(57)【要約】【課題】従来トラフィックの時空間変動に関する特性を容易に把握できない。本発明の目的は、トラフィックの時空間変動に関する特性を容易に把握することにある。【解決手段】検索装置１０１が全体データの中から以後の分析で着目すべきデータを検索し、収集装置１０２が全体データの中から着目データとの意味的距離が近い近傍データを収集し、分析装置１０３が着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行う。【選択図】　図１
2004140616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め外部から入力された着目データの検索条件及び近傍データの収集条件を参照するステップと、予め外部から入力された分析対象データの全体集合である全体データから、前記検索条件に基づいて、以後の分析で着目すべき着目データを検索するステップと、前記全体データの中から、前記収集条件に基づいて、着目データとの意味的距離が近い近傍データを収集するステップと、着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップと、分析結果を外部に出力するステップを持つことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップにおいて、前記分析は時空間分布の特性分析であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項３】
請求項１に記載の着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップにおいて、前記分析は時空間分布のシミュレーションであることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップにおいて、前記分析は時空間分布の予測であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記全体データは、外部から入力されたままの未加工データであることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項４のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記全体データは、外部から入力された後にある特定の加工が施されたデータであることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記全体データは、外部から入力されたすべてのデータであることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記全体データは、現在または近現在のデータのみに限定されており、予め設定された鮮度条件を満たさなくなったデータは順次、破棄されることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップは、単一の近傍レベルに関する分析を行うことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項８のいずれか１に記載のデータ分析方法において、着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップは、複数の近傍レベルに関する分析を行うことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項１０のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップは、ある特定の条件が成立した場合にまとめて分析を行うことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のデータ分析方法において、ある特定の条件とは、前記全体データの中から、検索条件に基づいて、前記着目データを検索するステップにおいて、検索条件が成立した累積回数に関する制約条件であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載のデータ分析方法において、前記ある特定の条件とは、前記全体データの中から、検索条件に基づいて、前記着目データを検索するステップにおいて、検索条件が成立した場合の当該条件の種類に関する制約条件であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１４】
請求項１１に記載のデータ分析方法において、前記ある特定の条件とは、前記全体データの中から、収集条件に基づいて、前記近傍データを収集するステップにおいて、収集された近傍データの累積容量に関する制約条件であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１５】
請求項１乃至請求項１０のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップは、無条件に毎回分析を行うことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１６】
請求項１乃至請求項１５のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記分析結果を外部に出力するステップは、ある特定の条件が成立した場合にまとめて分析結果を外部に出力することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１７】
請求項１乃至請求項１６のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記分析結果を外部に出力するステップにおけるある特定の条件とは、着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行うステップにおいて、分析を実行した累積回数に関する制約条件であることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１８】
請求項１乃至請求項１５のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記分析結果を外部に出力するステップは、分析結果を無条件に外部に出力することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１９】
請求項１乃至請求項１５のいずれか１に記載のデータ分析方法において、前記分析結果を外部に出力するステップは、分析結果に基づいて出力内容をフィルタリングすることを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２０】
着目データの検索条件、近傍データの収集条件、及び分析対象データの全体集合である全体データを外部から入力する入力装置と、全体データの中から、検索条件に基づいて、以後の分析で着目すべきデータである着目データを検索する検索装置と、全体データの中から、収集条件に基づいて、着目データとの意味的距離が近いデータである近傍データを収集する収集装置と、着目データ及び近傍データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行う分析装置と、分析結果を外部に出力する出力装置を持つことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２１】
請求項１乃至請求項１９に記載のデータ分析方法を持つプログラムを保持し、利用することができることを特徴とする記憶媒体。
【請求項２２】
請求項１乃至請求項１９に記載のデータ分析方法をコンピュータで読み取り可能なプログラムに格納し、ネットワークを通じて配布できることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデータ・ベース及びデータ・ウェアハウスを活用したデータ分析方法及び装置に関し、特に通信システムにおけるトラフィック管理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
通信システムの性能は、通信サービスの情報量、即ち、トラフィック（ｔｒａｆｆｉｃ）によって表現される。一方、通信サービスの品質には、接続品質、伝送品質、安定品質などの種類がある。例えば、電話サービスにおける接続品質は、呼損率、つまり、呼を接続できない比率によって表現される。また、携帯電話サービスにおいては、音の途切れや、通信途中の切断などが伝送品質として評価される。同様に、パケット通信サービスにおいては、パケットが途中で廃棄されてしまう比率（パケット廃棄率）が用いられる。以上のような品質基準の把握を目的として、トラフィックを測定し、分析・評価するための様々なトラフィック管理技術が存在する。例えば、呼損率の管理を行う回線トラフィック管理においては、ネットワークを構成する回線の接続品質を検索し、接続品質が低下している場合、及び低下の兆候が見られた時には詳細なトラフィック調査を行い、一時的なトラフィック増によるものなのか、あるいは回線に加わる負荷の不均衡によるものなのかなど、その原因を究明し適切な措置を取る。
【０００３】
例えば、下記する特許文献１によれば、トラフィックの変動は、他の経済活動の変化と同様に、時系列データを基に性質を分析する。分析方法としては、例えば、幾つかの成分の合成で変動が表されると仮定する。最も一般的な方法は、長期変動（トレンド）、循環変動、周期変動、不規則変動の４つの成分に分ける方法である。長期変動とは、長期に渡る基本的な変動方向を表すもので、滑らかな動きが想定される。循環変動とは、社会の経済状況（好景気、不景気）に代表される動きで、トレンドを中心に上昇と下落を繰り返すようなものである。周期変動とは、ある時間間隔を周期として、繰り返す変動である。時間間隔の例としては、季節、月、週、日が挙げられる。不規則変動とは、上記３つの要因のいずれにも含まれない、何の規則性も持たないような変動である。天候や行事（イベント）など、一般に予測が不可能ないし困難で、ランダムに変動すると想定される偶発変動も含まれる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１４４７７１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
かかる従来の方法においては、次のような問題がある。
【０００６】
すなわち、特許文献１においては、トラフィックの時間変動のみを分析対象としているため、トラフィックの時空間変動に関する特性を容易に把握できないという問題がある。
【０００７】
また、特許文献１においては、トラフィックの時間変動のみを分析対象としているため、トラフィックの時空間変動に関するシミュレーションまたは予測を容易に行えないという問題がある。
【０００８】
また、一般的にトラフィックデータの規模は非常に大きいため、トラフィック管理に要するリソース（ＣＰＵ、メモリ、ストレージ等）の規模も非常に大きくなり易いという問題がある。
【０００９】
本発明の目的は、トラフィックの時空間変動に関する特性を把握することにある。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、トラフィックの時空間変動に関するシミュレーションまたは予測を行うことにある。
【００１１】
また、本発明の他の目的は、大規模なトラフィックデータを効率よく処理することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、分析対象データの全体集合、すなわち全体データの中から、予め与えられた検索条件に基づいて、以後の分析で着目すべきデータを検索する機能を提供する。
【００１３】
また、本発明は、全体データの中から、予め与えられた収集条件に基づいて、着目データとの意味的距離が近い近傍を収集する機能を提供する。
【００１４】
また、本発明は、着目データ及び近傍データを用いて、トラフィックの時空間変動に関する分析を行う機能を提供する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
図１は本発明の構成図である。図２は本発明の処理手順を示すフローチャートである。
【００１７】
図１において、入力装置１００を介して外部から入力された分析対象データ（＝全体データ）は、全体データ記憶装置１０５に格納される。他方、入力装置１００を介して外部から入力された検索条件及び収集条件は、それぞれ検索条件記憶装置１０６及び収集条件記憶装置１０７に格納される。検索装置１０１は、検索条件記憶装置１０６から読み出した検索条件に基づいて、全体データ記憶装置１０５に格納された全体データの中から、以後の分析で着目すべきデータを検索する。ここで、検索条件が成立した場合には、当該データ（＝着目データ）を分析結果記憶装置１０９に格納する。続いて、収集装置１０２が、収集条件記憶装置１０７から読み出した収集条件に基づいて、全体データ記憶装置１０５に格納された全体データの中から着目データとの意味的距離が近いデータ（＝近傍データ）を収集し、近傍データ記憶装置１０８に格納する。分析装置１０３は、分析結果記憶装置１０９から着目データを読み出し、また、近傍データ記憶装置１０８から近傍データを読み出し、両データを用いてトラフィックの時空間分布に関する分析を行い、その結果を分析結果記憶装置１０９に格納する。また、分析装置１０３は、分析結果記憶装置１０９から分析結果を読み出し、出力装置１０４を介して外部に出力する。以上の１００乃至１０９の各装置は、１１０のネットワークまたはバスにより相互接続されている。
【００１８】
次に、図２のフローチャートに基づいて、図１の各部の動作を説明する。
【００１９】
ステップ２００では、検索装置１０１が、予め入力装置１００を介して外部から入力され、検索条件記憶装置１０６に格納されている検索条件を読み出す。また、収集装置１０２が、予め入力装置１００を介して外部から入力され、収集条件記憶装置１０７に格納されている収集条件を読み出す。ここで、検索条件とは、全体データの中から以後の分析で着目すべきデータ（＝着目データ）を検索するための条件である。検索条件の設定方法としては、例えば、ある特定のデータ項目が満たすべき値や、その範囲、あるいはそれらの組合せを指定する方法が考えられる。また、ある特定のデータ項目が満たすべきでない値や、その範囲、あるいは組合せを指定してもよい。さらに、前述のある特定のデータ項目とは、単一項目でも複数項目でもよく、複数項目の場合は各々の荷重平均や論理和、論理積などを指定してもよいものとする。検索条件の具体例については、後述のステップ２０２を参照のこと。他方、収集条件とは、全体データの中から前述の着目データとの意味的距離が近いデータ（＝近傍データ）を収集するための条件である。収集条件（＝意味的距離の近傍範囲）の設定方法としては、例えば、着目データとその他のデータについて、ある特定のデータ項目の値同士の比較結果が満たすべき値や、その範囲、あるいはそれらの組合せを指定する方法が考えられる。また、着目データとその他のデータについて、ある特定のデータ項目の値同士の比較結果が満たすべきでない値や、その範囲、あるいは組合せを指定してもよい。さらに、前述のある特定のデータ項目とは、単一項目でも複数項目でもよく、複数項目の場合は各々の荷重平均や論理和、論理積などを指定してもよいものとする。収集条件の具体例については、後述のステップ２０３を参照のこと。
【００２０】
ステップ２０１では、検索装置１０１が、予め介して外部から入力され、全体データ記憶装置１０５に格納されている分析対象データを読み出し、検索条件に基づいて、以後の分析で着目すべきデータを検索する。ここで、分析対象データとは、例えば、基幹業務系システムにおけるトランザクション処理データが考えられる。また、分析対象データの部分集合である着目データ及び近傍データに対して、分析対象データの全体集合を全体データと呼ぶこととする。図３に全体データの具体例を示す。図３は移動体通信システムにおける基地局データであり、レコードＩＤ３００、データ測定時刻を示す時刻３０１、データ測定基地局を示す基地局ＩＤ３０２、当該時刻に当該基地局に接続されている回線の数（例えば、最大値＝７）を示す同時接続数３０３、及びその他のデータ項目により構成される。図３の基地局データは、例えば、いずれかの基地局の同時接続数が変動した際に、新規レコードが追加されるものとする。
【００２１】
ステップ２０２では、検索装置１０１が、ステップ２０１で全体データ記憶装置１０５から読み出した全体データの各レコードが検索条件を満たしているか否かの判定を行い、検索条件を満たしている場合には当該レコードを分析結果記憶装置１０９に格納した後、ステップ２０３に進み、検索条件を満たしていない場合にはステップ２０１以下の処理を繰り返す。本実施の形態では、検索条件の具体例として、図３に示した全体データの具体例において「同時接続数３０３の値が７（＝最大値）」のレコードを着目データとして指定する。
【００２２】
ステップ２０３では、収集装置１０２が、全体データ記憶装置１０５から全体データを読み出し、収集条件に基づいて近傍データを収集し、近傍データ記憶装置１０８に格納する。本実施の形態では、収集条件の具体例として、図３に示した全体データの具体例において「時刻３０１と基地局ＩＤ３０２を用いた意味的距離（＝合計相対距離）が５以下」のレコードを近傍データとして指定する。ここでは、まず始めに、時刻３０１についての相対距離（＝時刻相対距離）、及び基地局ＩＤ３０２についての相対距離（＝基地局相対距離）を求め、続いて、両者の相対距離の和を算出して合計相対距離とする（合計相対距離＝時刻相対距離＋基地局相対距離）。図４に、時刻相対距離を求めるための時刻用距離定義データの具体例を示す。図４では、時間間隔（＝第１時刻−第２時刻）に応じて、第１時刻と第２時刻の間の相対距離を定義している。また、図５に、基地局相対距離を求めるための基地局用距離定義データの第一の具体例を示す。図５では、各々の基地局の位置を二次元空間上で表現し、両座標間のユークリッド距離を相対距離として定義している。また、図６に、基地局相対距離を求めるための基地局用距離定義データの第二の具体例を示す。図６では、第１基地局と第２基地局の間の相対距離を、マトリックス上に表現している。なお、本実施の形態では、基地局相対距離を求めるために、図５の基地局用距離定義データの第一の具体例を用いるものとする。以上に述べた各種相対距離（時刻相対距離、基地局相対距離、合計相対距離）を、図３に示した全体データの具体例に追加した結果（＝作業データ）を図７に示す。また、着目データの具体例として、図７の作業データから、前述の検出条件（同時接続数＝７）を満たすレコードの一例（レコードＩＤ＝５のレコード）を抽出した結果を図８に示す。他方、近傍データの具体例として、図７の作業データから、前述の収集条件（図８の着目データとの合計相対距離　≦　５）を満たすレコード集合を抽出したものを図９に示す。
【００２３】
ステップ２０４では、分析装置１０３が、分析結果記憶装置１０９から着目データを読み出し、また、近傍データ記憶装置１０８から近傍データを読み出し、両データを用いてトラフィックの時空間分布に関する特性分析を行う。ここで得られた分析結果は、着目データに対する追加情報として分析結果記憶装置１０９に格納する。ここで、トラフィックの時空間分布に関する特性分析の具体的な方法としては、例えば、着目データの検索条件に含まれている各々の項目（本実施の形態では、同時接続数のみ）について、近傍データを用いた局所平均値の算出、及び局所平均値に対する着目データ（＝実測値）の乖離率の算出が考えられる。ここで、局所平均値＝近傍データの総和／近傍データの個数、乖離率＝（実測値−局所平均値）×１００／局所平均値（％）とする。分析結果の具体例として、図３に示した全体データの具体例（ただし、着目データの検索条件に含まれている項目には「実測値」と付記）に、前述の局所平均値及び乖離率を追加した結果（＝分析結果）を図１０に示す。
【００２４】
ステップ２０５では、分析装置１０３が分析結果記憶装置１０９から分析結果を読み出し、出力装置１０４を介して外部に出力する。
【００２５】
ステップ２０６では、装置の利用者が入力装置１００を介して設定した続行条件に基づいて、全体データの検索を続行するか否かの判定を行い、検索を続行する場合にはステップ２０１以下の処理を繰り返し、検索を続行しない場合にはステップ２０８に進む。ここで、全体データの検索の続行条件の設定方法としては、例えば、続行期間の終了日時を設定する方法が考えられる。また、ステップ２０１で全体データ記憶装置１０５から読み出した全体データが検索条件を満たした回数に基づいて、データ分析を実行するタイミングを設定してもよい。また、ステップ２０１で全体データ記憶装置１０５から読み出した全体データが満たした検索条件の種類に基づいて、データ分析を実行するタイミングを設定してもよい。
【００２６】
ステップ２０７では、プログラムを終了する。
【００２７】
以上に述べたような実施の形態は、次のように変更して実施することも可能である。
【００２８】
第１に、最初の実施の形態では、ステップ２０１及びステップ２０３において、検索装置１０１及び収集装置１０２が、全体データ記憶装置１０５から読み出した全体データを直接参照し、着目データの検索、及び近傍データの収集を行っていたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０１において、まず始めに、分析装置１０３が全体データ記憶装置１０５から全体データを読み出し、上記全体データにある特定の加工（統計処理、補正処理等）を施し、その結果（＝加工データ）を全体データ記憶装置１０５に格納する。続いて、検索装置１０１が全体データ記憶装置１０５から加工データを読み出し、上記加工データの中から着目データを検索する。また、ステップ２０３において、収集装置１０２が全体データ記憶装置１０５から加工データを読み出し、上記加工データの中から近傍データを収集する。この方法によれば、予め外部から最も基本的な全体データを入力しておくことで、分析時の状況や利用者の要求に応じてデータの加工方法を動的に変更することが可能となり、その結果、分析内容の動的な変更（例えば、時空間分布の特性分析から、時空間分布のシミュレーションまたは時空間分布の予測等への変更）が可能となる。
【００２９】
第２に、最初の実施の形態及び第１の変更例では、ステップ２０１において、予め外部から入力しておく全体データについて特に制約を設けていなかったが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０１において、予め外部から入力しておく全体データは現在または近現在のデータのみに限定し、装置の利用者が入力装置１００を介して設定した鮮度条件を満たさなくなったデータは順次、破棄するものとする。この時、ステップ２０１及びステップ２０３において、検索装置１０１及び収集装置１０２は、全体データ記憶装置１０５に格納された現在または近現在のデータのみを対象として、着目データの検索、及び近傍データの収集を行うものとする。この方法によれば、予め外部から入力しておく全体データの母集団の規模が非常に大きい場合にも、分析の精度を一定の範囲内に保ちつつ、より効率的な分析が可能となる。
【００３０】
第３に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第２の変更例では、ステップ２０４において、分析装置１０３が、着目データ及び近傍データを用いて時空間分布の特性分析を行う際に、単一の近傍レベルに関する分析結果（例えば、局所平均値と乖離率の組合せ）を算出していたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０４において、分析装置１０３が、複数の近傍レベルに関する分析結果を算出する。図１１に複数の近傍レベルに関する分析結果の具体例を示す。図１１は、図１０に示した分析結果（合計相対距離≦５の場合のみ）の他に、合計相対距離≦３の場合、及び合計相対距離≦８の場合の分析結果を追加したものである。この方法によれば、より複雑な時空間分布の特性分析が可能となる。
【００３１】
第４に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第２の変更例では、ステップ２０５において、分析装置１０３が分析結果を無条件に外部に出力していたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０５において、出力装置１０４が分析結果に基づいて出力内容をフィルタリングする。図１２にフィルタリングされた分析結果の具体例を示す。図１２は、図１０に示した分析結果のうち、乖離率が±２０．０％以内のレコードのみを抽出したものである。この方法によれば、例えば、フィルタリング前の分析結果の母集団の規模が非常に大きい場合にも、装置の利用者が入力装置１００を介して目的に応じたフィルタリング条件を設定することにより、分析結果を効率よく出力することが可能となる。
【００３２】
第５に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第４の変更例では、ステップ２０３において、収集装置１０２が近傍データを収集した後に無条件でステップ２０４に進んでいたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０２において検索条件が成立した累積回数に基づいて、ステップ２０３からステップ２０４に進むか、あるいは、ステップ２０４及びステップ２０５を省略してステップ２０６に進むかを選択する。なお、ここで後者を選択した場合には、これ以後、初めてステップ２０４に進んだ際に、それまでに検索した着目データ、及びそれまでに収集した近傍データに関する分析をまとめて行うものとする。この方法によれば、ステップ２０４において、分析装置１０３が分析結果記憶装置１０９から着目データを読み出し、また、近傍データ記憶装置１０８から近傍データを読み出す際のＩ／Ｏ負荷を削減できる。
【００３３】
第６に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第４の変更例では、ステップ２０３において、収集装置１０２が近傍データを収集した後に無条件でステップ２０４に進んでいたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０２において成立した検索条件の種類（例えば、本装置の利用者にとっての緊急性レベルなど）に基づいて、ステップ２０３からステップ２０４に進むか、あるいは、ステップ２０４及びステップ２０５を省略してステップ２０６に進むかを選択する。この方法によれば、ステップ２０４における分析処理の負荷を必要最小限に抑えることが可能となる。
【００３４】
第７に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第４の変更例では、ステップ２０３において、収集装置１０２が近傍データを収集した後に無条件でステップ２０４に進んでいたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０３において収集された近傍データの累積容量に基づいて、ステップ２０３からステップ２０４に進むか、あるいは、ステップ２０４及びステップ２０５を省略してステップ２０６に進むかを選択する。なお、ここで後者を選択した場合には、これ以後、初めてステップ２０４に進んだ際に、それまでに検索した着目データ、及びそれまでに収集した近傍データに関する分析をまとめて行うものとする。この方法によれば、ステップ２０４において、分析装置１０３が分析結果記憶装置１０９から着目データを読み出し、また、近傍データ記憶装置１０８から近傍データを読み出す際のＩ／Ｏ負荷を削減できる。
【００３５】
第８に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第７の変更例では、ステップ２０４において、分析装置１０３が分析を実行した後に無条件でステップ２０５に進んでいたが、これは以下のように変更することも可能である。すなわち、ステップ２０４において分析を実行した累積回数に基づいて、ステップ２０５に進むか、あるいは、ステップ２０５を省略してステップ２０６に進むかを選択する。なお、ここで後者を選択した場合には、これ以後、初めてステップ２０５に進んだ際に、それまでに生成した分析結果をまとめて外部に出力するものとする。この方法によれば、ステップ２０５において、分析装置１０３が分析結果記憶装置１０９から分析結果を読み出す際のＩ／Ｏ負荷を削減できる。
【００３６】
第９に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第８の変更例は、記憶媒体に保持し利用することが可能である。
【００３７】
第１０に、最初の実施の形態及び第１の変更例乃至第８の変更例は、コンピュータで読み取り可能なプログラムに格納し、ネットワークを通じて配布するシステムとして実現することが可能である。
【００３８】
【発明の効果】
以上に述べたように、本発明によれば、トラフィックの時空間変動に関する特性を容易に把握することが可能となる。
【００３９】
また、本発明によれば、トラフィックの時空間変動に関するシミュレーションまたは予測を容易に行うことが可能となる。
【００４０】
また、本発明によれば、大規模なトラフィックデータを効率よく処理することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における構成図である。
【図２】本発明の実施の形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における全体データの具体例である。
【図４】本発明の実施の形態における時刻用距離定義データの具体例である。
【図５】本発明の実施の形態における基地局用距離定義データの第一の具体例である。
【図６】本発明の実施の形態における基地局用距離定義データの第二の具体例である。
【図７】本発明の実施の形態における作業データの具体例である。
【図８】本発明の実施の形態における着目データの具体例である。
【図９】本発明の実施の形態における近傍データの具体例である。
【図１０】本発明の実施の形態における分析結果の具体例である。
【図１１】本発明の実施の形態における複数の近傍レベルに関する分析結果の具体例である。
【図１２】本発明の実施の形態におけるフィルタリングされた分析結果の具体例である。
【符号の説明】
１００…入力装置、１０１…検索装置、１０２…収集装置、１０３…分析装置、１０４…出力装置、１０５…全体データ記憶装置、１０６…検索条件記憶装置、１０７…収集条件記憶装置、１０８…近傍データ記憶装置、１０９…分析結果記憶装置、１１０…ネットワークまたはバス、３００…レコードＩＤ、３０１…時刻、３０２…基地局ＩＤ、３０３…同時接続数。
【図１】
2004140616.tif 000003
【図２】
2004140616.tif 000004
【図３】
2004140616.tif 000005
【図４】
2004140616.tif 000006
【図５】
2004140616.tif 000007
【図６】
2004140616.tif 000008
【図７】
2004140616.tif 000009
【図８】
2004140616.tif 000010
【図９】
2004140616.tif 000011
【図１０】
2004140616.tif 000012
【図１１】
2004140616.tif 000013
【図１２】
2004140616.tif 000014