(57)【要約】【解決手段】  データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する方法では、データベース構造によって組織化されたユーザデータについて統一統計確率モデルを確定する。更に、データベース構造によって組織化されたユーザデータを、前記統一統計確率モデルに適用される統計学的分析手法を使用して分析する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する方法であって、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータについて統一統計確率モデルを確定し、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータを、前記統一統計確率モデルに適用される統計学的分析手法を使用して分析する方法。
【請求項２】
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータを複数のユーザデータレコードに組織化し、前記ユーザデータレコードの夫々がオブジェクトを示し、一のユーザレコードにおける前記ユーザデータが前記各オブジェクトのプロパティを記述する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記統一統計確率モデルを隠れ変数に基づいて確定する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記統一統計確率モデルを、構造学習に基づいて確定する請求項１乃至３いずれか一に記載の方法。
【請求項５】
前記統一確率モデルにおける統一確率を前記統計学的分析手法の入力変数として使用するように、前記統計学的分析手法を前記統一統計確率モデルに適用する前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項６】
使用する前記統計学的分析手法がデータマイニング手法に基づく方法である前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項７】
使用する前記統計学的分析手法がクラスタリング手法である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
使用する前記統計学的分析手法が「アソシエーションルール」の名称で知られる方法である請求項６に記載の方法。
【請求項９】
使用する前記統計学的分析手法がデシジョンツリーである請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記統計学的分析手法を使用する前記分析が、確定される前記ユーザデータ及び／又は一の統計学的検定に基づいて確定される前記ユーザデータの重要性間における依存性を要素とする前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項１１】
前記統一統計確率モデルを確定し、異なる時と場所とにおいて前記統計学的分析手法によって前記統一統計確率モデルを分析する前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項１２】
前記ユーザデータをデータベースに格納する前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項１３】
前記オブジェクトが、年齢、収入、購入商品、購入年月日、購入頻度のうち少なくとも二のプロパティによって記述される顧客である請求項２乃至１２いずれか一に記載の方法。
【請求項１４】
ユーザデータが記述するデータウェアハウスにおいて使用される前出請求項いずれか一に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザデータが顧客データ又は商品データである、顧客関係管理（ＣＲＭ：Customer Relationship Management）又は供給チェーン管理（ＳＣＭ：Supply Chain Management）において使用される請求項１乃至１３いずれか一に記載の方法。
【請求項１６】
データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する装置であって、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータについて統一統計確率モデルを確定するために使用可能なモデリングユニットと、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータを、前記統一統計確率モデルに適用される統計学的分析手法を使用して分析するために使用可能な分析ユニットと
を備えている装置。
【請求項１７】
コンピュータのメモリ内にロードされて、データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する以下の工程を、前記コンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータ読取可能な記録媒体からなるコンピュータプログラム製品であって、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータについて統一統計確率モデルを確定し、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータを、前記統一統計確率モデルに適用される統計学的分析手法を使用して分析するコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
コンピュータのメモリ内にロードされて、データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する以下の工程を前記コンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータについて統一統計確率モデルを確定し、
前記データベース構造によって組織化された前記ユーザデータを、前記統一統計確率モデルに適用される統計学的分析手法を使用して分析する記録媒体。
【請求項１９】
前記プログラムがコンピュータ上で実行されるとき請求項１に記載の工程の全てを実行するプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム。
【請求項２０】
コンピュータ読取可能なデータ記録媒体に格納される、請求項１８に記載のプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム。
【請求項２１】
前記プログラムがコンピュータ上で実行されるとき請求項１に記載の工程の全てを実行する機械読取可能な媒体に格納される、プログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業における製品データや顧客データのような、データベース構造により組織化されたユーザデータの分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、製品の発注から最終製品の配達に至るまで、企業における殆ど全ての工程、あるいは企業と顧客との殆ど全ての連絡、企業内における殆ど全ての物流工程は、電子的サポートにより実行され、あるいは管理制御されている。
【０００３】
このことは、例えば顧客データや製品データのようなデータを、体系的に獲得し、記録することを含む。このようなデータは、経済、ビジネス及び／又は市場戦略に係る分析の基礎であり、データを、有用な経済、ビジネス及び／又は市場戦略に係る発見或いは分析に変換するのに用いられる。
【０００４】
このような経済、ビジネス及び／又は市場戦略の重要性は、このような企業データが企業の重要な資産であることを意味している。従って、多くの企業は、このようなデータの獲得及び分析に多大な努力を払っている。
【０００５】
このような企業データを獲得するには、例えばCRM (Customer Relationship Management：顧客関係管理)システム（非特許文献１参照）、SCM (Supply Chain Management：供給チェーン管理)システム（非特許文献２参照）又はデータ・ウェアハウス（非特許文献３参照）など、各種の公知汎用システムが利用可能である。
【０００６】
捕獲後、データは、通常、データベースに格納され、適宜組織化された形態で格納される。通常、これは、データレコードDi = ( Ai, Bi, Ci,…)を作成することを含む（尚、添え字「i」は、各データレコードDiを意味している）。
【０００７】
各データレコードDiは、オブジェクトグループのうち特定のオブジェクトを示すものであり、例えば、企業の登録済み顧客全員のうち特定の顧客、あるいは企業の製品ラインのうち特定の製品を示す。
【０００８】
この場合、各データレコードは、規定可能な数のエントリAi, Bi, Ci,…、個々の捕獲されたデータアイテムからなる（A, B, C,…は、カテゴリ又は属性である）。このようなカテゴリ又は属性は、オブジェクトグループのプロパティを示すものであり、例えば、年齢（A）、収入（B）、購入製品（C）…といったプロパティを示している。この場合、エントリAi, Bi, Ci,…は、各カテゴリA, B, C,…について、数量的形式のものでもよいし、又は意味的形式のものでもよい。
【０００９】
このような企業データは、統計学的手法である「データマイニング手法」を用いて分析される（非特許文献４、１０、１１及び１２参照）。この場合、これらデータマイニング手法の多くは、静的フレームワークに基づいており、換言すれば、統計学的言語で構築されている。
【００１０】
十分周知であり頻繁に使用されるデータマイニング手法として、「デシジョンツリー」（非特許文献５参照）がある。
【００１１】
更に使用されている公知のデータマイニング手法として、「クラスタリング」手法（非特許文献６参照）やアソシエーションルール（非特許文献９参照）がある。
【００１２】
これら公知の分析手法の多くは、大量データの分析に十分対応できないという欠点を有している。その理由は、このような分析は、例えばデータベースに格納されているデータストック全体へのシングルアクセス又はマルチアクセスを必要とするためである。
【００１３】
このため、大量のデータの場合はアクセスタイムや、プロセシングタイム及びレスポンスタイムが長くなり、それゆえパフォーマンスが低下する。また高度の処理能力や処理容量を備えることも必要となる。
【００１４】
非特許文献７は、隠れ変数Xに基づくデータ構造（A, B, C,…）についての統一確率モデルの確定（ascertainment）を開示している。
【００１５】
非特許文献８は、構造学習に基づくデータ構造（A, B, C,…）についての統一確率モデルの確定（ascertainment）を開示している。
【００１６】
【非特許文献１】Customer Relationship Management System, available on 08.31.2002 at: http://www.crm-expo.com/.
【非特許文献２】Supply Chain Management System, available on 06.31.2002 at: http://www.sap-ag.de/germany/solutions/scm/.
【非特許文献３】Data Warehouse, available on 08.31.2002 at: http://www.data-warehouse-systeme.de/.
【非特許文献４】Heckermann, D., “Bayesian Networks for Data Mining”, Data Mining and Knowledge Discovery, pages 79 to 119, 1997.
【非特許文献５】Kass, G., “An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data”, Applied Statistics, 29:2, pages 119 to 117, 1980.
【非特許文献６】Bezdek, J.C., Pal, S.K., “Fuzzy Models for Pattern Recognition”, IEEE Press, 1992.
【非特許文献７】Everitt, B.S., “An Introduction to Latent Variable Models”, London, Chapman and Hall, 1984.
【非特許文献８】Reimar Hofmann, “Lernen der Struktur nichtlinearer Abhangigkeiten mit graphischen Modellen”, [Learning the structure of nonlinear dependencies using graphical models], Thesis at Technische Universitat Munchen, published at: dissertation.de, ISBN:3-89825-131-4.
【非特許文献９】Ashoka Savasere, Edward Omiecinski, Shamkant B. Navathe, “An Efficient Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases”, The VLDB Journal, pages 432 to 444”, 1995
【非特許文献１０】Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth and Ramasamy Uthurusamy, “Advances in Knowledge Discovery and Data Mining”, American Association for Artificial Intelligence, CA, 1996.
【非特許文献１１】Ian H. Witten, Eibe Frank, Morgan Kaufmann, Data Mining, 2000.
【非特許文献１２】T. Hastie, R. Tibshirani, J.H. Friedman, “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction”, Springer Series in Statistics.
【非特許文献１３】Jensen, V.J., “An Introduction to Bayesian Networks”, UCL Press, London, 1996.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
本発明は、組織化されたユーザデータを分析する方法であって、大量のユーザデータにも適用可能で、更にその場合に高度のパフォーマンスを呈する方法を特定するという目的に基づいている。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的は、請求の範囲における各独立請求項に記載した特徴を有する、データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する方法及び装置、並びにプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム及びコンピュータプログラム製品によって達成される。
【００１９】
データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する方法は、データベース構造によって組織化されたユーザデータについて、まず統一統計確率モデルを確定することからなる。データベースによって組織化されたユーザデータは、続いて、統計学的分析手法を使用して分析されるが、この統計学的分析手法は、慣習的に行われるような出力データそのものにではなく、統一統計確率モデルに適用される。
【００２０】
データベース構造によって組織化されたユーザデータを分析する装置は、データベースによって組織化されたユーザデータについて統一統計確率モデルを確定するために使用可能なモデリングユニットと、データベースによって組織化されたユーザデータを統一統計確率モデルに適用する統計学的分析手法を使用して分析するために使用可能な分析ユニットとを備えている。
【００２１】
明らかに分かるとおり、本発明は二段階の手順に基づいている。
【００２２】
第一の仮定は、データベース構造によって組織化された記述可能なユーザデータである。この場合、このようなデータベース組織化は、ユーザデータが、例えば同一の方法で夫々組織化され同一のエントリカテゴリA, B, C,…を有するデータレコード（Ai, Bi, Ci,…）などの上位固定構造に基づいていることを意味していると考えられる。このような構造は一般知識である。
【００２３】
このようなデータベース構造によって組織された分析用ユーザデータは、統一多目的確率モデルの作成に使用される。これについては、例えば非特許文献７及び８に記載されている。
【００２４】
このモデルは、組織化されたユーザデータのデータ構造についての統計値の一般的で完全で正確なマップ（「分析データベースマップ」）である。それに加えて、ユーザデータについて極度に凝縮した形態の知識である。
【００２５】
続いて、この一般的マップを、統計学的手法による分析の基礎として使用できる。これらの手法は、もはや蓄積されたユーザデータ全体又は個々のユーザデータアイテムにアクセスせず、分析用に作成した統計マップ、即ち統一確率モデルを使用する。
【００２６】
このことにより、分析に係るアクセスタイム、プロセシングタイム及びレスポンスタイムを減少させることができ、結果、パフォーマンスを向上させることができる。
【００２７】
本発明のプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラムは、当該プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本発明分析方法における全ての工程を実行するよう構成されている。
【００２８】
機械読取可能な媒体に格納されたプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム製品は、当該プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本発明分析方法における全ての工程を実行するよう構成されている。
【００２９】
前記装置、当該プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本発明分析方法における全ての工程を実行するよう構成されているプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム、並びに、当該プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本発明分析方法における全ての工程を実行するよう構成されている機械読取可能な媒体に格納されたプログラム符号化手段を有するコンピュータプログラム製品は、本発明分析方法又は以下に説明する各種態様（developments）の一を実行するのに特に好適である。
【００３０】
本発明の好適な各種態様は、従属請求項に記載されている。
【００３１】
以下に記載する各種態様は、方法及び装置の両方に関する。
【００３２】
本発明及びその各種態様は、ソフトウェアを用いてもハードウェアを用いても実現可能であり、例えば特別な電子回路を用いて実現可能である。
【００３３】
加えて、本発明又は以下に記載する態様は、本発明又はその態様を実現するプログラム符号化手段を備えたコンピュータプログラムを格納するコンピュータ読取可能な記録媒体によって実現可能である。
【００３４】
また、本発明又は以下に記載するいずれの態様も、本発明又はその態様を実現するプログラム符号化手段を備えたコンピュータプログラムを格納する記録媒体を有するコンピュータプログラム製品によって実現可能である。
【００３５】
一態様において、例えばデータベースのユーザデータレコードのように、ユーザデータレコードに組織化されたユーザデータを使用する。この場合、各ユーザデータレコードは、オブジェクト群のうち特定のオブジェクトを示している。各ユーザデータレコードに関連付けられたユーザデータは、この場合における各オブジェクトのプロパティを記述（describe）している。
【００３６】
統一統計確率モデルの確定には、隠れ変数に基づく統計学的手法（非特許文献７参照）又は構造学習に基づく統計学的手法（非特許文献８参照）を使用することが可能である。両方法の組合せもまた可能である。
【００３７】
また、統一確率を統計学的分析手法の入力変数として使用するように、統計学的分析手法を統一統計確率モデルに適用することが好ましい。統一確率は、統一確率モデルから直接得ることができる。このことにより、プロセシングタイムを費やしレスポンスタイムを長引かせる不要な中間工程を排除することが可能となる。
【００３８】
使用する統計学的分析手法は、データマイニング手法に基づく方法（非特許文献４、１０、１１及び１２参照）を使用することができ、例えば、クラスタリング手法（非特許文献５参照）又はデシジョンツリー（非特許文献６参照）又はアソシエーションルール（非特許文献９参照）とすることができる。
【００３９】
統計学的分析手法を使用する分析の間、ユーザデータ及び／又は一の統計学的検定に基づくユーザデータの重要性（又は、意義或いは意味）間における、依存性を確定することが可能である。これは、極度に凝縮或いは圧縮された形態のユーザデータ、即ち統一確率モデルのおかげで、対話形式で非常に効率的に行うことができる。
【００４０】
また当然、統一統計確率モデルを確定し、該統一統計確率モデルを異なる時と場所とで統計学的手法によって分析することも可能である。
【００４１】
例として、分析データベースマップ、即ち統一確率モデルを、例えば日毎、週毎など設定可能な時間間隔で新たに作成することも可能である。例えば夜又は週末に作成してもよい。続いて、分析速度を顕著に向上させるため必要があるときは、完全な分析データベースマップを利用することができる。
【００４２】
ユーザデータは、各種データソースから得ることができる。ユーザデータが格納されそこからユーザデータが読み出されるデータベースからユーザデータを得ることが最も簡単である。
【００４３】
データを分析する際に達成可能なパフォーマンスの面から、本発明は、CRM（非特許文献１参照）やSCM（非特許文献２参照）やデータウェアハウス（DW）（非特許文献３参照）の分野でみられるような、大量のデータを処理又は分析する必要がある場合に特に好適である。
【００４４】
CRM分野において、例えば、本発明の一態様を使用して、顧客データを分析することができる。この場合、オブジェクトは、年齢、収入、購入商品、購入年月日、購入頻度のうち少なくとも二のプロパティによって記述される顧客である。この構成により、マーケティング部門は、特定の顧客グループにおける一の顧客の行動など、非常に重要な問題を解決することができる。これに基づいて、顧客を獲得する際、ターゲットグループを、より具体的に決定することができ、顧客グループを、特定商品や販促キャンペーンについてより的確に選択することができ、総じて顧客に、先を見据えたサービスを提供することができる。
【００４５】
本発明の実施例を図面に示し、以下に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
本発明の実施例を図面に示すとともに以下に説明する。
【実施例】
【００４７】
（銀行における顧客行動を分析するCRMシステムに基づく分析システム）
本実施例の主題は、銀行における顧客データを分析する分析システムである。
【００４８】
ここで、以下に説明する分析システムは銀行のみならず、大型店舗や製造業など任意の企業において、企業データの適切な分析に使用可能であることを注記しておく。
【００４９】
（分析システム稼動方式）
図１は、銀行の顧客データ１１０を分析する分析システムの稼動方式１００を模式的に示している。
【００５０】
稼動方式１００は、知識の獲得１０１と、銀行顧客に対するインテリジェントサービスへの知識の転換１０２とに分けられる。
【００５１】
大量であるがゆえに扱いづらい顧客データ１１０は、まず全て圧縮１１１されて、顧客行動の統計モデル１１２、即ち統一確率モデルとなる。
【００５２】
ここで使用される統一確率モデル１１２は、隠れ変数に基づくものである。この原理については非特許文献７に記載がある。
【００５３】
他の種類の統一確率モデル、例えば構造学習に基づくモデル（非特許文献８参照）を使用することも可能である。
【００５４】
統一確率モデル１１２を使用することにより、顧客のプロパティ調査、とりわけ或る期間にわたる顧客行動の調査を、出力データを使用する場合よりも一層効率的で柔軟に行うことができる。
【００５５】
この目的のため、統計モデルに基づく統計学的手法１２０、一般にはデータマイニング手法、この場合デシジョンツリーを使用する。
【００５６】
クラスタリング手法やアソシエーションルールなど、他のデータマイニング手法を使用することも可能である。
【００５７】
データマイニング手法に関する原理は、非特許文献４、１０、１１及び１２に記載されており、デシジョンツリーに関する原理は、非特許文献６に記載されており、クラスタリング手法に関する原理は、非特許文献５に記載されている。
【００５８】
統計学的フレームワークに基づいており、それ故、統一確率モデル１１２として同一の統計用語又は同一の統計言語を使用するデータマイニング手法又はデシジョンツリー１２０によって、カップリングが可能になる。
【００５９】
重要な質問（図２参照）は、統一確率モデル１１２の助けを借りて、デシジョンツリー１２０を使用して、対話式で回答１４０することができる。
【００６０】
従って、定量的な視点（何人の顧客？）のみならず定性的な視点（どのような種類の顧客？）からも顧客を観察することが可能である。
【００６１】
例えば、「どのパートナーシップ又はキャンペーンによってどのような質の顧客が何人来るか？」、「自分の宣伝媒体はどのくらい効率的か？」、あるいは「どのような嗜好及び需要を持ったどのようなクラスの顧客がいるのか？」、「いつ、どのように、これらの需要が一番満たされるのか？」といった質問が考えられる。
【００６２】
次いで、質問の結果は、顧客向けのインテリジェントサービス１３０へ転換１２１することができる。
【００６３】
（顧客データ（図1の１１０））
当該分析システムにおける顧客データ１１０は、CRM１５０の過程において収集される。
【００６４】
CRMに関する原理は、非特許文献１に記載されている。
【００６５】
CRM１５０は、対面、ウェブ、コールセンターなど、銀行の販路全てから獲得され格納された銀行顧客に関する大量のデータ１１0を必要とする。
【００６６】
次に挙げるデータ（属性A, B, C,…）が、夫々、顧客について獲得及び格納される。
【００６７】
（１）夫々の時系列で購入された銀行商品A（A1, A2, A3,…）。
【００６８】
（２）購入された銀行商品についての、ある購入時と別の購入時との間の時間的購入間隔B (B1-2, B2-3, B3-4,…)。
【００６９】
（３）生年月日（C）。
【００７０】
（４）収入（D）。
【００７１】
（５）住所（E）。
【００７２】
（６）前回の来店（F）。
【００７３】
（７）前回の口座の動き（G）。
【００７４】
これらのデータが、顧客固有データレコードDi (A1, A2,…, B1-2, B2-3,…, C, D,…)としてデータベースに格納される。ここで添え字「i」は、各銀行顧客iを示している。
【００７５】
（統一確率モデル（図1の１１２））
これらデータ１１０に隠れている銀行顧客に関する知識は凝縮されて、一のモデル、即ち、統一確率モデル１１２となる。
【００７６】
ここで使用される統一確率モデル１１２は、隠れ変数Ｘに基づいている。これに関する原理は非特許文献７に記載されている。
【００７７】
隠れ変数Ｘに基づく統一確率モデル１１２は、全ての属性（A, B, C,…）についてP (A, B, C,…, X)として記述される。
【００７８】
このような統計データマップは、顧客についての知識が高度に圧縮されたものであり、これを使用して効率的に対話形式で依存性を調査１２０、１４０することができる。
【００７９】
ここで作成された統一確率モデル１１２を使用することにより、顧客についての知識を迅速且つ効率的に抽出可能となり、とりわけ顧客の行動様式を容易且つ柔軟に学習可能となる。その結果、顧客の典型的な行動パターンや展開サイクルを効率的且つ直観的に分析し、また典型的な顧客セグメントや顧客の嗜好を明瞭且つ正確に決定及び認識１２０、１４０することができる。
【００８０】
加えて、統一確率モデル１１２は、上記分析機能を提供するのみならず、次に予測される顧客の行動や現在の需要についての予測を迅速に検索することも可能にするものである。また、この予測を使用して、顧客にフォーサイト（foresight：先見）を所定様式で提供したり、プロアクティブで個人的なオファーを提供１３０したりすることもできる。
【００８１】
（統一確率モデルへのデシジョンツリーの付加（図1の１２０））
統一確率モデル１１２の更に別の用途において、デシジョンツリー（非特許文献６参照）が、統計モデル１１２である統一確率モデル１１２上に付加１２０される。
【００８２】
従って、デシジョンツリーにおける最初の分岐についてのエッジ分布、即ちP (A, X), P (B, X), P (C, X),…や、デシジョンツリーにおける全ての分岐についてのエッジ分布など、任意のエッジ分布を確定することが可能になる。
【００８３】
更に、基本確率分布又は基本確率P(A), P(B),…及び任意の条件付き確率又は確率分布P(B|A), P(C|A), P(C|B),…、これら全てを確定することが可能になる。
【００８４】
隠れ（又は潜在的な）変数Ｘに基づく共通分布或いは統一分布P(A, B, C, …, X)は、まず、隠れ変数Ｘを用いて総和或いは加算を求めることにより顧客の全属性について統一分布P(A, B, C,…)を作成する。
【００８５】
この場合、構造学習により、統一分布P(A, B, C, …, X)を直接導出することができる。
【００８６】
統一分布から、任意の一次元エッジ分布（限界）P(A), P(B),…、低次元分布P(A, B), P(B, C),…及び任意の条件付き確率（一次元又は多次元）P(B|A), P(C|A), P(A,C|B),…を導出することができる。
【００８７】
これは、非特許文献１３に記載されるように、推論工程においてなされる。
【００８８】
この場合、非特許文献１３によれば、隠れ変数が規定されたモデルの構造や、構造学習によって導出されたモデルの構造、あるいはそれらの組合せによるモデルの構造を使用して、統一分布に関し要求された総和を効率的に計算する。
【００８９】
デシジョンツリーは、通常、公知のCHAID法や公知のCART法に基づいて構築される。
【００９０】
一般に、「第一の分岐」において目的変数（又は従属変数）Aについてデシジョンツリーを構築するには、対をなす分布P(A, B), P(B, C), P(A, D),…の全てがまず要求される。
【００９１】
そして、対をなす分布P(A, B), P(B, C), P(A, D),…と既知数のデータアイテムとに基づく統計学的基準（統計学的検定及び有意水準）に基づく、概ね既知の方法で、第一の分岐において一組の変数群B, C, D,…から一つの変数が選択される。
【００９２】
例えば、この第一の分岐において、二つの値d1及びd2を持つ変数Dが選択されると、第二の分岐においては条件付きの対をなす分布P(A,B|d1), P(A,B|d2), P(A,C|d1), P(A,C|d2),…が要求される。
【００９３】
デシジョンツリーを構築するために（又は要求された統計学的検定の基礎として）要求された確率又は分布は、通常、（上記の如く）可能な限り正確な確率モデル（推論工程）からのデータ等により確定することができる。
【００９４】
（対話式分析（図１の１４０、図２Ａ乃至２Ｇ））
図２Ａ乃至２Ｇは、統一確率モデル１１２に基づいてデシジョンツリー１２０を使用して行うことのできる幾つかの可能な対話式分析１４０を例示している。
【００９５】
図２Ａは、確率分布P(A1), P(A2), P(A3), P(A4), P(A5), P(B1-2), P(B2-3), P(B3-4), P(C)及びP(D)を示している。P(A1＝当座／給与口座)＝56.125％の項目が強調されている。
【００９６】
図２Ｂは、A1＝当座／給与口座という条件下における条件付き確率分布、即ち、P(A2|A1＝当座／給与口座), P(A3|A1＝当座／給与口座), P(A4|A1＝当座／給与口座), P(A5|A1＝当座／給与口座), P(B1-2|A1＝当座／給与口座), P(B2-3|A1＝当座／給与口座), P(B3-4|A1＝当座／給与口座), P(C|A1＝当座／給与口座), P(D|A1＝当座／給与口座)を示している。P(A2=保険商品|A1＝当座／給与口座)＝29％及びP(A2＝貯蓄／投資|A1＝当座／給与口座)＝50％の項目が強調されている。
【００９７】
図２Ｃは、A1＝当座／給与口座、A2=保険商品という条件下での条件付き確率分布、即ち、P(A3| A1＝当座／給与口座、A2=保険商品), P(A4| A1＝当座／給与口座、A2=保険商品), P(A5| A1＝当座／給与口座、A2=保険商品),…を示している。この場合、P(B1-2＝第一商品と第二商品との間の購入間隔3年以上| A1＝当座／給与口座、A2=保険商品)＝85％の項目が強調されている。
【００９８】
図２Ｄは、A1＝当座／給与口座、A2=貯蓄／投資という条件下での条件付き確率分布、即ち、P(A3| A1＝当座／給与口座、A2=貯蓄／投資), P(A4| A1＝当座／給与口座、A2=貯蓄／投資), P(A5| A1＝当座／給与口座、A2=貯蓄／投資),…を示している。この場合、確率分布P(B1-2| A1＝当座／給与口座、A2=貯蓄／投資)の項目が強調されている。
【００９９】
図２Ｅは、確率分布P(A1), P(A2), P(A3), P(A4), P(A5), P(B1-2), P(B2-3), P(B3-4), P(C)及びP(D)を示している。P(A1＝当座／給与口座)＝56.125％の項目が強調されている。加えて、図２Ｅは、隠れ変数Ｘについての確率分布も示しており、この場合はセグメント、即ちP(セグメント)として示している。P(セグメント＝4)＝34％の項目が強調されており、これは、銀行の全顧客のうち34％がセグメント４に分類されることを示している。
【０１００】
図２Ｆ及び２Ｇは、セグメント＝４という条件下での条件付き確率分布（図２Ｆ）、並びに、Ｃ＝「1980-1990の範囲にある生年月日」という条件下での条件付き確率分布（図２Ｇ）を示している。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】分析システムが顧客データ分析を行う一の実施例に係る方法を示す概略図である。
【図２Ａ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｂ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｃ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｄ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｅ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｆ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図２Ｇ】一の実施例に係る、顧客データを分析する分析システムから得られた分析結果を示す図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図２Ｆ】
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【図２Ｇ】
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