🎲データキューブとベクトル空間

データキューブは一種のベクトル空間と見なすことができます。データキューブは、多次元のデータセットを整理して格納するための構造です。これは通常、データウェアハウスやオンライン分析処理（OLAP）で使用されます。データキューブ内の各要素は、特定の次元（例えば、時間、地理、製品など）に沿った一つ以上の座標で定義されます。
ベクトル空間は、ベクトルの集合であり、特定のルール（加算とスカラー乗算）に従って操作されます。データキューブの各点は、多次元空間内のベクトルとして表すことができ、これらの点はベクトル空間のルールに従って操作や分析が行われます。
しかし、データキューブをベクトル空間として扱う際は、その内容や用途に応じて、数学的なベクトル空間とは異なる特有の性質や操作が必要になることがあります。例えば、データキューブは多次元のデータ分析、データの集約、スライスやダイス（特定の次元に沿ったデータの切り出しや絞り込み）といった操作に特化しています。

データキューブをそのまま、機械学習のエンベディングに使うことは出来ますか？

データキューブをそのまま機械学習のエンベディングに使用することは、一部の制限や調整が必要になりますが、可能です。データキューブは多次元のデータ構造であり、通常はビジネスインテリジェンスやデータ分析で使用されます。それを機械学習モデルの入力として使用する場合、以下の点を考慮する必要があります：

1. データの前処理と変換：データキューブ内のデータは、通常、カテゴリカルデータ（製品名、地域名など）や数値データ（売上、数量など）を含んでいます。これらのデータを機械学習モデルが扱える形式（例えば、数値ベクトル）に変換する必要があります。

2. 次元の削減：データキューブは非常に多次元であることが多く、直接機械学習モデルに入力すると次元の呪いに陥る可能性があります。PCA（主成分分析）やt-SNE（t分布型確率的近傍埋め込み）などの次元削減技術を使用して、より管理しやすい次元数にデータを削減することが有効です。

3. 特徴の選択：データキューブ内のすべてのデータが機械学習モデルにとって有用とは限りません。関連性の高い特徴を選択し、無関係または冗長な特徴を排除することが重要です。

4. 時系列データの扱い：データキューブには時系列データが含まれることがよくあります。時系列データは、時間的依存性を考慮する必要があります。例えば、LSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）などの時系列データに適したモデルを使用することが考えられます。

これらの点を考慮し、適切にデータを前処理および変換することで、データキューブのデータを機械学習モデルのエンベディングとして使用することができます。

ベクトル空間（線形空間）に関連する一般的な数式は、以下の公理に基づいて定義されます。ベクトル空間 V は、ある体  F 上で定義され、次の条件を満たす必要があります。

データキューブを C とし、n 個の次元を持つとします。各次元を D1​,D2​,…,Dn​ と表し、それぞれの次元における要素（またはレベル）の集合をそれぞれ S1​,S2​,…,Sn​ とします。データキューブ内の特定のデータポイント P は、次のように表現できます。

P(i1​,i2​,…,in​)

ここで、i1​,i2​,…,in​ は、それぞれの次元 D1​,D2​,…,Dn​ における要素のインデックスまたは識別子です。

• スライス（Slice）: 特定の次元を固定値に設定し、その次元を除いた部分キューブを取得する。

• ダイス（Dice）: 複数の次元にわたって特定の範囲の値を選択し、小さな部分キューブを取得する。

• ロールアップ（Roll-up）: より高い階層レベルへの集約操作。

• ドリルダウン（Drill-down）: より詳細な階層レベルへの分解操作

数式での操作表現

スライス操作の場合、特定の次元 Dk​ において Sk​=s （s は固定値）と設定すると、スライスされたキューブ C′ は以下のように表現できます。

ダイス操作では、各次元 Dk​ に対して範囲 ][ak​,bk​] を指定し、この範囲内のデータポイントのみを含むキューブ C′′ を取得します。

これらの数式は、データキューブを扱う際の抽象的な表現を提供し、データの多次元的な分析を行うための基礎を形成します。

ドリルダウン（Drill-down）

ドリルダウン操作は、より詳細な階層レベルへとデータを分解する操作です。ロールアップの逆操作と考えることができますが、数式で直接表現するのは難しいです。なぜなら、ドリルダウンはデータを詳細化するプロセスであり、既存のデータから新しい詳細を生成するのではなく、より詳細なレベルのデータにアクセスすることを意味するからです。しかし、概念的には、より低い階層のデータにアクセスすることに相当します。

集合としてのドリルダウン

ータセットを集合 S とみなした場合、ドリルダウンは次のようなプロセスと考えることができます。

• S は全データを含む集合であり、この集合はいくつかの部分集合 S1​,S2​,…,Sn​ に分割することができます。これらの部分集合は、データの特定の属性やカテゴリーに基づいています。

• ドリルダウンを行うとき、ある部分集合 Si​ に焦点を当て、その部分集合をさらに細かい部分集合 Si1​,Si2​,…,Sim​ に分割します。

• このプロセスは、求める情報のレベルに達するまで、またはデータの最も詳細なレベルに到達するまで繰り返すことができます。