FE2027New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

データを、期間、地域、商品などの複数の軸（次元）の組合せで集計し、切り口を変えながら分析する手法。集計の階層を細かくするドリルダウン、粗くするドリルアップ、特定の軸の値で切り出すスライスなどの操作を行い、OLAP のツールで実現する。

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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。

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。

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。

多次元データ分析を対話的に行うためのシステム。ダイスアップ/ダウン（集約レベルの変更）、スライス/ダイス（次元の切出し）、ピボット（軸の回転）などの操作でデータを多角的に分析する。

OLAPにおいて、集約されたデータからより詳細なレベルのデータに掘り下げる操作。例えば年次の売上データから四半期、月次のデータに展開する。ドリルアップ（ロールアップ）はその逆の操作。

OLAPにおけるデータの切り出し操作。スライスは多次元データから1つの次元を固定して2次元の断面を取り出す操作、ダイスは複数の次元に条件を指定してデータの部分集合を取り出す操作。

多次元分析で、ディメンションの階層を上位へ移動して、より粗い粒度に集約する操作。日次の売上を月次・年次に、店舗別を地域別にまとめるなど、全体の傾向を把握するときに使う。ロールアップとも呼び、詳細へ掘り下げるドリルダウンの逆に当たる。

複数の業務システムのデータを、分析しやすいように主題別に統合・整理して時系列で蓄積するデータベース。履歴を保持し、原則として更新せずに追記していく点が業務システムのデータベースと異なる。スキーマオンライトで事前に構造を定めるため、品質の揃ったデータを全社で横断的に集計・分析するのに向く。

1つのデータベースで、業務のトランザクション処理（OLTP）と分析処理（OLAP）の両方を同時に行う方式。行指向と列指向のデータ形式を併せ持つなどして互いの性能への影響を抑え、DWHへのデータ転送を待たずに最新のデータを分析できる。