名目データの概念階層を生成する方法とは？4つの手法を解説

名目データの概念階層を生成する主な方法

名目データ（カテゴリーデータ）に対する概念階層の生成には、いくつかの方法があります。本記事では、代表的な4つの手法をわかりやすく解説します。

1. スキーマレベルで属性の半順序を明示的に指定する

名目属性やディメンションの概念階層は、通常、複数の属性の集合から構成されます。ユーザーや専門家は、スキーマレベルでこれらの属性間の半順序（または全順序）を定義するだけで、概念階層を簡単に表現できます。

例えば、リレーショナルデータベースに「番地（street）」「市（city）」「州・省（province/state）」「国（country）」という属性が含まれているとします。データウェアハウスの「場所」ディメンションにも同じ属性がある場合、street < city < province/state < country という全順序をスキーマレベルで記述することにより、階層を表現できます。

2. 明示的なデータグループ化により階層の一部を指定する

これは、概念階層の一部を手作業で記述する方法です。大規模なデータベースにおいては、すべての値を列挙して完全な概念階層を記述することは非現実的です。そのため、必要な部分だけを明示的に定義するアプローチが用いられます。

3. 属性の集合のみを指定し、半順序は指定しない

ユーザーは、概念階層を形成する属性の集合を定義するものの、その順序までは明示しない場合があります。この場合、システムが属性の順序を自動的に作成し、意味のある概念階層を構築しようとします。

ここで重要となるのが次の観察です。上位レベルの概念は一般に複数の下位レベルの概念を包含するため、上位概念を表す属性（例：国）は、下位概念を表す属性（例：番地）よりも、異なる値の数が少なくなる傾向があります。

この性質に基づけば、各属性が持つ異なる値の数から概念階層を自動生成できます。最も多くの異なる値を持つ属性は階層の最下位に配置され、異なる値の数が少ない属性ほど上位に配置されます。このヒューリスティックなルールは多くの場面で有効に機能しますが、生成された階層を確認した後、ユーザーや専門家が必要に応じて局所的な入れ替えや調整を行うことも可能です。

4. 属性のごく一部のみを指定する

ユーザーが階層の記述時に誤りを含んでいたり、階層に何を含めるべきか曖昧な認識しか持っていない場合があります。その結果、関連する属性のごく一部だけが階層の記述に含められてしまうことがあります。

このような部分的に指定された階層を扱うには、意味的に密接に関連する属性同士を結び付けるセマンティクス（意味的情報）を、データベース設計の段階で組み込んでおくことが不可欠です。この手法では、ある属性が指定されるだけで、意味的に強く結び付いた属性群全体が自動的に「引き込まれ」、完全な階層が構築されます。ただし、ユーザーが必要に応じてこの自動補完機能を無効化できる選択肢を用意しておくべきです。