"計算機システムを用いて利用者による多次元データの分析に係わる処理作業を支援する処理を行う、データ分析のデータ抽出システムであって、前記計算機システムは、入力部、表示部、特徴照合部、及び分析対象データベースを有し、前記分析対象データベースは、前記多次元データである分析対象データのテーブルを格納し、前記入力部は、前記利用者によりデータに関する特徴を含む情報を入力ないし選択可能とする処理を行い、前記特徴照合部は、前記分析対象データベースのテーブルの前記多次元データから、前記特徴の情報との照合処理により、当該特徴に適合する部分データを抽出する処理を行い、前記表示部は、前記利用者に対して前記多次元データを含む情報、及び前記特徴照合部により抽出された部分データを含む情報を表示する処理を行い、前記入力部では、前記利用者による特徴の情報の入力を、値の変化の傾向または値の範囲の指定により可能であること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項1記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記多次元データである分析対象データのテーブルは、数値列を含み、前記入力部は、前記利用者による前記抽出する部分データの特徴の情報の入力において、表示画面での散布図のエリアの指定を可能とし、前記特徴照合部は、上記指定されたエリアに対応する範囲のデータを取得することにより、前記特徴に適合した部分データを抽出すること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項1記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記入力部は、前記利用者による前記抽出する部分データの特徴の情報の入力において、表示画面での前記多次元データの列における相関係数の閾値の指定を可能とし、前記特徴照合部は、前記多次元データの列における相関係数の計算を行い、当該相関係数が上記閾値以上である相関の高いデータを取得することにより、前記特徴に適合した部分データを抽出すること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項1記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記多次元データである分析対象データのテーブルは、数値列及び時系列のデータを含み、前記入力部は、前記利用者による前記抽出する部分データの特徴の情報の入力において、表示画面での前記多次元データにおける時系列のグラフの変化傾向の選択を可能とし、前記特徴照合部は、前記時系列のデータを含むテーブルに対して、上記変化傾向に応じたデータを取得することより、前記特徴に適合した部分データを抽出すること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項2記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記特徴照合部は、前記利用者により指定された分析基準列を含んだテーブルを前記分析対象データベースから取得し、前記特徴の情報と前記取得したテーブルとで照合し、数値列の組み合わせ毎にX軸,Y軸としてクラスタリングして、前記利用者により指定された散布図のエリアに対応するクラスタのデータを前記抽出する部分データとする処理を行うこと、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項3記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記特徴照合部は、前記利用者により指定された分析基準列を含んだテーブルを前記分析対象データベースから取得し、前記特徴の情報と前記取得したテーブルとで照合し、数値列の組み合わせ毎に前記相関係数を計算して、前記利用者により指定された相関係数の閾値と比較し、当該相関係数が閾値以上となる相関の高いデータを前記抽出する部分データとする処理を行うこと、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項4記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記特徴照合部は、前記利用者により指定された分析基準列と時間列とを含んだテーブルを前記分析対象データベースから取得し、前記利用者により指定された期間のデータを抽出し、前記特徴の情報と前記取得したテーブルとで照合し、数値列毎に、時間列をX軸,数値列をY軸として滑らかな曲線となるように平滑化し、当該曲線を微分して定性的な傾向を特徴として求め、前記利用者により指定された変化傾向に適合している期間を調べ、当該適合している期間に対応するデータを前記抽出する部分データとする処理を行うこと、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。請求項1記載のデータ分析のデータ抽出システムにおいて、前記多次元データである分析対象データのテーブルは、数値列及び数値列以外の列を含み、前記特徴照合部は、前記照合処理により抽出した当該特徴を持つ部分データと同じレコードに、分析基準列、数値列、及び時間列以外の列が含まれている場合、当該列の値を併せて前記部分データとして抽出する処理を行うこと、を特徴とする、データ分析のデータ抽出システム。計算機システムを用いて利用者による多次元データの分析に係わる処理作業を支援する処理を行う、データ分析のデータ抽出方法であって、前記計算機システムは、入力部、表示部、特徴照合部、及び分析対象データベースを有し、前記分析対象データベースは、前記多次元データである分析対象データのテーブルを格納し、前記入力部で、前記利用者によりデータに関する特徴を含む情報を入力ないし選択可能とする処理を行うステップと、前記特徴照合部で、前記分析対象データベースのテーブルの前記多次元データから、前記特徴の情報との照合処理により、当該特徴に適合する部分データを抽出する処理を行うステップと、前記表示部で、前記利用者に対して前記多次元データを含む情報、及び前記特徴照合部により抽出された部分データを含む情報を表示する処理を行うステップと、を有し、前記入力部のステップでは、前記利用者による特徴の情報の入力を、値の変化の傾向または値の範囲の指定により可能であること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出方法。計算機システムを用いて利用者による多次元データの分析に係わる処理作業を支援する処理を行わせる、データ分析のデータ抽出プログラムであって、前記計算機システムは、入力部、表示部、特徴照合部、及び分析対象データベースを有し、前記分析対象データベースは、前記多次元データである分析対象データのテーブルを格納し、前記入力部に、前記利用者によりデータに関する特徴を含む情報を入力ないし選択可能とする処理を行わせるプログラムと、前記特徴照合部に、前記分析対象データベースのテーブルの前記多次元データから、前記特徴の情報との照合処理により、当該特徴に適合する部分データを抽出する処理を行わせるプログラムと、前記表示部に、前記利用者に対して前記多次元データを含む情報、及び前記特徴照合部により抽出された部分データを含む情報を表示する処理を行わせるプログラムと、を有し、前記入力部のプログラムでは、前記利用者による特徴の情報の入力を、値の変化の傾向または値の範囲の指定により可能であること、を特徴とする、データ分析のデータ抽出プログラム。前記非特許文献1では、データから知識発見を行うプロセスで、実用性の高い知識を求めるために収集データに対する選択/サンプリング処理などの前処理の重要性は述べられているが、その作業の自動化の技術は示されていない。前処理は多くの試行錯誤を必要とするため、手作業で行う場合は多くの工数を必要とすることが予想される。前記特許文献1では、POS売上データの増減を条件に指定し、その条件を満たした商品対応するデータを抽出し、さらに、その抽出した商品と売上の傾向が一致または近似した商品対応するデータを自動的に抽出する方法が示されているが、データのある部分のみが近似しているデータについては抽出することができない。そのため、データからある傾向を示す一部分のデータ特徴部分データを抽出するという作業ができない。以上を鑑み、本発明の主な目的は、多次元データ分析の際、分析対象データから分析目的に合う部分データを抽出する等の前処理の作業に要する利用者の試行錯誤や工数を削減できる技術の提供である。詳しくは、第一の目的は、データ分析対象データから分析目的に合うデータを抽出する作業を効率化することである。第二の目的は、データ分析対象データ全体から分析目的に合う部分のデータある傾向を示す一部分のデータ、特徴部分データを抽出することである。本発明のうち代表的な形態は、計算機システムを用いた利用者による多次元データの分析に係わる前処理データ抽出などを含む処理作業を支援する処理を行う、データ分析のデータ抽出システム等であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。本形態のシステムにおいて、例えば、計算機システムは、入力部、表示部、特徴照合部、及び分析対象データベースを有する。分析対象データベースは、多次元データである分析対象データのテーブルを格納する。入力部は、利用者によりデータに関する特徴を含む情報を入力ないし選択可能とする処理を行う。特徴照合部は、分析対象データベースのテーブルの多次元データから、特徴の情報との照合処理により、当該特徴に適合する部分データを抽出する処理を行う。表示部は、利用者に対して多次元データを含む情報、及び特徴照合部により抽出された部分データを含む情報を表示する処理を行う。入力部では、利用者による特徴の情報の入力を、値の変化の傾向または値の範囲の指定により可能とする。本発明のうち代表的な形態によれば、多次元データ分析の際、分析対象データから分析目的に合う部分データを抽出する等の前処理の作業に要する利用者の試行錯誤や工数を削減できる。以下、本発明の実施の形態データ分析のデータ抽出システム等を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。<実施の形態1>図1~図9等を用いて、本発明の実施の形態1のシステムについて説明する。実施の形態1では、数値データの格納されている列以下数値列を対象に、散布図のエリア後述、図4を特徴として指定して、そのエリア範囲の部分データの抽出を行う。[システム構成]図1に、本システムの基本構成各実施の形態で共通の構成を示している。図1では、データ分析のデータ抽出システムを構成する計算機システム200及びその利用者100を有し、計算機システム200上に配置される、入力部201、特徴照合部202、表示部203、及び分析対象DB300などの相互関係を模式的に示している。計算機システム200は、中央演算処理装置などの計算処理能力を有する1つ以上の計算機により構成される。計算機システム200は、入力部201を介して利用者100から要求入力情報特徴入力情報などを受け取り、特徴照合部202に当該要求入力情報を送信する。特徴照合部202は、当該利用者100の要求入力情報と分析対象DB300から受け取ったテーブル分析対象データとを照合して適合した部分データ抽出する特徴部分データとその部分データの列名などの情報とを、表示部203へ送信する。そして表示部203に上記部分データと列名などの情報を表示させる。これにより利用者100は画面で多次元データ分析の分析目的に合うデータ特徴部分データの確認などができる。特徴照合部202等の詳しい処理内容については後述される図5等。分析対象DB300は、特徴照合部202が参照する、複数の分析対象データ多次元データのテーブルなどが格納されているDBデータベースである。また、分析対象DB300には、本システムの処理結果として抽出されたデータ特徴部分データなどが格納される。計算機システム200の具体例としては、プロセッサ、メモリ、ディスク、バス、通信インタフェース部、入力装置、及び出力装置などの要素を備えるPCやサーバ等の計算機において、プログラム実行により各処理機能を実現できる。例えばプロセッサがディスク等からメモリに制御プログラム本実施の形態のプログラムを含む等をロードして実行することにより、各部201~203の処理が実現される。入力部201及び表示部202は、例えば、計算機によるキーボード、マウス、その他の入力装置の制御処理、ディスプレイ等の出力装置の制御処理、及び所定の情報処理図3、図7等により構成できる。入力部201及び表示部203で用いる画面例えば図4、図8等では、分析対象データ全体または一部、特徴入力情報、抽出された特徴部分データなどの情報が表示される。計算機での入力情報、出力情報、処理情報などの各種データ情報については、メモリやディスクに格納され、あるいはネットワーク上のDBサーバなどに格納されてもよい。また例えば各部201等が別の計算機で実現されそれらがネットワークで相互に接続される構成なども可能である。利用者100は、本計算機または本計算機に接続される端末などから上記処理機能を利用する。[全体処理]図2に、計算機システム200が部分データの抽出を行う際のシステム全体の処理フローを示している。S101等は、計算機システム200の処理利用者100の操作を伴う場合はその操作も含むによる手順ステップを表す。S101まず入力部201は、利用者100に抽出する部分データの特徴を入力させるためのダイアログ画面を、表示部203に表示させる。本ダイアログに対し、利用者は、抽出する部分データの特徴などの情報を入力し指定することができる。S102次に、入力部201は、上記利用者により入力された特徴などの情報を取得し、特徴照合部202に送信することにより、特徴照合部202は当該情報特徴入力情報を取得する。S103その後、特徴照合部202は、上記特徴入力特徴と、分析対象DB300のテーブル多次元データである分析対象データとの照合を行い、当該照合で適合した部分データ、及びその部分データの列名などの情報を抽出して、表示部203へ送信する。S104最後に、表示部203は、上記特徴照合部202から受け取った部分データ抽出された特徴部分データと列名などの情報の組にランク付けを行い、当該ランキング順に画面に表示する。このランク付けは、抽出された部分データが多い場合に利用者が分析目的に合う部分データを探すことを支援する目的で行う。これにより利用者100は分析目的に合う部分データを確認したり選択したりすることができ、その後、当該部分データを用いることで効果的に多次元データ分析を行うことができる。[入力部1]図3に、入力部201による図2の手順S102特徴入力情報を取得する処理の処理例を示す。また図4に、そのダイアログ画面例特徴入力画面を示す。図4の画面では、1001に示す分析基準列入力/選択欄、1002に示す部分データの抽出エリアの選択散布図のエリアなどを有し、利用者100の操作により情報を入力/選択可能である。S201まず入力部201は、利用者100が図4の画面の1001に入力した列の情報を取得する。この列データ項目は、利用者が、抽出する部分データを分析する際に主キーとして利用する列であり、以下分析基準列と呼ぶ。分析基準列としては、複数の列を選択してもよい。また、分析基準列は、分析対象DB300から部分データの抽出の対象となるテーブルを抽出するためにも利用する。このとき、分析基準列を含むすべてのテーブルが抽出されるが、分析基準列の選択と同時にテーブル名を選択することにより、上記抽出の対象となるテーブルを限定することもできる。S202次に、入力部201は、抽出照合する部分データの範囲を取得する。これは、利用者が図4の画面で入力選択した情報の取得により行う。利用者は、抽出照合する部分データの範囲の選択を、図4の画面の1002のような散布図のエリアで選択することにより行うことができる。1002の散布図において全体を例えば4つに分割したエリア抽出エリアから、抽出照合する部分データの範囲に対応するエリアを利用者により選択することができる。4つのエリアは、図4bのように、X軸の値が大きくY軸の値が大きいエリアa1、X軸の値が大きくY軸の値が小さいエリアa2、X軸の値が小さくY軸の値が大きいエリアa3、X軸の値が小さくY軸の値が小さいエリアa4から成る。例えば図4bでは右上のエリアa1が選択された場合である。上記散布図のエリア1002の分割の閾値例えばt1,t2としては、平均値や中央値などが考えられる。ここで、X軸,Y軸は、分析基準列の要素を散布図上にプロットするときに座標を決める数値データのみを含む列である。X軸,Y軸については、図5のS211で抽出したテーブルの数値データのみを含む列から、特徴照合部202が図5のS213で選択することにより決定できる。S203最後に、入力部201は、上記利用者の入力選択に基づき取得した抽出エリア範囲及び分析基準列などの情報を、特徴照合部202に送信する。[特徴照合部1]図5に、特徴照合部202による図2の手順S103前記S203で受け取ったエリア範囲に適合する部分データを抽出する処理の処理例を示す。S211まず特徴照合部202は、分析基準列を含むテーブルを分析対象DB300から抽出する。利用者100により抽出対象テーブルが指定されている場合には、そのテーブルのみを抽出する。S212次に、特徴照合部202は、照合を行っていない数値列の組み合わせがあるかを判定する。当該組み合わせが無い場合Nは処理を終了する。S213特徴照合部202は、上記照合を行っていない数値列の組み合わせがある場合Yは、その組み合わせの一つを前述のX軸,Y軸として選択する。S214その後、特徴照合部202は、上記選択したX軸,Y軸の値でクラスタリングを行う。クラスタリングの手法には、最短距離法、Kmeans法などがあるが、ここではクラスタリングを行うことができれば手法は問わない。S215上記クラスタリング後、特徴照合部202は、前記選択されたエリアに存在該当するクラスタ対応する要素を、抽出する部分データとして選択する。ここで、上記エリアに存在する部分データの定義としては、エリアにすべてのクラスタの要素が含まれること、エリアに一つでもクラスタの要素が含まれること、エリアに半分以上のクラスタの要素が含まれること、等が考えられる。ここでは定義は限定せずにいずれも適用可能である。S216特徴照合部202は、上記X軸,Y軸の列名と上記選択したクラスタ内に含まれる部分データとを含む情報を表示部203に渡す。その後、照合を行っていない数値列の選択処理S212に戻る。前記部分データの特徴特徴入力情報と分析対象DB300のテーブル多次元データとの照合は、テーブルに属する数値列の組に対して行い、これにより部分データを抽出する。これにより、例えば、分析対象データが企業データの場合で、列間で互いに相関が高い従業員数資本金今年度売上今年度利益支店数などそれぞれに共通の傾向を持つ企業を抽出できるなど、より少ない列数でより稠密なクラスタを得ることができる。[データ例1]図6に、入力分析基準列を含むテーブル及び抽出される部分データの例を示す。図6の例は、図4bの分析基準列の入力/選択欄1101でA列とし、部分データの抽出エリアの選択1102でX軸が大きくY軸が大きいエリアa1を選択した場合である。分析基準列を含むテーブルとして図6aの1103のテーブルが分析対象DB300から抽出される。ここで、X軸にB列,Y軸にC列が選択された場合、図6bの1104のようにクラスタリングされ、1105のような部分データが抽出される右上のエリアa1に対応したクラスタ1106の要素が抽出されている。[表示部1]図7に、表示部203による図2の手順S104部分データをランキング順に表示する処理の処理例を示す。なお図7の内容は各実施の形態で共通の処理概要を示しており、実施の形態ごとに異なる処理詳細について説明する。以下は実施の形態1の場合である。S221表示部203は、特徴照合部202から渡された部分データを、抽出されたデータ数の多い方から順に高いランクを付ける。このランク付けは、基準点を決めてその基準点にクラスタの重心が近い方から順に高いランクを付ける方式などを適用してもよい。S222表示部203は、上記ランク付け後、順位、分析基準列、X軸の列名、Y軸の列名などの組を1つのレコードとして、ランクの高い順に画面に表示する。抽出した部分データを確認する場合は、利用者100により上記表示情報の中から確認したいランキングのレコード行を選択すると、選択したレコードに対応する部分データを見ることができる。図8に、上記ランキングによる表示画面例を示す。図8aの結果表示画面の1201では、順位、分析基準列、X軸の列名、Y軸の列名などを組としたレコードを順位ランクの高い順に表示している。図8bの詳細結果表示画面の1202では、図8aの例えば順位1のレコードを利用者100により選択クリック等した時に表示される、対応する部分データの例を示している。また、図9に、三以上の列の抽出を行う例を同様に示す。図9aの画面の1301の順位1の部分データ及び順位2の部分データのように、共通する列例えばB列が存在し、共通する列の抽出エリアが共通している場合、図9bの1302に示すように、同時に三以上の部分データ例えばB,C,D列を抽出してくるようにしてもよい。<実施の形態2>図10~図12等を用いて、本発明の実施の形態2のシステムについて説明する。前述の実施の形態1では、抽出する部分データの特徴を散布図のエリアで指定した。実施の形態2では、抽出する部分データの特徴を、列の相関係数で指定して、相関の高い部分データの抽出を行う。[入力部2]図10に、実施の形態2での入力部201による図3の手順S202の際に表示するダイアログ画面例を示す。この特徴入力画面では、まず、1401にて分析基準列を利用者100により入力/選択する。次に、1402のラジオボタンで、正の相関のある部分データを抽出するか、負の相関のある部分データを抽出するかを利用者により選択する。その後、相関係数の範囲を指定する。この相関係数の値は、数値閾値で指定し、正の相関であればその数値以上、負の相関であればその数値以下となる部分データを抽出するようにする。1403にて相関係数の閾値を利用者により指定入力することができる。[特徴照合部2]図11に、実施の形態2で特徴照合部202による図2の手順S103特徴に適合する部分データを抽出する処理の処理例を示す。S301まず特徴照合部202は、分析基準列を含むテーブルを分析対象DB300から抽出する。S302次に、特徴照合部202は、照合を行っていない数値列の組み合わせがあるかを判定する。数値列の抽出は、S301で抽出されたテーブルから行う。当該組み合わせが無い場合Nは処理を終了する。S303上記照合していない数値列の組み合わせがある場合Y、特徴照合部202は、その数値列の組み合わせをA列,B列として選択する。S304特徴照合部202は、上記のA列,B列の値をそれぞれ配列a,配列bに代入する。S305その後、特徴照合部202は、上記の配列aと配列bの相関係数Rを計算する。S306特徴照合部202は、上記相関係数Rを計算した後、相関係数Rの絶対値と、相関係数の範囲の閾値1403とで比較を行う|R|<閾値。S307特徴照合部202は、上記比較で閾値よりも小さい場合Yは、相関係数Rの絶対値を最も下げる配列aのi番目の要素と配列bのj番目の要素とを探し、その値最も相関の無い値の組を、配列a,配列bから削除する。一般的には、iとjは等しいと考えられるが、対象とするデータや目的によってはiとjは異なる場合があり得る。削除後、相関係数Rの計算処理S305に戻る。S308特徴照合部202は、上記比較で閾値以上である場合Nは、配列a,配列bを、抽出する部分データとして表示部203へ渡し、S302へ戻る。[データ例2]図12に、実施の形態2で、分析基準列を含むテーブルテーブルAと抽出される部分データの列の例を示す。図12では、分析基準列をA列とし、相関を正の相関とし、相関係数Rの閾値を075として、分析基準列が含まれるテーブルとして1501が選択されたとする。ここで照合を行う数値列の組み合わせをB列とC列としたとき、抽出される部分データの例が1502である。前記図7を用いて、実施の形態2での表示部203による図2の手順S104の処理例は以下である。S221表示部203は、特徴照合部202から渡された部分データにおいてデータ数が多い方や相関係数Rの絶対値が大きい方を高いランクとする。このランク付けは、データ数を基準に行うことにしてもよいし、相関係数を基準に行うことにしてもよく、いずれも適用可能である。S222上記ランク付け後、表示部203は、順位、分析基準列、A列の列名、B列の列名などの組を、ランク順位の高い順に表示する。部分データの詳細を確認したい場合は、利用者100によりレコードを選択すると、選択したレコードの抽出された部分データすべてを見ることができる。この際の出力画面例は前記図8と同様である。即ち、順位、分析基準列、相関係数を計算した数値列などを組としたレコードを、ランク順位順に表示する。ランキングのレコードを選択すれば当該レコードに対応する抽出した部分データの確認ができる。<実施の形態3>図13~図18等を用いて、本発明の実施の形態3のシステムについて説明する。実施の形態3では、特に時系列のデータを持つテーブル分析対象データに対して、時系列の変化傾向を特徴として指定し、部分データを抽出する。[入力部3]図13に、実施の形態3での入力部201による図2の手順S102の処理例を示す。また図14に、その際の画面例特徴入力画面を示す。S401まず入力部201は、図14の画面の1601で利用者100により入力/選択された時間列時系列の情報を取得する。S402次に、入力部201は、1602から、分析基準列の情報を取得する。1602では、分析基準列を利用者により選択可能とするための分析基準列の一覧の情報を表示して利用者に選択させる。S403その後、入力部201は、1603から、変化の傾向を照合する対象となる期間区間の情報を取得する。この期間区間は、1603のように、ある日付からある日付までといった形で利用者により入力選択可能とする。S404次に、入力部201は、抽出する部分データの特徴の情報を取得する。これは、画面の1604で示すグラフの変化の傾向の一覧の中から利用者に選択させて、当該選択された変化の傾向の入力を取得することにより行う。変化の傾向は、1604のように、単調増加1605、単調減少1606、一定1607、山型1608、谷型1609などがある。その他にも、一定の後に単調減少する、等の変化も考えられ、選択可能としてもよい。S405最後に、入力部201は、上記入力された特徴などの情報を、特徴照合部202に渡す。[特徴照合部3]図15に、実施の形態3での特徴照合部202による図2の手順S103の処理例を示す。S411まず、特徴照合部202は、前記指定された分析基準列1602及び時間列1601を含むテーブルを分析対象DB300から抽出する。図16に、上記分析対象DB300から抽出されるテーブル照合対象データの例を示す。S412次に、特徴照合部202は、上記抽出されたテーブルから、前記指定された期間1603内のデータだけを抽出する。S413その後、特徴照合部202は、照合していない数値列があるかを判定する。照合していない数値列が無い場合Nは処理を終了する。S414上記照合していない数値列がある場合Y、特徴照合部202は、上記時間列をX軸,上記照合していない数値列をY軸として選択し、平滑化を行うことにより滑らかな曲線とする。平滑化の方法はスプライン補間などの方法が考えられるがここではその方法は問わない。S415次に、特徴照合部202は、上記平滑化された曲線を微分して、極値や変曲点、値の増減などを求め、関数の増減表を作成し、定性的な変化の傾向特徴を求める。S416特徴照合部202は、上記求めた変化の傾向特徴と、前記S404で指定された変化の傾向1604との照合を行う。これにより変化傾向に適合している期間部分を調べる。S417特徴照合部202は、上記変化傾向に適合している期間部分と、前記Y軸に選択されている列の部分データとを表示部203に渡す。その後、前記判定S413に戻る。[データ例3]図17に、実施の形態3での時系列データからの部分データの抽出例を示す。図17では、分析基準列A列を含むテーブルとして図16のテーブルとし、入力された時間列を日付列、照合する数値列をB列として、単調増加の部分データを抽出した場合の例を示している。図17A、1701は、X軸を日付列、Y軸をB列としたときのグラフを平滑化した例である。aで示す範囲指定された期間が、単調増加の傾向を示している期間である。このaの期間によって抽出される部分データが、b1,b2,b3で示す各抽出部分データであり、それぞれのテーブルを図17Bの1702,1703,1704で示す。[表示部3]前記図7を用いて、実施の形態3での表示部203による図2の手順S104の処理例は以下である。S221表示部203は、特徴照合部202から渡された部分データを、抽出された期間の長い順に高いランクを付ける。S222上記ランク付け後、表示部203は、順位、期間、分析基準列、X軸の列名、Y軸の列名などの組を一つのレコードとして、ランク順位の高い順に画面に表示する。抽出した部分データを確認する場合は、利用者100により確認したいランキングのレコードを選択すると、当該レコードに対応する抽出部分データを見ることができる。図18に、上記ランキングの表示画面例を示す。指定期間を2011111~2011131とした場合である。図18a、1801は、順位、期間、分析基準列、X軸の列名、Y軸の列名を組としたレコードをランク順位の高い順に表示している。図18b、1802は、1801の順位1のレコードを選択した時に表示される、対応する部分データの例である。<実施の形態4>図19を用いて、本発明の実施の形態4のシステムについて説明する。実施の形態4では、数値列以外の列を持つテーブル分析対象データに対して、数値列以外の列を同時に部分データとして抽出する。実施の形態4での特徴照合部202は、前述の図5のS211実施の形態1、または図11のS301実施の形態2、または図15のS411実施の形態3で、分析対象DB300から取得されたテーブルにおいて、分析基準列、数値列、及び時間列以外の列以下照合対象外列が含まれている場合、抽出処理において抽出された部分データと同じレコードにある照合対象外列の値を併せて抽出してもよい。図19に、実施の形態4の部分データ抽出例を示す。本例では、分析基準列をA列として当該分析基準列を含むテーブル分析対象データとして、図19aの1901が選択されたとする。1901のテーブルは、数値列以外の列E列を持っている。ここで、照合する数値列としてB列とC列が選択されて部分データの抽出を行う場合、実施の形態4では、図19bの1902に示すように、B列,C列と同時に、照合対象外列であるE列のデータを抽出することができる。<効果等>以上説明したように、各実施の形態によれば、多次元データ分析の際、分析対象データテーブルから分析目的に合う部分データを抽出する等の前処理の作業に要する利用者100の試行錯誤や工数を削減でき、効果的なデータ分析の支援を実現できる。特に、データ多次元データから分析目的に合うデータを抽出する作業を自動化により効率化できる。また、データ全体から分析目的に合う部分のデータある傾向を示す一部分のデータ、特徴部分データを抽出することができる。従来、利用者によるデータ分析の際、データ全体を対象として分析を行うと、分析したい内容には関係の無いデータが含まれている可能性が高く、望ましい結果が得られない可能性が高い。望ましい結果を得るために、分析内容と関係の無い/小さいデータを取り除くことができるとよい。しかしこの作業は、従来、利用者が分析を行いながらデータの特徴部分を見つけて抽出するといった試行錯誤や工数を要していた。特にデータ量が増えた場合は作業が負担となっていた。一方、本実施の形態によれば、利用者によりデータの特徴を指定選択等して、対応する特徴部分データを抽出することができる。例えばデータの値の変化の傾向や基準を指定し、当該傾向や基準に類似する部分データを抽出することができる。特に実施の形態1では、数値列を対象に、利用者により、散布図のエリア図4を特徴として指定して、そのエリア範囲に該当する部分データを抽出することができる。特に実施の形態2では、利用者により、部分データの特徴を列の相関係数で指定して、相関の高い部分データを抽出することができる。特に実施の形態3では、時系列のデータを持つテーブルに対して、利用者により、時系列の変化傾向を特徴として指定して、対応する部分データを抽出することができる。特に実施の形態4では、数値列以外の列照合対象外列をも併せて部分データとして抽出することができる。以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。"