"複数項目の情報を有するデータ群を圧縮処理するデータ圧縮装置であって,複数のデータ間で項目の情報が一致する場合に該項目に付与される一致の重みをもとに計算される一致度とデータ群におけるデータの出現頻度とを用いてデータを1グループにまとめる条件が設定された同一視判定テーブルと,項目ごとの情報の分布にもとづいて,該項目に設定された情報精度を示す保持レベルと,変換後の情報精度を示す最低元本保持レベルとの対応関係が定義された情報精度決定テーブルとを記憶する記憶部と,処理対象のデータ群の各データについて,前記項目ごとに一致の重みと保持レベルとが設定された設定情報をもとに,前記データ群の他のデータに対する一致の重みにもとづく一致度を求め,前記同一視判定テーブルの条件を満たすデータ同士をグループ化するグループ分割部と,前記グループ各々において,前記項目各々に出現する情報の分布を求め,前記情報精度決定テーブルをもとに,前記出現する情報の分布と前記設定情報の保持レベルとに応じて前記項目各々の元本保持レベルを決定する情報精度決定部と,前記元本保持レベルに対応してデータの情報を書き換える変換規則に従って,前記グループごとに,グループ内のデータの各項目の情報を前記元本保持レベルにもとづいて変換するイベント変換部と,前記変換されたデータを含む前記データ群に対してデータ圧縮を行うデータ圧縮部とを備えることを特徴とするデータ圧縮装置。前記元本保持レベルは,完全,範囲,分布または削除のいずれか2つ以上のレベルを含み,前記完全は,各項目に出現する情報をそのまま維持する情報精度を示し,前記範囲は,各項目に出現する情報を,該情報の最大値および最小値に変換する情報精度を示し,前記分布は,各項目に出現する情報を,グループ内における該情報の割合に変換する情報精度を示し,前記削除可は,各項目に出現する情報を削除する情報精度を示すものであることを特徴とする請求項1に記載のデータ圧縮装置。前記設定情報を取得して前記記憶部に格納,または,前記一致の重みおよび前記保持レベルに関する入力を受け付けて設定情報を生成し前記記憶部に格納する設定部を備えることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のデータ圧縮装置。コンピュータに,複数項目の情報を有するデータ群の圧縮処理を実行させるためのデータ圧縮プログラムであって,前記コンピュータが,複数のデータ間で項目の情報が一致する場合に該項目に付与される一致の重みをもとに計算される一致度とデータ群におけるデータの出現頻度とを用いてデータを1グループにまとめる条件が設定された同一視判定テーブルと,項目ごとの情報の分布にもとづいて,該項目に設定された情報精度を示す保持レベルと,変換後の情報精度を示す最低元本保持レベルとの対応関係が定義された情報精度決定テーブルとを記憶する記憶部を備えて,前記コンピュータに,処理対象のデータ群の各データについて,前記項目ごとに一致の重みと保持レベルとが設定された設定情報をもとに,前記データ群の他のデータに対する一致の重みにもとづく一致度を求め,前記同一視判定テーブルの条件を満たすデータ同士をグループ化する処理と,前記グループ各々において,前記項目各々に出現する情報の分布を求め,前記情報精度決定テーブルをもとに,前記出現する情報の分布と前記設定情報の保持レベルとに応じて前記項目各々の元本保持レベルを決定する処理と,前記元本保持レベルに対応してデータの情報を書き換える変換規則に従って,前記グループごとに,グループ内のデータの各項目の情報を前記元本保持レベルにもとづいて変換する処理と,前記変換されたデータを含む前記データ群に対してデータ圧縮を行う処理とを,実行させるためのデータ圧縮プログラム。コンピュータが,複数項目の情報を有するデータ群を圧縮処理するデータ圧縮方法であって,前記コンピュータが,複数のデータ間で項目の情報が一致する場合に該項目に付与される一致の重みをもとに計算される一致度とデータ群におけるデータの出現頻度とを用いてデータを1グループにまとめる条件が設定された同一視判定テーブルと,項目ごとの情報の分布にもとづいて,該項目に設定された情報精度を示す保持レベルと,変換後の情報精度を示す最低元本保持レベルとの対応関係が定義された情報精度決定テーブルとを記憶する記憶部を備えて,処理対象のデータ群の各データについて,前記項目ごとに一致の重みと保持レベルとが設定された設定情報をもとに,前記データ群の他のデータに対する一致の重みにもとづく一致度を求め,前記同一視判定テーブルの条件を満たすデータ同士をグループ化する処理ステップと,前記グループ各々において,前記項目各々に出現する情報の分布を求め,前記情報精度決定テーブルをもとに,前記出現する情報の分布と前記設定情報の保持レベルとに応じて前記項目各々の元本保持レベルを決定する処理ステップと,前記元本保持レベルに対応してデータの情報を書き換える変換規則に従って,前記グループごとに,グループ内のデータの各項目の情報を前記元本保持レベルにもとづいて変換する処理ステップと,前記変換されたデータを含む前記データ群に対してデータ圧縮を行う処理ステップとを,実行することを特徴とするデータ圧縮方法。従来,データ圧縮の効率を高めるためには情報精度を低下させなければならなかった。元データに対して,特定のデータ項目の情報精度を低下させる前処理した場合に,そのデータ項目の情報精度が一律に低下してしまい,データ利用の際にそのデータ項目の利用価値が低下してしまうという問題があった。本発明の目的は,情報精度を低下させずにデータ圧縮率を高くするデータ圧縮技術を提供することである。本発明の一形態として開示されるデータ圧縮装置は,1複数のデータ間で項目の情報が一致する場合に該項目に付与される一致の重みをもとに計算される一致度とデータ群におけるデータの出現頻度とを用いてデータを1グループにまとめる条件が設定された同一視判定テーブルと,2項目ごとの情報の分布にもとづいて,該項目に設定された情報精度を示す保持レベルと,変換後の情報精度を示す最低元本保持レベルとの対応関係が定義された情報精度決定テーブルとを記憶する記憶部と,3処理対象のデータ群の各データについて,前記項目ごとに一致の重みと保持レベルとが設定された設定情報をもとに,前記データ群の他のデータに対する一致の重みにもとづく一致度を求め,前記同一視判定テーブルの条件を満たすデータ同士をグループ化するグループ分割部と,4前記グループ各々において,前記項目各々に出現する情報の分布を求め,前記情報精度決定テーブルをもとに,前記出現する情報の分布と前記設定情報の保持レベルとに応じて前記項目各々の元本保持レベルを決定する情報精度決定部と,5前記元本保持レベルに対応してデータの情報を書き換える変換規則に従って,前記グループごとに,グループ内のデータの各項目の情報を前記元本保持レベルにもとづいて変換するイベント変換部と,6前記変換されたデータを含む前記データ群に対してデータ圧縮を行うデータ圧縮部とを備える。また,本発明の別の形態として開示されるデータ圧縮プログラムは,コンピュータに,前記装置で実現されるような処理を実行させるためのものである。また,本発明の別の形態として開示されるデータ圧縮方法は,コンピュータが,前記装置で実現されるような処理ステップを実行するものである。上記したデータ圧縮装置によれば,圧縮対象のデータ群のデータを項目の情報の一致の分布によってグループ分けし,設定された情報精度に応じて情報を書き換えたデータが圧縮されるため,情報精度を維持しつつデータ圧縮の効率を改善することができる。図1は,本発明の一形態として開示するデータ圧縮装置の実施例における構成例を示す図である。図1に示すデータ圧縮装置1は,複数の項目に対応する情報を含むデータ群イベントデータ群に対して圧縮処理を行って圧縮データ3を出力する。データ圧縮装置1で処理対象となるデータ群は,POSシステムPointOfSalessystemにおいてイベントごとに生成されるようなイベントデータ2の集合イベントデータ群である。データ圧縮装置1は,記憶部10,グループ分割部11,情報精度決定部13,イベント変換部15,およびデータ圧縮部17を備える。また,データ圧縮装置1は,設定部19を備えてもよい。記憶部10は,同一視判定テーブル101,情報精度決定テーブル103,変換規則105,および設定情報107を記憶する。同一視判定テーブル101は,複数のデータ間で項目の情報が一致する場合に該項目に付与される一致の重みをもとに計算される一致度とデータ群におけるデータの出現頻度とを用いてデータを1グループにまとめる条件が設定されたデータテーブルである。情報精度決定テーブル103は,項目ごとの情報のユニーク数にもとづいて,該項目に設定された情報精度を示す保持レベルと,変換後の情報の情報精度を示す元本保持レベルとの対応関係が定義されたデータテーブルである。変換規則105は,元本保持レベルに対応して情報を変換する変換規則105が設定された情報である。設定情報107は,イベントデータ2の各項目に対する一致の重みと保持レベルとが設定された情報である。グループ分割部11は,設定情報107をもとに,処理対象のイベントデータ群の各イベントデータ2について,他のイベントデータ2に対する一致の重みの分布を求め,同一視判定テーブル101の条件を満たすデータ同士を1グループイベント集合にまとめる。情報精度決定部13は,グループ分割部11によってまとめられたグループ各々において,グループ内のイベントデータ2の項目各々に出現する情報の分布を求め,情報精度決定テーブル103をもとに,情報の分布と設定情報107の保持レベルから,各項目について,項目の情報の変換の際に保持される情報精度を示す元本保持レベルを決定する。情報の分布は,例えば,情報のユニーク数で特定する。イベント変換部15は,変換規則105に従って,グループごとに,グループ内の各イベントデータの項目の情報を,元本保持レベルにもとづいて変換する。イベント変換部15は,情報を変換したイベントデータ2のグループイベント集合を,変換イベント群に追加し,さらに,入力されたイベントデータ群のうちイベント集合にまとめられずに残っていたイベントデータ2を変換イベント群に追加する。データ圧縮部17は,変換イベント群に対してデータ圧縮を行い,圧縮データ3を生成する。設定部19は,イベントデータ2の各項目に対する一致の重み,保持レベルの入力を受け付け,設定情報107を生成して記憶部10に格納する。または,設定部19は,設定情報107を受け付けて記憶部10に格納する。図2は,データ圧縮装置1が取得するイベントデータ群の例を示す図である。図2に示すイベントデータ群の各行が,個々のイベントデータ2を表す。イベントデータ2は,予め設定された複数の項目,本実施例では年,月,日,時,分,秒,顧客ID,レジ番号,レジ担当,商品ID,色,サイズの各項目についての情報を含む。図3は,設定情報107の例を示す図である。設定情報107には,図2に示すイベントデータ2の各項目に対し一致の重みと保持レベルが設定される。一致の重みは,複数のイベントデータ2間で項目の情報が一致する場合に,一致しているイベントデータ2の該当項目に付与される値である。一致の重みは,イベントデータ2同士の一致度を判断する場合に,項目の情報が一致していることをどの程度重視するかを示す値である。図3の設定情報107の例では,一致の重みは,0.1単位で0から1までの値をとり,値が1に近い程,項目の情報の一致を重要視することを表している。イベントデータ2をグループにまとめる場合に,一致の重みが1に近い値である項目の情報が一致していることが重視される。図3の例では,商品ID,サイズの項目の情報の一致が重視される。保持レベルは,イベントデータ2の項目の情報をどの程度の精度で保持するかの設定を示す値である。図3の設定情報107の例では,完全,範囲,分布,削除可の4つのレベルが設定されるものとする。完全は,項目に出現する複数の情報を,そのまま維持する情報精度を示す。完全は,個々の情報が特定できることが要求されるような項目に対して設定される。範囲は,項目に出現する複数の情報を,それら情報の限界値の組で表す情報精度を示す。範囲は,情報の範囲が特定できれば有用と認識されるような項目に対して設定される。分布は,項目に出現する複数の情報を,各情報のグループ内の全情報に対する割合で表す情報精度を示す。分布は,情報の分布が特定できれば有用と認識されるような項目に対して設定される。削除可は,項目に出現する複数の情報が分散していて,いずれの情報も一定数に満たないような状態である場合に,それら情報の削除が可能であることを表す情報精度を示す。情報にばらつきがある場合には情報自体が有意なものと認識されないような項目に対して設定される。図4は,同一視判定テーブル101の例を示す図である。同一視判定テーブル101は,各一致度に対応付けられた頻度が設定されている。一致度は,複数のイベントデータ2の間で,一致の重みにもとづく一致度の範囲である。本実施例において,一致度は,情報が一致している項目に付与された一致の重みの和の,全項目の一致の重みの和に対する割合である。図4の例では,一致度はパーセントで示す。一致度=10-29は,一致度が10から29の範囲を表している。頻度は,対応する一致度のイベントデータ2をグループ化する1つのイベント集合にまとめる場合に必要なイベントデータ2の出現数である。図4に示す例では,イベントデータ群に,一致度が30であるイベントデータ2が6つ以上存在している場合に,該当するイベントデータ2を同一視して1グループにまとめる処理が行われる。図5は,情報精度決定テーブル103の例を示す図である。情報精度決定テーブル103では,設定情報107で項目に設定可能な保持レベルごとに,情報の変換で保持される情報精度である元本保持レベルが,グループにまとめられたイベントデータ2の項目に出現する情報の分布を示す情報のユニーク数に応じて設定される。元本保持レベルは,グループの各項目の情報がどの情報精度を保持して変換されるかを示す情報であり,完全,分布,範囲,削除が定義される。完全は,項目に出現する複数の情報を,そのまま維持する情報精度を示す。範囲は,項目に出現する複数の情報を,情報の限界値の組で表す情報精度を示す。分布は,項目に出現する複数の情報を,各情報のグループ内の全情報に対する割合で表す情報精度を示す。削除は,項目に出現する複数の情報を削除することを示す。図5の情報精度決定テーブル103では,保持レベルが完全である場合には,どのユニーク数であっても,元本保持レベルに完全が設定される。また,保持レベルが範囲である場合には,ユニーク数=1のときに元本保持レベル完全が,ユニーク数=2のときに元本保持レベル分布が,ユニーク数=3または4以上のときに元本保持レベル範囲が設定される。図6は,変換規則105の例を示す図である。変換規則105は,各元本保持レベルに対応して,どのように情報を変換するか,すなわち,グループごとに決定された元本保持レベルにもとづいてイベントデータ2の各項目の情報をどのように変換し表記するかの規則を示す。図6の変換規則105では,例えば,完全の場合に,項目に出現する情報は,変換せずに,そのまま表記する。また,範囲の場合に,項目に出現する情報の上下限値例えば,最大値,最小値を求め,最大値-最小値と表記すること,ユニーク数=2のときは最大値;最小値と表記する。また,分布の場合に,項目に出現する各情報の数を求め,各情報数の全情報数に対する割合を計算し,情報A,B,Cがa,b,cである場合に,A-B-C=a-b-cと表記する。また,削除の場合に,項目に出現する情報を削除する。次に,データ圧縮装置1の処理を,より具体的に説明する。グループ分割部11は,図2に示すイベントデータ群を取得したとする。グループ分割部11は,イベントデータ群の各イベントデータ2について,他のイベントデータ2各々に対して項目に格納されている情報が一致する場合には,設定情報107を参照して,該当項目に一致の重みを付与し,さらに,項目に付与した一致の重みの和を,全項目に設定されている一致の重みの和で除した割合を計算して一致度を求める。さらに,グループ分割部11は,同一視判定テーブル101を参照して,図2に示すイベントデータ群について,一致度が高くかつ頻度出現数が多いイベントデータ2同士をまとめてグループ化し,イベント集合とする。一致度が同じデータが一定数以上で出現している場合には,高い優先度の項目に対する一致の重みを優先してデータをグループ化する。図7は,イベントデータ2のグループ分割の例を示す図である。図7に示す3つのイベントデータ2は,グループ分割部11によって,図2に示すイベントデータ群からイベント集合として抽出されたイベントデータ2を示している。図7のイベントデータ2では,項目のうち,年0.1,月0.5,日0.1,時0.5,レジ担当0.1,商品ID1,色0.5,サイズ1の情報が一致して,一致の重みの和=3.8となる。さらに,イベントデータ2の全項目の一致の重み=4.6から,一致度=83が計算される。さらに,同一視判定テーブル101にもとづいて,該当する一致度70-100に対応する頻度≧3の条件が満たされるため,図7に示す3以上のイベントデータ2は,同一視できるものとして,1つのイベント集合にまとめられている。次に,情報精度決定部13は,設定情報107と情報精度決定テーブル103を参照して,グループ分割部11によりまとめられたイベント集合について,イベントデータ2の各項目の情報精度を決定する。すなわち,情報精度決定部13は,項目ごとに,情報のユニーク数をカウントする。そして,情報精度決定部13は,情報精度決定テーブル103を参照して,設定情報107で設定されている保持レベルと求めたユニーク数とをもとに,元本保持レベルを決定する。より具体的には,図7に示すイベント集合の場合,年は,保持レベル=完全であり,情報値が全て同じユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。月,日は,保持レベル=範囲,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。時は,保持レベル=削除可,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。分,秒は,保持レベル=削除可,ユニーク数=3であるので,元本保持レベル=範囲と設定される。顧客IDは,保持レベル=完全,ユニーク数=3であるので,元本保持レベル=完全と設定される。レジ番号は,保持レベル=範囲,ユニーク数=2であるので,元本保持レベル=範囲と設定される。レジ担当は,保持レベル=削除可,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。商品IDは,保持レベル=完全,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。色は,保持レベル=分布,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。サイズは,保持レベル=分布,ユニーク数=1であるので,元本保持レベル=完全と設定される。次に,イベント変換部15は,変換規則105を参照し,情報精度決定部13によって決定された情報精度元本保持レベルにもとづいて,イベント集合にまとめられたイベントデータ2の各項目の情報を書き換える。すなわち,イベント変換部15は,各イベントデータ2の項目の情報を,その項目の元本保持レベルに対応する変換規則105に従って,書き換える。図8,図9は,イベントデータ2の情報の書き換えの例を示す図である。図8に示す3つのイベントデータ2は,イベント変換部15によって,図7に示すイベント集合のイベントデータ2を示している。ここで,分の情報17,24,53について,元本保持レベル=範囲と決定されている。イベント変換部15によって,イベント集合内の各イベントデータ2の情報から最小値と最大値とが求められ,イベント集合の全イベントデータ2の分の情報が,17-53と書き換えられている。また,秒の情報01,11,24について,元本保持レベル=範囲と決定されているので,同様に,最小値と最大値とが求められ,イベント集合の全イベントデータ2の秒の情報が,01-24と書き換えられている。また,その他の項目については,元本保持レベル=完全と決定されているので,イベント集合の各ベントデータ2の情報は,そのまま維持される。図9Aに示す7つのイベントデータ2は,イベント変換部15によって,図2に示すイベントデータ群から抽出された別のイベント集合を示している。図9Aに示すイベント集合についても,図8を用いて説明した処理と同様に,元本保持レベルが決定され,各項目の情報が書き換えられる。図9Aに示すイベント集合において,情報精度決定部13によって色の元本保持レベル=分布と決定されている場合に,イベント変換部15によって,色の各情報白,赤,スカイブルーの出現割合が計算され,変換規則105に従って表記される。すなわち,図9Bに示すように,色の情報は,白-赤-スカイブルー=43-29-29と書き換えられる。また,サイズの情報についても,同様に,分布の表記M-L-LL=29-43-29とに書き換えられる。上記のような,情報精度の決定および情報の書き換え処理は,イベントデータ群から成された全イベント集合について行われる。イベント変換部15は,イベントデータ群から抽出し,情報を書き換えたイベント集合変換済みのイベントデータ2を,圧縮処理のための変換イベント群に追加する。そして,イベント変換部15は,イベント集合にまとめられずに残っていたイベントデータ2も,変換イベント群に追加する。図10は,情報の書き換え処理がされたイベントデータ群の例を示す図である。図10に示すイベントデータ群は,図2のイベントデータ群に対応している。イベント集合G1,G2,G3では,項目の情報が,対応する元本保持レベルに応じて書き換えられて,同一の情報となっていることが示されている。図10に示すイベントデータ群の最下行のイベントデータ2は,グループ分割部11によってイベント集合にまとめられずに残ったものであることを表す。イベントデータ群のうち,同一視判定テーブル101の条件に該当せずグループ化されなかったイベントデータ2は,項目の情報がそのままの状態情報精度となっていることが示されている。データ圧縮の対象となった図10に示すイベントデータ群から,着目する項目についての統計情報が,設定された保持レベル情報精度以上で維持され,後の解析処理等で有用な情報として読み取り可能となっていることがわかる。より具体的には,図10に示すイベントデータ群から,販売傾向の知見として,ある商品のSサイズについて,2010年4月6日の10時の時間帯にピンクの色のものしか売れていないことがわかる。また,Mサイズのものは,2010年4月3日~14日,10時の時間帯に,ピンクのものが売れていることがわかる。さらに,他のサイズや色の組み合わせについては,統計情報で保持されて,情報精度が低くなっているが,設定された分布の情報精度で維持されている。一方,4月15日の記録のように,従来手法であれば,削除されてしまうか,他の情報に埋もれてしまうような特異な情報を含むイベントデータ2も,そのままの情報精度で維持されている。データ圧縮部17は,イベント変換部15によってまとめられた変換イベント群にデータ圧縮を行い,圧縮データ3を生成する。データ圧縮部17は,既知のデータ圧縮方法を用いて処理を行うが,本例では,辞書式圧縮処理およびエントロピー圧縮処理を用いる。これらの圧縮処理は既知であるため説明を省略する。図11は,辞書式圧縮方法により,図10に示すイベントデータ群を圧縮した場合のデータイメージを示す図である。図11に示すように,イベント集合ごとに各項目の情報が同一の表記に書き換えられているため,より高い圧縮率でデータ圧縮されることがわかる。図12は,データ圧縮装置1の処理フロー例を示す図である。ステップS10:データ圧縮装置1の設定部19は,入力装置図1に図示しないを介して,イベントデータ2の各項目に対する一致の重みおよび保持レベルの入力を受け付けて設定情報107を生成し,記憶部10に格納する。または,設定部19は,設定情報107を取得して記憶部10に格納する。ステップS11:グループ分割部11は,イベントデータ2のデータ群を取得し,各イベントデータ2について,設定情報107をもとに,他のイベントデータ2各々との間で,情報が一致する項目があれば,その項目に設定された一致の重みを付与する。さらに,グループ分割部11は,一致の重みの和を計算し,全項目に設定された一致の重みに対する割合を示す一致度を計算する。グループ分割部11は,同一視判定テーブル101をもとに,一致度が高くかつ頻度が多いイベントデータ2の一群をグループ化してイベント集合として取り出す。ステップS12:情報精度決定部13は,取り出したイベント集合について,イベントデータ2の各項目について情報の分布を求め,設定情報107でその項目に設定されている保持レベルと情報の分布とをもとに,各項目の元本保持レベルを決定する。ステップS13:イベント変換部15は,決定された元本保持レベルと変換規則105とに従って,イベント集合の全イベントデータ2の各項目の情報を,該当する情報の分布を表現した表記に変換し,変換したイベント集合のイベントデータ2を,圧縮処理のための変換イベント群に追加する。ステップS14:グループ分割部11は,取得しているイベントデータ2のイベントデータ群の残りに,一致度が高くかつ頻度が多いイベントデータ2の一群があるかを調べる。一致度が高くかつ頻度が多いイベントデータ2の一群がある場合にはステップS14のY,ステップS11の処理へ戻す。一致度が高くかつ頻度が多いイベントデータ2の一群がない場合にはステップS14のN,ステップS15の処理へ進む。ステップS15:データ圧縮部17は,取得しているイベントデータ2のイベントデータ群の残りであるイベントデータ2と,変換イベント群のイベントデータ2とをまとめ,まとめたイベントデータ2のイベントデータ群に対してデータ圧縮処理を行い,圧縮データ3を出力する。データ圧縮装置1は,CPUおよびメモリ等を有するハードウェアと,ソフトウェアプログラムとを備えるコンピュータシステム,または専用ハードウェアによって実現される。図13は,データ圧縮装置1のハードウェア構成例を示す図である。データ圧縮装置1は,演算装置CPU101,一時記憶装置DRAM,フラッシュメモリ等102,永続性記憶装置HDD,フラッシュメモリ等103を有するコンピュータ100と,入力装置キーボード,マウス等120と出力装置ディスプレイ,プリンタ等130とによって実施することができる。また,データ圧縮装置1は,コンピュータ100が実行可能なプログラムによって実施することができる。この場合に,データ圧縮装置1が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。提供されたプログラムをコンピュータ100が実行することによって,上記説明したデータ圧縮装置1の処理機能がコンピュータ100上で実現される。なお,コンピュータ100は,可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り,そのプログラムに従った処理を実行することもできる。以上の本実施例に示されるように,データ圧縮装置1によれば,設定情報107において,項目ごとに情報精度である保持レベルが設定されることにより,利用したい情報に関する項目の情報について最低限の情報精度を維持し,さらに情報の分布に応じてより高い情報精度で情報を維持したままデータ圧縮を行うことができる。すなわち,データ圧縮装置1をイベントデータ2のデータ圧縮処理に適用した場合に,次のような効果が得られる。1圧縮対象のデータが含む項目ごとに圧縮率が高くなるデータを集めてグループ化するため,データによっては情報精度をあまり低下させることなく圧縮効率を向上させることができる。2特殊な情報を含むデータはグループ化されずにデータ圧縮されるため,情報精度が高く維持することができる。なお,本実施例では,データ圧縮装置1を,イベントデータのデータ圧縮に適用した場合について説明したが,データ圧縮装置1の適用範囲はこれに限定されるものではなく,その記述の主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。"