(57)【要約】【課題】  本発明の目的は、定量及び定性データを含む時系列データに潜む規則性を抽出するデータ分析装置を提供することである。【解決手段】  ＩＤ及び時間情報をそれぞれ有する定量データ及び定性データを記憶し（１１０）、前記定量データから時系列定量イベントデータを生成し（１２０）、前記定性データから時系列定性イベントデータを生成し（１２０）、前記時系列定量及び定性イベントデータの一方から変化がある特徴部分を抽出し（１３０）、前記特徴部分に対応するイベントデータの集合から時系列イベントパターンを生成し（１４０）、前記時系列イベントパターンに含まれるＩＤと、前記時系列定量及び定性イベントデータの他方に含まれるＩＤとを対応付け（１５０）、前記対応づけられた時系列イベントパターンと、前記対応付けられた時系列定量及び定性イベントデータの他方とを表示する（１７０）データ分析装置。【選択図】  図１
2006285672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＩＤ情報及び時間情報をそれぞれ有する定量データ及び定性データを記憶する記憶手段と、
前記記憶された定量データを時系列に並び替え、時系列定量イベントデータを生成する時系列定量イベントデータ生成手段と、
前記記憶された定性データを時系列に並び替え、時系列定性イベントデータを生成する時系列定性イベントデータ生成手段と、
前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの一方から変化がある特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、
前記抽出した特徴部分に対応するイベントデータの集合から時系列イベントパターンを生成する時系列イベントパターン生成手段と、
前記生成した時系列イベントパターンに含まれるＩＤ情報と、前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方に含まれるＩＤ情報とを対応付ける対応付け手段と、
前記対応づけられた時系列イベントパターンと、前記対応付けられた時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方とを表示する表示手段と
を備えるデータ分析装置。
【請求項２】
前記ＩＤ情報全てのうち、所定のイベントデータに該当する確率の最小値を最小支持率と設定する設定手段をさらに有し、
前記時系列イベントパターン生成手段は、前記最小支持率を上回るイベントデータをパターンとして抽出することを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記対応付け手段は、前記最小支持率を上回ったイベントを集めたイベント集合について、前記生成した時系列イベントパターンに含まれるＩＤ情報と、前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方に含まれるＩＤ情報とを対応付けることを特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記抽出した特徴データの一部を選択することによって、前記時系列イベントパターン生成手段が生成する時系列イベントパターンを洗練するパターン洗練手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記記憶手段に記憶された定量データ及び定性データのうち、前記対応づけられた時系列イベントパターンの条件、又は、前記対応付けられた時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方の条件を満たすものを選択し、前記表示手段に表示させる選択手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析装置に関し、特に、定量及び定性データを含む時系列データから、分析者の興味に基づいて柔軟に時系列モデルを構築し、時系列データに潜む規則性を抽出するデータ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の時系列データ分析技術では、定量時系列データの解析が中止であり、定性データとの関連性を直接分析することはできなかった。例えば、特許文献１では、テンプレートマッチングによる時系列波形解析が行われている。しかし、波形という定量データのみを対象としており、定量及び定性データ混在型の時系列データを対象としていない。
【特許文献１】特表２００３−５０４７２８号公報（第２４，２５頁、図８）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、定量及び定性データを含む時系列データに潜む規則性を抽出するデータ分析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１の発明は、ＩＤ情報及び時間情報をそれぞれ有する定量データ及び定性データを記憶する記憶手段と、前記記憶された定量データを時系列に並び替え、時系列定量イベントデータを生成する時系列定量イベントデータ生成手段と、前記記憶された定性データを時系列に並び替え、時系列定性イベントデータを生成する時系列定性イベントデータ生成手段と、前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの一方から変化がある特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出した特徴部分に対応するイベントデータの集合から時系列イベントパターンを生成する時系列イベントパターン生成手段と、前記生成した時系列イベントパターンに含まれるＩＤ情報と、前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方に含まれるＩＤ情報とを対応付ける対応付け手段と、前記対応づけられた時系列イベントパターンと、前記対応付けられた時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方とを表示する表示手段とを備えるデータ分析装置である。
【０００５】
第２の発明は、前記ＩＤ情報全てのうち、所定のイベントデータに該当する確率の最小値を最小支持率と設定する設定手段をさらに有し、前記時系列イベントパターン生成手段は、前記最小支持率を上回るイベントデータをパターンとして抽出することを特徴とする第１の発明記載のデータ分析装置である。
【０００６】
第３の発明は、前記対応付け手段は、前記最小支持率を上回ったイベントを集めたイベント集合について、前記生成した時系列イベントパターンに含まれるＩＤ情報と、前記生成された時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方に含まれるＩＤ情報とを対応付けることを特徴とする第２の発明記載のデータ分析装置である。
【０００７】
第４の発明は、前記抽出した特徴データの一部を選択することによって、前記時系列イベントパターン生成手段が生成する時系列イベントパターンを洗練するパターン洗練手段をさらに備えることを特徴とする第１の発明記載のデータ分析装置である。
【０００８】
第５の発明は、前記記憶手段に記憶された定量データ及び定性データのうち、前記対応づけられた時系列イベントパターンの条件、又は、前記対応付けられた時系列定量イベントデータ及び時系列定性イベントデータの他方の条件を満たすものを選択し、前記表示手段に表示させる選択手段をさらに備えることを特徴とする第１の発明記載のデータ分析装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、定量及び定性データを含む時系列データに潜む規則性を抽出するデータ分析装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係る時系列データ分析装置の概略構成図である。また、図２は、本実施形態に係る時系列データ分析のフローチャートである。本実施形態によれば、図２のフローチャートの手順で時系列データを分析し、分析者が興味を持つ箇所の周辺を柔軟に抽出して提示することができる。ここでの時系列データとは、健康診断（検診）データ，品質管理データ，製造プロセスデータなどを想定している。時系列データとして、基準値のある時系列定量データと時系列定性データの２種類を解析の対象としており、時系列データ記憶部１１０に記憶されている。また、時系列定量データ及び時系列定性データそれぞれはＩＤ情報と時間情報を有しており、このＩＤ情報によって対応付けられている。
【００１２】
基準値のある時系列定量データとは、例えば、「血圧が１４０以上である」場合には「要精密検査」であるといった医療知識による値の閾値があらかじめ与えられている離散定量データが時系列に並べられているものである。このような知識はたとえば、蒸解釜（高温・高圧で蒸煮する釜）の温度が１５００度を超えたら「異常」であるというようにといったように、製造ラインの工程管理においても一般的に良く使われている。また、ここで興味がある部分とは、データの変化の激しい部分を含む箇所とその周辺を適度に含む部分という意味で用いる。本実施形態では健診データの時系列分析について説明する。なお、ここに記述されている数値・基準値，項目などはあくまでも例として設定したものであり、実際に業務にて使われている数値・基準値，項目とは異なる。
【００１３】
まず、時系列イベントデータ生成部１２０は、時系列定量データもしくは時系列定性データのどちらか一方を時系列データ記憶部１１０から取り出す（Ｓ１１０）。また、特徴処理（Ｓ１３０）、時系列イベントデータ生成処理（Ｓ１４０）、時系列イベントパターン生成処理（Ｓ１５０）で用いる基本パラメータを受理する（Ｓ１２０）。そして、製品，個人，部署ごとなどの系列軸に従って時系列に並べなおすことで時系列イベントデータを生成する（Ｓ１４０）。
【００１４】
図３は、健診データの例を示す図である。なお、従業員番号などの個人を特定できる情報は、個人情報保護の観点から、暗号化済みであることを前提としている。また、データ中の判定は、GがGreenの略で「問題なし」、YがYellowの略で「やや心配注意」、RがRedの略で「要精密検査危険」の意味でこれらの記号を用いている。本実施形態での判定は、より細かい医学的な判定基準にしてもよい。たとえば、血圧は以下のような判定基準が用いられるのが通例である。
【００１５】
JNC-V血圧判定：
至適（optimal）          IF  < 120 mmHg（収縮期）AND  < 80 mmHg（心拡張期）
正常（normal）          IF  120-129 mmHg（収縮期）AND 80-84 mmHg（心拡張期）
正常高値（high normal）  IF  130-139 mmHg（収縮期）AND 85-89 mmHg（心拡張期）
高血圧症 段階I          IF  140-159 mmHg（収縮期）AND 90-99 mmHg（心拡張期）
高血圧症 段階II-IV       IF  ≧  160 mmHg（収縮期）AND ≧100 mmHg（心拡張期）
ただし、収縮期と心拡張期の分類が異なる場合は値の高い方に分類する。治療による効果は考慮しない（参考文献：Peter, W.F. Wilson, MD;  Ralph B. D’Agostino, PhD; Daniel Levy, MD; Albert M. Belanger, BS; Halit Silbershatz, PhD; William B. Kannel, MD:  Prediction of Coronary Heart Disease Using Risk, Circulation. No.97, pp.1837-1847, 1998.）。また、この判定基準は、各データベースの値に基づくものであっても良い。たとえば、データベース中のデータの分布にしたがって不均一に閾値を決めても良いし、よく知られているスタージェスの公式を用いて階級数を計算し、均等に閾値を計算しても良い。この階級数は，ＡＩＣ（赤池情報量）基準を使って計算してもよい。
【数１】
2006285672.tif 000003
【００１６】
（ただし，nは指定桁を切り捨てもしくは切り上げした観測値の数とする）
以下、時系列定量データを先に処理する場合の手順について述べる。このとき、時系列イベントデータには、元のデータへのリンクを保持しておく。また、イベントデータのタイムスタンプは、イベントごとに保持しておく。
【００１７】
特徴抽出部１３０では、（２）式の特徴抽出基準chdvを用いて絞込み処理を実行する（Ｓ１３０）。
【数２】
2006285672.tif 000004
【００１８】
ここで、αは変化の閾値を表している。αの値を大きくすると、変化に対する感度を低く抑えることができる。また、Ｓｃｏｒｅ（Ｘ）は各判定の点数を表す関数である。Ｓｃｏｒｅ（Ｘ）は（３）式のように設定しておく。
【数３】
2006285672.tif 000005
【００１９】
ただし、ｉ及びｊは集合Ｙに属し、ｉ≠ｊ、ｊ＝ｉ＋１とする。△ｃｉｊは判定の変化を表す。
【数４】
2006285672.tif 000006
【００２０】
この基準は、判定結果が重篤な状態にあるもの、つまり、危険レベルに近いものを重点的に残すとともに、データ中に急激な変化があったものを検出して取り出すことができる。図４は絞り込み後の検査データの例を示す図である。以上の変化への着眼点を導入することで、パターン化に際して適切なデータの絞込みが期待できる。
【００２１】
このような手順で絞り込まれた複数の時系列イベントデータから、指定された基準に従って時系列イベントパターンを生成する（Ｓ１５０）。時系列イベントパターンの生成方法としては、たとえば文献[1] R. Agrawal and R. Srikant. Mining Sequential Patterns. Proceedings of the 11th International Conference on Data Engineering, IEEE, pp.3-17, 1996. [2] R. Srikant and R. Agrawal. Mining Sequential Patterns: Generalizations and Performance Improvements. Proceedings of the 5th International Conference on Extending Databse Technology, pp.3-17, 1996. [3] J. Pei, J. Han, W. Wang. Mining Sequential Patterns with Constraints in Large Databases. Proceedings of the ACM Conference on Information and Knowledge Management, 2002. [4] J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal, and M.-C. Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by Prefix Projected Pattern Growth. Proceedings of International Conference on Data Engineering (ICDE’01), pp.215-224, 2001. [5] C. Bettini, X. S. Wang, and S. Jajodia. Mining temporal relationships with multiple granularities in time sequences. Data Engineering Bulletin, vol.21, pp.32-38, 1998.に記載されている方法が挙げられる。
【００２２】
図５及び図６は、基本的な時系列イベントパターン生成方法の例を示す図である。まず初めに、最低限これくらいは出現している“項目＝判定”ペア（イベント）が見たいという確率基準の最小値を設定する。これを最小支持率とよぶ。この最小支持率は、年度に関係なく、全被験者（全ＩＤ情報）のうち何名があるイベントに該当するかの出現確率である。ここでは４０％、つまり、５名中２名は最低でも当てはまっているイベントについてのみパターンを取り出すこととする。つぎに、年度に関係なく、どのような検査値・問診イベントがどれくらいの確率で現れているのかをデータベースから計算する。たとえば、(血圧_危険)というイベントは、全被験者５名のうち３名が経験しているので、このイベントの支持率（出現確率）は６０％である。このようにして、最小支持率以上のイベントをすべて抽出した場合が図５である。
【００２３】
つぎに、単一イベントをすべて抽出したあとに、残ったもの同士を経年的に結合させて、２年間の連鎖パターンの候補を作り、この候補のパターンが、データベース中の何％の被験者で当てはまっているかを計算する。この確率が最小支持率を上回った経年変化のパターンのみを残していく。最小支持率を上回った経年変化のパターンを頻出経年変化パターンであると呼ぶこととする。さらに、残ったもの同士をさらに掛け合わせ、３年間の連鎖パターンの候補を作り、同様にデータベースに対する支持率を計算していく。そして、新たな候補が生成されなくなったら処理を止め、すべての経年変化パターンを出力した場合が図６である。
【００２４】
時系列イベントパターンには時系列イベントデータへのリンクをインデックス対応表に保持しておく。生成される時系列イベントパターンの一例を図７に示す。ここで、イベントとは「γＧＰＴ判定＝Ｙ」などをいい、イベント集合とはある時間でのイベントの集合をいい、時系列イベントパターンとは時系列にイベント集合を並べたものをいう。
【００２５】
時系列イベントパターンを生成した時点で、時系列イベントパターン生成部１４０は、対応インデックスを整理する。図８は、時系列イベントパターン、時系列イベントデータ、及び元の時系列データのインデックス対応表を示す図である。この時点では、対応インデックス格納部１６０には、時系列イベントパターンから時系列イベントデータへのインデックス対応表１と、時系列イベントデータからもとの時系列データへのインデックス対応表２の２つが格納されている。対応表１は、１対多の対応関係を記録したものであり、対応表２は１対１の対応関係を記録したものである。この２つの表を使い、時系列イベントパターンに該当する時系列データを直接辿れるような新たなインデックス対応表３を作成する。インデックス対応表３は、１対多の対応関係を記述したものとなる。
【００２６】
つぎに、この対応表３を用いて、時系列イベントパターンに合致した時系列イベントデータのうち、該当するデータのみを選択し、選択された時系列定性データを時系列イベントパターンとした後に，上記の方法で特徴抽出する。図９は時系列定性データの特徴を抽出した結果を示す図である。このとき、時系列定性データからは時系列イベントパターンを作らず、各イベントに対して確率的に頻出するような部分だけを時系列定性データより取り出し、時系列イベントパターンの各部に対応付ける（Ｓ１６０）。この対応付けにより，時系列定性イベントデータと、時系列定量イベントパターンとを統合させて連結パターンとすることができる。図１０は、射影選択連結パターンの一例を示す図である。この射影選択による連結は、通常、データベースの分野では、射影演算、選択演算は、ユーザがSQL(Structured Query Language)言語を使って行うことをさす。しかしながら、本実施形態では、最小支持率に基づいて自動的に射影演算、選択演算が可能である点が異なっている。ここでの選択演算とは、最小支持率以上で成り立つ時系列イベントパターンに当てはまる被験者のＩＤに基づいて、連結対象のデータを選択することを示す。また、ここでの射影演算とは、選択された連結対象データのうち、最小支持率以上で成り立つ属性（たとえば「食リスク」など）または属性集合（たとえば「食リスク」と「酒リスク」など）を自動的に取り出したものである。これらの演算は，最小支持率さえ与えられていれば自動的に行われる。
【００２７】
このとき、注目すべき属性集合が分析者により指定されている場合は、この属性集合を必ず含むように時系列定性イベントデータを射影する。図１１は、射影選択連結操作を説明するための図である。
【００２８】
この図１１から、ＢＭＩ判定とともにγＧＴＰが同期して悪化していることが分かる。そして、射影選択連結した問診結果から、酒リスクが高い状態で、メンタルリスクが上昇していたことが分かる。さらに、ＢＭＩ判定は改善したが、その後、血圧判定が悪化したことが分かる。ここでも、射影選択連結した問診結果から、この背景には、食リスクが高い状態にあることが分かる。また、背後には、メンタルリスクが危険な状態にあるということも分かる。このように、射影選択連結部は、複雑な複合要因が経年的に変化している場合でも、検査値判定結果の経年変化に対応した問診部分だけを切り出して連結することができる。
【００２９】
表示部１７０は、生成された射影選択連結パターン（図１０）をＧＵＩ(Graphical User Interface)上に表示する（Ｓ１７０）。ここで、提示された時系列イベントパターンの条件を満たす定量・定性データを分析者が閲覧したい場合（Ｓ１８０のＹｅｓ）は、データ選択部１９０がインデックス対応表（図８）で保持しておいたリンクを辿ってデータを一覧表示する（Ｓ１９０）。この一覧表示により、分析者は、パターンに合致するデータ集合だけをピンポイントに見ることができる。
【００３０】
このようなパターンによるデータの絞込みは、通常のキーワード検索だけでは困難である。キーワード検索が有効なのは、あらかじめ欲しいパターンが分かっている場合である。どのようなパターンがデータ中に存在しているかがあらかじめ分からない場合は、このような時系列の性質をうまく生かしたデータの絞込みは幾度となく試行錯誤を繰り返さなければならないと考えられるため通常は困難であると考えられる。
【００３１】
ここで，分析者が得られたパターンの一部だけを選択する場合や、一部を削除してパターン生成をやり直したい場合などパターンを洗練したい場合（Ｓ２００のＹｅｓ）、パターン洗練部１８０がＧＵＩを通じてパラメータを取得し（Ｓ２１０）、時系列イベントパターンを再度生成する。パラメータを変えてパターン生成をやり直したい場合も同様にパターン洗練部１８０が再度パターン生成を起動させる。
【００３２】
以上に述べたように、本実施形態によれば、定量・定性に関わらず、時系列データから、明示的な経年変化の推移をパターン化し、分析者が必要な箇所を重点的に抽出することができれば、適確な推移パターンの把握が可能となる。また、不必要な情報を取捨選択する手間が省けるという業務効率向上の点からも、産業医や保健師、看護師などの医療職関係者が健診データ解析の結果から健康指導内容を考案する際に有用な装置となりうる。
【００３３】
上述した実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の趣旨を逸脱しない範囲であれば、適宜組合わせ及び変更することができることはいうまでもない。例えば、工程管理にとっても健診データの処理手順と同様にモデルを構築することができるため、工程管理者にとっては，製造プロセスの流れの中でどのような文脈で欠陥が起こっているのかを明示的なパターンとして把握することが可能となる。これは、製品の製造工程の欠陥改善策を立案する際に有用な装置となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態に係る時系列データ分析装置の概略構成図。
【図２】本実施形態に係る時系列データ分析のフローチャート。
【図３】検診データの例を示す図。
【図４】絞り込み後の検査データの例を示す図。
【図５】基本的な時系列イベントパターン生成方法の例を示す図。
【図６】基本的な時系列イベントパターン生成方法の例を示す図。
【図７】生成される時系列イベントパターンの一例を示す図。
【図８】時系列イベントパターン、時系列イベントデータ、及び元の時系列データのインデックス対応表を示す図。
【図９】時系列定性データの特徴を抽出した結果を示す図。
【図１０】射影選択連結パターンの一例を示す図。
【図１１】射影選択連結操作を説明するための図。
【符号の説明】
【００３５】
１１０  時系列データ記憶部
１２０  時系列イベントデータ生成部
１３０  特徴抽出部
１４０  時系列イベントパターン生成部
１５０  射影選択連結部
１６０  対応インデックス格納部
１７０  表示部
１８０  パターン洗練部
１９０  データ選択部
【図１】
2006285672.tif 000007
【図２】
2006285672.tif 000008
【図３】
2006285672.tif 000009
【図４】
2006285672.tif 000010
【図５】
2006285672.tif 000011
【図６】
2006285672.tif 000012
【図７】
2006285672.tif 000013
【図８】
2006285672.tif 000014
【図９】
2006285672.tif 000015
【図１０】
2006285672.tif 000016
【図１１】
2006285672.tif 000017