データの一般化と概念記述とは？基本の方法とポイントを解説

データの一般化（Data Generalization）とは、比較的低レベルの値（たとえば属性「年齢」の具体的な数値）を、より高レベルの概念（「若年層」「中年層」「高齢層」など）に置き換えることで、データを要約する手法です。データベースには膨大な量のデータが保存されているため、抽象度の高いレベルで、簡潔かつ明快に概念を定義できることは非常に有益です。

さらに、データセットを複数の抽象化レベルで汎化できるようにすることで、ユーザーはデータ全体の一般的な傾向を効率的に把握できるようになります。例として、AllElectronicsのデータベースを考えてみましょう。営業マネージャーは、個々の顧客取引を一件ずつ調べるよりも、地理的地域別の顧客グループ、グループごとの購入頻度、顧客の所得水準といった、より高いレベルに汎化されたデータを閲覧することを好むはずです。こうしたニーズから導かれるのが、データ一般化の一形態である「概念記述」という概念です。

概念記述とは何か

概念とは、一般的に「優良顧客」や「大学院生」のように、特定の条件を満たすデータの集合として定義されます。データマイニングのタスクとしての概念記述は、単純にデータを列挙することではありません。その目的は、データの特徴付けと比較のための記述を生成することにあります。対象となる概念がオブジェクトのクラスである場合、これは「クラス記述」とも呼ばれます。

特徴付けとクラス比較

特徴付けは、与えられたデータ集合を簡潔かつ明快に要約する機能を提供します。一方、概念・クラス比較（判別とも呼ばれます）は、2つ以上のデータ集合を相互に比較するための記述を生成する機能です。

効果的な概念記述を実現するうえでは、次の2つの重要な論点が挙げられます。

1. 複雑なデータ型と集計への対応

データウェアハウスやOLAPツールは、ディメンション（属性）とメジャー（集計処理）から構成されるデータキューブという形式で情報を捉える多次元データモデルに依存しています。

しかしながら、現在の多くのOLAPシステムでは、ディメンションを非数値データに、メジャーを数値データに限定しています。実際のデータベースには、数値・非数値だけでなく、空間データ、テキスト、画像など多様なデータ型の属性が含まれる可能性があり、これらすべてを概念記述に組み込めることが望まれます。

2. ユーザー制御と自動化のバランス

データウェアハウス上のオンライン分析処理（OLAP）は、基本的にユーザー主導のプロセスです。ディメンションの選択や、ドリルダウン、ロールアップ、スライシング、ダイシングといったOLAP操作の実行は、通常、ユーザー自身が指示・管理します。

多くのOLAPシステムは使いやすい反面、ユーザーは各ディメンションの持つ意味を十分に理解していなければなりません。また、満足のいくデータ記述を得るためには、長い一連のOLAP操作を繰り返し定義する必要が生じることも少なくありません。

このような背景から、どのディメンション（属性）を分析に含めるべきか、また興味深い要約結果を生み出すためにデータセットをどの程度汎化すべきかを判断し、ユーザーを支援する、より自動化された仕組みの存在が強く求められています。