キューブ
キューブ（データ処理）
意味 多次元データ構造
キューブとは？
キューブは、データウェアハウスにおける多次元データモデルの一種です。事実（ファクト）と次元（ディメンション）からなる立方体型の構造を持ち、様々な角度からデータを集計・分析できます。OLAP（Online Analytical Processing）システムで使用され、高速なデータ分析を可能にします。
キューブの具体的な使い方
「売上データをキューブ構造で管理し、多角的な分析を行う。」売上データをキューブという多次元データ構造で管理することで、様々な切り口からデータを集計・分析できるようにすることを述べた文です。
キューブに関するよくある質問
Q.キューブの次元とは？
A.キューブの次元とは、データを分析する際の視点や切り口を指します。例えば、販売データのキューブでは、時間（年、月、日）、製品、地域、顧客などが次元となります。各次元に沿ってデータを集計したり、詳細化したりすることで、多角的な分析が可能になります。
Q.スライスとダイスの違いは？
A.スライスとダイスはキューブデータの分析手法です：
・スライス：キューブの一つの次元に着目し、特定の値でフィルタリングすること。例：2023年のデータのみを抽出
・ダイス：複数の次元に対して条件を指定し、キューブの一部を切り出すこと。例：2023年の東京地域での特定製品の販売データを抽出
スライスが1次元の操作なのに対し、ダイスは多次元の操作となります。
Q.キューブのメリットは？
A.キューブの主なメリットは：
1. 高速なデータ分析：事前に集計されているため、複雑な分析も迅速に行える
2. 多次元分析：様々な角度からデータを見ることができる
3. 直感的な操作：ビジネスユーザーでも容易に操作可能
4. データの一貫性：一元管理されたデータソースを使用するため、整合性が保たれる
5. 柔軟性：必要に応じて詳細データにドリルダウンできる
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