(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多次元データが、所定のデータ属性に従って配置され保存され、データ属性が、各ディメンションにおける異なる測度を表わし、各ディメンションが１つ以上のメンバを含む、ｎディメンションのアクセス可能な多次元データベースと、
前記データベースからデータを抽出し、前記抽出されたデータを所定の表示のために処理し、ユーザと通信するユーザインタフェースと前記ユーザに対して前記表示を行うディスプレイとを有する前記データベースに結合されたデータ処理手段と、
を備えたシステムにより、対話式グラフィカル表示をユーザに対して行う方法であって、
前記データ処理手段が、複数のディメンションに対する表示要求を前記ユーザインタフェースから受け取り、前記データベース内から前記要求された複数のディメンションに関連するデータを抽出するステップと、
前記データ処理手段が、各ディメンションに対し、抽出したデータをディメンションのメンバごとに対応する比較測定値を生成するために、抽出したデータに比較測度の演算を行って２つの異なる比較測定値を生成するステップと、
前記ディスプレイ上に複数のウィンドウを表示するステップであって、各ウィンドウが前記複数のディメンションのそれぞれに対応し、前記２つの異なる比較測定値に対応する視覚的パラメータを１つ以上含み、かつ、前記複数のウィンドウが、ユーザが前記複数のウィンドウのうちのひとつのウィンドウに表示された視覚的パラメータを選択すると、残りのウィンドウに表示された他の視覚的パラメータが、前記選択された視覚的パラメータの属するデータの比較測度演算により得られた２つの異なる比較測定値を表示するように、互いにリンクされた複数のウィンドウを表示するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記１つ以上の視覚的パラメータが、前記２つの異なる比較測定値のぞれぞれを長さおよび色に対応させたカラーバーであることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
本発明は、データ処理分野に関する。特に、本発明は、複数のディメンションおよび連続的な色を同時に表示して比較測定する、データへの動的インタフェースをユーザに提供することによってデータの多次元レンダリングを行う方法およびシステムに関する。
【０００２】
発明の背景
多くの現代の企業は、大量の情報を蓄積しており、このような情報は、市販されている商用なデータベースシステムまたはカスタム設計されたデータウェアハウスに保存されている。コンピュータは、データベースにアクセスしてデータを検索し、かつ／または新規データを追加して保存するため使用される。データベースは、ほとんどのレガシィシステムのバックエンドに存在している。このようなシステムはそれぞれ、それ自身のフロントエンドユーザアプリケーションを有していた。データは通常、多数のレガシィシステムデータベースに分散されているので、全データにアクセスすることはできなかった。データウェアハウスは、関連するすべてのデータにアクセスするために開発された。これにより、各種レガシィシステムのデータを中央のリポジトリに収集するために、企業が保管しているデータ全体へのクエリが可能になる。
【０００３】
オンライン分析処理（OLAP）サーバ技術は、データに対する高速なクエリを可能にするために開発された。OLAPサーバは、多次元クエリに対する回答を即座に返し、部分的に集計し統合するため、データの本質的なオンライン分析を可能にする、特殊なアルゴリズムを使用して保存する。入手可能なOLAPクライアントソフトウェアは、クローズまたはオープンインタフェースを介してユーザをOLAPサーバに接続する。データは、ユーザのクエリにより検索され、次いで処理されてユーザに表示される。ユーザは実際には、調査および分析を行う保存されているデータのフロントエンドインタフェースとしての役割を果たす。
【０００４】
OLAPは、広範囲に使用されている強力なツールであり、ユーザのビジネスに大きな影響を与える主要な問題点だけでなく、その時代の傾向および出来事を認識しより良い理解が得られるようにする。OLAPは、データを閲覧して分析する直感的なツールをユーザに提供する。しかし、OLAPデータベースから抽出されたデータを表示する現在の技術には、多次元の観点および複数の測定から得たデータを同時にレンダリングする機能がないため、複数のデータを高速に分析し理解する必要があるときには常にユーザの能力が制限を受ける。さらに、OLAP技術には、ユーザが主要な点に直ちに認識し、大量の生データに関連する推測することができるようにする簡単な視覚的パラメータが存在しない。
【０００５】
Exel（米国ワシントン州レドモンドのMicrosoft社の登録商標）は、データを２次元または３次元のグラフ、あるいは表として示すことのできるスプレッドシートソフトウェアである。しかし、多次元データを表示するには、異なるディメンション間のリンクを分析し表示する複雑で面倒な多くの２次元または３次元グラフが必要である。
【０００６】
これまでの従来技術の方法は、多次元データを対話式に直感的に分析する手段を、ユーザに与えるという課題に対する満足のいくソリューションをまだ提供していない。
【０００７】
本発明の目的は、多次元データをオンライン分析する方法およびシステムを提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、場合によっては非常に多量のデータポイントを含む多次元データフィールドから得た重要なデータポイントをユーザに効率的に示す手段を提供することである。
【０００９】
本発明のまた他の目的は、多層化パラメータ調査を行う手段を提供することである。
【００１０】
本発明のさらに他の目的および利点は、説明が進むと共に明らかになるであろう。
【００１１】
発明の概要
以下の説明では、以下の項目は、以下に定義された意味を有する。
ディメンション
ディメンションとは、メンバのリストである構造属性であり、すべてのメンバがユーザの認識では類似したデータタイプである。たとえば、すべての大陸、国、都市は地理ディメンションを構成する。ディメンションは、多次元配列内の値を識別する指標として機能する。
【００１２】
ディメンションメンバ
ディメンションメンバとは、あるディメンション内のデータ項目の位置および記述を識別するために使用される個別の名称または識別子である。たとえば、時間ディメンションのメンバの代表的なメンバは１月や1993年第１四半期である。
【００１３】
セル／データポイント
多次元配列（データベース）内の各ディメンションから１つのメンバを選択することによって定義される共通部分の単一のデータポイント。
【００１４】
多次元配列（データベース）
データのディメンションにより配置された一群のデータセル。たとえば、スプレッドシートは、それぞれが１つのディメンションである行列としてデータセルが配置された２次元配列の例である。３次元配列は、各ディメンションがキューブの一辺を形成し、その辺に平行なすべてのスライスを含むキューブとして視覚化することができる。より高いディメンションの配列は物理的なメタファを有さないが、企業に対するユーザの考え方と同じようにデータを構成する。代表的な企業ディメンションは時間、製品、地域、販売経路などである。多次元配列は多次元キューブとも呼ばれる。
【００１５】
測定値
多次元配列内の各セルに記憶される値。各セルは１つ以上の測定値を格納することができる。測定値はたとえば、数量、利益、価格である。
【００１６】
階層
ディメンションのすべてのメンバは、親メンバがその子であるメンバを統合したものを示す親子関係に基づいて構成される。この結果が階層であり、親子関係は階層関係である。たとえば、時間ディメンションに関する階層には、日、日の集計である週、週の集計である月などがある。
【００１７】
ドリルダウン／アップ
ドリルダウンまたはドリルアップとは、ユーザが最も簡単なレベルから（アップ）最も詳細なレベルまで（ダウン）のデータのレベル間を移動できるようにする特殊の分析技術である。ドリルパスは、ディメンション内の階層またはディメンション内あるいはディメンション間で変動する他の関係によって定義することができる。たとえば、北アメリカの売上げデータを見る際、地域ディメンションでのドリルダウン演算によって、カナダ、米国東部、および米国西部が表示される。
【００１８】
ローテーション
ローテーションとは、ビュー内にまとめて表示されるディメンションを選択するプロセスである。
【００１９】
選択
選択とは、検索されたデータセットを制限するために基準を１つのディメンションのデータまたはメンバと突き合せて評価するプロセスである。
【００２０】
スライスおよびダイス
ローテーション、選択、ディメンションメンバスコーピング、およびドリルダウン／アップを介してビューを指定することにより、対話式に各種表示の呼び出しによる、ユーザが実行するナビゲートプロセス。
【００２１】
OLAPサーバ
OLAPサーバとは、特に多次元データ構造をサポートし、それを処理するように設計されたデータ処理エンジンである。多次元構造は、すべてのデータ項目が、その項目を定義するディメンションメンバの共通部分に基づいて検出されアクセスされるように構成される。サーバの設計およびデータの構造は、任意の方向の高速な特別な情報検索と、公式に基づく生データの高速で柔軟性に富んだ計算および変換が可能になるように最適化される。
【００２２】
OLAPユーザアプリケーション
OLAPサーバにスライスを要求し、視覚化およびナビゲーションのための２次元または３次元の表示、ユーザによる修正、選択、ランク付け、計算などを可能にすることのできるエンドユーザアプリケーション。
【００２３】
レガシィシステム
演算データを検索し保存して、データベースからの入出力を変更できるようにするトランザクションベースのデータベースシステム（通常は、リレーショナルデータベース技術で実現される）。
【００２４】
本発明は、多次元データの対話式なグラフィカル表示をユーザに提供する方法に関する。データは、所定のデータ属性に従ってｎ次元のアクセス可能なデータベースから抽出され、配置され、保存される。このような属性は、各ディメンションについての異なる測度を表わす。データベースからデータを抽出し、抽出されたデータを所定の表示になるように処理するために、上記のデータベースに結合されたデータ処理手段が使用される。このデータ処理手段は、ユーザと通信するユーザインタフェースと、ユーザに対して表示を行うディスプレイとを備える。表示要求をユーザから受け取ると、その要求に関するデータが、データベース内の対応するディメンションから抽出される。他のディメンションと関連して抽出されるデータを処理することにより、各ディメンションに対し１つ以上の比較視覚スケールが生成される。比較視覚スケールは、互いにリンクされた２つ以上の別々のウィンドウに処理された関連データを表示するために使用され、これにより、表示データセットのいかなる変更もすべての表示ウィンドウに同時に反映される。各ウィンドウは、１つのディメンションに対応し、この１つのディメンションに関するデータの比較表示を含む。各ウィンドウ内の比較表示は、表示データの他の表示データに対する比較測定値としてユーザが使用する１つ以上の視覚的パラメータを含む。各ディメンションは１つ以上のメンバを含み、データベース内の各データポイントは、個々のメンバの組合せ、または複数の個々のメンバを変換したものとディメンションとの組合せを示す値によって決定するのが好ましい。個々の各メンバは異なるディメンションから選択される。
【００２５】
処理手段は、ワークステーションまたは処理回路内にインストールされたソフトウェアであるのが好ましい。ユーザとのインタフェースは、ワークステーションに接続されたマウスおよび／またはキーボードでよい。
【００２６】
各バーの長さおよび／または色は、定義済みの色スケール全体にわたり、ウィンドウ内の他のすべてのバーの長さおよび／または色に関連している。１つ以上の選択されたパラメータに関するデータディメンションを表示するための、１つ以上の視覚的パラメータ用のユーザが制御可能な視覚選択手段をユーザに提供するのが好ましい。ウィンドウ内の１つ以上の視覚的パラメータを選択すると、このウィンドウ内の他のすべての視覚的パラメータが非選択状態になり、選択された視覚的パラメータのみに関するデータディメンションを用いて表示が更新される。
【００２７】
本発明のその他の特徴および利点は、添付した図面を参照しながら、以下に例示した本発明の範囲を制限するものではない好適な実施例の説明からより良く理解されよう。
【００２８】
好適な実施例の詳細な説明
図１は、複数のデータベースから抽出され、処理されたデータをOLAPユーザに対してレンダリングするOLAPフロントエンドインタフェースへのデータフローを概略的に示す図である。データは、各データベースが複数のレガシィシステムに関連する１つ以上のデータベース100ないし100”に格納される。データベース100ないし100”は中央のデータウェアハウス101にリンクされているため、ウェアハウス101は、リンクされたすべてのデータベース100ないし100”にアクセスしそれらからデータを検索することができる。データウェアハウス101はOLAPサーバ102にリンクされており、OLAPサーバ102は、データベース100ないし100”に格納されているデータの閲覧を希望するOLAPユーザ103にもリンクされている。OLAPサーバ102は、データ要求（クエリ）をユーザ103から受け取ると、関連するデータベース100ないし100”からデータウェアハウス101を介して必要なデータを抽出する。データは、高速にユーザのワークステーションに供給され、OLAPサーバ102内で適切なソフトウェア（当業者に知られているものであり、したがって、説明を簡単にするためにここでは詳しく述べない）によって処理され、ユーザが選択した所定の表示でユーザに供給される。その他に、データを直接ウェアハウス101から抽出し、OLAPデータベースに格納することができる。この場合、レガシィシステムはアクセスされず、このため、処理時間が大幅に短縮される。複合クエリ（レガシィシステムにアクセスし、必要なデータの一部を抽出する）を使用したデータ抽出も可能である。
【００２９】
図２は、本発明の好適な実施例による、OLAPフロントエンドインタフェースとデータ表示との間のデータ交換を概略的に示す図である。第１のステップで、ユーザはグラフィカルインタフェース201、たとえば、グラフィカルカラーディスプレイを備えるワークステーションを介してOLAPサーバ102にデータ要求を転送する。次のステップでは、OLAPサーバが、データベースから必要なデータを抽出し、抽出されたデータをグラフィカルインタフェース201に返送する。OLAP201から供給されて集計され統合されたデータは、（表示されたディメンション同士の間の関係の所定の合計を求めることにより）グラフィカルインタフェース201によって処理され、結果を、必要な情報の一部またはすべてを含むグラフィカル画像202としてユーザに表示する。表示された画像は、データのさらなる調査を可能にするインタフェースとしても機能する。表示画像202によって、ユーザは、抽出されたデータのスライス演算およびダイス演算、ドリルアップ／ダウン演算、およびスコーピング演算を実行することにより、対話式に表示フォーマットを変更することができる。これらの演算には、ユーザからOLAPサーバ102に送信される他のクエリが必要であり、このクエリによって、OLAPサーバ102はインタフェース201に新しいデータを供給する。最終的なグラフィカルディスプレイ表示は、各バーが、現在表示されているディメンション間の関係に基づく合計結果を示す、カラーバーで表示される。
【００３０】
本発明の好適な実施例によれば、表示は複数のウィンドウを含み、各ウィンドウは、あるディメンションのメンバを示すカラーバー203から成る。各バーは、長さと色の両方により２つの異なる測定値を表示する。この２つの測定値を示す各バーの色および長さは、残りのウィンドウ（ディメンション）内のすべてのメンバに対して算出される。
【００３１】
単一層静的表示
本発明の好適な実施例によれば、単一層のデータを調べる際は静的に表示される。このビューは、２つ以上のディメンションと２つ以上の測定値との間の比較の結果として表示される。説明を簡単にするために、２つの測定値を含む３次元モデルについて説明する。
【００３２】
表示されるデータセットは、２つの異なる比較ディメンション、時間ディメンション、およびこの２つのディメンションに対応する２つの測定値を含む。各ディメンションは、自分自身のウィンドウ内に表示される。各ウィンドウは、長さおよび色と組み合わせることによって測定値を示すバーから成る。この表示の基本は、ウィンドウ同士を接続する隠れたリンクにある。このユニークなリンクは、データの分析機能を拡張する。というのは、このリンクによって、２つ以上の多くのディメンションと、これらのディメンションと間の関係に存在する情報の有意義な表示が可能になる。
【００３３】
図３に示すように、ここでは、データセットとして学生の成績を例としてあげる。比較される３つのディメンションは学生、教材、および時間である。この例では、履修した教材の数が第１の測定値であり、各設問ごとに各学生に与えられる評点が第２の測定値である。
【００３４】
図３の基本ビュー300は、各ウィンドウがこの例の比較におけるディメンションを示す３つのウィンドウ301、302、および303で構成されている。各ウィンドウは、各バーが特定のディメンションの各メンバについての２つのディメンションを示すバーのグラフィカル表示を含む。
【００３５】
ウィンドウ301「ディメンションウィンドウＡ」（以下では単に「ウィンドウＡ」と呼ぶ）は学生ディメンションを表示する。このウィンドウでは、個々の各バーが個々の学生を示す。ウィンドウ302「ディメンションウィンドウＢ」（以下では単に「ウィンドウＢ」と呼ぶ）は教材ディメンションを表示する。このウィンドウでは、各バーが設問を示す。ウィンドウ303に示す第３のディメンションでは、各バーが特定の日（日付）を示す「タイムライン」に時間が示される。
【００３６】
ウィンドウ301内のバーの長さは、タイムラインに指定された期間中に特定の成績が入力されるウィンドウ302内の項目の数によって決定される。このウィンドウでは、指定された期間中に学生が解答した設問の数によって、学生を示すバーの長さが決定される。
【００３７】
ウィンドウ302内の各バーの長さも同様に算出される。ウィンドウ302内の特定の各バーの長さは、タイムラインによって指定された期間中に特定の項目のデータセットのある成績が入力されるウィンドウ301内の項目の数によって決定される。このウィンドウでは、指定された期間中に設問に解答した（すなわち、データセットに評点が入力される）学生の数によって、１つの特定の設問を示すバーの長さが決定される。
【００３８】
ウィンドウ303では、ウィンドウ301およびウィンドウ302内のすべての項目に関して、各時間バーの高さ（長さ）が特定の時間単位についてのエントリの数として算出される。このウィンドウでは、各バーの高さは、ウィンドウ302に表示される設問の数を示し、この設問は、このバーに対応する特定の日に、ウィンドウ３０１に表示される学生によって解答される。
【００３９】
データのあらゆる変更がすべてのウィンドウに影響を及ぼし、あらゆるウィンドウの変更が他のすべてのウィンドウに反映される。同じことがウィンドウ303のタイムラインの変化にも当てはまる。したがって、この例のウィンドウ301ないし303は、分離されているように見えるが、実際には結合されている。
【００４０】
バーはどんな色でもよく、たとえば、赤から緑までの範囲のスペクトル内の色でよい。各バーの色は、この例のデータセット内の第２の測定値を示す。緑色は最も高い測定値（100%）を表し、赤色は最も低い測定値（0%）を示す。
【００４１】
ウィンドウ301内のバーの色は、タイムラインによって指定された期間中にウィンドウＢ内のすべての項目にわたって算出された特定の項目に関する平均測定値を示す。ウィンドウ301内の学生のバーは、この学生がデータセット内にエントリを有するウィンドウ302に表示されるすべての設問に関する評点の平均を示している。したがって、色は、指定された期間にわたる学生の平均点を示す。
【００４２】
長さの計算と同様に、ウィンドウ302内の色の計算は、ウィンドウ301の場合とまったく同じように行われるが、ウィンドウ303内のタイムラインによって指定された期間中のウィンドウ301内の値に基づいて行われる。ウィンドウ302内のバーの色は、ウィンドウ301内のすべての項目にわたって算出された項目の測定値の平均を示す。この例では、特定の設問のバーの色は、指定された期間中に設問に解答したウィンドウ301に表示された学生によって達成されたすべての評点の平均を示す。バーの色は、この特定の時間単位でのすべてのエントリ（両側）に関する値の平均値から得られる。例に戻るとわかるように、特定の日に、ウィンドウ302に表示される設問に対して、ウィンドウ301に表示される学生によって達成された平均点。バーの長さの計算に関するウィンドウ間のリンクと同じリンクが、バーの色の計算にも存在する。したがって、データセットのあらゆる変更がすべてのウィンドウに影響を与える。
【００４３】
３つのディメンション（Ａ、Ｂ、および時間Ｔ）を含むデータセットの表示と、２つの測定値（長さおよび色）は以下のように定義される。
【００４４】
Ａは（ウィンドウ301に表示される）ディメンションＡのメンバの集合である。
Ｂは（ウィンドウ302に表示される）ディメンションＢのメンバの集合である。
Ｔは（タイムラインウィンドウ303に表示される）時間ディメンションのメンバの集合である。
【００４５】
（ａ，ｂ，ｔ）はセルである（ａ∈Ａ、ｂ∈Ｂ、ｔ∈Ｔ）
Ｌ（ａ，ｂ，ｃ）はこのセルの長さ測定値である。
Ｃ（ａ，ｂ，ｃ）はこのセルの色測定値である。
【００４６】
メンバａを示すウィンドウ301内のバーの長さは次式のように算出される。
【数１】
0004567191.tif 000002
【００４７】
メンバａを示すウィンドウ301内のバーの色は以下のように算出される。
【数２】
0004567191.tif 000003
平均は、比較測度の計算の一例に過ぎない。比較度の他の計算方法を使用することもできる。たとえば、この計算は、データセットに対する算術平均、単純合計、最大化関数などでよい。
【００４８】
メンバｂを示すウィンドウ302内のバーの長さは以下のように算出される。
【数３】
0004567191.tif 000004
メンバｂを示すウィンドウ302内のバーの色は以下のように算出される。
【数４】
0004567191.tif 000005
メンバｔを示すタイムライン（ウィンドウ303）内のバーの長さは以下のように算出される。
【数５】
0004567191.tif 000006
メンバｔを示すタイムライン（ウィンドウ303）内のバーの色は以下のように算出される。
【数６】
0004567191.tif 000007
【００４９】
ウィンドウ301とウィンドウ303との間のユニークなリンクは、色および長さを測定値として使用することと共に、重要な関係を示す。これはデータ内に埋め込まれ、他のデータと識別が困難である。
【００５０】
本発明による、多次元データを表示する新規の表示方法では、問題点を直ちに認識することができる。上記の例に戻るとわかるように、データセットから３つのパワフルなビューを表示させることができる。
【００５１】
まず上記の図３のウィンドウ301を見るとわかるように、１番下のバーで示される学生は、クラスの他の学生と比べてこの教材に対してより多くの問題点がある。この学生のバー3011はウィンドウ301内の他のバーよりも長い。したがって、この学生はより多くの設問に解答している。さらに、この学生のバー3011の色は、ウィンドウ301内の他のどのバーよりも赤色に近い。この色は、他のこと、すなわち、この学生の解答の平均点が低かったことも示している。図３で、以下の文字は、表示される色を定義している。
−「ｌｇ」：明るい緑色
−「ｏ」：オレンジ色
−「ｄｇ」：暗い緑色
−「ｂ」：青色
−「ｒ」：赤色
【００５２】
ウィンドウ302を見るとわかるように、データセット内の１番下から３番目の設問には問題があるように思われる。バー3011の長さからわかるように数人の学生がこの設問に解答しているが、バー3021の赤色によって示されているように、大部分の学生の答えは正解ではない。この表示から、ウィンドウ301に表されている学生が、特定の設問に関連する特定の（教材）を習得していないことが推測される。
【００５３】
「タイムライン」ウィンドウ303を見るとわかるように、最も目立つバーは左から６番目のバー3031であり、土曜日を示す。バー3031は、ウィンドウ内の残りのバーよりも短くかつより赤色に近い。この色は、他のこと、すなわち、土曜日に学習した（教材）に問題があったことを示している。
【００５４】
これらの表示からそれぞれ、次のように分析し理解することができる（たとえば、土曜日に代用教員がこの（教材）を教えたり、あるいは特定の要点をもう一度異なる方法で学習することが可能である）。この表示は、データに隠された主要な問題点を即座に認識できる。この隠れたリンクによって、分析される各ディメンションの問題と、このような問題間の関係を見出すことができる。
【００５５】
動的表示
本発明の好適な実施例によれば、静的表示によってレンダリングされたデータを動的に調査することによって他の情報を得ることができる。ビューの動的属性は、前述の３つのウィンドウ間の隠れたリンクの結果として得られる。動的調査より、データに隠された他の問題および重要な点に直ちに到達することができる。
【００５６】
上記の図３を戻るとわかるように、本発明の好適な実施例によれば、すべてのウィンドウに含まれる各バーは、ユーザが選択することも、あるいは選択しないこともできる。残りのウィンドウ内の測定値の長さ計算および色計算は、現在のウィンドウで選択されているバーに対して行われる。説明を簡単にするために、一度に１つのバーを選択することが好ましいが、これに制限されない。ウィンドウ内の選択されていないバーは、表示されたままであり、他のすべてのウィンドウ内の選択されたメンバに基づいて算出された値を表示する。動的表示の場合、各ウィンドウ内の選択されたバーは、他のすべてのウィンドウ内の選択されたバーと選択されていないバーの両方の表示に影響を与える。
【００５７】
静的表示は、クラスの残りの学生と比べて、リスト内のこの学生のバー3011に問題があることを示している。このことは、他のバーよりも極端に長いこの学生を示すバー3011からわかる。このバーの色はウィンドウ301内の他のバーの色よりも赤に近い。この段階では、このビュー内の他のウィンドウ302および303はこの特定の学生に関する他の情報を提供しない。残りのウィンドウ302および303はどちらも、設問ごと、あるいは時間ごとに他のすべての学生の平均を示す。本発明の好適な実施例によれば、理解度の低い学生を示す特定のバーを選択することによって（たとえば、このビューの実装ソフトウェアに応じてマウスクリックまたは他の任意の選択方法によって）、残りのウィンドウ302および303は、選択された学生に関する関連情報で更新される。これによって、ユーザは、理解度の低い学生がわかるように、静的表示でさらに詳しく表示される問題を調査することができる。
【００５８】
ウィンドウ301で選択した後で、ウィンドウ302内のバーは、ウィンドウ301で選択された学生のみの各設問ごとの成績を示す。さらに調査すれば、この学生にとってどの特定の設問（したがって、関連するどの話題）が難しいかがわかる。選択した後で、ウィンドウ302には、この学生が、第３および第４の設問にうまく解答できなかったことを示すバーが表示される（これらのバーはほぼ赤色である）。また、ウィンドウ302は、最後の設問に答えられなかったことも示している（この設問に対応するバーは表示されない）。したがって、この動的表示により、問題のある学生だけでなく、その問題が発生した（教材）の種類も即座に識別することが可能になる。ウィンドウ301内の選択されていない残りのバーは表示されており、各ウィンドウ302および303で選択された設問および期間に関する各学生の成績を示す。選択されていないバーは、輝度を低下させるか、あるいは他の視覚的変更によってレンダリングすることができる。
【００５９】
この選択によって、それぞれの特定の日の選択された学生の成績を示す時間バーが表示されるウィンドウ303も更新される。問題のある学生および問題のある（教材）を識別するために、その（教材）を学習した日（解答した）と、その（教材）に対してその学生に問題が発生した日を調べることが可能である。調査中の問題に関するより多くの結果が選択によって得られる。上記の例では、土曜日にはこの学生がどの設問にもうまく解答できなかったことがわかる。したがって、この日に学習し、ウィンドウ302で指定されている問題のある（教材）は、この特定の学生の問題点であることがわかる。より可能性の高い他のシナリオとして、次のことが考えられる（たとえば、この学生がこの特性の日の授業に出席しなかったことなど）。
【００６０】
同様に、すべての利用可能なウィンドウ内の特定のバーを選択することができる。あるウィンドウ内のバーを選択することにより、それに応じて残りのウィンドウが更新され、選択された項目に関連するデータを表示する。通常、最初のビューまたは最も顕著な問題点に応じてユーザが選択する。
【００６１】
本発明の好適な実施例によれば、データの最初のビューで、ウィンドウ302内のある設問が強調された（すなわち、残りの設問に対するある問題が識別された）場合、この設問が選択され調査が開始される。問題のある設問を示すバーが選択された後、残りの２つのウィンドウは、選択された設問に関するデータを示すように更新される。更新された学生ウィンドウ（ウィンドウ301）は、選択された設問について各学生に与えられた評点を示すバーが表示される。バーが表示されないときは、学生が設問に答えられなかったことを示す。タイムラインは、１日ごとの選択された設問に関する成績を示す。新しいビューは、問題のある設問に関する詳細な情報を示す。たとえば、（この設問が解答された日に基づいて）選択された設問に関する（教材）を他の教師が教えたことを示す表示がなされる。この教材を難しく感じた特定の学生群を見出すことができる。したがって、このビュー内のウィンドウ間の関係によって、データセット内の主要な不一致点を調査し即座に見出すことができる。強調表示されたバーを１つ以上の測定値に基づいて動的に選択することにより、表示された３つのディメンションのうちのどれかの静的ビューによって直感的な認識および調査を迅速に行うことができる。このようにデータを動的に表示することによって複雑なデータを簡単に調査することができる。
【００６２】
選択プロセスを考慮に入れたビューの改良された定義を以下に示す。
Ａは（ウィンドウ301に表示されウィンドウ301で表示される）ディメンションＡのメンバの集合である。
Ｂは（ウィンドウ302に表示されウィンドウ302で表示される）ディメンションＢのメンバの集合である。
Ｔは（タイムラインウィンドウ303が選択される）時間ディメンションのメンバの集合である。
【００６３】
メンバａを示すウィンドウ301内のバーの長さは以下のように算出される。
【数７】
0004567191.tif 000008
メンバａを示すウィンドウＡ内のバーの色は以下のように算出される。
【数８】
0004567191.tif 000009
Ｂの定義とＴの定義は類似している。
【００６４】
本発明の好適な実施例によれば、データの表示をマルチレベル階層データ構造に拡張することができる。定義済みの階層データをユーザに表示することができ、あるいはユーザが動的にデータ群およびレベルを定義することができる。分析された各ディメンションについてのデータをレベル単位で構成することができる。いくつかの同一のディメンションが複数の階層を含み、それに対して、他のディメンションが単一のレベルを含むことができる。データの静的表示および動的表示は、階層表示についても同じである。マルチレベルデータを表示して調査し、より高いレベルに現われる強調された問題点の詳細な説明が示されるようにドリルダウンすることが可能である。多くの場合、問題点は、より低い階層レベルで発生することはなく、その階層レベルの集計としてより高いレベルでのみ発生する。また、より高いレベルでのデータの比較が必要になるが、これは各ディメンションの最低レベル単位でのデータを比較するよりも容易になることがある。
【００６５】
表１は、２つの設問の解答に関する２人の学生の成績を示す簡単な例示的データベースである。
【表１】
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【００６６】
表１のデータを従来技術によるグラフィック表示にするには以下の２次元グラフが必要である。
−学生Ａの評点70評点および50を表示するグラフ
−学生Ａの評点100評点および100を表示するグラフ
−それぞれ学生ＡおよびＢの設問１の平均点（85および75）を表示するグラフ
−それぞれ学生ＡおよびＢの全平均点（60および100）を表示するグラフ
【００６７】
上記の図３の表示の場合、２つのウィンドウ301および302によって表１のデータを表示することができる。静的表示モードで、ウィンドウ301は、それぞれ学生ＡおよびＢの全平均点（60および100）を示す２つのバーをレンダリングする。ウィンドウ302は、それぞれ設問１および２に関する２人の学生の間の平均点（85および75）を示す２つのバーもレンダリングする。ウィンドウ301内の学生Ａのバーを選択する（動的表示に切り替える）ことによって、ウィンドウ302内のバーは、評点70および50、すなわち、それぞれ設問１および２に関する学生Ａの評点をレンダリングする。ウィンドウ301内の学生Ａのバーを選択する（動的表示に切り替える）ことによって、ウィンドウ302内のバーは、評点100および100、すなわち、それぞれ設問１および２に関する学生Ｂの評点をレンダリングする。各バーの色は、色スケールに対するレンダリングされた評点に関する他の比較視覚情報を提供する。
【００６８】
【図面の簡単な説明】
【図１】  複数のデータベースから抽出され、処理されたデータをOLAPユーザに対してレンダリングするOLAPフロントエンドインタフェースへのデータフローを概略的に示す図である。
【図２】  本発明の好適な実施例による、OLAPフロントエンドインタフェースとデータ表示との間のデータ交換を概略的に示す図である。
【図３】  本発明の好適な実施例によるデータセットの表示を概略的に示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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