(57)【要約】【課題】多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことを可能とするデータ処理装置などを提供する。【解決手段】複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する統計量データ処理部を備える、統計量データ処理装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する統計量データ処理部を備える、
統計量データ処理装置。
【請求項２】
前記統計量データ処理部は、前記統計量データ群に対して新たなデータを追加した前記統計量データ群を生成する、
請求項１に記載の統計量データ処理装置。
【請求項３】
前記統計量データ処理部は、前記統計量データ群から抽出範囲に含まれるデータに基づく前記統計量データ群を生成する、
請求項１または請求項２のいずれか１項に記載の統計量データ処理装置。
【請求項４】
前記統計量データ処理部は、それぞれの前記観点について１個の前記スケールが特定された統計量データである単位統計量データを生成する単位統計量データ生成装置により生成された前記単位統計量データを使用して、前記統計量データ群を生成する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の統計量データ処理装置。
【請求項５】
統計量データ処理部が、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する、
統計量データ処理方法。
【請求項６】
統計量データ処理部が、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
統計量データ群のデータ構造であって、
複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに、前記組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する、
データ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、データ処理方法、プログラムおよびデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通あるいはヘルスケアなど様々な分野において、所定の対象の時系列データを検出することが行われている。このような時系列データから検出対象の異常を即座に発見することが重要な場合がある。
また、時系列データのサンプル数が膨大になりかつ常に次々とデータが発生するストリームデータを処理の対象とする場合も多い。
【０００３】
異常を検出する方法としては、事前知識を用いて異常を検出する方法と、異常として外れ値を検出する方法とに大別される。
事前知識を用いて異常を検出する方法では、特定の条件を満たす時系列データが発生したときに異常の発生として当該異常を検出するが、未知の事象に対応することができない。また、事前知識を用いて異常を検出する方法では、前提条件が仮定されている場合が多いため、前提条件が変化するときには、その都度、特定の条件を修正する必要がある。また、この方法では、事前知識を学習する必要がある。このような点を補うために、機械学習を利用することも考えられるが、十分に高速な処理は確立されていない。
【０００４】
こうした事情から、ストリームデータを対象として、外れ値を検出する方法の確立および高度化が重要となる。
例えば、外れ値を検出する技術は従前から存在しているが、特にストリームデータを対象とするときに、十分に高速な処理が行われない場合があった。異常が発生するときを予測することが困難な状況では、常に異常の発生の有無を監視する必要があり、時系列データを構成するデータが次々と発生する速度と比べて十分に高速な処理を実現する必要があった。
【０００５】
一例として、非特許文献１では、ｔ−ｄｉｇｅｓｔと呼ばれる技術が提案されている。ｔ−ｄｉｇｅｓｔは、値の集合に対してその分布を推定するデータ構造を有し、例えば、ストリームデータを対象としてその分布を推定することが可能である。
しかしながら、ｔ−ｄｉｇｅｓｔだけでは、十分に高速な処理を実現することが困難な場合があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】ＴＥＤ  ＤＵＮＮＩＮＧ  ＡＮＤ  ＯＴＭＡＲ  ＥＲＴＬ、“ＣＯＭＰＵＴＩＮＧ  ＥＸＴＲＥＭＥＬＹ  ＡＣＣＵＲＡＴＥ  ＱＵＡＮＴＩＬＥＳ  ＵＳＩＮＧ  ｔ−ＤＩＧＥＳＴＳ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２９年４月１２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来では、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことが困難である場合があった。なお、ｔ−ｄｉｇｅｓｔでは、多次元およびマルチスケールについては想定されていなかった。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことを可能とするデータ処理装置、データ処理方法、プログラムおよびデータ構造を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一構成例として、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する統計量データ処理部を備える、統計量データ処理装置である。
一構成例として、統計量データ処理装置において、前記統計量データ処理部は、前記統計量データ群に対して新たなデータを追加した前記統計量データ群を生成する、構成が用いられてもよい。
一構成例として、統計量データ処理装置において、前記統計量データ処理部は、前記統計量データ群から抽出範囲に含まれるデータに基づく前記統計量データ群を生成する、構成が用いられてもよい。
一構成例として、統計量データ処理装置において、前記統計量データ処理部は、それぞれの前記観点について１個の前記スケールが特定された統計量データである単位統計量データを生成する単位統計量データ生成装置により生成された前記単位統計量データを使用して、前記統計量データ群を生成する、構成が用いられてもよい。
【００１０】
一構成例として、統計量データ処理部が、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する、統計量データ処理方法である。
一構成例として、統計量データ処理部が、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
一構成例として、統計量データ群のデータ構造であって、複数の異なる観点および前記観点ごとの複数の異なるスケールについて、前記観点と前記スケールとの組み合わせごとに、前記組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する、データ構造である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことを可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態（第１実施形態）に係るデータ処理システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る統計量データ群の一例のデータ構造を模式的に示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る統計量データ群に対する追加処理の一例を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る統計量データ群に対する抽出処理の一例を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置において行われる統計量データ群を生成するための処理の手順の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置において行われる統計量データ群に対してデータを追加するための処理の手順の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置において行われる統計量データ群からデータを抽出するための処理の手順の一例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態（第２実施形態）に係るデータ処理システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【００１４】
（第１実施形態）
［データ処理システム］
図１は、本発明の一実施形態（第１実施形態）に係るデータ処理システム１の概略的な構成を示すブロック図である。
データ処理システム１は、ｎ（ｎは２以上の整数とする。）個の端末装置１１−１〜１１−ｎと、統計量データ処理装置１２と、データベース１３と、ネットワーク２１を備える。
ネットワーク２１としては、有線または無線の任意のネットワークが用いられてもよく、例えば、インターネットあるいはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）のネットワークなどが用いられてもよい。
データベース１３は、本実施形態では、統計量データ処理装置１２とは別に備えられるが、他の例として、統計量データ処理装置１２に一体化されていてもよい。
【００１５】
統計量データ処理装置１２は、端末装置１１−１〜１１−ｎに関する所定の対象のデータを取得して解析する。本実施形態では、当該データは、所定の対象の時系列データについて、サンプル数が膨大（ビックデータ）になりかつ常に次々とデータが発生するストリームデータであるとする。
【００１６】
所定の対象のデータとしては、任意のデータが用いられてもよく、例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｎ  Ｔｈｉｎｇｓ）に関するデータが用いられてもよく、あるいは、他のデータが用いられてもよい。
具体例として、所定の対象のデータとしては、任意のシステムにおけるデータが用いられてもよく、例えば、車両などの交通システムに関するデータ、人などのヘルスケアシステムに関するデータ、製品を生産などする工場システムに関するデータ、証券などの金融システムに関するデータ、有線または無線の通信システムに関するデータなどが用いられてもよい。また、任意のシステムにおいて、所定の対象のデータとしては、様々なデータが用いられてもよく、例えば、温度に関するデータ、湿度に関するデータ、速度に関するデータ、加速度に関するデータ、画像に関するデータ、酸素などの物質の濃度に関するデータ、品質に関するデータ、株価に関するデータ、通信信号に関するデータ、端末装置（本実施形態では、端末装置１１−１〜１１−ｎ）の位置に関するデータ、端末装置が存在する領域に関するデータなどが用いられてもよい。
【００１７】
また、所定の対象のデータを検出する手法としては、様々な手法が用いられてもよい。
一例として、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて、当該それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎに関する所定の対象のデータを検出する構成が用いられてもよい。この構成では、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、所定の対象のデータを検出する検出部を備え、当該検出部により検出されたデータを、ネットワーク２１を介して、統計量データ処理装置１２に送信する。当該検出部は、例えば、センサー、あるいは、撮像装置（カメラ）であってもよい。ここで、撮像装置（カメラ）も、センサーの一例であると捉えられてもよい。
なお、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、ＩｏＴの端末装置であってもよく、あるいは、他の端末装置であってもよい。
【００１８】
他の例として、データ処理システム１は、端末装置１１−１〜１１−ｎとは別の検出装置（図示を省略）を備えてもよい。この構成では、当該検出装置は、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎに関する所定の対象のデータを検出する検出部を有しており、当該検出部により検出されたデータを、ネットワーク２１を介して、統計量データ処理装置１２に送信する。
【００１９】
当該検出装置は、例えば、所定の領域の画像を撮像する撮像装置（カメラ）を備えてもよく、当該画像に基づいて、当該所定の領域に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎの数のデータなどを所定の対象のデータとして検出してもよい。
当該検出装置は、例えば、所定の領域に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎと無線または有線で通信する通信部を備えてもよく、この通信の結果に基づいて、当該所定の領域に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎの数のデータなどを所定の対象のデータとして検出してもよい。
当該検出装置は、例えば、端末装置１１−１〜１１−ｎから発信される信号を取得する信号取得部を備えてもよく、当該信号の状況に基づいて、当該信号の発生頻度あるいは遅延度などを表すデータなどを所定の対象のデータとして検出してもよい。
【００２０】
本実施形態では、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、ネットワーク２１を介して、他の装置（例えば、統計量データ処理装置１２など）と通信することが可能である。なお、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、有線または無線により、ネットワーク２１との間で通信接続する。
他の例として、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、通信機能を備えなくてもよい。
【００２１】
また、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎとしては、例えば、同じ構成を有する端末装置が用いられてもよく、あるいは、異なる構成を有する端末装置が含まれてもよい。
また、それぞれの端末装置１１−１〜１１−ｎは、例えば、物に付加あるいは装着などされてもよく、あるいは、人により携帯あるいは装着などされてもよい。当該物としては、任意のものであってもよく、例えば、自動車などの車両、あるいは、電化製品などであってもよい。
【００２２】
また、端末装置１１−１〜１１−ｎとは別の検出装置は、例えば、統計量データ処理装置１２に備えられてもよい。この構成では、統計量データ処理装置１２は、当該検出装置により検出されたデータを取得して解析する。
【００２３】
［統計量データ処理装置］
図２は、本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置１２の概略的な構成を示すブロック図である。
統計量データ処理装置１２は、入力部１１１と、出力部１１２と、記憶部１１３と、通信部１１４と、制御部１１５を備える。
制御部１１５は、データ取得部１３１と、統計量データ処理部１３２と、データ出力制御部１３３を備える。
統計量データ処理部１３２は、観点設定部１５１と、スケール設定部１５２と、統計量データ群生成部１５３と、追加部１５４と、抽出部１５５を備える。
【００２４】
入力部１１１は、外部から情報を入力する。入力部１１１は、例えば、ユーザ（人）により行われる操作を受け付ける操作部を有し、当該操作部により受け付けられた操作に応じた情報を入力する。入力部１１１は、例えば、外部の装置（例えば、記録媒体など）と接続されて当該外部の装置から出力される情報を入力する。
出力部１１２は、情報を出力する。出力部１１２は、例えば、画面を有しており、情報を画面に表示（出力）する。出力部１１２は、例えば、外部の装置（例えば、記録媒体など）と接続されて当該外部の装置に情報を出力する。
記憶部１１３は、情報を記憶する。なお、本実施形態では、記憶部１１３とデータベース１３とは、任意に使い分けられてもよい。
通信部１１４は、情報を通信する。本実施形態では、通信部１１４は、ネットワーク２１を介して、他の装置（例えば、端末装置１１−１〜１１−ｎあるいは別の検出装置）と情報を通信する。
【００２５】
制御部１１５は、統計量データ処理装置１２における各種の制御を行う。
本実施形態では、記憶部１１３は、所定の制御プログラムおよびそのパラメーターの情報を記憶する。また、制御部１１５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて構成される。そして、制御部１１５では、ＣＰＵが記憶部１１３に記憶された制御プログラムを、記憶部１１３に記憶されたパラメーターを使用して実行することで、各種の制御を行う。
【００２６】
なお、統計量データ処理装置１２について、図２に示した各処理部１１１〜１１５を備える構成は一例であり、他の構成が用いられてもよい。例えば、各処理部１１１〜１１５の機能の区分は、説明の便宜上のものであり、必ずしも図２に示した構成に限定されない。
【００２７】
制御部１１５の機能について説明する。
データ取得部１３１は、解析対象となるデータとして、所定の対象のデータを取得する。
一例として、データ取得部１３１は、通信部１１４により他の装置（例えば、端末装置１１−１〜１１−ｎあるいは別の検出装置）から受信されたデータを、解析対象となるデータとして取得してもよい。
他の例として、データ取得部１３１は、過去に取得されたデータを順次データベース１３に記憶しておき、当該データの処理を行うときに、当該データベース１３から当該データを解析対象となるデータとして取得してもよい。
また、他の例として、所定の対象のデータが統計量データ処理装置１２を経由せずにデータベース１３に記憶される構成が用いられてもよく、この場合、データ取得部１３１は、当該データの処理を行うときに、当該データベース１３から当該データを解析対象となるデータとして取得してもよい。
【００２８】
統計量データ処理部１３２は、データ取得部１３１により取得されたデータについて統計的な処理を行い、その結果のデータ（本実施形態において、「統計量データ」ともいう。）を取得する。
なお、統計量データ処理部１３２では、例えば、データ取得部１３１によりリアルタイムで次々と取得されるデータ（新たに増えていくデータのまとまり）について処理を行う場合があってもよく、また、データ取得部１３１により取得された過去のデータ（新たに増えないデータのまとまり）について処理を行う場合があってもよい。
【００２９】
データ出力制御部１３３は、出力対象となるデータを出力部１１２により出力する制御を行う。この出力としては、例えば、文字、図形あるいはグラフなどの表示出力が用いられる。
出力対象となるデータとしては、任意のデータが用いられてもよく、例えば、データ取得部１３１により取得されたデータ、あるいは、統計量データ処理部１３２による処理により得られた結果のデータなどが用いられてもよい。また、統計量データ処理部１３２による処理により得られた結果のデータとしては、例えば、統計量データ群生成部１５３による処理により得られた結果のデータ、追加部１５４による処理により得られた結果のデータ、あるいは、抽出部１５５による処理により得られた結果のデータのうちの１以上が用いられてもよい。
【００３０】
統計量データ処理部１３２について説明する。
観点設定部１５１は、解析対象のデータについて、観点（項目）を設定する。観点設定部１５１は、解析対象のデータについて、２個以上の観点を設定してもよい。
ここで、観点としては、任意の観点が用いられてもよく、例えば、時間（時刻）、領域（地域）、デバイス種別などが用いられてもよい。
また、観点設定部１５１は、例えば、あらかじめ定められた観点を設定してもよく、あるいは、ユーザなどから指示された観点を設定してもよい。観点があらかじめ定められる場合には、例えば、当該観点を特定する情報が記憶部１１３に記憶される。
【００３１】
スケール設定部１５２は、それぞれの観点について、スケール（粒度）を設定する。スケール設定部１５２は、それぞれの観点について、２個以上のスケールを設定してもよい。
ここで、スケールとしては、任意の大きさを有するスケールが用いられてもよい。
例えば、時間のスケールとして、１秒のスケール、１分のスケール、１時間のスケール、１日のスケール、あるいは、他の任意の大きさのスケールが用いられてもよい。
例えば、領域のスケールとして、地区のスケール、市区町村のスケール、都道府県のスケール、全国のスケール、あるいは、他の任意の大きさのスケールが用いられてもよい。
例えば、デバイス種別のスケールとして、機種のスケール、メーカーのスケール、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のスケール、あるいは、他の任意の種別（属性）のスケールが用いられてもよい。
スケール設定部１５２は、例えば、それぞれの観点について、あらかじめ定められたスケールを設定してもよく、あるいは、ユーザなどから指示されたスケールを設定してもよい。スケールがあらかじめ定められる場合には、例えば、当該スケールを特定する情報が記憶部１１３に記憶される。
【００３２】
統計量データ群生成部１５３は、データ取得部１３１により取得されたデータについて、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、統計的な処理を行うことで、複数の統計量データの集合（本実施形態において、「統計量データ群」ともいう。）を生成する。
本実施形態では、統計量データ群生成部１５３は、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行った結果のデータを、統計量データ群（本実施形態において、「多次元マルチスケール統計量データ群」ともいう。）として生成する。
ここで、本実施形態では、次元は観点を表わしており、多次元は複数の観点があることを表わしている。
また、本実施形態では、マルチスケールは、複数のスケールがあることを表わしている。
【００３３】
追加部１５４は、既に生成された統計量データ群（例えば、多次元マルチスケール統計量データ群）に対して、データ取得部１３１により取得されたデータ（新たなデータ）を追加する場合に、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、統計的な処理を行うことで、データ追加後の統計量データ群（例えば、多次元マルチスケール統計量データ群）を生成する。
【００３４】
例えば、複数の装置（検出装置など）から全体として時系列となるデータが独立に送信されるような場合に、データ取得部１３１により取得される当該データの順序が時系列ではなくなる場合があり得る。この場合、統計量データ処理装置１２では、このような時系列データのすべてが取得されてから解析を行うと、その処理結果の出力が遅くなることがあり得る。このようなときに、既に取得されているデータに基づいて統計量データ群生成部１５３により統計量データ群を生成して出力し、その後に該当するデータが新たに到着した後に、追加部１５４によりデータ追加後の統計量データ群を取得して出力（例えば、出力内容を更新）すると、効果的である。
【００３５】
抽出部１５５は、既に生成された統計量データ群（例えば、多次元マルチスケール統計量データ群）に基づいて、所定の抽出条件に合ったデータ（例えば、統計量データでもよく、あるいは、統計量データ群でもよい。）を抽出する。
【００３６】
［統計量データ群のデータ構造の例］
図３は、本発明の一実施形態に係る統計量データ群２０１の一例のデータ構造を模式的に示す図である。
図３の例では、当該統計量データ群２０１は、統計量データ処理部１３２により時系列データが処理された結果である多次元マルチスケール統計量データ群となっている。当該統計量データ群２０１は、時系列データを対象として多次元およびマルチスケールに拡張された分布データ（本実施形態では、統計量データ）の構造を有する。
図３の例では、複数の観点として、時間、領域、デバイス種別が用いられている。また、それぞれの観点について、複数のスケール（マルチスケール）が用いられている。
【００３７】
図３の例では、時間に関する複数のスケールとして、時間スケールｓ０、時間スケールｓ１、時間スケールｓ２が用いられている。一例として、時間スケールｓ０は「１０秒」であり、時間スケールｓ１は「２０秒」であり、時間スケールｓ２は「４０秒」である。
また、領域に関する複数のスケールとして、領域スケールＡ１、領域スケールＡ２、領域スケールＡ３が用いられている。一例として、領域スケールＡ１は「東京」であり、領域スケールＡ２は「関東」であり、領域スケールＡ３は「日本（全国）」である。
また、デバイス種別に関する複数のスケールとして、デバイス種別スケールＤ１、デバイス種別スケールＤ２が用いられている。一例として、デバイス種別スケールＤ１は「特定の機種Ａ１」であり、デバイス種別スケールＤ２は「特定のメーカーＢ１」である。
【００３８】
また、図３の例では、時刻を表す軸の方向（矢印）を示してある。時刻の範囲（時間の区分）として、時刻範囲ｔ０、時刻範囲ｔ１、時刻範囲ｔ２、時刻範囲ｔ３が用いられている。時刻範囲ｔ０は「０秒以上１０秒未満」であり、時刻範囲ｔ１は「１０秒以上２０秒未満」であり、時刻範囲ｔ２は「２０秒以上３０秒未満」であり、時刻範囲ｔ３は「３０秒以上４０秒未満」である。
なお、時刻の初期値（本実施形態では、０秒）としては、任意のタイミングが用いられてもよい。
【００３９】
ここで、１個の時間スケールと、１個の領域スケールと、１個のデバイス種別スケールが特定されて、当該時間スケールに応じた１個の時刻範囲が特定されると、単位となる統計量データ（本実施形態において、「単位統計量データ」ともいう。）が特定される。
当該時間スケールに応じた１個の時刻範囲としては、本実施形態では、当該時刻範囲の上限値が当該時間スケールの整数倍に相当する値にある時刻範囲である。具体例として、時間スケールｓ０（＝１０秒）の場合には、時刻範囲ｔ０（＝０秒以上１０秒未満）、時刻範囲ｔ１（＝１０秒以上２０秒未満）、時刻範囲ｔ２（＝２０秒以上３０秒未満）、または、時刻範囲ｔ３（＝３０秒以上４０秒未満）のいずれかとなる。時間スケールｓ１（＝２０秒）の場合には、時刻範囲ｔ１（＝１０秒以上２０秒未満）、または、時刻範囲ｔ３（＝３０秒以上４０秒未満）のいずれかとなる。時間スケールｓ２（＝４０秒）の場合には、時刻範囲ｔ３（＝３０秒以上４０秒未満）となる。
【００４０】
１個の時間スケールと、１個の領域スケールと、１個のデバイス種別スケールと、当該時間スケールに応じた１個の時刻範囲によって特定される単位統計量データは、当該時刻範囲の最大の時刻から当該時間スケールだけ過去に遡った時刻までの間に属し、かつ、当該領域スケールに属し、かつ、当該デバイス種別スケールに属するデータについて、統計量データ処理部１３２によって統計的な演算を行うことにより得られた統計量データに相当する。
【００４１】
図３の例では、時間スケールｓ０かつ時刻範囲ｔ３に該当する６個の単位統計量データ２１１〜２１３、２２１〜２２３と、時間スケールｓ１かつ時刻範囲ｔ３に該当する６個の単位統計量データ３１１〜３１３、３２１〜３２３と、時間スケールｓ２かつ時刻範囲ｔ３に該当する６個の単位統計量データ４１１〜４１３、４２１〜４２３だけに符号を付してあり、他の単位統計量データについては符号を省略してある。
【００４２】
一例として、単位統計量データ２１１は、時間スケールＳ０（１０秒）、領域スケールＡ１（東京）、デバイス種別スケールＤ１（特定の機種Ａ１）、時刻範囲ｔ３（３０秒以上４０秒未満）に該当する。そして、当該単位統計量データ２１１は、時刻が３０秒以上４０秒未満に属し、かつ、領域が東京に属し、かつ、デバイス種別が特定の機種Ａ１に属するデータに基づいて得られた統計量データである。すなわち、当該データは、時刻が３０秒以上４０秒未満に発生し、東京に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生し、デバイス種別が特定の機種Ａ１である当該端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生したデータであることを意味する。当該単位統計量データは、このようなデータの集合を用いて得られた統計量データである。
【００４３】
他の例として、単位統計量データ３２２は、時間スケールＳ１（２０秒）、領域スケールＡ２（関東）、デバイス種別スケールＤ２（特定のメーカーＢ１）、時刻範囲ｔ３（３０秒以上４０秒未満）に該当する。そして、当該単位統計量データ３２２は、時刻が２０秒以上４０秒未満に属し、かつ、領域が関東に属し、かつ、デバイス種別が特定のメーカーＢ１に属するデータに基づいて得られた統計量データである。すなわち、当該データは、時刻が２０秒以上４０秒未満に発生し、関東に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生し、デバイス種別が特定のメーカーＢ１である当該端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生したデータであることを意味する。当該単位統計量データは、このようなデータの集合を用いて得られた統計量データである。
【００４４】
他の例として、単位統計量データ４１３は、時間スケールＳ２（４０秒）、領域スケールＡ３（日本）、デバイス種別スケールＤ１（特定の機種Ａ１）、時刻範囲ｔ３（３０秒以上４０秒未満）に該当する。そして、当該単位統計量データ４１３は、時刻が０秒以上４０秒未満に属し、かつ、領域が日本に属し、かつ、デバイス種別が特定の機種Ａ１に属するデータに基づいて得られた統計量データである。すなわち、当該データは、時刻が０秒以上４０秒未満に発生し、日本に存在する端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生し、デバイス種別が特定の機種Ａ１である当該端末装置１１−１〜１１−ｎにおいて発生したデータであることを意味する。当該単位統計量データは、このようなデータの集合を用いて得られた統計量データである。
【００４５】
ここで、単位統計量データとしては、任意の統計量のデータが用いられてもよく、例えば、順序統計に関する任意の値のデータが用いられてもよく、あるいは、平均値のデータが用いられてもよい。
順序統計に関する値としては、例えば、中央値が用いられてもよい。なお、一般に、処理対象となる複数のデータが同じである場合、平均値を取得（演算）する処理よりも、中央値を取得する処理の方が、処理時間が短くなると考えられる。
また、順序統計に関する値としては、例えば、累積分布関数（ＣＤＦ：Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の値が用いられてもよく、あるいは、確率分布関数（ＰＤＦ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の値が用いられてもよい。
【００４６】
図３の例では、それぞれの四角（直方体あるいは立方体）の単位が単位統計量データ（単位統計量データ２１１〜２１３、２２１〜２２３、３１１〜３１３、３２１〜３２３、４１１〜４１３、４２１〜４２３など）に相当する。
なお、統計量データ群生成部１５３は、任意の手法を用いて、単位統計量データを取得してもよく、例えば、既存の技術であるｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術（例えば、非特許文献１など参照。）を用いて単位統計量データを演算して取得してもよい。本実施形態では、統計量データ群は、複数の単位統計量データを含んで構成される。
【００４７】
また、１個の観点について用いられる複数のスケールとしては、例えば、すべてについて互いに包含関係にある複数のスケールが用いられてもよく、あるいは、すべてについて互いに包含関係にない複数のスケールが用いられてもよく、あるいは、一部のみについて包含関係にある複数のスケールが用いられてもよい。
すべてについて互いに包含関係にある複数のスケールとしては、領域のスケールを例とすると、例えば、「東京」、「関東」、「日本」がある。
すべてについて互いに包含関係にない複数のスケールとしては、領域のスケールを例とすると、例えば、「東京」、「千葉」、「茨城」がある。
一部のみについて包含関係にある複数のスケールとしては、領域のスケールを例とすると、例えば、「東京」、「関東」（東京を含む。）、「大阪」がある。
【００４８】
［追加処理の例］
図４は、本発明の一実施形態に係る統計量データ群２０１に対する追加処理の一例を説明するための図である。
追加処理は、例えば、新たな時系列データが発生した場合に、適切な単位統計量データにそのサンプル（当該データ）を加える処理である。追加処理は、例えば、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術（例えば、非特許文献１など参照。）におけるデータ構造が有するＡＤＤの処理に相当してもよい。ＡＤＤの処理では、新たに発生した時系列データを各次元から評価し、そのデータが属する部分集合を列挙し、列挙された各部分集合に対してそのデータを加えるオペレーションを実行する。
【００４９】
図４の例では、図３に示された統計量データ群２０１と同じものを示してある。
追加部１５４は、統計量データ群２０１に対して新たなデータを追加する場合、当該新たなデータが属するすべての単位統計量データを演算し直すことで生成し直し、その結果を反映した統計量データ群（統計量データ群２０１を更新したデータ）を生成する。
図４の例では、新たなデータが、時刻範囲ｔ２、領域スケールＡ１、デバイス種別スケールＤ２に属するとする。この場合、追加部１５４は、当該新たなデータについて、時間スケールＳ０に属する単位統計量データ５１１と、時間スケールＳ１に属する単位統計量データ５１２と、時間スケールＳ２に属する単位統計量データ５１３のそれぞれを生成し直す。
本実施形態では、追加部１５４は、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、追加処理を行う。
【００５０】
ここで、追加部１５４により統計量データ群２０１に対して新たなデータを追加する処理は、統計量データ処理装置１２において、例えば、データ取得部１３１により新たなデータを取得したことに応じて（自動的に）行われる構成が用いられてもよく、あるいは、ユーザなどによる所定の指示が入力部１１１により受け付けられたことに応じて行われる構成が用いられてもよい。
【００５１】
［抽出処理の例］
図５は、本発明の一実施形態に係る統計量データ群２０１に対する抽出処理の一例を説明するための図である。
抽出処理は、例えば、１個以上の単位統計量データからデータ（例えば、統計量データでもよく、あるいは、統計量データ群でもよい。）を抽出する処理である。抽出処理は、例えば、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術（例えば、非特許文献１など参照。）におけるデータ構造が有するＧＥＴの処理に相当してもよい。ＧＥＴの処理では、抽出元の範囲（例えば、母集団のなかにおける部分集合）を指定して、当該範囲に含まれるデータについて当該範囲における統計量を取得するオペレーションを実行する。
【００５２】
図５の例では、図３に示された統計量データ群２０１と同じものを示してある。
抽出部１５５は、統計量データ群２０１から抽出対象の範囲（図５の例では、抽出範囲６１１）に含まれるデータ（所定の対象のデータ）を抽出し、抽出されたデータに基づいて単位統計量データを演算することで生成し、生成された単位統計量データの集合である統計量データ群を生成する。
本実施形態では、抽出部１５５は、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、抽出処理を行う。
【００５３】
ここで、本実施形態では、複数の単位統計量データのまとまりと他の１個以上の単位統計量データのまとまりとが１対１で対応している場合、抽出部１５５は、これら複数の単位統計量データに基づいて抽出処理を行ってもよく、あるいは、当該他の１個以上の単位統計量データに基づいて抽出処理を行ってもよく、いずれにおいても同じ結果が得られる。具体的に、図５の例では、複数の単位統計量データのまとまりが、時刻範囲ｔ２、ｔ３かつ時間スケールｓ０かつ領域スケールＡ１、Ａ２、Ａ３かつデバイス種別スケールＤ１、Ｄ２に含まれる１２個の単位統計量データのまとまりに相当し、また、他の１個以上の単位統計量データのまとまりが、時刻範囲ｔ２、ｔ３かつ時間スケールｓ１かつ領域スケールＡ１、Ａ２、Ａ３かつデバイス種別スケールＤ１、Ｄ２に含まれる６個の単位統計量データのまとまりに相当する。抽出部１５５では、通常、抽出対象の単位統計量データの数が少ない方が、処理の効率化が図られる。
【００５４】
なお、抽出部１５５により統計量データ群２０１から抽出対象の範囲（抽出範囲）に含まれるデータを抽出する処理は、統計量データ処理装置１２において、例えば、制御プログラムなどにあらかじめ定められた条件が満たされたことを判定したことに応じて（自動的に）行われる構成が用いられてもよく、あるいは、ユーザなどによる所定の指示が入力部１１１により受け付けられたことに応じて行われる構成が用いられてもよい。
【００５５】
［統計量データ処理装置において行われる処理の例］
図６は、本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置１２において行われる統計量データ群を生成するための処理の手順の一例を示す図である。
なお、本例は一例であり、他の任意の処理手順が用いられてもよい。
【００５６】
（ステップＳ１）
データ取得部１３１は、解析対象のデータを取得する。
（ステップＳ２）
観点設定部１５１は、解析に使用する観点を設定する。
（ステップＳ３）
スケール設定部１５２は、それぞれの観点について、解析に使用するスケールを設定する。
（ステップＳ４）
統計量データ群生成部１５３は、データ取得部１３１により取得されたデータについて、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、統計量データ群を生成する。
（ステップＳ５）
データ出力制御部１３３は、このような処理に関する任意のデータ（例えば、統計量データ群）を画面に出力するように制御する。
【００５７】
ここで、統計量データ群を生成するための処理を行うタイミングとしては、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、あらかじめ定められた一定周期のタイミングが用いられてもよく、あるいは、ユーザなどから受け付けられた指示に応じたタイミングが用いられてもよい。
また、統計量データ群を生成するための処理は、例えば、任意の１個以上の観点について、スケールごとに異なるタイミングで行われてもよい。一例として、観点「領域」についてスケール「東京」およびスケール「大阪」が用いられる場合、スケール「東京」に該当する単位統計量データを生成する処理のタイミングと、スケール「大阪」に該当する単位統計量データを生成する処理のタイミングとを異ならせて、これら両方の処理が完了した後に、これら両方の処理の結果を組み合わせた統計量データ群を生成する構成が用いられてもよい。
【００５８】
図７は、本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置１２において行われる統計量データ群に対してデータを追加するための処理の手順の一例を示す図である。
なお、本例は一例であり、他の任意の処理手順が用いられてもよい。
【００５９】
（ステップＳ１１）
追加部１５４は、データを追加する先となる統計量データ群を取得する。
（ステップＳ１２）
データ取得部１３１は、追加する解析対象のデータ（追加対象データ）を取得する。
（ステップＳ１３）
観点設定部１５１は、解析に使用する観点を設定する。
（ステップＳ１４）
スケール設定部１５２は、それぞれの観点について、解析に使用するスケールを設定する。
（ステップＳ１５）
追加部１５４は、取得された統計量データ群に対して、データ取得部１３１により取得されたデータを、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、追加することで、統計量データ群（データ追加後の統計量データ群）を生成する。
（ステップＳ１６）
データ出力制御部１３３は、このような処理に関する任意のデータ（例えば、データ追加後の統計量データ群）を画面に出力するように制御する。
【００６０】
ここで、統計量データ群に対してデータを追加するための処理を行うタイミングとしては、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、あらかじめ定められた一定周期のタイミングが用いられてもよく、あるいは、ユーザなどから受け付けられた指示に応じたタイミングが用いられてもよい。
一例として、まず、図６に示される統計量データ群を生成するための処理を行い、その後に、一定周期のタイミングで繰り返して、図７に示される当該統計量データ群に対してデータを追加するための処理を行う構成が用いられてもよい。この構成では、まず、既に取得されているデータに基づいて統計量データ群を生成し、その後、一定周期ごとに、新たに取得されたデータを用いて当該統計量データ群を更新していくことができる。
【００６１】
図８は、本発明の一実施形態に係る統計量データ処理装置１２において行われる統計量データ群からデータを抽出するための処理の手順の一例を示す図である。
なお、本例は一例であり、他の任意の処理手順が用いられてもよい。
【００６２】
（ステップＳ２１）
抽出部１５５は、データを抽出する元となる統計量データ群を取得する。
（ステップＳ２２）
抽出部１５５は、抽出範囲を設定する。当該抽出範囲は、例えば、時刻範囲と、それぞれの観点ごとのスケールを用いて、特定される。
（ステップＳ２３）
観点設定部１５１は、解析に使用する観点を設定する。
（ステップＳ２４）
スケール設定部１５２は、それぞれの観点について、解析に使用するスケールを設定する。
（ステップＳ２５）
抽出部１５５は、取得された統計量データ群から、設定された抽出範囲に含まれるデータを抽出する。そして、抽出部１５５は、抽出されたデータについて、観点設定部１５１により設定された観点およびスケール設定部１５２により設定されたスケールに基づいて、統計量データ群（抽出範囲における統計量データ群）を生成する。なお、抽出範囲に含まれるデータは、例えば、当該抽出範囲から抽出されてもよく、あるいは、他の範囲から該当するデータ（実質的に同じデータ）が抽出されてもよい。
（ステップＳ２６）
データ出力制御部１３３は、このような処理に関する任意のデータ（例えば、抽出範囲における統計量データ群）を画面に出力するように制御する。
【００６３】
ここで、統計量データ群からデータを抽出するための処理を行うタイミングとしては、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、あらかじめ定められた一定周期のタイミングが用いられてもよく、あるいは、ユーザなどから受け付けられた指示に応じたタイミングが用いられてもよい。
【００６４】
［第１実施形態のまとめ］
以上のように、本実施形態に係るデータ処理システム１では、統計量データ処理装置１２において、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことを可能とすることができる。
本実施形態に係る統計量データ処理装置１２は、時系列データの母集団における多次元かつマルチスケールな部分集合に対して、値の分布（統計量）を計算して取得することが可能な時系列データ、あるいは、取得された統計量（単位統計量データ）、あるいは、統計量データ群、のうちの１以上をデータベース１３（あるいは、記憶部１１３）に記憶して保持する。
【００６５】
本実施形態に係る統計量データ群のデータ構造では、例えば、多次元およびマルチスケールで、統計量データを把握すること、あるいは、統計量データを検索することなどが可能である。
本実施形態に係る統計量データ群のデータ構造では、例えば、複数の観点および複数のスケールで、異常の発生などの事象を監視して検出することなどが可能であり、様々な観点および様々なスケールの事象を並列に監視して検出することなどが可能である。この場合に、本実施形態に係る統計量データ群のデータ構造では、例えば、発生した事象がいずれの観点およびいずれのスケールでの事象であるかを判定することが可能である。具体例として、広い領域のスケールで事象が発生した場合には、広い領域にわたる原因による事象であると推定することができ、また、特定の領域のスケールで事象が発生した場合には、当該特定の領域に限られた原因による事象であると推定することができる。
【００６６】
ここで、本実施形態では、端末装置１１−１〜１１−ｎに関する値について統計量データを処理する構成としたが、他の任意の値について統計量データを処理する構成が実施されてもよい。
【００６７】
（第２実施形態）
［データ処理システム］
図９は、本発明の一実施形態（第２実施形態）に係るデータ処理システム１００１の概略的な構成を示すブロック図である。
データ処理システム１００１は、ｎ個の端末装置１１−１〜１１−ｎと、統計量データ処理装置１０１１と、データベース１０１２と、単位統計量データ生成装置１０２１と、ネットワーク２１を備える。
ここで、端末装置１１−１〜１１−ｎと、ネットワーク２１は、図１に示されるものと同様であり、説明の便宜上、同じ符号を付してある。
また、データベース１０１２は、図１に示されるデータベース１３と同様に、データを記憶する機能を有する。
【００６８】
本実施形態に係るデータ処理システム１００１について、図１に示されるデータ処理システム１との相違点について説明する。
図９の例では、図１の例と比べて、単位統計量データ生成装置１０２１を備えている点と、統計量データ処理装置１０１１により行われる処理の一部が、相違する。
【００６９】
単位統計量データ生成装置１０２１は、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術（例えば、非特許文献１など参照。）により実行することが可能な処理の全部または一部を行う機能を有している。
本実施形態では、単位統計量データ生成装置１０２１は、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術を用いて、解析対象のデータ、観点を特定する情報、および、それぞれの観点のスケールを特定する情報に基づいて、単位統計量データを生成する機能を有する。
また、本実施形態では、単位統計量データ生成装置１０２１は、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術を用いて、単位統計量データに対してデータを追加する機能を有している。
また、本実施形態では、単位統計量データ生成装置１０２１は、ｔ−ｄｉｇｅｓｔの技術を用いて、単位統計量データからデータを抽出する機能を有している。当該機能として、例えば、ｔ−ｄｉｇｅｓｔにおける複数分布探索機能が利用されてもよい。
なお、単位統計量データ生成装置１０２１としては、例えば、統計量データ処理装置１０１１を管理する者により管理されてもよく、あるいは、他の者によって提供される単位統計量データ生成装置１０２１を利用する構成が用いられてもよい。
【００７０】
統計量データ処理装置１０１１は、図１に示される統計量データ処理装置１２との相違点として、単位統計量データ生成装置１０２１により行われる処理については当該単位統計量データ生成装置１０２１に当該処理を要求して処理結果を受ける構成としてある。
【００７１】
ここで、説明の便宜上から、図２に示される機能ブロックを利用して説明する。
本実施形態に係る統計量データ処理装置１０１１は、概略的には、図２に示されるものと同様な機能ブロックを有する。
【００７２】
本実施形態では、統計量データ群生成部１５３は、単位統計量データを生成する処理を要求する信号を、通信部１１４によりネットワーク２１を介して、単位統計量データ生成装置１０２１に送信する。当該信号には、単位統計量データを生成するために必要な情報が含まれ、例えば、解析対象のデータ（または、それを特定する情報）、１個以上の観点を特定する情報、および、それぞれの観点のスケールを特定する情報が含まれる。
単位統計量データ生成装置１０２１は、このような要求の信号を受信した場合、当該要求に応じて単位統計量データを生成し、生成された単位統計量データを含む信号を、ネットワーク２１を介して、統計量データ処理装置１０１１に送信する。
統計量データ群生成部１５３は、単位統計量データ生成装置１０２１から通信部１１４により受信された単位統計量データを使用（利用）して、統計量データ群を生成する。
【００７３】
本実施形態では、追加部１５４は、単位統計量データにデータを追加する処理を要求する信号を、通信部１１４によりネットワーク２１を介して、単位統計量データ生成装置１０２１に送信する。当該信号には、単位統計量データにデータを追加するために必要な情報が含まれ、例えば、追加する先の単位統計量データ（または、それを特定する情報）、および、追加対象データ（または、それを特定する情報）が含まれる。
単位統計量データ生成装置１０２１は、このような要求の信号を受信した場合、当該要求に応じてデータ追加後の単位統計量データを生成し、生成された単位統計量データを含む信号を、ネットワーク２１を介して、統計量データ処理装置１０１１に送信する。
追加部１５４は、単位統計量データ生成装置１０２１から通信部１１４により受信された単位統計量データを使用（利用）して、データ追加後の統計量データ群を生成する。
【００７４】
本実施形態では、抽出部１５５は、単位統計量データ（または、それに含まれるデータ）を抽出する処理を要求する信号を、通信部１１４によりネットワーク２１を介して、単位統計量データ生成装置１０２１に送信する。当該信号には、単位統計量データ（または、それに含まれるデータ）を抽出するために必要な情報が含まれ、例えば、抽出する単位統計量データ（または、それに含まれるデータ）を特定する情報（例えば、抽出範囲を特定する情報）が含まれる。
単位統計量データ生成装置１０２１は、このような要求の信号を受信した場合、当該要求に応じて抽出された単位統計量データ（または、それに含まれるデータ）を含む信号を、ネットワーク２１を介して、統計量データ処理装置１０１１に送信する。
抽出部１５５は、単位統計量データ生成装置１０２１から通信部１１４により受信された単位統計量データを使用（利用）して、抽出範囲の統計量データ群を生成する。
【００７５】
［第２実施形態のまとめ］
以上のように、第１実施形態と同様に、本実施形態に係る統計量データ処理装置１０１１において、多次元およびマルチスケールのデータ解析を行うことを可能とすることができる。
【００７６】
（以上の実施形態のまとめ）
一構成例として、複数の異なる観点および観点ごとの複数の異なるスケールについて、観点とスケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する統計量データ処理部（図２の例では、統計量データ処理部１３２）を備える、統計量データ処理装置（図１、図９の例では、統計量データ処理装置１２、１０１１）である。
一構成例として、統計量データ処理部は、統計量データ群に対して新たなデータを追加した統計量データ群を生成する（図２の例では、追加部１５４の機能）。
一構成例として、統計量データ処理部は、統計量データ群から抽出範囲に含まれるデータに基づく統計量データ群を生成する（図２の例では、抽出部１５５の機能）。
一構成例として、統計量データ処理部は、それぞれの観点について１個のスケールが特定された統計量データである単位統計量データを生成する単位統計量データ生成装置（図９の例では、単位統計量データ生成装置１０２１）により生成された単位統計量データを使用して、統計量データ群を生成する。
一構成例として、統計量データ処理部が、複数の異なる観点および観点ごとの複数の異なるスケールについて、観点とスケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成する、統計量データ処理方法である（図１、図９の例では、統計量データ処理装置１２、１０１１により行われる処理の方法）。
一構成例として、統計量データ処理部が、複数の異なる観点および観点ごとの複数の異なるスケールについて、観点とスケールとの組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する統計量データ群を生成するステップ、をコンピュータ（図１、図９の例では、統計量データ処理装置１２、１０１１を構成するコンピュータ）に実行させるためのプログラムである。
一構成例として、統計量データ群のデータ構造であって、複数の異なる観点および観点ごとの複数の異なるスケールについて、観点とスケールとの組み合わせごとに、当該組み合わせごとに含まれるデータに基づく統計量データを有する、データ構造（図３の例では、統計量データ群２０１のデータ構造）である。
【００７７】
以上に示した実施形態に係る各装置（例えば、統計量データ処理装置１２、１０１１など）の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティング・システムあるいは周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバあるいはクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００７８】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００７９】
１、１００１…データ処理システム、１１−１〜１１−ｎ…端末装置、１２、１０１１…統計量データ処理装置、１３、１０１２…データベース、２１…ネットワーク、１１１…入力部、１１２…出力部、１１３…記憶部、１１４…通信部、１１５…制御部、１３１…データ取得部、１３２…統計量データ処理部、１３３…データ出力制御部、１５１…観点設定部、１５２…スケール設定部、１５３…統計量データ群生成部、１５４…追加部、１５５…抽出部、２０１…統計量データ群、２１１〜２１３、２２１〜２２３、３１１〜３１３、３２１〜３２３、４１１〜４１３、４２１〜４２３、５１１〜５１３…単位統計量データ、６１１…抽出範囲、１０２１…単位統計量データ生成装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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