A-1Newデータ分析・データ利活用 · データ基盤

多次元分析

Multidimensional Analysis

たじげんぶんせき

売上などの数値データを、期間・地域・商品・顧客といった複数の切り口（次元）を組み合わせて集計・比較する分析手法。データを立方体（キューブ）状の構造で扱い、ドリルダウン、ドリルアップ、スライス、ダイスなどの操作で視点を切り替えながら分析する。OLAPツールやBIツールで行う。

共有:

他の資格での定義

売上などの数値（メジャー）を、期間・地域・商品などの複数の切り口（ディメンション）で構成したデータキューブとして扱い、視点を切り替えながら集計・分析する手法。OLAPの中心的な機能で、ドリルダウン、ドリルアップ、スライス、ダイス、ドリルスルーなどの操作で分析を進める。

Past Exams

過去問で 6 回出題（応用情報技術者試験 2・データベーススペシャリスト試験 2・高度試験午前Ⅰ 2）

出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

売上、利益、KPIの達成状況などの経営指標を、グラフや表で1画面にまとめて表示し、経営者が状況を一目で把握できるようにする仕組み。基幹システムやデータウェアハウスのデータを自動で集計して更新し、異常値の早期発見と迅速な意思決定を支援する。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読み出せばよく、同じ種類の値が並ぶため圧縮の効率も高いので、大量データの分析処理（データウェアハウス）に向く。1行単位の追加や更新は行指向のデータベースより不得手である。

多次元分析で、集計の粒度を細かくして詳細なデータへ掘り下げる操作。年別の売上を四半期別や月別に展開したり、地域別から店舗別へ分解したりして、変動の要因を探る。逆に、詳細なデータを上位の階層に集約する操作をドリルアップ（ロールアップ）という。

多次元分析で、詳細なデータを上位の階層に集約して、より大きな単位で見る操作。日別の売上を月別や年別に、店舗別を地域別にまとめて全体の傾向をつかむ。ロールアップとも呼び、詳細へ掘り下げるドリルダウンと逆の操作である。

データウェアハウスなどから、特定の部門や用途に必要なデータだけを切り出して格納した小規模なデータベース。営業部門の売上分析用、マーケティング用などに作り、対象を絞ることで利用者が扱いやすく、検索の応答も速くなる。

データベースの物理的な構造と利用者の間に置き、テーブルや列を「売上高」「顧客数」といった業務用語と統一された指標の定義に対応づける層。BIツールや分析者がSQLを意識せずに同じ定義で集計できるようになり、部門ごとに指標の計算が食い違うのを防ぐ。