(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２種類の値を持つデータ集合を２種類それぞれの値毎に所定の範囲の値で区分けした上位階層のデータ集合に区分けし、かつ、上記２種類の値を持つデータ集合を上記所定の範囲の値よりも細分化された範囲の値で区分けした下位階層のデータ集合に区分けすることにより、上記２種類の値を持つデータ集合を階層化するとともに、各階層の区分けされたデータ集合の数を求める階層化処理部と、
上記２種類の値を持つデータ集合をＸ軸，Ｙ軸上に割り当てた四角形で表すとともに、上記四角形を上記階層化処理部により区分けされた下位階層のデータ集合をそれぞれ表す複数の四角形で格子状に区分けし、区分けした上記複数の四角形にそれぞれ対応する下位階層のデータ集合の数を表示する格子状分布図を表示する格子状分布図表示部と
を備えたことを特徴とする階層型分布図表示方式。
【請求項２】
上記階層型分布図表示方式は、さらに、上記格子状分布図表示部が表示する複数の四角形のうち一つ以上の四角形を指定させて上位階層と下位階層とのうちいずれかの階層への移動を指示する格子状分布図操作部を備え、上記格子状分布図表示部は上記格子状分布図操作部により指示された階層の四角形を表示することを特徴とする請求項１に記載の階層型分布図表示方式。
【請求項３】
上記階層型分布図表示方式は、さらに、上記格子状分布図表示部が表示する複数の四角形のうち一つ以上の四角形を指定して、指定した四角形に属するデータ集合をドット状の分布図で表示させるドット状分布図表示部を備えたことを特徴とする請求項１、２いずれかに記載の階層型分布図表示方式。
【請求項４】
上記２種類の値を持つデータ集合は、上記２種類の値をデータ項目としてレコード内に含む明細データであり、
上記階層化処理部は、上記明細データを区分けするための上記所定の範囲の値を階層データとして入力し、入力した階層データに従って上記明細データの階層ごとのデータ集合の数を計算して計算結果を保持することを特徴とする請求項１〜３いずれかに記載の階層型分布図表示方式。
【請求項５】
上記階層化処理部は、関係データベース（リレーショナルデータベース）または多次元データベースの少なくともいずれか一方の集計機能を用いて実現されることを特徴とする請求項１〜４いずれかに記載の階層型分布図表示方式。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれかに記載の階層型分布図表示方式を実現するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ある２種類の数値データの集合（たとえば、項目として２つの数値を含む関係データベースのレコードの集合）の相関関係（たとえば、身長と体重、計算機のＣＰＵ稼働率とメモリ使用率など）を視覚的に把握するための統計処理結果の表示方法、操作方法に関するものである。特に、分布図を階層的に表示する階層型分布図表示方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の、ある２種類の数値データの集合の相関関係を視覚的に把握するための統計処理方式として、それぞれのデータをＸ軸、Ｙ軸にとり、数値を該当する値の交差点に置く分布図を表示する方式が取られていた。
図２１は、従来の分布図の表示の一例である。
例えば、統計ツールとして市販されているＳ−ＰＬＵＳでは、図２１に示すような分布図（散布図とも言う）が表示される。
【０００３】
しかし、この散布図による表現では、データ量が多くなると、例えば、数万件以上乃至数百万件になると、（１）表示に時間がかかる、（２）ドットが重なった部分の数の把握ができない、という問題が発生する。
また、（１），（２）の問題を解消するために、大量データの中からサンプリング（たとえば、１００万件のデータから１０００件を抽出して、全体状況を把握する）をすると、通常値から離れた外れ値が抽出からもれる、正確に状況が把握できないという問題が発生した。
【０００４】
特開平７−２００７７２号公報の「地図編集方法およびシステム」は、地図を活用した分布状況を容易に把握するための技術であり、地域と言った意味のある境界を分割、統合によって集計単位を変えているが、データの分布の分析というあらかじめ境界やデータの特徴が分からないデータ群には適用できる技術ではない。
【０００５】
特開平９−６９１０７号公報の「レコード検索方法、抽出方法及びレコード抽出装置」は、全体表示から注目範囲への絞り込みを行っている。だが、分布図を見て検索対象を対話的に指定することにより、その指定範囲のデータを検索するので、実行時の処理時間は考慮されていない。
【０００６】
特開平１０−４０４００号公報の「マトリックスグラフの表記方式」では、マトリックスグラフ描画でデータの分布に偏りや特異データが存在した場合に、注目点を把握しやすいように表示している。だが、データに偏りがあった場合に、その密度をもとにＸ軸、Ｙ軸のスケールを調整して、全体表示するので、スケールの調整によりデータの全体が、均一の密度で表示されない場合があることが考えられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、対象区間を等分し、その区間（領域）にあるデータ数を表示し、ある領域に着目し、該当領域を指定して下位階層の傾向を把握できる階層型分布図表示方式を実現することを目的とする。
また、この階層検索表示における集計機能に検索・分類・集計エンジンを利用して高速化を図った階層型分布図表示方式を実現することを目的とする。
また、本発明では、階層構造を導入し、外れ値をもらすことなく全データの分布を把握できる階層型分布図表示方式を実現することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明の階層型分布図表示方式は、２種類の値を持つデータ集合を２種類それぞれの値毎に所定の範囲の値で区分けした上位階層のデータ集合に区分けし、かつ、上記２種類の値を持つデータ集合を上記所定の範囲の値よりも細分化された範囲の値で区分けした下位階層のデータ集合に区分けすることにより、上記２種類の値を持つデータ集合を階層化するとともに、各階層の区分けされたデータ集合の数を求める階層化処理部と、
上記２種類の値を持つデータ集合をＸ軸，Ｙ軸上に割り当てた四角形で表すとともに、上記四角形を上記階層化処理部により区分けされた下位階層のデータ集合をそれぞれ表す複数の四角形で格子状に区分けし、区分けした上記複数の四角形にそれぞれ対応する下位階層のデータ集合の数を表示する格子状分布図を表示する格子状分布図表示部と
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
上記階層型分布図表示方式は、さらに、上記格子状分布図表示部が表示する複数の四角形のうち一つ以上の四角形を指定させて上位階層と下位階層とのうちいずれかの階層への移動を指示する格子状分布図操作部を備え、上記格子状分布図表示部は上記格子状分布図操作部により指示された階層の四角形を表示することを特徴とする。
【００１０】
上記階層型分布図表示方式は、さらに、上記格子状分布図表示部が表示する複数の四角形のうち一つ以上の四角形を指定して、指定した四角形に属するデータ集合をドット状の分布図で表示させるドット状分布図表示部を備えたことを特徴とする。
【００１１】
上記２種類の値を持つデータ集合は、上記２種類の値をデータ項目としてレコード内に含む明細データであり、
上記階層化処理部は、上記明細データを区分けするための上記所定の範囲の値を階層データとして入力し、入力した階層データに従って上記明細データの階層ごとのデータ集合の数を計算して計算結果を保持することを特徴とする。
【００１２】
上記階層化処理部は、関係データベース（リレーショナルデータベース）または多次元データベースの集計機能を用いて実現されることを特徴とする。
【００１３】
この発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
２種類の値を持つデータ集合を２種類それぞれの値毎に所定の範囲の値で区分けした上位階層のデータ集合に区分けし、かつ、上記２種類の値を持つデータ集合を上記所定の範囲の値よりも細分化された範囲の値で区分けした下位階層のデータ集合に区分けすることにより、上記２種類の値を持つデータ集合を階層化するとともに、各階層の区分けされたデータ集合の数を求める階層化処理部と、
上記２種類の値を持つデータ集合をＸ軸，Ｙ軸上に割り当てた四角形で表すとともに、上記四角形を上記階層化処理部により区分けされた下位階層のデータ集合をそれぞれ表す複数の四角形で格子状に区分けし、区分けした上記複数の四角形にそれぞれ対応する下位階層のデータ集合の数を表示する格子状分布図を表示する格子状分布図表示部と
を備えた階層型分布図表示方式を実現するプログラムを記憶することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この実施の形態では、外れ値をもらすことなく全データの分布を把握するために、階層構造を導入し、階層間の移動、階層ごとの計算値の保持、階層の作り方に特徴を持つ階層型分布図表示方式について説明を行う。
【００１５】
図１は、この発明の実施の形態の階層型分布図表示方式の構成図の一例である。
図において、１はデータ集合を区分けして階層化を行うとともに、各階層の区分けされたデータ集合の数を求める階層化処理部、２は区分けされた複数のデータ集合をそれぞれ複数の四角形を用いて示し、上記複数の四角形に対応して、上記階層化処理部により求められた上記複数のデータ集合の数を表示する格子状分布図表示部、３は階層化されたデータ集合間の移動を指示する格子状分布図操作部、４は一つの四角形に対応するデータ集合に属する個々のデータをドット状の分布図で表示させるドット状分布図表示部、５は階層化されるデータ集合と階層化処理部１により計算された階層ごとのデータ集合の数を記録する記録部である。６は格子状分布図や、ドット状分布図を表示する表示部である。
【００１６】
階層化処理部１は、例えば、既存のリレーショナルデータベースの集計機能等を用いて実現され、指定された範囲をカテゴライズして、それぞれの部分に出現するデータ集合の個数を集計する。格子状分布図表示部２は、階層化処理部１による集計結果を格子状分布図に累計値として表示する。格子状分布図操作部３は、表示された格子状分布図から注目点をユーザに指定させる。ドット状分布図表示部４は指定された注目点のデータ集合のドットによる表示を行う。
階層化処理部１が行う集計処理では、（ａ）あらかじめ階層のすべてのレベル，すべての要素，を集計しておくことにより、階層を移動するとき高速な応答速度を実現する方法と、（ｂ）必要とする部分のみを集計して、最初の分布図の表示速度を速くし、かつ、表示した結果のみをワークに保持することにより記憶容量を節約する方法との２種類がある。
【００１７】
図２は、この発明の階層型分布図表示方式を実行するパーソナルコンピュータのハードウェアの構成の一例を示す図である。
図において、３００ａは情報を表示する表示部となるディスプレイ装置、３００ｂは文字や数値を入力するキーボード、３００ｃはディスプレイ装置の任意の位置を指定することができるマウス、３００ｄはマウスパッド、３００ｅはパーソナルコンピュータの本体装置である。記録部５は、例えば、本体装置３００ｅに内蔵されるディスク装置などにより構成される。
【００１８】
次に、この発明の階層型分布図表示方式の概要を図を用いて説明する。
図３は、この発明の階層型分布図表示方式の概要を示す図である。
（１）まず、２種類の値のデータ集合を上限値と下限値の範囲（たとえば、０〜１００，１００〜２００，２００〜３００，３００〜４００，４００〜．．．）でそれぞれのデータ集合毎に区分けした２次元の格子状の構造を設定する。設定された格子状の構造のそれぞれの格子に所属するデータ集合の累計個数を計算する。計算した累計個数を図３の２０に示すように、そのデータ集合が所属する格子の中に表示する。これが、第１階層（上位階層）の格子状分布図である。
（２）次に、格子状の表から、さらに詳しく分布を見たい部分の格子（ここでは、２１）を選択する。
（３）選択された格子に属する値（１０８０）をさらに詳細に区分けし、区分けした格子に属するデータ集合の累計個数を求め、区分けした格子からなる表に累計個数を表示する（図３の２２）。これが、第２階層（下位階層）の格子状分布図である。
（４）（１）から（３）を階層の深さに応じて繰り返し、注目したい部分を絞り込み、ドットによる分布図２４を表示する。
【００１９】
なお、図３では、データ集合の階層が２階層の場合を示しているが、２階層に限らず、３階層、４階層でも構わない。データの件数が多い場合など、必要に応じて、多階層とすることができるものとする。
【００２０】
このように、分布図を階層的に表示するので、（１）外れ値を含む全体の分布図が把握できる、（２）注目点に関して、ドットによる詳細分布図を見ることができる、（３）数百万件以上という膨大なデータに関しても短時間で表示することができるという点が、効果としてあげられる。
【００２１】
次に、この発明の構成要素について、さらに説明する。
格子状分布図表示部２は、２種類の値の集合をＸ軸、Ｙ軸の四角形で示し、そこに属するレコードの数を表示する。操作者は、格子状分布図表示部操作部３により、四角形をマウスなどのポインティングデバイスでひとつまたは、複数の四角形でより大きな四角形を指定して、次の３種類の操作をメニューまたはキーボードなどの入力装置で指定する。
【００２２】
３種類の操作とは、「上位レベルへの移動」、「下位レベルへの移動」、「ドット状分布図の表示」である。
「上位レベルへの移動」とは、現在、表示している階層の上位レベルへの移動である。従って、表示中の階層が最上位であるときは、上位レベルへの移動を指定することはできない。
「下位レベルへの移動」とは、指定された範囲に関する階層の下位レベルへの移動である。従って、表示中の階層が最下位の階層であるときは指定することはできない。
「ドット状分布図の表示」とは、指定された範囲に属するレコード（データ集合の個々のデータ）をドット状の分布図で表示することである。最下位の階層など、データの累計件数が絞り込まれてから、ドット状分布図を表示することで、大量データの場合、ドットが重なってみにくいという欠点を回避することができる。また、あらかじめ指定された個数以上のドット表示が指示された場合は、確認のメッセージを表示する機能を持つ。これにより、操作者に、最適な表示でないことを警告したり、表示に時間がかかることに同意を求めたりできる。
【００２３】
ドット状分布図表示部は、格子状分布図操作部において、「ドット状分布図の表示」を指定した場合に、ドット状の分布図を表示する。
【００２４】
階層化処理部は、データ集合を分類、集計する分類・集計エンジンである。
具体的には、２種類の数値データをデータ項目としてレコード内に含む明細データと、それぞれの数値データの階層データを入力として、階層ごとのレコードの出現値を計算するエンジンと結果を保持する記憶装置を持つ。
例えば、関係データベース（リレーショナルデータベース）または多次元データベースの集計機能を用いると以下のようになる。
【００２５】
ここからは、関係データベース（リレーショナルデータベース）または多次元データベースの集計機能を用いる場合について、図３に示した階層表示に対応する具体例を用いて説明する。
図４は、明細データの一例を示す図である。
明細データ３０は、データ項目Ａ３１、データ項目Ｂ３２、データ項目Ｃ３３、データ項目Ｄ３４、．．．を持つ。ここでは、データ項目Ａ３１、データ項目Ｂ３２が分類集計の対象となる数値データであり、データ項目Ａ３１が、格子のＸ軸に対応し、データ項目Ｂ３２が格子のＹ軸に対応する。例えば、３６に示すデータは前述した図３の格子２５に所属する。また、３８に示すデータは前述した図３の格子２１に所属する。従って、格子２１の下位階層を表示する格子２２にも所属すると同時に、格子２２の詳細レベルでは、格子２３に所属する。
【００２６】
図５は、図４に示した明細データのうち、図３の格子２３に属する明細データを示す図である。この明細データの件数が５０件である。この５０件の内訳を図６に示す。
【００２７】
図６は、図５に示した明細データを更に小さい範囲で区切った累計件数を示す図である。
図３では、格子２３を選択して、格子２３に所属するデータのドット表示を行う場合を示しているが、格子２３を選択した際にドット表示を行わず、図６に示す下位の階層の格子状分布図を表示してもよい。そして、表示した図６の格子状分布図から１つの格子を選択させドット表示を行ってもよい。
【００２８】
図７は、データ項目Ａの階層データの一例を示す図である。
階層データＡＴ４０は、データ項目ＡＬ４１，データ項目ＡＵ４２，データ項目ＡＬ１（４３），データ項目ＡＬ２（４４）を持つ。
ＡＬはデータ項目Ａの値の範囲の下限、ＡＵはデータ項目Ａの値の範囲の上限である。ＡＬ１は下位の階層構造を示し、ＡＬ２は上位の階層構造を示している。
【００２９】
図８は、図７に示したＡの階層データＡＴが定義する階層構造を示す図である。
４６は図７の４４に示す上位の階層、４８は図７の４３に示す下位の階層である。
【００３０】
図９は、データ項目Ｂの階層データの一例を示す図である。
階層データＢＴ５０は、データ項目ＢＬ５１，データ項目ＢＵ５２，データ項目ＢＬ１（５３），データ項目ＢＬ２（５４）を持つ。
ＢＬはデータ項目Ｂの値の範囲の下限、ＢＵはデータ項目Ｂの値の範囲の上限である。ＢＬ１は下位の階層構造を示し、ＢＬ２は上位の階層構造を示している。
【００３１】
図１０は、図９に示したＢの階層データＢＴが定義する階層構造を示す図である。
５６は図９の５４に示す上位の階層、５８は図９の５３に示す下位の階層である。
ＡＬ２，ＢＬ２は図３の２０の格子状分布図（上位階層）に対応している。
ＡＬ１，ＢＬ１は下位階層を示している。例えば、図３の２２の格子状分布図（下位階層）の範囲に対応している。図３の２２では、Ａの値として、１０〜２０、Ｂの値として、１０００〜２０００が選択されているので、図７の４５に示すＡＬ１の範囲にＡの値があり、かつ、図９の５５に示すＢＬ１の範囲にＢの値があるデータ集合を示すことになる。
【００３２】
すべての階層の組み合わせの発生件数は、明細データ（ＭＥＩＳＡＩ）、階層データ（ＡＴ，ＢＴ）を用いて、図１１に示すＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）文で集計処理することができる。すなわち、データ集合の件数を求める集計計算自体は、既存の公知の技術を用いて行う。
図１１は、この発明の実施の形態の階層化処理部が行う集計計算の実現方法の一例を示す図である。
【００３３】
図１２、図１３は、図１１に示す集計計算で求められるデータ集合を表す図である。
６１は図３の２０に対応する上位階層の集計である。６３は、図１２の２６に示すデータ集合の集計計算である。６５は、図１３の２８に示すデータ集合の集計計算である。６７は図３の２２に対応する下位階層の集計である。
これらのＳＱＬ文が実行されると、その結果、以下のように、階層ごとに属するレコードの件数が計算される。計算した値を、例えば、リレーショナルデータベースの表などの形式で記憶しておく。
【００３４】
図１４〜図１７は、図１１に示す計算方法で計算した計算結果を保持する表の例を示す図である。
図１４は、図１１の６１に示したＳＱＬ文の実行結果であり、図３の２０に対応している。図１４の６１４に示すカウント数（ＣＯＵＮＴ（＊））が、累計数として格子の中に表示されている数字である。
図１５は、図１１の６３に示したＳＱＬ文の実行結果であり、図１２の２６に対応している。ここでは、図示を省略するが、下位階層の格子状分布図には、図１５の６３４のカウント数が表示される。
図１６は、図１１の６５に示したＳＱＬ文の実行結果であり、図１３の２８に対応している。図１３の２８を注目点とすると、図１５と同様に、図１６のカウント数６５４に保持される値が下位階層の格子状分布図に表示される。
図１７は、図１１の６７に示したＳＱＬ文の実行結果であり、図３の２２に対応している。図１７のカウント数６７４の内で６７５に示す範囲が、図３の２２のＡの値１０〜２０、Ｂの値１０００〜１２００及び１２００〜１４００の格子に表示されている。
この処理は、縦１列すべて、横１列すべてを選択して下位層を表示する場合の最適化のためのものであり、６７で求めた個々のものを利用するように置き換えることができる。
このように、格子状分布図表示部は、これらの計算結果（ＳＱＬ文の実行結果）をもとに、格子状分布図を表示する。
【００３５】
次に、この実施の形態の階層型分布図表示方式の基本型の処理の流れについて、図１８を用いて説明する。
図１８は、この実施の形態の階層型分布図表示方式の基本型の処理の流れ図である。
まず、Ｓ１０において、分類・集計エンジン（階層化処理部）にて、明細表、階層表を入力とするＳＱＬ文を実行して、すべての階層の組み合わせの集計表を作成し、記憶装置に記録する。計算及び記録方式は、前述するように、公知の関係データベースおよび多次元データベースの少なくともいずれかを用いて実現することができる。
【００３６】
次に、Ｓ２０において、図３の２０に示すように、ＡＬ２（１０きざみ）とＢＬ２（１０００きざみ）の集計データをもとに、格子状の分布図を表示する。
【００３７】
次に、Ｓ３０において、表示された分布図から四角形を選択する（図３の２１）。そして、次の操作を指示する。四角形の選択だけではなく、メニュー表示、例えば、プルダウンメニューから次の操作を選択してもよい。その指示に従って、次の処理に分岐する。
ここでは、図３の２１に示すようにＡＬ２として１０−２０、ＢＬ２として１０００−２０００を選択するものとする。
【００３８】
Ｓ４１では、ＡＬ２，ＢＬ２の場合は最上位の階層であり、これよりも上位の階層は存在しないので何もしない。かりに、ＡＬ１，ＢＬ１のレベル（下位階層）が表示されていた場合は、ＡＬ２，ＢＬ２のレベル（その上位階層）の格子状分布図を表示する。
【００３９】
Ｓ４２では、ＡＬ２として１０−２０、ＢＬ２として１０００−２０００が選択されていたとき、ＡＬ１として、１０−１２，１２−１４，１４−１６，１６−１８，１８−２０、ＢＬ１として１０００−１２００，１２００−１４００，１４００−１６００，１６００−１８００，１８００−２０００を目盛りとする格子状分布図（図３の２２）を表示する。
【００４０】
Ｓ４３では、指定された範囲内のレコードを明細データから選択して、その数値データを元にドットを置き、ドット状分布図（図３の２４）を表示する。たとえば、図３の２３に示すように、ＡＬ１として、１２−１４が、ＢＬ１として、１２００−１４００が選択されていた場合は、
ＳＥＬＥＣＴ  Ａ，Ｂ
ＦＲＯＭ  ＭＥＩＳＡＩ
ＷＨＥＲＥ  Ａ  ＞＝  １２  ＡＮＤ  Ａ  ＜１４  ＡＮＤ  Ｂ  ＞＝  １２００  ＡＮＤ  Ｂ  ＜  １４００
というＳＱＬ文を発行して得られた（Ａ，Ｂ）を座標としてドットを置いたドット分布図を表示する。
【００４１】
次に、分類・集計エンジン（階層化処理部）では、指定された部分のみ計算して記録しない場合の処理の流れについて、図１９を用いて説明する。
図１９は、この実施の形態の階層型分布図表示方式の他の処理の流れ図である。
まず、Ｓ１１０では、分類・集計エンジン（階層化処理部）にて、明細表、階層表を入力とするＳＱＬ文を実行して、最上位の階層のみ（図３では２０、図１１では６１に対応するＡＬ２とＢＬ２）の集計表を作成し、記憶装置に記録する。計算・記録方式は、前述するように、公知の関係データベース、多次元データベースを用いて実現することができる。記憶装置に記録される集計表は図１４に示した集計表となる。
【００４２】
次に、Ｓ１２０において、図１４に示したＡＬ２（１０きざみ）とＢＬ２（１０００きざみ）の集計データをもとに、格子状の分布図を図３の２０に示すように、表示する。
【００４３】
次に、Ｓ１３０において、表示された分布図から四角形を選択する。ここでは、図３の２１に示すように、ＡＬ２として１０−２０をＢＬ２として１０００−２０００を選択するものとする。
【００４４】
Ｓ１４１では、ＡＬ２，ＢＬ２の場合は最上位の階層であり、これよりも上位の階層は存在しないので何もしない。かりに、ＡＬ１，ＢＬ１のレベル（下位階層）が表示されていた場合は、ＡＬ２，ＢＬ２のレベル（その上位階層）の格子状分布図を予め計算した集計値をもとに表示する。
【００４５】
Ｓ１４２では、ＡＬ２として１０−２０、ＢＬ２として１０００−２０００が選択されていたとき、ＡＬ１として、１０−１２，１２−１４，１４−１６，１６−１８，１８−２０、ＢＬ１として１０００−１２００，１２００−１４００，１４００−１６００，１６００−１８００，１８００−２０００を目盛りとする格子状分布図を図３の２２に示すように表示する。あらかじめ計算がなされていない場合は、次のＳＱＬ文を自動生成して実行し、結果を記録すると同時に、格子状分布図を表示する。
ＳＥＬＥＣＴ  ＡＬ１，ＭＡＸ（ＡＬ２），ＢＬ１，ＭＡＸ（ＢＬ２），ＣＯＵＮＴ（＊）
ＦＲＯＭ  ＭＥＩＳＡＩ，ＡＴ，ＢＴ
ＷＨＥＲＥ  Ａ＞＝ＡＬ  ＡＮＤ  Ａ＜ＡＵ  ＡＮＤ  Ｂ＞＝ＢＬ  ＡＮＤ  Ｂ＜ＢＵ  ＡＮＤ
Ａ  ＞＝  １０  ＡＮＤ  Ａ  ＜  ２０  ＡＮＤ  Ｂ  ＞＝  １０００  ＡＮＤＢ  ＜  ２０００
ＧＲＯＵＰ  ＢＹ  ＡＬ１，ＢＬ１
【００４６】
Ｓ１４３では、指定された範囲内のレコードを選択して、その数値データを元にドットを置く。たとえば、ＡＬ１として、１２−１４が、ＢＬ１として、１６００−１８００が選択されていた場合は、
ＳＥＬＥＣＴ  Ａ，  Ｂ
ＦＲＯＭ  ＭＥＩＳＡＩ
ＷＨＥＲＥ  Ａ  ＞＝  １２  ＡＮＤ  Ａ  ＜  １４  ＡＮＤ  Ｂ  ＞＝  １６００  ＡＮＤ  Ｂ  ＜  １８００
というＳＱＬ文を発行して得られた（Ａ，Ｂ）を座標としてドットを置いたドット分布図を表示する。
【００４７】
次に、この実施の形態の階層型分布図表示方式の階層作成（データを元に階層を作成する）処理の流れについて、図２０を用いて説明する。
図２０は、この実施の形態の階層型分布図表示方式の階層作成処理の流れ図である。
まず、Ｓ１１において、入力パラメータとして、レベル数、レベルの要素数、均等／対数を指定する。
レベル数とは、階層の深さである。レベルの要素数とは、ひとつの階層の分割数である。均等／対数とは、分割数に対して、分割する値の範囲の上限（最大値）下限（最小値）を求める時のパラメータとなる。均等にすれば、データの値を等分することになる。
次に、Ｓ１２で、ＭＩＮ，ＭＡＸ関数を用いたＳＥＬＥＣＴ文を発行して求める。
次に、Ｓ１３で入力パラメータと、最大値、最小値をもとに、図７、図９に示したような階層表を生成する。たとえば、均等の場合は、（レベルの要素数）をレベル数でべき乗した値で、（最大値−最小値）を割った数で、間隔を求めて、階層表を作成する。
階層表を作成した後の処理については、前述した、図１８、図１９の場合と同様であるので、説明を省略する。
【００４８】
以上のように、この実施の形態では、階層的に分布を把握する階層型分布図表示方式について説明した。
この実施の形態によれば、対象区間を等分して、その区間（領域）にあるデータ数を表示し、表示したデータ数のうち、特定の領域に着目し、着目した領域を指定することにより、対話的に対象を絞り込んで、下位階層の傾向を把握することができる。また、逆に、上位階層に戻って、全体の傾向を把握することも対話的に行える。このように、階層構造をとるので、大量データの処理にも対応できる。また、このように、データ集合の持つ値を等分するので、全体的な傾向を偏りなく把握できるという効果がある。
また、階層構造化を行う時の、集計機能にリレーショナルデータベースの検索・分類・集計エンジンを利用すれば、処理の高速化が図れる。
【００４９】
なお、階層表示する際に、件数表示、バブルチャート表示、色の変化や３Ｄ棒グラフなどの表現を用いてもよい。
また、一番下のレイヤ（最下位階層）では、明細検索機能を持たせ、図４に示したデータ項目Ａ，データ項目Ｂの表示だけでなく、データ項目Ｃ，データ項目Ｄ等、分布（相関関係）を把握したい数値データ以外のデータ項目を表示させてもよい。これは、全体の傾向を把握する際の外れ値の詳細を見る場合などに効果的である。
また、下位レイヤの分布外れ値に対して、色変え表示やブリンク表示などの特殊表示を行ってもよい。
【００５０】
なお、前述した実施の形態では、最下位の階層から選択した四角形に属するデータ集合をドット状分布図で表示する場合について説明したが、ドット状分布図で表示するデータ集合は、最下位の階層に限らず、任意の階層の四角形を選択させてドット状分布図で表示しても良い。
また、詳細データ（明細データ）の表示方法として、ドット状分布図でなく他の表示方法を採用しても構わない。
【００５１】
【発明の効果】
この発明によれば、データ量が多くても、表示に時間がかからない階層型分布図表示方式を実現できる。
また、この発明によれば、外れ値を抽出からもらすことなく、データの全体状況を時間をかけずに把握できる。
また、この発明によれば、任意の階層に移動して、所望のデータの相関性を表示させることができる。
また、この発明によれば、所望のデータの詳細を表示させることができる。
また、この発明によれば、計算結果を保持するので、表示に時間がかからない。
また、この階層検索表示における集計機能に検索・分類・集計エンジンを利用して高速化を図った階層型分布図表示方式を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の階層型分布図表示方式の構成図の一例である。
【図２】  この発明の階層型分布図表示方式を実行するハードウェアの構成の一例を示す図である。
【図３】  この発明の階層型分布図表示方式の動作の概要を示す図である。
【図４】  明細データの一例を示す図である。
【図５】  図４に示す明細データのうち、図３の格子２３に属する明細データを示す図である。
【図６】  図５に示した明細データを更に小さい範囲で区切った累計件数を示す図である。
【図７】  データ項目Ａの階層データの一例を示す図である。
【図８】  図７に示したＡの階層データＡＴが定義する階層構造を示す図である。
【図９】  データ項目Ｂの階層データの一例を示す図である。
【図１０】  図９に示したＢの階層データＢＴが定義する階層構造を示す図である。
【図１１】  この発明の実施の形態の階層化処理部が行う集計計算の実現方法の一例を示す図である。
【図１２】  図１１に示す集計計算で求められるデータ集合を表す図である。
【図１３】  図１１に示す集計計算で求められるデータ集合を表す図である。
【図１４】  図１１に示す計算方法で計算した計算結果を保持する表の例を示す図である。
【図１５】  図１１に示す計算方法で計算した計算結果を保持する表の例を示す図である。
【図１６】  図１１に示す計算方法で計算した計算結果を保持する表の例を示す図である。
【図１７】  図１１に示す計算方法で計算した計算結果を保持する表の例を示す図である。
【図１８】  この実施の形態の階層型分布図表示方式の基本型の処理の流れ図である。
【図１９】  この実施の形態の階層型分布図表示方式の他の処理の流れ図である。
【図２０】  この実施の形態の階層型分布図表示方式の階層作成処理の流れ図である。
【図２１】  従来の分布図の表示の一例である。
【符号の説明】
１  階層化処理部、２  格子状分布図表示部、３  格子状分布図操作部、４  ドット状分布図表示部、５  記録部、６  表示部。
【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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【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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