンドグラフである。
【図１０】球体オブジェクトの断面図である。
【図１１】分析データのヒストグラムである。
【図１２】副領域にヒストグラム情報を反映させた球体オブジェクトの断面図である。
【図１３】球体オブジェクトの副領域の属性の表示画面を示す図である。
【図１４】第２の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャートである。
【図１５】球体を領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図１６】球体を領域に分割する動作を示す断面図である。
【図１７】領域を副領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図１８】領域を副領域に分割する動作を示す断面図である。
【図１９】球体オブジェクトの表示画面を示す図である。
【図２０】第３の実施形態における球体の分割方法を示す図である。
【図２１】第４の実施形態における球体の分割方法を示す図である。
【図２２Ａ】第５の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その１）である。
【図２２Ｂ】第５の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その２）である。
【図２３】円柱を領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図２４】領域を副領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図２５Ａ】第６の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その１）である。
【図２５Ｂ】第６の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャート（その２）である。
【図２６】円柱を領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図２７】領域を副領域に分割する動作を示す斜視図である。
【図２８】CRISP-DMのデータ分析モデルを示す図である。
【図２９】分析するデータの構造を示す図である。
【図３０】データのトレンドグラフである。
【図３１】データのヒストグラムである。
【図３２】データの相関図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
【００２２】
本実施形態は、複数の項目を持つデータを１つの三次元オブジェクトとして表現する手法を提案する。データ可視化装置は、可視化すべきデータから描画に必要な情報を算出し、三次元オブジェクトを項目ごとの領域に分割する。そして、データ可視化装置は、相関係数に応じた項目のソートを行い、項目・データごとに中心地からの半径を算出する。データ可視化装置は更に、領域情報および半径情報から三次元オブジェクトの描画範囲の座標を算出し、ヒストグラムにおける最大度数の階級からの乖離応じた描画色を算出する。これにより、データ可視化装置は、データから三次元オブジェクトを描画することができる。ユーザは、この三次元オブジェクトからトレンド情報、ヒストグラム情報、相関係数を読み取ることができる。
【００２３】
図１は、本実施形態におけるデータ可視化装置１の構成図である。このデータ可視化装置１の構成は、第１〜第６の実施形態に共通する。
データ可視化装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random access memory）１３を備えるコンピュータである。データ可視化装置１は更に、表示部１４、印刷部１５、記憶部１６を備える。記憶部１６は、例えばハードディスクやフラッシュメモリであり、データ可視化プログラム１６１、分析データ１６２を格納している。分析データ１６２は、図２９に示すデータ８０と同様に構成されており、例えば各列が項目＃１〜＃ｍであり、各行が時刻Ｔ１〜Ｔｎであり、各セルの内容は、該当項目の該当時刻における時系列データである。つまり、ｍ個の項目のそれぞれが、ｎ個の時系列データを有している。
【００２４】
ＣＰＵ１１は、各種演算を実行する演算手段であり、ＲＯＭ１２に格納された不図示のBIOS（Basic Input Output System）プログラムを読み出して実行することで、このデータ可視化装置１を起動する。ＣＰＵ１１は更に、記憶部１６に格納されたデータ可視化プログラム１６１をＲＡＭ１３などに読み出して実行することにより、分析データ１６２の可視化を行い、更に分析データ１６２から算出したヒストグラム情報や相関係数の情報が読み取れるようにする。
【００２５】
ＲＯＭ１２は、不揮発性メモリであり、BIOSプログラムのように、このデータ可視化装置１に固有のプログラムを実行する。ＲＡＭ１３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ１１によって各種プログラムのワーク領域として用いられる。
【００２６】
表示部１４は、例えば液晶パネルを備えており、文字や図形や画像などを表示する。
印刷部１５は、紙などの記録媒体に、文字や図形や画像などを印刷する。データ可視化装置１は、分析データ１６２を可視化して、可視化したオブジェクトを表示部１４に表示させる。
【００２７】
図２は、変形例のデータ可視化システムＳの構成図である。
データ可視化システムＳは、データ可視化サーバ２と端末３とがネットワークＮを介して通信可能に接続されて構成される。データ可視化サーバ２は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３を備えるコンピュータである。データ可視化サーバ２は更に、表示部２４、印刷部２５、記憶部２６、通信部２７を備える。記憶部２６は、例えばハードディスクやフラッシュメモリであり、データ可視化プログラム２６１、分析データ２６２を格納している。
【００２８】
ＣＰＵ２１は、各種演算を実行する演算手段であり、ＲＯＭ２２に格納された不図示のBIOS（Basic Input Output System）プログラムを読み出して実行することで、このデータ可視化サーバ２を起動する。ＣＰＵ２１は更に、記憶部２６に格納されたデータ可視化プログラム２６１をＲＡＭ２３などに読み出して実行することにより、分析データ２６２の可視化を行う。分析データ２６２は、図２９に示す分析データ８０と同様に構成されており、例えば各列が項目＃１〜＃ｍであり、各行が時刻Ｔ１〜Ｔｎである。
【００２９】
ＲＯＭ２２は、不揮発性メモリであり、BIOSプログラムのように、このデータ可視化サーバ２に固有のプログラムを実行する。ＲＡＭ２３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ２１によって各種プログラムのワーク領域として用いられる。
【００３０】
表示部２４は、例えば液晶パネルを備えており、文字や図形や画像などを表示する。
印刷部２５は、紙などの記録媒体に、文字や図形や画像などを印刷する。
通信部２７は、例えばネットワークインタフェースカードであり、ネットワークＮを介して端末３と相互に通信する。データ可視化サーバ２は、分析データ２６２を可視化して、通信部２７を介して端末３と通信し、可視化したオブジェクトを端末３の表示部などに表示させる。なお、端末３も、表示部と通信部とプロセッサを備えたコンピュータである。
【００３１】
《第１の実施形態》
第１の実施形態では、データを球状の三次元オブジェクトとして可視化するものである。以下、図１に示したデータ可視化装置１が各処理を実行するものとして説明するが、図２に示したデータ可視化サーバ２が各処理を実行して、三次元オブジェクトを端末３上に表示させてもよく、限定されない。
【００３２】
図３Ａと図３Ｂは、第１の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、分析データ１６２から描画に必要な情報を算出する（Ｓ１０）。ここで描画に必要な情報とは、分析データ１６２の項目数ｍと、各項目の時系列データ数ｎである。以下の説明では球体オブジェクト４を地球に擬えて、分割方法を説明している。
ＣＰＵ１１は、球体オブジェクト４の地軸（ｘ軸）周りの１８０度を項目数ｍで除算した角度θ2を算出し、球体オブジェクト４のうち極を中心とする２つの半球を角度θ2で領域に分割する（Ｓ１１）。これにより、所定経度範囲の三次元の領域、およびこれの対蹠点の三次元の領域が得られる。第１の実施形態では、これら２つの領域の組合せを単に「領域」と呼ぶ。
以下、図４と図５を参照して、ステップＳ１１の動作を説明する。
【００３３】
図４は、球体オブジェクト４を領域４１にｍ分割する動作を示す斜視図である。図４においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
図５は、球体オブジェクト４を領域４１にｍ分割する動作を示す断面図である。図５は、図４の球体オブジェクト４をＸ＝０で切断したときの断面を示している。
【００３４】
分析データ１６２の項目数はｍである。図４と図５に示すように、データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、球体オブジェクト４の地軸（ｘ軸）周りの１８０度を項目数ｍで除算した角度θ2で、この球体オブジェクト４のうち極を中心とする半球の一方を所定緯度範囲でｍ個の領域４１ａに分割し、半球の他方を所定緯度範囲でｍ個の領域４１ｂに分割する。この所定緯度範囲は、角度θ2である。領域４１ａの対蹠点の集合が、領域４１ｂである。ここでは領域４１ａ，４１ｂの組合せを領域４１と呼ぶ。
これにより、球体オブジェクト４を、全ての項目数ｍに対応したｍ個の領域４１に分割することができる。
【００３５】
図３Ａに戻り、説明を続ける。ＣＰＵ１１は、各領域の中心から３６０度を時系列データ数ｎで除算した角度θ1を算出し、各領域を角度θ1で副領域に分割する（Ｓ１２）。以下、図６と図７を参照して、ステップＳ１２の動作を説明する。
【００３６】
図６は、領域４１をｎ個の副領域４１１に分割する動作を示す斜視図である。図６においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
図７は、領域４１を、南北方向にｎ個の副領域４１１に分割する動作を示す断面図である。図７は、図６の領域４１と副領域４１１を、左手前方向から右奧方向に向けて見たときを示している。なおｙ−ｚ軸とは、図７の領域４１を側面から見たときの軸であり、Ｘ軸に対して垂直である。
【００３７】
分析データ１６２の各項目の時系列データ数はｎである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、各領域の中心から３６０度を時系列データ数ｎで除算した角度θ1で、この領域４１を副領域４１１に分割する。これにより、各領域４１を、時系列データ数ｎに対応したｎ個の各副領域４１１に分割することができる。これらステップＳ１１，Ｓ１２の処理は、球体オブジェクト４を項目数と項目のデータ数の積で、各副領域４１１に分割する処理である。
【００３８】
一般的に時系列データ数ｎは、項目数ｍよりも大きい。よって各項目を１８０度の半円に対応付け、時系列データを３６０度の全円に対応付けることで、球体オブジェクト４における各時系列データの分解能の低下を抑止することができる。
【００３９】
図３Ａに戻り説明を続ける。ＣＰＵ１１は、分割した副領域４１１が可視化可能な一定体積を超えるように、球体の半径ｒを決定する（Ｓ１３）。
ＣＰＵ１１は、各項目を、ユーザが予め指定した項目との相関係数が高い順にソートして各領域に対応付ける（Ｓ１４）。これにより、ユーザが予め指定した項目と各項目の相関を球体オブジェクト４上に示すことができる。
次にＣＰＵ１１は、各時系列データを時系列順に各副領域に対応付ける（Ｓ１５）。これにより、各時系列データの順序を、各副領域の表面と中心との角度で示すことができる。
【００４０】
なお、相関係数r(x,y)は、２変量間(x,y)の関係を測る指標である。相関係数r(x,y)は、xとyの共分散Cov(x,y)を、xの偏差の自乗Var(x)とyの偏差の自乗Var(y)の積の平方根で除算したものであり、式（１）によって導出される。
【数１】
2020149392.tif 000003
【００４１】
xとyの共分散Cov(x,y)は、第i番目の観測値を(xi,yi)で表したとき、x方向の偏差とy方向の偏差の積を全て足して、標本サイズnで除算したものであり、式（２）によって導出される。
【数２】
2020149392.tif 000004
【００４２】
xの分散Var(x)は、x方向の偏差の自乗を全て足して標本サイズnで除算したものであり、式（３）によって導出される。
【数３】
2020149392.tif 000005
【００４３】
yの分散Var(y)は、y方向の偏差の自乗を全て足して標本サイズnで除算したものであり、式（４）によって導出される。
【数４】
2020149392.tif 000006
【００４４】
相関係数ｒ（ｘ，ｙ）は、−１．０から＋１．０のうち何れかであり、１．０に近いほど正の相関が強く、−１．０に近いほど負の相関が強く、０に近いときには相関がない。
【００４５】
図３Ｂに戻り説明を続ける。ステップＳ１６〜Ｓ２４において、ＣＰＵ１１は、項目数だけ処理を繰り返す。
ステップＳ１７〜Ｓ２３において、ＣＰＵ１１は、各項目ごとの時系列データ数だけ処理を繰り返す。
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているか否かを判定する（Ｓ１８）。ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損していないならば（Ｎｏ）、各時系列データの最大値が３ｒ、最小値がｒとなるように標準化を行って各データの半径ｒdを求め（Ｓ１９）、ステップＳ２１に進む。ここで半径ｒは、データの最小値を示す第１所定値に相当する。半径３ｒは、データの最大値を示す第２所定値に相当する。
【００４６】
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているならば（Ｙｅｓ）、データの半径ｒdに０を設定し（Ｓ２０）、ステップＳ２１に進む。
ステップＳ２１において、ＣＰＵ１１は、球体情報と半径情報をもとに各副領域４１１の描画座標を決定する。ステップＳ２１の処理により、ＣＰＵ１１は、各時系列データの値を、球体オブジェクト４の中心から副領域の表面までの距離で示すことができる。
【００４７】
図８は、副領域４１１の半径を示す図である。
分析データ１６２の最小値に対応する副領域４１１の最小半径はｒである。分析データ１６２の最大値に対応する副領域４１１の最大半径は３ｒである。ＣＰＵ１１は、分析データ１６２の各時系列データを、半径ｒから３ｒの間に線形変換する。この場合、以下の式（５）によって各データの半径ｒdが算出される。
【数５】
2020149392.tif 000007
但し  ｒd  ：算出される半径
ｖ  ：時系列データ
ｖmin：時系列データの最小値
ｖmax：時系列データの最大値
ｒ  ：最小半径
３ｒ：最大半径
【００４８】
なお、分析データ１６２の各時系列データを線形変換する半径の範囲は、ｒから３ｒの間に限定されない。例えば、以下の式（６）は、最大半径ｒmaxから最小半径ｒminまでの間に各データを線形変換するものである。
【数６】
2020149392.tif 000008
但し  ｒd  ：算出される半径
ｖ  ：時系列データ
ｖmin：時系列データの最小値
ｖmax：時系列データの最大値
ｒmin：最小半径
ｒmax：最大半径
【００４９】
更に分析データ１６２の各時系列データを半径に変換する方法は線形変換に限られず、対数変換などのように非線形に変換されてもよい。
【００５０】
図９は、分析データ１６２のうち或る１つの項目を示したトレンドグラフ４２である。図９のトレンドグラフ４２は従来技術であり、第１の実施形態の球体オブジェクト４と対比するために、ここで説明する。
図９のトレンドグラフ４２は、１０月５日から８日までの期間４２２ａと、１５日から１８日までの期間４２２ｂと、２９日から１１月１日までの期間４２２ｃと、８日から１１日までの期間４２２ｄにおいて、この項目の時系列データがないことを示している。これらの期間４２２ａ〜４２２ｄにおいて、分析データ１６２のこの項目には、時系列データの欠損値が発生している。なお、分析データ１６２は、一定期間に亘って欠損値が続く場合、その期間を分析から除外するなどの対応をすることが望ましい。
【００５１】
外れ値は、統計において他の値から大きく外れた値である。トレンドグラフ４２において、１０月４日の時系列データ４２３ａと１１月１２日の時系列データ４２３ｄは、他の値と比べて大きい。更に１０月９日の時系列データ４２３ｂと、１１月７日の時系列データ４２３ｃは、他の値と比べて小さい。これら時系列データ４２３ａ〜４２３ｄは、一般的に測定ミスなどのデータであり、分析から除外するなどの対応をする。但し、異常値と実質的に区別できないため、確認が必要となる。
定格変動は、電力などで基準値が変動した場合に発生する。定格変動が発生した場合、変動前と変動後の何れかにそろえる等の作業が必要になる。
【００５２】
図１０は、球体オブジェクト４の断面図であり、分析データ１６２のうち或る１つの項目のトレンド情報を表示している。
ＣＰＵ１１は、トレンド情報の特徴が把握できるように半径ｒdを算出し、球体オブジェクト４を生成する。各データの範囲（上下限範囲）はデータにより様々であり、全てのデータが一定範囲内に描画されることで球体として認識しやすくなる。データを標準化して、例えば半径ｒ〜３ｒに線形変換したものを使用する。これは、従来技術におけるトレンドグラフにおける縦軸の自動設定と同様である。
【００５３】
ＣＰＵ１１は、時系列データの欠損値を、球体オブジェクト４の半径０の部分として表現している。具体的にいうと、期間４１２ａは、時系列データの欠損値が発生している期間であり、図９に示す期間４２２ａに対応する。同様に期間４１２ｂは図９に示す期間４２２ｂに対応し、期間４１２ｃは図９に示す期間４２２ｃに対応し、期間４１２ｄは図９に示す期間４２２ｄに対応する。このように、ＣＰＵ１１は、時系列データが存在するときは半径ｒ〜３ｒの副領域４１１とし、時系列データが欠落した部分の副領域４１１は表示していない。これにより、時系列データの存在の有無を明確に示すことができる。更に、半径が所定範囲になるように線形変換しているので、球体として認識しやすくなる。
【００５４】
時系列データ４１３ａは、図９に示した１０月４日の時系列データ４２３ａに対応する。時系列データ４１３ｂは、図９に示した１０月９日の時系列データ４２３ｂに対応する。時系列データ４１３ｃは、図９に示した１１月７日の時系列データ４２３ｃに対応する。時系列データ４１３ｄは、図９に示した１１月１２日の時系列データ４２３ｄに対応する。
【００５５】
図３Ｂに戻り説明を続ける。ＣＰＵ１１は、ヒストグラムの最大度数の階級を基準とし、そこからの階級の乖離に応じて描画色を決定する（Ｓ２２）。
【００５６】
図１１は、分析データ１６２のヒストグラム４３である。図１１のヒストグラム４３は従来技術であり、第１の実施形態の球体オブジェクト４と対比するために、ここで説明する。
このヒストグラム４３は、分析データ１６２に含まれる或る項目の各時系列データの存在する範囲をいくつかの区間（階級）に分けた場合，各区間（階級）を底辺とし、その区間（階級）に属するデータの度数を高さとする棒グラフで示される。これによりユーザは、データの分布状況を視覚的に認識することができる。
【００５７】
ユーザは、主に下記の観点でヒストグラム４３を確認する。第１の観点は、統計において他の値から大きく外れた「外れ値」であり、例えば棒グラフ４３１，４３２で示される。棒グラフ４３１の階級は、図１０に示した時系列データ４１３ｂ，４１３ｃが属している。棒グラフ４３２の階級には、図１０に示した時系列データ４１３ａ，４１３ｄが属している。外れ値は、一般的に測定ミスなどで発生し、分析から除外するなどの対応をする。但し、異常値と実質的に区別できないため確認作業が必要となる。
【００５８】
第２の観点は、データの偏りである。特定箇所に集中しているものや数箇所に固まっているなどデータの特徴を確認することが必要である。
【００５９】
図１２は、副領域４１１にヒストグラム情報を反映させた球体オブジェクト４の断面図である。
図１２に示すように、ＣＰＵ１１は、これらヒストグラムの特徴が把握できるように球体オブジェクト４の描画色を設定する。例えばＣＰＵ１１は、密集地に近い箇所を青とし、密集地から離れるほど赤となるように色を設定する。ユーザは、各副領域４１１の色や濃淡で、度数の分布状態を判別することができる。
【００６０】
ここで描画色ＣのＲＧＢ値は、以下の式（７）のように算出する。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、緑色の画素値Ｐgを０、青色の画素値Ｐbを１１９に固定し、赤色の画素値Ｐrをヒストグラム情報に基づいて算出する。
【数７】
2020149392.tif 000009
但し  Ｐr  ：赤色の画素値
【００６１】
この赤色の画素値Ｐrは、図１１に示したヒストグラム４３に基づいて算出される。ヒストグラム４３のうち、最も度数が高い階級４３３を基準階級とする。更にＣＰＵ１１は、基準階級から下限方向の乖離度である階級数Ｂn1と、上限方向の乖離度である階級数Ｂn2とを算出する。ここでは下限方向の階級数Ｂn1は７、上限方向の階級数Ｂn2は１７である。ＣＰＵ１１は、画素値Ｐrの最大値２５５を下限方向の階級数Ｂn1と上限方向の階級数Ｂn2のうち大きい方で除算し、更に基準階級からの階級数ｍで乗算する。これを以下の式（８）に示す。
【数８】
2020149392.tif 000010
但し  Ｂn1  ：基準階級から下限方向の階級数
Ｂn2  ：基準階級から上限方向の階級数
ｍ   ：基準階級からの階級数
【００６２】
式（８）により、基準階級に近い箇所を青く、基準階級から乖離するほど赤みが増すように副領域の描画色を算出することができる。なお、ヒストグラム情報を色情報に変換する方法は、上記の式に限られない。赤色の画素値ではなく緑色や青色の画素値を用いてもよく、更に複数の原色の組合せを用いてもよく、限定されない。
【００６３】
図３Ｂに戻り説明を続ける。ステップＳ２３において、ＣＰＵ１１は、当該項目において未処理のデータがあれば、ステップＳ１７に戻る。ＣＰＵ１１は、当該項目の全データを処理したならば、ステップＳ２４に進む。
ステップＳ２４において、ＣＰＵ１１は、未処理の項目があれば、ステップＳ１６に戻る。ＣＰＵ１１は、全項目を処理したならば、図３Ｂの処理を終了する。
【００６４】
図１３は、球体オブジェクト４の表示画面５を示す図である。
ＣＰＵ１１は、図１に示した表示部１４に、この表示画面５を表示する。表示画面５には、図３Ａと図３Ｂの処理で作成された球体オブジェクト４が表示されている。
【００６５】
ユーザが球体オブジェクト４にマウスカーソル５１を重ねてクリックしたときに、ＣＰＵ１１は、クリックされた副領域４１１の属性をツールチップ５２で表示する。ツールチップ５２には、項目名として“Ｘ発電所”が表示され、時系列データ名として“平成３０年１１月９日”が表示されている。このようなツールチップ５２を表示することで、ユーザは、クリックされた副領域４１１の項目名や時系列データ名などの属性を容易に知ることができる。
【００６６】
第１の実施形態のデータ可視化装置１は、分析データ１６２を球体オブジェクト４に変換し、データ分析に必要なトレンド情報とヒストグラム情報と相関係数の情報を、この球体オブジェクト４に表現している。これにより、複数種類かつ多数のグラフを作成することなく、データを理解しやすい態様で可視化することができる。
【００６７】
《第２の実施形態》
第２の実施形態は、データを球状の三次元オブジェクトとして可視化する際に、データ数ｎと項目数ｍのうち小さい方で球体を領域に分割し、その後、データ数ｎと項目数ｍのうち大きい方で各領域を副領域に分割するものである。
【００６８】
図１４は、第２の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、分析データ１６２から描画に必要な情報を算出する（Ｓ７０）。ここで描画に必要な情報とは、分析データ１６２の項目数ｍと、各項目の時系列データ数ｎである。
【００６９】
ステップＳ７１において、ＣＰＵ１１は、分析データ１６２の項目数ｍの値よりも、各項目の時系列データ数ｎの値が小さいか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、項目数ｍの値よりも、時系列データ数ｎの値が小さいならば（Ｙｅｓ）、球体オブジェクト４を時系列データ数ｎで領域に分割する（Ｓ７２）。更にＣＰＵ１１は、各領域を項目数ｍで副領域に分割する（Ｓ７３）。
【００７０】
ＣＰＵ１１は、分割した副領域が可視化可能な一定体積を超えるように、球体の半径ｒを決定する（Ｓ７４）。
ＣＰＵ１１は、各項目の各時系列データを、時系列順に各領域に対応付ける（Ｓ７５）。次にＣＰＵ１１は、各項目を、ユーザが予め指定した項目との相関係数が高い順にソートして、各副領域に対応付ける（Ｓ７６）。これにより、ユーザが予め指定した項目と各項目の相関を球体オブジェクト４上に示すことができる。
ステップＳ７６の処理の後、ＣＰＵ１１は、南北方向に向いた矢印の凡例を「項目」とし（Ｓ９２）、東西方向に向いた矢印の凡例を「時系列データ」として（Ｓ９３）、図３Ｂに示すステップＳ１６の処理に進む。
【００７１】
また、ステップＳ７１において、ＣＰＵ１１は、時系列データ数ｎの値よりも項目数ｍの値が小さいならば（Ｎｏ）、球体オブジェクト４を項目数ｍで領域に分割する（Ｓ７７）。更にＣＰＵ１１は、各領域を時系列データ数ｎで副領域に分割する（Ｓ７８）。
ＣＰＵ１１は、分割した副領域が可視化可能な一定体積を超えるように、球体の半径ｒを決定する（Ｓ７９）。
ＣＰＵ１１は、各項目を、ユーザが予め指定した項目との相関係数が高い順にソートして、各領域に対応付ける（Ｓ８０）。
ＣＰＵ１１は、各項目の各時系列データを、時系列順に各副領域に対応付ける（Ｓ８１）。
ステップＳ８１の処理の後、ＣＰＵ１１は、南北方向に向いた矢印の凡例を「時系列データ」とし（Ｓ９４）、東西方向に向いた矢印の凡例を「項目」として（Ｓ９５）、図３Ｂに示すステップＳ１６の処理に進む。
【００７２】
球体オブジェクト４は、地軸（ｘ軸）周りの１８０度を第１分割数で除算した第１の角度で領域に分割される。この領域は、球体オブジェクト４のうち極を中心とする半球を、第１の角度で分割した所定経度範囲の三次元の領域、およびその対蹠点の三次元の領域の組合せである。そののち、各領域は、当該領域の中心から３６０度を第２分割数で除算した第２の角度で副領域に分割される。第２の実施形態においてＣＰＵ２１は、ｍとｎのうち値が少ない方で、球体オブジェクト４の地軸（ｘ軸）周りの１８０度を除算した第１の角度で領域分割したのち、ｍとｎのうち値が多い方で、領域の中心から３６０度を除算した第２の角度で副領域に分割している。これにより、値が多い方の一要素あたりの角度が小さくなりすぎることを抑止できる。以下、図１５と図１６を参照して、ステップＳ７２の動作を説明する。
【００７３】
図１５は、球体オブジェクト４を領域４４にｎ分割する動作を示す斜視図である。図１５においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
図１６は、球体オブジェクト４を領域４４にｎ分割する動作を示す断面図である。図１６は、図１５の球体オブジェクト４をＸ＝０で切断したときの断面を示している。
【００７４】
分析データ１６２の時系列データ数は、ｎである。図１５と図１６に示すように、データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、地軸（ｘ軸）周りの１８０度を時系列データ数ｎで除算した角度θ3で、この球体オブジェクト４のうち極を中心とする半球の一方を所定緯度範囲でｎ個の領域４４ａに分割し、半球の他方を所定緯度範囲でｎ個の領域４４ｂに分割する。領域４４ａの対蹠点の集合が、領域４４ｂである。ここでは領域４４ａ，４４ｂの組合せを領域４４と呼ぶ。
これにより球体オブジェクト４を、時系列データ数ｎに対応したｎ個の領域４４に分割することができる。
【００７５】
以下、図１７と図１８を参照して、ステップＳ７３の動作を説明する。
図１７は、領域４４をｍ個の副領域４４１に分割する動作を示す斜視図である。図１７においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
図１８は、領域４４をｍ個の副領域４４１に分割する動作を示す断面図である。図１８は、図１７の領域４４と副領域４４１を、左手前方向から右奧方向に向けて見たときを示している。
分析データ１６２の項目数はｍである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、領域の中心から３６０度を項目数ｍで除算した角度θ4で、この領域４４をｍ個の副領域４４１に分割する。これにより、全ての項目を、各副領域４４１に対応付けることができる。
【００７６】
図１９は、球体オブジェクト４の表示画面５を示す図である。
ＣＰＵ１１は、図１に示した表示部１４に、この表示画面５を表示する。表示画面５には、図１４と図３Ｂの処理で作成された球体オブジェクト４が表示されている。
この球体オブジェクト４の上下を極としたとき、東西方向に向いた矢印の凡例５４が表示されており、「時系列データ」と記載されている。
更に南北方向に向いた矢印の凡例５３が表示されており、「項目」と記載されている。これにより、南北方向と東西方向それぞれに、何が表示されているかを示すことができる。
【００７７】
《第３の実施形態》
第１の実施形態とは別の分割方法を、第３の実施形態として記述する。データ可視化装置１は、球体オブジェクト４のうち地軸（ｘ軸）周りの３６０度を、項目数ｍで除算した第１の角度を算出し、球体オブジェクト４を、その極を中心として第１の角度で分割した所定経度範囲の三次元のｍ個の領域を算出する。これにより、所定経度範囲の三次元の領域が得られる。次にデータ可視化装置１は、三次元の各領域の中心から１８０度を各項目の時系列データ数ｎで除算した第２の角度を算出し、各領域を第２の角度で分割したｎ個の副領域を算出する。
【００７８】
図２０は、第３の実施形態における球体の分割方法を示す図である。
ここで球体オブジェクト４は、地軸（ｘ軸）周りの３６０度において、３０個の領域に分割されている。なお、ここで項目数ｍは３０であり、各項目は、ＡからＺとａ〜ｄの名称が付与されている。
更に球体オブジェクト４の各領域は、各領域の中心から１８０度において、各項目の時系列データ数に対応するｎ個の副領域に分割されている。このように分割された球体オブジェクト４によっても、分析データ１６２を理解しやすく可視化することができる。
なお、第１の実施形態と同様に、ＣＰＵ１１は、各時系列データの値を球体オブジェクト４の中心から各副領域の表面までの距離で示し、各時系列データの順序は球体オブジェクト４の中心から各副領域の表面までの角度で示す。
【００７９】
《第４の実施形態》
更に別の分割方法を、第４の実施形態として記述する。データ可視化装置１は、球体オブジェクト４のうち地軸（ｘ軸）周りの３６０度を、時系列データ数ｎで除算した第１の角度を算出し、球体オブジェクト４である球体を、極を中心として第１の角度で分割した所定経度範囲の三次元のｎ個の領域を算出する。これにより、所定経度範囲の三次元の領域が得られる。次にデータ可視化装置１は、三次元の各領域の中心から１８０度を項目数ｍで除算した第２の角度を算出し、各領域を第２の角度で分割したｍ個の副領域を算出する。
【００８０】
図２１は、第４の実施形態における球体の分割方法を示す図である。
ここで球体オブジェクト４は、地軸（ｘ軸）周りの３６０度において、３０個の領域に分割されている。なお、ここで時系列データ数ｎは３０であり、各時系列データは、００から２９の名称が付与されている。
更に球体オブジェクト４の各領域は、南北の緯度方向において、各項目の項目数に対応するｍ個の副領域に分割されている。なお、ここで項目数ｍは１１であり、各項目にはＡからＫの名称が付与されている。このように分割された球体オブジェクト４によっても、分析データ１６２を理解しやすく可視化することができる。
また、第１の実施形態と同様に、ＣＰＵ１１は、各時系列データの値を球体オブジェクト４の中心から各副領域の表面までの距離で示し、各時系列データの順序は球体オブジェクト４の地軸（ｘ軸）周りに各副領域の表面までの角度で示す。
【００８１】
なお、第３の実施形態と第４の実施形態とを組み合わせて分析データ１６２を表示させてもよい。第２の実施形態とは異なり、第３、第４の実施形態において、領域は、地軸（ｘ軸）周りの３６０度を分割したものであり、副領域は、各領域を、当該領域の中心から１８０度を分割したものである。よって、分析データ１６２を球状の三次元オブジェクトとして可視化する際に、球体オブジェクト４をデータ数ｎと項目数ｍのうち大きい方で領域に分割し、その後、データ数ｎと項目数ｍのうち小さい方で各領域を副領域に分割すると好適である。
【００８２】
《第５の実施形態》
第５の実施形態では、分析データを円柱状の三次元オブジェクトとして可視化するものである。ここでは、最初に円柱を高さ方向に分割したのちに、円柱の中心軸から所定角度で分割している。以下、図１に示したデータ可視化装置１が各処理を実行するものとして説明するが、図２に示したデータ可視化サーバ２が各処理を実行して、三次元オブジェクトを端末３上に表示させてもよく、限定されない。
【００８３】
図２２Ａと図２２Ｂは、第５の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、分析データ１６２から描画に必要な情報を算出する（Ｓ３０）。ここで描画に必要な情報とは、分析データ１６２の項目数ｍと、各項目の時系列データ数ｎである。
【００８４】
ＣＰＵ１１は、円柱オブジェクト６を高さ方向に時系列データ数ｎで領域６１に分割する（Ｓ３１）。更にＣＰＵ１１は、各領域６１を回転方向に項目数ｍで副領域６１１に分割する（Ｓ３２）。以下、図２３を参照して、ステップＳ３１の動作を説明する。図２４を参照して、ステップＳ３２の動作を説明する。
【００８５】
図２３は、円柱オブジェクト６を高さ方向にｎ個の領域６１に分割する動作を示す斜視図である。図２３においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
【００８６】
分析データ１６２の時系列データ数はｎである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、円柱の高さＨを時系列データ数ｎで除算した高さＨ1で、この円柱オブジェクト６をｎ個の領域６１に分割する。これにより、全ての時系列データを円柱オブジェクト６上の領域６１に対応づけることができる。領域６１の順序は、これに対応付けられた時系列データの順序を表している。
【００８７】
図２４は、領域６１を、更に回転方向にｍ個の副領域６１１に分割する動作を示す斜視図である。図２４においてｘ軸は上方であり、ｙ軸は右奥方向であり、ｚ軸は右手前方向である。
分析データ１６２の項目数はｍである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、３６０度を項目数ｍで除算した角度θ5で、円柱の軸を中心に領域６１をｍ個の副領域６１１に分割する。これにより、全ての項目を、各副領域６１１に対応させることができる。
【００８８】
図２２Ａに戻り説明を続ける。ＣＰＵ１１は、分割した副領域６１１が可視化可能な一定体積を超えるように、円柱オブジェクト６の半径ｒと高さＨを決定する（Ｓ３３）。
ＣＰＵ１１は、各項目をユーザが予め指定した項目との相関係数が高い順にソートして、各領域に対応付ける（Ｓ３４）。これにより、各項目の相関を円柱オブジェクト６上に示すことができる。
次にＣＰＵ１１は、各時系列データを時系列順に各副領域に対応付ける（Ｓ３５）。これにより、各時系列データの順序を、各副領域の表面と中心との角度で示すことができる。
【００８９】
図２２ＢのステップＳ３６〜Ｓ４４において、ＣＰＵ１１は、項目数だけ処理を繰り返す。
ステップＳ３７〜Ｓ４３において、ＣＰＵ１１は、データ数だけ処理を繰り返す。
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているか否かを判定する（Ｓ３８）。ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損していないならば（Ｎｏ）、各時系列データの最大値が３ｒ、最小値がｒとなるように標準化を行って各データの半径ｒdを求め（Ｓ３９）、ステップＳ４１に進む。ここで半径ｒは、データの最小値を示す第１所定値に相当する。半径３ｒは、データの最大値を示す第２所定値に相当する。
【００９０】
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているならば（Ｙｅｓ）、データの半径ｒdに０を設定し（Ｓ４０）、ステップＳ４１に進む。
ステップＳ４１において、ＣＰＵ１１は、円柱情報と半径情報をもとに各副領域６１１の描画座標を決定する。ステップＳ４１の処理により、ＣＰＵ１１は、各時系列データの値を、円柱オブジェクト６の軸から副領域の表面までの距離で示すことができる。
【００９１】
ＣＰＵ１１は、ヒストグラムで最大度数の階級を基準とし、そこからの階級の数に応じて描画色を決定する（Ｓ４２）。
【００９２】
ステップＳ４３において、ＣＰＵ１１は、当該項目において未処理のデータがあれば、ステップＳ３７に戻る。ＣＰＵ１１は、当該項目の全データを処理したならば、ステップＳ４４に進む。
ステップＳ４４において、ＣＰＵ１１は、未処理の項目があれば、ステップＳ３６に戻る。ＣＰＵ１１は、全項目を処理したならば、図２２Ｂの処理を終了する。
【００９３】
第５の実施形態のデータ可視化装置１は、分析データ１６２を円柱オブジェクト６に変換し、データ分析に必要なトレンド情報とヒストグラム情報と相関係数の情報を、この円柱オブジェクト６に表現している。これにより、複数種類かつ多数のグラフを作成することなく、データを理解しやすい態様で可視化することができる。
【００９４】
《第６の実施形態》
第６の実施形態では、データを円柱状の三次元オブジェクトとして可視化するものである。第５の実施形態とは異なり、最初に円柱の中心軸から所定角度で分割したのちに、高さ方向に分割している。以下、図１に示したデータ可視化装置１が各処理を実行するものとして説明するが、図２に示したデータ可視化サーバ２が各処理を実行して、三次元オブジェクトを端末３上に表示させてもよく、限定されない。
【００９５】
図２５Ａと図２５Ｂは、第６の実施形態におけるデータの可視化処理のフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、分析データ１６２から描画に必要な情報を算出する（Ｓ５０）。ここで描画に必要な情報とは、分析データ１６２の項目数ｍと、各項目の時系列データ数ｎである。
【００９６】
ＣＰＵ１１は、円柱オブジェクト７を回転方向に時系列データ数ｎで領域７１に分割する（Ｓ５１）。更にＣＰＵ１１は、各領域７１を高さ方向に項目数ｍで副領域７１１に分割する（Ｓ５２）。以下、図２６を参照して、ステップＳ５１の動作を説明する。図２７を参照して、ステップＳ５２の動作を説明する。
【００９７】
図２６は、円柱オブジェクト７を回転方向にｎ個の領域７１に分割する動作を示す斜視図である。
分析データ１６２の時系列データ数はｎである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、３６０度を時系列データ数ｎで除算した角度θ6で、この円柱オブジェクト７の軸を中心にｎ個の領域７１に分割する。これにより、全ての時系列データを円柱オブジェクト７の領域７１に対応づけることができる。領域７１の順序は、これに対応付けられた時系列データの順序を表している。
【００９８】
図２７は、領域７１を、更に高さ方向にｍ個の副領域７１１に分割する動作を示す斜視図である。
分析データ１６２の項目数は、ｍである。データ可視化装置１のＣＰＵ１１は、円柱オブジェクト７の高さＨを項目数ｍで除算した高さＨ2で、この領域７１をｍ個の副領域７１１に分割する。これにより、全ての項目を、各副領域７１１に対応させることができる。
【００９９】
図２５Ａに戻り説明を続ける。ＣＰＵ１１は、分割した副領域７１１が可視化可能な一定体積を超えるように、円柱オブジェクト７の半径ｒと高さＨを決定する（Ｓ５３）。
ＣＰＵ１１は、各項目をユーザが予め指定した項目との相関係数が高い順にソートして、各領域に対応付ける（Ｓ５４）。これにより、各項目の相関をオブジェクト上に示すことができる。
次にＣＰＵ１１は、各時系列データを時系列順に各副領域に対応付ける（Ｓ５５）。これにより、各時系列データの順序を、各副領域の高さで示すことができる。
【０１００】
図２５ＢのステップＳ５６〜Ｓ６４において、ＣＰＵ１１は、項目数だけ処理を繰り返す。
ステップＳ５７〜Ｓ６３において、ＣＰＵ１１は、各項目ごとの時系列データ数だけ処理を繰り返す。
【０１０１】
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているか否かを判定する（Ｓ５８）。ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損していないならば（Ｎｏ）、各時系列データの最大値が３ｒ、最小値がｒとなるように標準化を行って各データの半径ｒdを求め（Ｓ５９）、ステップＳ６１に進む。ここで半径ｒは、データの最小値を示す第１所定値に相当する。半径３ｒは、データの最大値を示す第２所定値に相当する。
【０１０２】
ＣＰＵ１１は、時系列データが欠損しているならば（Ｙｅｓ）、データの半径ｒdに０を設定し（Ｓ６０）、ステップＳ６１に進む。
ステップＳ６１において、ＣＰＵ１１は、円柱情報と半径情報をもとに各副領域７１１の描画座標を決定する。ステップＳ６１の処理により、ＣＰＵ１１は、各時系列データの値を、円柱オブジェクト７の軸から各副領域の表面までの距離で示すことができる。
【０１０３】
ＣＰＵ１１は、ヒストグラムで最大度数の階級を基準とし、そこからの階級の数に応じて描画色を決定する（Ｓ６２）。
【０１０４】
ステップＳ６３において、ＣＰＵ１１は、当該項目において未処理のデータがあれば、ステップＳ５７に戻る。ＣＰＵ１１は、当該項目の全データを処理したならば、ステップＳ６４に進む。
ステップＳ６４において、ＣＰＵ１１は、未処理の項目があれば、ステップＳ５６に戻る。ＣＰＵ１１は、全項目を処理したならば、図２５Ｂの処理を終了する。
【０１０５】
第６の実施形態のデータ可視化装置１は、分析データ１６２を円柱オブジェクト７に変換し、データ分析に必要なトレンド情報とヒストグラム情報と相関係数の情報を、この円柱オブジェクト７に表現している。これにより、複数種類かつ多数のグラフを作成することなく、データを理解しやすい態様で可視化することができる。
【０１０６】
（変形例）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
【０１０７】
上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記録媒体に置くことができる。
【０１０８】
各実施形態に於いて、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
本発明の変形例として、例えば、次の（ａ）〜（ｃ）のようなものがある。
【０１０９】
（ａ）  上記実施形態では、時系列データ数だけ領域に分割したのち、各領域を項目数だけ分割している。しかし、これに限られず、項目数だけ領域に分割したのち、各領域を時系列データ数だけ分割してもよく、限定されない。
（ｂ）  上記実施形態では、分析データを表現する三次元オブジェクトとして、球体と円柱の例を説明した。しかし、これに限られず、例えば楕円体やトーラスなどで分析データを表現してもよく、限定されない。
（ｃ）  上記実施形態では、トレンド情報とヒストグラム情報と相関係数の情報の３種類の情報を三次元オブジェクトから読み取れるようにしている。しかし、これに限られず、例えばトレンド情報とヒストグラム情報、トレンド情報と相関係数の情報、ヒストグラム情報と相関係数の情報のように、２種類の情報を三次元オブジェクトから読み取れるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
Ｓ  データ可視化システム
１  データ可視化装置
１１  ＣＰＵ  （演算手段）
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  表示部  （表示手段）
１５  印刷部
１６  記憶部
１６１  データ可視化プログラム
１６２  分析データ
２  データ可視化サーバ
２１  ＣＰＵ  （演算手段）
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  表示部
２５  印刷部
２６  記憶部
２７  通信部
２６１  データ可視化プログラム
２６２  分析データ
３  端末  （表示手段）
４  球体オブジェクト
４１，４４  領域
４１１，４４１  副領域
５  表示画面
５１  マウスカーソル
５２  ツールチップ
６，７  円柱オブジェクト
６１，７１  領域
６１１，７１１  副領域
８０  データ
８１  「ビジネスの理解」フェーズ
８２  「データの理解」フェーズ
８３  「データの準備」フェーズ
８４  「モデリング」フェーズ
８５  評価フェーズ
８６  「展開／共有」フェーズ
Ｎ  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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