データキューブとは？OLAP分析の基本概念を理解する【DS検定】

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まず結論

データキューブとは、多次元データを立体的に整理して分析できるデータ構造です。
OLAP分析では、このデータキューブを操作して スライス・ダイス・ドリルダウン などの分析を行います。

DS検定では
「OLAP分析＝データキューブを操作する分析」
という関係を理解しているかが問われます。

直感的な説明

例えば売上データを考えます。

商品	地域	月	売上
A	東京	1月	100
A	大阪	1月	80
B	東京	1月	120

このようなデータは

商品
地域
時間

といった 複数の視点（次元） を持っています。

このデータを立体的に整理すると

時間
     ↑
     |
地域 ← データ → 商品

のような 立体構造になります。

この立体データを

データキューブ（Data Cube）

と呼びます。

定義・仕組み

データキューブとは

複数の次元（dimension）を持つデータを
立体的に整理したデータ構造

です。

例えば売上データの場合

次元	例
商品	商品A、商品B
地域	東京、大阪
時間	月

この3つの次元を持つデータは

3次元キューブ

として整理できます。

この構造を使うことで

商品別売上
地域別売上
月別売上

などを さまざまな角度から分析できます。

これが OLAP分析の基本仕組みです。

どんな場面で使う？

データキューブは

BIツールやOLAP分析で使われます。

例えば

売上分析

商品別売上
地域別売上
月別売上

を自由に切り替えて分析できます。

マーケティング分析

顧客属性
商品カテゴリ
購買時期

などを組み合わせて分析します。

経営ダッシュボード

企業のデータを

部門
地域
時間

などの視点から分析します。

よくある誤解・混同

データキューブ ≠ OLAP

DS検定ではここがよく問われます。

用語	意味
データキューブ	多次元データ構造
OLAP	そのデータを分析する仕組み

つまり

データキューブは「データ構造」
OLAPは「分析方法」

です。

OLAP操作との関係

データキューブを操作することで

次の分析ができます。

操作	内容
スライス	1つの次元で切る
ダイス	複数条件で範囲抽出
ドリルダウン	詳細データを見る
ドリルアップ	集計レベルを上げる
ピボット	分析軸を入れ替える

DS検定では
これらはすべてデータキューブ操作として出題されます。

まとめ（試験直前用）

データキューブ＝多次元データを整理した立体構造
OLAP分析は データキューブを操作する分析方法
スライス・ダイス・ドリルダウンは キューブ操作
DS検定では
データ構造（キューブ）と分析方法（OLAP）の違いがよく問われる

対応スキル項目（ビジネス力シート）

データ利活用
データ分析の活用

★ データ分析結果をビジネスの意思決定に活用することができる

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