(57)【要約】【課題】複数の分析対象データから特徴を抽出する作業をコンピュータで支援する。【解決手段】記憶部は、所定単位で区分けして複数の変数値を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データの各々の単位に対する分析処理の結果である、目的変数に関連する評価指標で順位付けされた複数の変数値の組合せを示す分析結果データを格納する。計算部は、複数の分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組合せと、複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組合せとを抽出する。出力部は、分析結果データの複数の変数値の組合せと、順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組合せと、複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組合せとを提示する。【選択図】図１
2020160709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の単位で区分けして複数の変数値を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データの各々の単位に対して分析処理を実行して得られた、向上させたい指標である目的変数に関連する所定の評価指標で順位付けされた複数の変数値の組み合わせを示す分析結果データを格納する記憶部と、
前記複数の分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを抽出する計算部と、
前記分析結果データの複数の変数値の組み合わせと、前記順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを提示する出力部と、
を有する特徴抽出支援システム。
【請求項２】
前記抽出された組み合わせに含まれる変数値に関する属性および／または性質を示す要素の入力を受け付けて前記変数値と前記要素とを対応づけてグルーピング用データとして記録する入力部をさらに有し、
前記計算部は、さらに、
前記分析結果データに示された組み合わせに含まれる変数値を、前記グルーピング用データに含まれる要素に分解し、前記各々の単位について、共通する要素を含む組み合わせをグループ化し、前記グループに含まれる組み合わせの順位の平均値により順位付けされた、前記要素および／または変数値の組み合わせを示すグルーピング後分析結果データを生成し、
前記複数のグルーピング後分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせと、前記複数のグルーピング後分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせとを抽出し、
前記出力部は、さらに、前記順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせと、前記複数のグルーピング後分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた要素および／または変数の値の組み合わせとを提示する、
請求項１に記載の特徴抽出支援システム。
【請求項３】
前記複数の分析結果データは、所定の単位期間で区切られた過去から現在までの時系列のデータであり、
前記順位の変化の傾向を示す分析指標は、時間経過に伴う順位の変化の傾向を示す分析指標である、
請求項１または２に記載の特徴抽出支援システム。
【請求項４】
前記時間経過に伴う順位の変化の傾向は、前記単位期間を時系列に並べた順位の変化の傾向と、最新のひとつ前の単位期間における順位と最新の単位期間における順位との差とを含む、
請求項３に記載の特徴抽出支援システム。
【請求項５】
前記複数の分析結果データは、所定の単位期間で区切られた過去から現在までの時系列のデータであり、
前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標は、複数の単位期間の分析結果データでの順位の平均値である、
請求項１または２に記載の特徴抽出支援システム。
【請求項６】
前記入力部が、変数値に関する要素の入力を受け付けると、
前記出力部は、前記変数値と前記要素との対応関係がわかる態様で前記変数値と前記要素とを提示する、
請求項２に記載の特徴抽出支援システム。
【請求項７】
計算機が、
所定の単位で区分けして複数の変数値を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データの各々の単位に対して分析処理を実行して得られた、向上させたい指標である目的変数に関連する所定の評価指標で順位付けされた複数の変数値の組み合わせを示す分析結果データを格納し、
前記複数の分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを抽出し、
前記分析結果データの複数の変数値の組み合わせと、前記順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを提示する、
特徴抽出支援方法。
【請求項８】
所定の単位で区分けして複数の変数値を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データの各々の単位に対して分析処理を実行して得られた、向上させたい指標である目的変数に関連する所定の評価指標で順位付けされた複数の変数値の組み合わせを示す分析結果データを格納し、
前記複数の分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを抽出し、
前記分析結果データの複数の変数値の組み合わせと、前記順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを提示する、
処理をコンピュータに実行させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを分析して特徴を抽出する作業を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
分析対象データに対して分析処理を行って得られた分析結果データを分析者が読み解き、分析目的を達成する施策を策定することが求められる。有効な施策を策定するためには、分析対象データや分析結果データの特徴を適切に読み取ることが重要である。
【０００３】
特許文献１には、データ（分析対象データ）全体から分析目的に合う部分（ある傾向を示す一部分のデータ、特徴部分データ）を抽出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２４３０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術を用いれば、利用者による特徴入力に応じて分析対象データの中から指定した特徴を有するデータを抽出することができる。しかし、特許文献１の技術では、データベースに格納されている１つのテーブルを分析対象データとして分析を行う。
【０００６】
通常、分析対象データは期間や場所など所定の単位で区切られ、複数に区分けされている。例えば、売り上げデータを四半期ごとのデータとして蓄積するということが行われる。しかし、売り上げデータには各四半期の単独のデータには顕著に現れないような特徴もありうる。
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術では、例えば四半期ごとに分割された複数の分析対象データを横断的に分析して特徴を抽出することは考慮されていない。
【０００８】
本開示の１つの目的は、所定の単位で区分けされた複数の分析対象データから特徴を抽出する作業をコンピュータで支援する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示に係る特徴抽出支援システムは、所定の単位で区分けして複数の変数値を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データの各々の単位に対して分析処理を実行して得られた、向上させたい指標である目的変数に関連する所定の評価指標で順位付けされた複数の変数値の組み合わせを示す分析結果データを格納する記憶部と、前記複数の分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを抽出する計算部と、前記分析結果データの複数の変数値の組み合わせと、前記順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、前記複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを提示する出力部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、所定の単位で区分けされた複数の分析対象データから特徴を抽出する作業をコンピュータで支援する技術を提供できる。なお、本開示の更なる効果は、後に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係る分析システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態に係る分析システムにおける処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】第１の特徴抽出結果の表示例を示す図である。
【図４】第２の特徴抽出結果の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】今回の分析結果テーブルと過去の分析結果テーブルの一例を示す図である。
【図６】今回と過去の分析結果テーブルを結合した結合テーブルの一例を示す図である。
【図７】説明変数セットの順位を時系列に並べて回帰式を算出するグラフの一例を示す図である。
【図８】第２の特徴抽出結果の表示例を示す図である。
【図９】第３の特徴抽出結果の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】グルーピング用データの一例を示す図である。
【図１１】説明変数セットの分析結果テーブル及びグループ説明変数セットの分析結果テーブルの一例を示す図である。
【図１２】第３の特徴抽出結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本実施の形態について説明する。
【００１３】
図１は、本実施の形態に係る分析システムの構成例を示す。なお、分析システムは、特徴抽出支援システムと呼ばれてもよい。
【００１４】
分析システム２１０は、分析対象データに対して分析処理を行い、その分析処理の結果（以下「分析結果」という）を、分析者２００に提示するシステムである。例えば、図１に示すように、分析システム２１０は、入力部２２０、出力部２２１、計算部２３０、及び、データ格納用データベース２４０を備える。
【００１５】
データ格納用データベース２４０は、分析に用いられるデータをデータベースとして格納する。例えば、データ格納用データベース２４０は、分析対象データ２５０、グルーピング用データ２６０、今回の分析結果２７０、及び、過去の分析結果２８０などを、データベースとして格納する。なお、これらのデータは、分析システム２１０が備える所定の記憶装置（例えばメモリ及び／又はストレージ）に格納されてよい。
【００１６】
入力部２２０は、分析者２００から、分析対象データ２５０の入力を受け付ける。また、入力部２２０は、入力された分析対象データ２５０を、計算部２３０へ送信する。
【００１７】
計算部２３０は、入力部２２０から送信された分析対象データ２５０に対して、例えば多変量解析に基づく分析処理を行い、分析結果を生成する。そして、計算部２３０は、その分析結果を、今回の分析結果２７０としてデータ格納用データベース２４０に格納する。なお、本実施の形態では、計算部２３０が、今回よりも以前にデータ格納用データベース２４０に格納した分析結果を、過去の分析結果２８０と呼ぶ。
【００１８】
また、計算部２３０は、分析結果２７０、２８０に基づいて、様々な特徴抽出結果を生成する。なお、特徴抽出結果の詳細例については後述する。計算部２３０は、特徴抽出結果を、出力部２２１へ送信してよい。なお、計算部２３０における処理は、分析システム２１０が備える所定のプロセッサがコンピュータプログラムを実行することにより、実現されてよい。また、プロセッサは、集積回路、コントローラ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、又は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）といった他の用語に読み替えられてもよい。
【００１９】
出力部２２１は、計算部２３０から送信された特徴抽出結果を、例えばディスプレイに表示する。これにより、分析者２００は、ディスプレイに表示された特徴抽出結果を参考に、例えばＫＰＩ（Key Performance Indicator）を向上させるための様々な施策を検討できる。
【００２０】
次に、図２に示すフローチャートを参照して、分析システム２１０における処理の一例について説明する。
【００２１】
ステップ１００：分析者２００は、分析を行う目的（例えばＫＰＩ）を決定する。すなわち、分析者２００は、多変量解析における目的変数を決定する。
【００２２】
ステップ１１０：分析者２００は、決定したＫＰＩに関係し得るデータを準備する。すなわち、分析者２００は、多変量解析における説明変数の値を準備する。
【００２３】
ステップ１２０：分析者２００は、ステップ１１０で準備したデータに対して分析の前処理の一例であるデータクレンジングなどを行って分析対象データ２５０を生成し、その分析対象データ２５０を入力部２２０に入力する。
【００２４】
ステップ１３０：計算部２３０は、入力された分析対象データ２５０に対して、多変量解析を行う。
【００２５】
ステップ１４０：計算部２３０は、多変量解析による分析結果を、所定の評価指標の高い順に並び替える。計算部２３０は、その評価指標の高い順に並び替えた多変量解析による分析結果（つまり今回の分析結果２７０）を、データ格納用データベース２４０に格納する。
【００２６】
ステップ１５０：計算部２３０は、今回の分析結果２７０及び／又は過去の分析結果２８０を用いて、様々な特徴抽出結果を生成する。そして、計算部２３０は、特徴抽出結果を、出力部２２１を通じて表示する。特徴抽出結果の詳細例については、後述する（図３、図８、図１２参照）。
【００２７】
ステップ１６０：分析者２００は、表示された特徴抽出結果を参考に、ＫＰＩを向上させる施策を検討する。このように、本実施の形態に係る分析システム２１０は、様々な特徴抽出結果を表示できるので、分析者２００による分析結果の読み取り工数を削減できる。
【００２８】
＜第１の特徴抽出結果＞
図３を参照して、第１の特徴抽出結果の詳細例について説明する。分析システム２１０は、第１の特徴抽出結果として、分析結果を評価指標の高い順に並べた分析結果テーブル３００を生成及び表示する。
【００２９】
なお、本実施の形態では、小売店の商品の購入及び売上に関するデータを、分析対象データ２５０の例として説明する。そして、本実施の形態では、目的関数を「売上」とし、図３に示すように、説明関数を「性別」、「年齢」、「時間帯」及び「購入品」などとする。また、図３に示すように、評価指標を「相関値」とする。図３の或る１行における相関値は、同じ行に示す複数の説明変数（図３では「変数１」、「変数２」及び「変数３」）の組み合わせの、目的関数に対する相関の高さを示す。すなわち、図３は、第１の特徴抽出結果として、分析結果を、相関値の高い順に並べた分析結果テーブル３００の例である。
【００３０】
分析者２００は、第１の特徴抽出結果から、目的変数と最も相関の高い説明変数の組み合わせを確認できる。例えば、分析者２００は、図３の１行目から、説明変数「性別」の値が「男」であり、説明変数「時間帯」の値が「夜」であり、説明変数「購入品」の値が「りんご」である組み合わせが、目的関数「売上」に対する相関が最も高いことを確認できる。よって、分析者２００は、売上を効率的に向上させるためには、「夜」に「りんご」を購入する「男性」を増やす施策を検討すればよいことがわかる。本実施の形態では、この説明変数の値の組み合わせを「説明変数セット」という。
【００３１】
＜第２の特徴抽出結果＞
図４〜図８を参照して、第２の特徴抽出結果の詳細例について説明する。分析システム２１０は、第２の特徴抽出結果として、過去の分析結果２８０及び今回の分析結果２７０から特徴を抽出して表示する。
【００３２】
次に、図４に示すフローチャートを参照して、第２の特徴抽出結果の生成処理について説明する。
【００３３】
ステップ４００：データ格納用データベース２４０には、過去の分析結果２８０と今回の分析結果２７０とが格納されている。図５の分析結果テーブル５００は、ＸＸＸＸ年第４四半期の分析結果（今回の分析結果２７０に相当）の例である。図５の分析結果テーブル５１０は、ＸＸＸＸ年第４四半期よりも過去である、ＸＸＸＸ年第１四半期から第３四半期の各々の分析結果（過去の分析結果２８０に相当）の例である。図５に示すように、分析結果には、四半期毎の各説明変数セットの順位が含まれる。この順位は、相関値の高い順を示す。すなわち、この順位は、四半期における説明変数セットの相対的な相関値の高さを示す。
【００３４】
ステップ４１０：計算部２３０は、データ格納用データベース２４０から、過去の分析結果２８０と今回の分析結果２７０とを読み出し、複数の分析結果から横断的に特徴を抽出する。このとき、計算部２３０は、過去の分析結果テーブル５１０と今回の分析結果テーブル５００とを結合したテーブルを生成し、特徴を抽出してよい。これにより、比較的容易に特徴を抽出できる。図６は、過去の分析結果テーブル５１０と今回の分析結果テーブル５００とを結合したテーブル（以下「結合テーブル」という）６００の例である。図６に例示するように、結合テーブル６００は、各説明変数セットに対する、ＸＸＸＸ年第１四半期から第４四半期の各々における順位が付されてよい。
【００３５】
ステップ４２０：計算部２３０は、ステップ４１０で生成した結合テーブル６００から、第１四半期から第４四半期を通して順位の上昇率及び／又は下降率の比較的大きい説明変数セットを抽出する。そして、計算部２３０は、単回帰分析によって、順位の相関係数及び回帰直線の傾きを算出する。
【００３６】
ステップ４２０について、図７を参照して詳細に説明する。図７は、説明変数セットの順位を時系列に並べて、回帰式を算出するグラフ７００の例である。図７に例示するように、計算部２３０は、説明変数セットについて、ＸＸＸＸ年の四半期ごとの順位をグラフ７００にプロットし、単回帰分析によって、順位の相関係数及び回帰直線の傾きを算出する。計算部２３０は、他の説明変数セットについても同様に、順位の相関係数及び回帰直線の傾きを算出する。そして、計算部２３０は、相関係数が所定の閾値以上である説明変数セットを抽出する。そして、計算部２３０は、抽出した説明変数セットのうち、順位の回帰直線が正の傾きのものについては、傾きの大きいものから小さいものの順に（降順に）並べる。つまり、計算部２３０は、説明変数セットを、順位の上昇率の大きい順に並べる。また、計算部２３０は、抽出した説明変数セットのうち、順位の直線回帰が負の傾きのものについては、傾きの小さいものから大きいものの順に（昇順に）並べる。つまり、計算部２３０は、説明変数セットを、順位の下降率の大きい順に並べる。そして、計算部２３０は、順位の上昇率及び／又は下降率の大きいものから順に所定数の説明変数セットを抽出する。
【００３７】
ステップ４３０：計算部２３０は、ステップ４１０で生成した結合テーブル６００から、第４四半期の順位（つまり今回の順位）と第３四半期の順位（つまり前回の順位）との差分（つまり順位の変化）が比較的大きい説明変数セットを抽出する。例えば、計算部２３０は、各説明変数セットの今回と過去の順位の差分を計算し、差分（つまり順位の変化）の大きい順に所定数の説明変数セットを抽出する。
【００３８】
ステップ４４０：計算部２３０は、ステップ４１０で生成した結合テーブル６００から、第１四半期から第４四半期を通して平均的に順位の高い説明変数セットを抽出する。例えば、計算部２３０は、各説明変数セットについて第１四半期から第４四半期の各々の順位の平均を算出し、平均順位の高い順に所定数の説明変数セットを抽出する。すなわち、計算部２３０は、年間を通して、売上に対して相関性の高い説明変数セットを抽出する。
【００３９】
ステップ４５０：計算部２３０は、ステップ４２０、ステップ４３０、及びステップ４４０において抽出した説明変数セットを、第２の特徴抽出結果として、出力部２２１を通じて表示する。分析者２００は、第２の特徴抽出結果として表示された説明変数セットに基づいて、目的関数の値（つまりＫＰＩ）を向上させるための施策を検討できる。
【００４０】
図８は、第２の特徴抽出結果の一例、つまり、ステップ４５０における表示の一例を示す。図８に示すように、ステップ４２０の処理結果に基づく第２の特徴抽出結果として、順位の上昇率の大きいものから所定数の説明変数セットと、順位の下降率の大きいものから所定数の説明変数セットと、が表示されてよい。このとき、上昇率及び下降率を示す値が合わせて表示されてよい。
【００４１】
また、図８に示すように、ステップ４３０の処理結果に基づく第２の特徴抽出結果として、今回の順位と前回の順位との差分（つまり順位の変化）の大きいものから所定数の説明変数セットが表示されてよい。このとき、順位の変化の大きさを示す値が合わせて表示されてもよい。
【００４２】
また、図８に示すように、ステップ４４０の処理結果に基づく第２の表示態様として、指定された期間（例えば年間）を通じて、平均順位の高いものから所定数の説明変数セットが表示されてよい。このとき、平均順位を示す値が合わせて表示されてもよい。
【００４３】
＜第３の特徴抽出結果＞
図９〜図１２を参照して、第３の特徴抽出結果の詳細例について説明する。分析システム２１０は、第３の特徴抽出結果として、新たな観点に基づいて、過去の分析結果２７０及び今回の分析結果２８０から特徴を抽出して表示する。
【００４４】
次に、図９に示すフローチャートを参照して、第３の特徴抽出結果の生成処理について説明する。
【００４５】
ステップ９００：データ格納用データベース２４０には、過去の分析結果２８０と、今回の分析結果２７０と、グルーピング用データ２６０とが格納されている。
【００４６】
図１０は、グルーピング用データ２６０の一例である。グルーピング用データ２６０は、説明変数の値に、別の要素を付与するために用いられる。例えば、図１０の１行目は、説明変数「購入品」の値「りんご」に、「赤色」、「果物」、「バラ科」又は「球形」などの要素を付与できることを示す。なお、説明変数の値に付与できる要素の数は、幾つであってもよく、その数は、説明変数の値ごとに異なってもよい。つまり、グルーピング用データ２６０は、説明変数の値を、複数の要素に分解するために用いられるとも言える。
【００４７】
ステップ９１０：計算部２３０は、データ格納用データベース２４０から、過去の分析結果２８０と、今回の分析結果２７０と、グルーピング用データ２６０とを読み出す。
【００４８】
ステップ９２０：計算部２３０は、過去の分析結果２８０、及び、今回の分析結果２７０について、それぞれ、グルーピング用データ２６０を用いて、説明変数セットをグルーピングする。そして、計算部２３０は、そのグルーピングした説明変数セット（以下「グループ説明変数セット」という）の順位を算出する。そして、計算部２３０は、グループ説明変数セットと、当該グループ説明変数セットの順位とを、データ格納用データベース２４０に格納する。
【００４９】
次に、当該ステップ９２０について詳細に説明する。
【００５０】
まず、計算部２３０は、説明変数セットの各説明変数の値に、グルーピング用データ２６０において当該説明変数の値に対応する要素を付与する。次に、計算部２３０は、説明変数の値を当該説明変数の値に付与された要素に置換した場合に共通となる複数の説明変数セットを、グルーピングする。計算部２３０は、全ての要素のパターンについて、グルーピングを実施してもよい。
【００５１】
なお、計算部２３０は、１つの説明変数の値に、複数の要素を付与してもよい。この場合、計算部２３０は、説明変数の値を当該当該説明変数の値に付与された複数の要素に置換した場合に共通となる複数の説明変数セットを、グルーピングしてもよい。例えば、計算部２３０は、説明変数の値を要素「赤色」に置換した場合に共通となる複数の説明変数セットをグルーピングし、さらに、説明変数の値を要素「赤色及び果物」に置換した場合に共通となる複数の説明変数セットをグルーピングしてもよい。
【００５２】
また、計算部２３０は、グルーピング前の各説明変数セットの順位の平均値を、グループ説明変数セットの順位としてよい。
【００５３】
次に、図１１を参照して、グループ説明変数セットの一例を説明する。図１１は、説明変数セットの分析結果テーブル１１００と、グループ説明変数セットの分析結果テーブル１１１０とを示す。
【００５４】
図１０に示すグルーピング用データ２６０によれば、説明変数の値「りんご」、「みかん」及び「いちご」に、要素「果物」が付与される。この場合、図１１に示すように、説明変数セット「男」×「昼」×「りんご」、説明変数セット「男」×「昼」×「みかん」、及び、説明変数セット「男」×「昼」×「いちご」は、「りんご」、「みかん」及び「いちご」が共通の要素「果物」に置換されるので、グループ説明変数セット「男」×「昼」×「果物」として、グルーピングされる。
【００５５】
そして、計算部２３０は、説明変数セット「男」×「昼」×「りんご」の順位「１」と、説明変数セット「男」×「昼」×「みかん」の順位「２４」と、説明変数セット「男」×「昼」×「いちご」の順位「５５」との平均値「２６．７」を算出し、グループ説明変数セット「男」×「昼」×「果物」の順位「２６．７」とする。
【００５６】
図９の説明に戻る。
【００５７】
ステップ９３０：計算部２３０は、データ格納用データベース２４０から、グループ説明変数セットを含む（つまり新たな観点の付与された）分析結果テーブルを読み出し、複数の分析結果から横断的に特徴を抽出する。
【００５８】
ステップ９４０：計算部２３０は、ステップ９３０で読み出したグループ説明変数セットを含む分析結果テーブルから、第１四半期から第４四半期を通した順位の上昇率及び／又は下降率が比較的大きいグループ説明変数セットを抽出する。なお、当該ステップ９４０の処理は、上記のステップ４２０と同様であってよい。
【００５９】
ステップ９５０：計算部２３０は、ステップ９３０で読み出したグループ説明変数セットを含む分析結果テーブルから、第４四半期の順位（つまり今回の順位）と第３四半期の順位（つまり前回の順位）との差分（つまり順位の変化）が比較的大きいグループ説明変数セットを抽出する。なお、当該ステップ９５０の処理は、上記のステップ４３０と同様であってよい。
【００６０】
ステップ９６０：計算部２３０は、ステップ９３０で読み出したグループ説明変数セットを含む分析結果テーブルから、第１四半期から第４四半期を通して平均的に順位の高いグループ説明変数セットを抽出する。なお、当該ステップ９６０の処理は、上記のステップ４４０と同様であってよい。
【００６１】
ステップ９７０：計算部２３０は、ステップ９４０、ステップ９５０、及びステップ９６０において抽出したグループ説明変数セットを、第３の特徴抽出結果として、出力部２２１を通じて表示する。分析者２００は、第３の特徴抽出結果として表示されたグループ説明変数セットに基づいて、目的関数の値（つまりＫＰＩ）を向上させるための施策を検討できる。
【００６２】
図１２は、第３の表示態様の一例、つまり、ステップ９７０における表示の一例を示す。第３の特徴抽出結果は、第２の特徴抽出結果と比較して、次の点が異なってよい。すなわち、グループ説明変数セットにおける要素（つまり置換された項目）が、グループ説明変数セットにおける説明変数の値（つまり置換されてない項目）と、区別可能な態様で表示されてよい。例えば、図１２に示すように、要素「果物」には、下線が付されて表示されてよい。
【００６３】
分析者２００は、第３の特徴抽出結果を確認することにより、グルーピング前の説明変数セットに対する分析結果とは異なる観点（つまり新たな観点）から、目的関数の値（つまりＫＰＩ）を向上させるための施策を検討できる。
【００６４】
＜本開示のまとめ＞
本開示には以下に示す事項が含まれている。ただし、本開示が以下の事項に限定されることはない。
【００６５】
本開示に係る分析システム１０において、データ格納用データベース２４０は、所定の単位で区分けして複数の変数値（例えば説明変数の値）を互いに対応づけて蓄積された複数の分析対象データ２５０の各々の単位に対して分析処理を実行して得られた、向上させたい指標である目的変数に関連する所定の評価指標（例えば目的変数との相関値）で順位付けされた複数の変数値の組み合わせを示す分析結果データ２７０，２８０を格納する。計算部２３０は、複数の分析結果データ２７０，２８０の相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、複数の分析結果データ２７０，２８０での順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを抽出する。出力部２２１は、分析結果データ２７０，２８０の複数の変数値の組み合わせと、順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせと、複数の分析結果データ２７０，２８０での順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数値の組み合わせとを提示する。
【００６６】
これにより、順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた複数の変数の値の組み合わせと、複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた複数の変数の値の組み合わせとを提示するので、所定の単位で区分けされた複数の分析対象データから特徴を抽出する作業を支援することができる。
【００６７】
また、本開示に係る分析システム１０において、入力部２２０は、抽出された組み合わせに含まれる変数値に関する属性および／または性質を示す要素の入力を受け付けて変数値と要素とを対応づけてグルーピング用データ２６０として記録する。計算部２３０は、さらに、分析結果データ２７０，２８０に示された組み合わせに含まれる変数値を、グルーピング用データ２６０に含まれる要素に分解し、各々の単位について、共通する要素を含む組み合わせをグループ化し、グループに含まれる組み合わせの順位の平均値により順位付けされた、要素および／または変数値の組み合わせを示すグルーピング後分析結果データを生成し、複数のグルーピング後分析結果データの相互の間での順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせと、複数のグルーピング後分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせとを抽出してよい。出力部２２１は、さらに、順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた要素および／または変数値の組み合わせと、前記複数のグルーピング後分析結果データでの順位を総合した分析指標により順位付けされた要素および／または変数の値の組み合わせとを提示してよい。
【００６８】
これにより、変数値を、グルーピング用データに含まれる要素に分解し、各々の単位について、共通する要素を含む組み合わせをグループ化し、グルーピング後分析結果データから抽出された組み合わせを提示するので、分析対象データ２５０の項目に存在しない事項に関する特徴を抽出する作業を支援することができる。
【００６９】
また、複数の分析結果データ２７０，２８０は、所定の単位期間（例えば四半期）で区切られた過去から現在までの時系列のデータであってよい。順位の変化の傾向を示す分析指標は、時間経過に伴う順位の変化の傾向を示す分析指標であってよい。
【００７０】
これにより、時間経過に伴う順位の変化の傾向を示す分析指標により順位付けされた組み合わせが提示されるので、時間的な変化の特徴を捉えるのを支援することができ、将来のために有効な施策の策定に役立てることができる。
【００７１】
また、時間経過に伴う順位の変化の傾向は、単位期間を時系列に並べた順位の変化の傾向と、最新のひとつ前の単位期間における順位と最新の単位期間における順位との差とを含んでよい。
【００７２】
これにより、単位期間を時系列に並べた順位の変化の傾向により長期にわたる変化傾向が提示され、最新のひとつ前の単位期間における順位と最新の単位期間における順位との差により最新の短期の変化傾向が提示されるので、長期および短期の変化傾向を元に特徴を抽出することができる。
【００７３】
また、複数の分析結果データは、所定の単位期間で区切られた過去から現在までの時系列のデータであってよい。複数の分析結果データでの順位を総合した分析指標は、複数の単位期間の分析結果データでの順位の平均値であってよい。
【００７４】
これにより、複数の単位期間の平均の順位が提示されるので、長期での順位を元に特徴を抽出することができる。
【００７５】
また、入力部２２０が、変数値に関する要素の入力を受け付けると、出力部２２１は、変数値と要素との対応関係がわかる態様で変数値と要素とを提示してよい。
【００７６】
これにより、分析者は、変数値と要素との対応関係がわかる。
【００７７】
上述した実施の形態は、どのように組み合わせられてもよい。例えば、或る実施の形態に対して、他の実施の形態の少なくとも一部が追加されてもよい。例えば、或る実施の形態の一部が、他の実施の形態の一部と置換されてもよい。
【００７８】
また、本発明は、上述した実施の形態に限定されず、上述した実施の形態に係る様々な変形例も含む。また、本発明は、必ずしも上述した実施の形態の全ての構成を含む必要はない。
【符号の説明】
【００７９】
２００…分析者、２１０…分析システム、２２０…入力部、２２１…出力部、２３０…計算部、２４０…データ格納用データベース、２５０…分析対象データ、２６０…グルーピング用データ、２７０…今回の分析結果、２８０…過去の分析結果
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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