(57)【要約】【課題】ユーザが試行錯誤することなく、効率的に属性の粒度を変更することができるデータマイニングシステムを提供すること。【解決手段】複数の属性と属性値とを含むデータから属性を選択し、予め記憶する属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化するグループ化手段１０２と、グループ化した属性値と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段１０３と、算出した検定量に基づいて、グループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定手段１０４とを含み、グループ化手段１０２は、判定手段１０４が特徴的でないと判定すると、分類階層のうち、前回のグループ化で用いた階層よりも上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行することを特徴とする。【選択図】図２１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を判定するデータマイニングシステムであって、
前記データから属性を選択し、予め記憶する前記属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した前記属性の属性値をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段がグループ化した属性値と前記分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段と、
前記検定値算出手段が算出した検定量に基づいて、グループ化した前記属性値が前記分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定手段とを含み、
前記グループ化手段は、前記判定手段が特徴的でないと判定すると、前記分類階層のうち、前回のグループ化で用いた階層よりも上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行する
ことを特徴とするデータマイニングシステム。
【請求項２】
グループ化手段は、判定手段が全てのグループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であると判定すると、データから他の属性を選択してグループ化処理を再度実行する
請求項１記載のデータマイニングシステム。
【請求項３】
複数の属性と属性値とを含むデータ及び分析対象の属性を入力として、前記分析対象の属性に関連する属性のリストを出力するデータマイニングシステムであって、
前記属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層を記憶する属性分類階層記憶手段と、
前記データから、比較対象とする属性を一つ選択し、選択した前記属性に対応する分類階層を前記属性分類階層記憶手段から抽出し、抽出した前記分類階層の下位階層の分類に基づいて、前記データのうち前記比較対象とする属性に対応する属性値をグループ化するグループ化手段と、
少なくとも前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性、または前記分析対象の属性と前記グループ化手段がグループ化した前記比較対象とする属性の全ての属性値のいずれかに対し、前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性と、または前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性の属性値との関係性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段と、
前記検定量算出手段が算出した検定量が特定の閾値を越えるか否かによって特徴的であるか否かを判定し、特徴的でない属性または特徴的でない属性値を示す検定結果があると判定した場合に、前記グループ化手段に前記分類階層の一つ上の階層の分類に基づいてグループ化処理を実行させ、全ての比較対象の属性または属性値の検定結果が特徴的であると判定した場合に、グループ化手段に分類階層を変更することなく、未判定の別の属性を選択させ、全ての特徴的な属性のリストと検定量とを出力する判定手段とを含む
ことを特徴とするデータマイニングシステム。
【請求項４】
属性分類階層記憶手段は、一つの属性に対応する分類階層を記憶し、
グループ化手段は、属性に対応する分類階層を前記属性分類階層記憶手段からいずれか一つ選択し、
判定手段は、全ての比較対象の属性または前記属性の属性値の検定結果が特徴的であると判定し、かつ、前記比較対象の属性に対応するその他の分類階層がある場合、グループ化手段に未選択の分類階層を選択させる
請求項３記載のデータマイニングシステム。
【請求項５】
特徴的な属性のリストと検定量とを入力として、所定の条件を満たす属性同士を纏めて一つの属性とする纏め上げ手段を含み、
前記纏め上げ手段は、所定の条件として、検定量順に順位づけした結果、異なる複数の属性が、所定の順位幅以内に含まれることと、所定の検定量の範囲に含まれることとの、少なくともいずれか一つを満たし、かつ、これらの属性が、対応する分類階層において兄弟階層であり同一の親分類を共有する場合に、前記親分類を新たな特徴的な属性として纏め上げて出力する
請求項３又は請求項４記載のデータマイニングシステム。
【請求項６】
グループ化手段によるグループ化の対象とする属性の組合せを生成する組合せ手段を含む
請求項３から請求項５のうちいずれか１項に記載のデータマイニングシステム。
【請求項７】
複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を特定するデータマイニング方法であって、
前記データから属性を選択し、記憶部が記憶する前記属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した前記属性の属性値をグループ化するグループ化ステップと、
グループ化した属性値と前記分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出ステップと、
算出した検定量に基づいて、グループ化した前記属性値が前記分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定ステップとを含み、
前記グループ化ステップで、前記判定ステップにおいて特徴的でないと判定すると、前記分類階層のうち、前回より上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行する
ことを特徴とするデータマイニング方法。
【請求項８】
グループ化ステップで、全てのグループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であると判定すると、データから他の属性を選択してグループ化処理を実行する
請求項７記載のデータマイニング方法。
【請求項９】
複数の属性と属性値とを含むデータ及び分析対象の属性を入力として、前記分析対象の属性に関連する属性のリストを出力するデータマイニング方法であって、
前記属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層を記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記データから、比較対象とする属性を一つ選択する選択ステップと、
選択した前記属性に対応する前記分類階層を前記記憶部から抽出する抽出ステップと、
抽出した前記分類階層の下位階層の分類に基づいて前記データの属性に対応する属性値をグループ化するグループ化ステップと、
少なくとも前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性、または前記分析対象の属性とグループ化した前期比較対象とする属性の全ての属性値のいずれかに対し、前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性と、または前記分析対象の属性と前記比較対象とする属性の属性値との関係性の強さを示す検定量を算出する検定量算出ステップと、
算出した検定量が特定の閾値を越えるか否かによって特徴的であるか否かを判定し、特徴的でない属性または特徴的でない属性値を示す検定結果があると判定した場合に、前記分類階層の一つ上の階層に基づいてグループ化する再グループ化ステップと、
全ての比較対象の属性または属性値の検定結果が特徴的であると判定した場合、分類階層の変更することなく、未判定の別の属性を選択し、全ての特徴的な属性のリストと検定量とを出力する出力ステップとを
含むことを特徴とするデータマイニング方法。
【請求項１０】
記憶ステップで、一つの属性に対応する分類階層を記憶し、
抽出ステップで、属性に対応する分類階層をいずれか一つ抽出し、
全ての比較対象の属性または前記属性の属性値の検定結果が特徴的であると判定した場合で、かつ、前記比較対象の属性に対応するその他の分類階層がある場合、未選択の分類階層を選択する再選択ステップとを含む
請求項９記載のデータマイニング方法。
【請求項１１】
特徴的な属性のリストと検定量とを入力として、所定の条件を満たす属性同士を纏めて一つの属性とする纏め上げステップを含み、
纏め上げステップで、所定の条件として、検定量順に順位づけした結果、異なる複数の属性が、所定の順位幅以内に含まれることと、所定の検定量の範囲に含まれることとの、いずれか一つまたはいずれも満たし、かつ、これらの属性が、対応する分類階層において兄弟階層であり同一の親分類を共有する場合に、前記親分類を新たな特徴的な属性として纏め上げて出力する
請求項９又は請求項１０記載のデータマイニング方法。
【請求項１２】
グループ化の対象とする属性の組合せを生成する組合せステップを含む
請求項９から請求項１１のうちいずれか１項に記載のデータマイニング方法。
【請求項１３】
複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を特定するコンピュータに、
前記データから属性を選択し、記憶部が記憶する前記属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した前記属性の属性値をグループ化するグループ化処理と、
グループ化した属性値と前記分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出処理と、
算出した検定量に基づいて、グループ化した前記属性値が前記分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定処理とを実行させ、
前記グループ化処理で、前記判定処理において特徴的でないと判定すると、前記分類階層のうち、前回より上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行させる
ためのデータマイニング用プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
グループ化処理で、全てのグループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であると判定すると、データから他の属性を選択してグループ化処理を実行させる
請求項１３記載のデータマイニング用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を判定するデータマイニングシステム、データマイニング方法及びデータマイニング用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、データマイニングシステムは、さまざまな属性をもったデータを入力として、属性間の関係の法則を計算（抽出）する。データマイニングシステムは、例えば、営業活動における顧客訪問の履歴データを入力として、営業活動の成功／失敗に関係深い属性が何かを計算（抽出）する。
【０００３】
図１は、顧客訪問の履歴データの例を示す説明図である。図１に示す例では、履歴データは、訪問先、訪問日、訪問時間、訪問者及び成功／失敗を属性としたデータを含む。なお、図中の「…」は省略を示す。データマイニングシステムは、このようなデータが与えられた（入力された）時に、履歴データから、成功／失敗の属性と関係の深い属性を探す（抽出する）。データマイニングシステムは、属性間の関係があるかどうかを図るために、例えば、一般によく知られている、ｔ検定などの検定手法を用いる。
【０００４】
しかし、このような検定を行うためには、数値属性を離散化したり、属性をグルーピングしたりする必要がある。この問題を解決することを目的とした装置として、例えば、特許文献１に記載された装置がある。
【０００５】
特許文献１に記載された装置では、入力データに対し、手続きファイルと呼ばれるルールを適用することで数値属性の離散化や属性のグルーピングを行う。たとえば、手続きファイルに、「訪問時間を、８：００以前、８：００から０９：５９、１０：００から１１：５９、１２：００から１４：００、１４：００から１６：００、１６：００以降、離散化」、「訪問先を、Ａ産業とＢ興産、Ｃ興産とＤ会社、Ｅ会社とＦ会社、それ以外に離散化」などと記述することで、数値の離散化や属性のグルーピングを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−２５００８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に記載された装置の問題点は、効率的ではないということである。その理由は、一つの属性に対し、一つの離散化やグルーピングのみを記述するのみでは、良い結果が得られないため、多くの試行錯誤が必要となるためである。
【０００８】
特許文献１に記載された装置では、たとえば、「訪問時間を、８：００以前、８：００から０９：５９、１０：００から１１：５９、１２：００から１４：００、１４：００から１６：００、１６：００以降、離散化」というルールを記述したのち、あまり妥当な結果が得られない場合には、「訪問時間を０：００から１１：５９と１２：００から２３：５９に離散化」というように新たなにルールを記述しなおす必要がある。また、仮に、ルールを複数記述できたとしても、特許文献１に記載された装置では、すべてのルールを適用したのちに検定を行う必要がある。
【０００９】
そこで、本発明は、データマイニングにおいて、ユーザが試行錯誤することなく、効率的に属性の粒度を変更することができるデータマイニングシステム、データマイニング方法及びデータマイニング用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明によるデータマイニングシステムは、複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を判定するデータマイニングシステムであって、データから属性を選択し、予め記憶する属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段がグループ化した属性値と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段と、検定値算出手段が算出した検定量に基づいて、グループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定手段とを含み、グループ化手段は、判定手段が特徴的でないと判定すると、分類階層のうち、前回のグループ化で用いた下位層よりも上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行することを特徴とする。
【００１１】
本発明によるデータマイニング方法は、複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を判定するデータマイニング方法であって、データから属性を選択し、予め記憶する属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化するグループ化ステップと、グループ化した属性値と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出ステップと、算出した検定量に基づいて、グループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定ステップとを含み、グループ化ステップで、特徴的でないと判定すると、分類階層のうち、前回のグループ化で用いた下位層よりも上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行することを特徴とする。
【００１２】
本発明によるデータマイニング用プログラムは、複数の属性と属性値とを含むデータから分析対象の属性に関連する属性を判定するコンピュータに、データから属性を選択し、予め記憶する属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化するグループ化処理と、グループ化した属性値と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出処理と、算出した検定量に基づいて、グループ化した属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定処理とを実行させ、グループ化処理で、特徴的でないと判定すると、分類階層のうち、前回のグループ化で用いた下位層よりも上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、データマイニングにおいて、ユーザが試行錯誤することなく、効率的に属性の粒度を変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】顧客訪問の履歴データの例を示す説明図である。
【図２】本発明によるデータマイニングシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】データマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【図４】訪問時間を示す属性に対応する分類階層の一例を示す説明図である。
【図５】訪問先を示す属性に対応する分類階層の一例を示す説明図である。
【図６】訪問者を示す属性に対応する分類階層の一例を示す説明図である。
【図７】グループ化手段の結果の一例を示す説明図である。
【図８】検定量算出手段の結果経過の一例を示す説明図である。
【図９】検定量算出手段の結果経過の一例を示す説明図である。
【図１０】グループ化手段の結果の一例を示す説明図である。
【図１１】出力手段の結果の一例を示す説明図である。
【図１２】第２の実施形態におけるデータマイニングシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】訪問者を示す属性に対応する部署ごとの分類階層の一例を示す説明図である。
【図１４】第２の実施形態におけるデータマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【図１５】第３の実施形態におけるデータマイニングシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】纏め上げ手段の結果の一例を示す説明図である。
【図１７】第４の実施形態におけるデータマイニングシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】第４の実施形態におけるデータマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【図１９】グループ化手段の結果の一例を示す説明図である。
【図２０】検定量算出手段の結果経過の一例を示す説明図である。
【図２１】データマイニングシステムの最小の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図２は、本発明によるデータマイニングシステムの構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、本発明の第１の実施形態におけるデータマイニングシステムは、プログラムに従って動作するデータ処理装置１００１と、データ記憶装置１００２と、データ群及び特徴を判断したい目的属性を受け取る（データ処理装置１００１に入力する）入力手段１０１と、目的属性に関係のある属性のリストを出力する出力手段１０５とを含む。なお、本実施形態では、データマイニングシステムは、例えば、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。
【００１６】
データ処理装置１００１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。データ処理装置１００１は、属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層を参照し、属性値のグループ化を行うグループ化手段１０２と、データ群及び目的属性を入力として所定の検定を行う検定量算出手段１０３と、検定結果に基づいて属性が特徴的（検定量で関連性が強いことを示す値となっていること）であるかを判定する判定手段１０４とを含む。
【００１７】
データ記憶装置１００２は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、データ記憶装置１００２は、属性分類階層記憶手段１０６を含む。
【００１８】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００１９】
入力手段１０１は、具体的には、キーボード等の入力装置によって実現される。入力手段１０１は、データ群と目的属性とを受け取る（データ処理装置１００１に入力する）機能を備えている。データ群は、属性と属性値とを含む。また、目的属性とは、データマイニングを行うことによって、データ群に含まれる属性と規則性や関係性の検定対象となる属性である（なお、本実施形態では、このような属性をデータ群に含まれる属性とは区別して目的属性という）。たとえば、顧客訪問履歴データ（データ群）を入力とし、成功／失敗に関連する属性を求めたい場合には、入力手段１０１は、目的属性として、成功／失敗を入れる（データ処理装置１００１に入力する）。本実施形態では、データマイニングシステムは、データマイニングを行うことによって、入力したデータ群に含まれる属性と、目的属性との規則性や関係性を導出する処理を行う。
【００２０】
属性分類階層記憶手段１０６は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。属性分類階層記憶手段１０６は、属性とその属性に対応する分類階層とを記憶する。たとえば、属性分類階層記憶手段１０６は、属性が訪問時間であれば、分類階層として、午前や午後に分類し、さらに、午前を就業時間午前と早朝とに分類して記憶する。属性分類階層記憶手段１０６は、これらの分類階層を属性毎に記憶する。これらのデータ（分類階層）には、ユーザが予め作成したデータを用いて属性分類階層記憶手段１０６に記憶してもよいし、一般に公開されているデータを用いて属性分類階層記憶手段１０６に記憶してもよい。たとえば、属性が企業の場合には、東京証券取引所などが用いる企業分類を用いることができる。そして、図１に示すような顧客訪問履歴であれば、この企業分類を訪問先の分類階層として用いてもよい。
【００２１】
グループ化手段１０２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。グループ化手段１０２は、属性分類階層記憶手段１０６を参照し、入力データを、属性に対応する分類階層に基づいて、下位階層から順番にグループ化する機能を備えている。具体的には、グループ化手段１０２は、入力手段１０１が入力したデータ群から属性を一つ選択し、選択した属性に対応する分類階層があれば、その分類階層の最下層の分類に基づいて、属性値のグループ化を行う。たとえば、グループ化手段１０２は、顧客訪問履歴データ群から訪問時間属性を選択した場合、訪問時間属性に対応する分類階層の最下層が２時間ごとの分類であれば、属性値である実際の訪問時間を２時間毎にグループ化したデータを作成する。
【００２２】
また、グループ化手段１０２は、判定手段１０４から再グループ化する旨の指示を受け取る（入力される）と、先にグループ化した属性に対応する分類階層の一つ上の階層の分類に基づいて、属性値のグループ化を行う機能を備えている。さらに、グループ化手段１０２は、判定手段１０４から別の属性のグループ化をする旨の指示を受け取る（入力される）と、別の属性を一つ選択し、選択した属性に対応する分類階層に基づいて、属性値のグループ化を行う機能を備えている。
【００２３】
検定量算出手段１０３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。検定量算出手段１０３は、グループ化手段１０２から出力されたデータ群と目的属性（グループ化された入力データ）とに基づいて、目的属性と他の属性や属性値との関連性の強さを示す検定量を算出する機能を備えている。検定量算出手段１０３は、検定量を算出する際に、たとえば、一般的なカイ二乗検定などの方法を用いる。たとえば、データ群が顧客訪問の履歴データで、目的属性が成功／失敗であった場合、検定量算出手段１０３は、カイ二乗検定であれば、成功／失敗の属性と訪問時間の属性とに基づいて頻度表を作成する。そして、検定量算出手段１０３は、作成した頻度表を用いてカイ二乗検定を行う。
【００２４】
判定手段１０４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。判定手段１０４は、検定量算出手段１０３から検定結果を受け取り、その、検定結果が特徴的か否かを、所定の閾値に基づいて判断する機能を備えている。特徴的でないと判断した場合には、判定手段１０４は、階層を一つ上げてグループ化を行う旨の指示をグループ化手段１０２に伝える（出力する）。特徴的であると判定した場合には、判定手段１０４は、他の属性についてグループ化を行う旨の指示をグループ化手段１０２に伝える（出力する）。すべての属性のグループ化が終われば、判定手段１０４は、特徴的であった属性を出力手段１０５に渡す（出力する）。
【００２５】
出力手段１０５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のネットワークインターフェース部やディスプレイ装置等の表示装置によって実現される。出力手段１０５は、判定手段１０４より属性リストを受け取り、これを出力する機能を備えている。出力手段１０５は、たとえば、ディスプレイ装置によって実現される場合、判定手段１０４の指示に従って、属性リストを表示する。また、出力手段１０５は、たとえば、ネットワークインターフェース部によって実現される場合、他のデータ処理装置などに属性リストを出力する。
【００２６】
次に、図２及び図３を参照してデータマイニングシステムの動作について説明する。図３は、データマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【００２７】
データ群から所定の属性に関連する情報を抽出するために、ユーザが入力手段１０１を操作してデータ群と目的属性とを入力すると、入力手段１０１は、ユーザの操作に従って、データ群と目的属性とをデータ処理装置１００１に入力する。ここで、本実施形態で入力手段１０１がデータ処理装置１００１に入力するデータ群の例を図１に示す。図１に示す顧客訪問の履歴データは、営業部門の社員がどのような顧客にいつ訪問し、その営業活動が成功したか失敗したかを示すデータを含む。図１を参照すると、データ群は、訪問先、訪問日、訪問時間、訪問者及び成功／失敗を属性とする表形式のデータである。そして、図１に示す表内の各値は、属性に対する属性値を示す。図１に示すように、各データには、識別子ＩＤが記されて（付されて）いる。ＩＤ１のデータは、属性「訪問先」の属性値が「Ａ産業」であることを表している。なお、本実施形態では、入力手段１０１は、目的属性として「成功／失敗」を入力するものとする。これによって、ユーザは、どの行動が営業活動の成功、失敗に関係が深いかを知ることができる。
【００２８】
入力手段１０１がユーザの入力操作に従ってデータ処理装置１００１にデータ群と目的属性とを入力すると、グループ化手段１０２は、入力されたデータ群を参照し、グループ化の対象となる属性を一つ選択する（図３のステップＳ１１）。グループ化手段１０２は、属性の選択をランダムに行う。たとえば、グループ化手段１０２は、図１に示すデータ群に含まれる各属性から、訪問時間を選択する。
【００２９】
次に、グループ化手段１０２は、属性分類階層記憶手段１０６を参照し、選択した属性に対応する分類階層を取得（抽出）する（図３のステップＳ１２）。
【００３０】
属性分類階層記憶手段１０６が記憶する分類階層の例を、図４、図５、図６に示す。本実施形態では、分類階層記憶手段１０６は、これらの分類階層を、すべて記憶しているものとする。
【００３１】
図４は、訪問時間を示す属性に対応する分類階層の例を示す説明図である。図４を参照すると、訪問時間は、午前と午後とに分類されている。さらに、午前は、早朝と就業時間午前とに、午後は、昼休みと就業時間午後と深夜とに分類されている。さらに、就業時間午前は、８：００−１０：００と１０：００−１２：００とに分類されている。
【００３２】
図５は、訪問先を示す属性に対応する分類階層の例を示す説明図である。なお、図中の「…」は、省略を表す。図５には、訪問先企業の分類が示されている。このような企業分類として、一般に公開されている企業分類を流用することができる。たとえば、この図５に示す例は、広くインターネットで公開されているＷｉｋｉｐｅｄｉａにおける日本企業一覧の分類から抜粋した例である。
【００３３】
図６は、訪問者を示す属性に対応する分類階層の例を示す説明図である。なお、図中「…」は省略を表す。図６には、訪問者の職域分類が示されている。このような分類については、たとえば、会社の人事データベースなどから取得可能である。
【００３４】
本実施形態では、ステップＳ１２において、グループ化手段１０２は、属性分類階層記憶手段１０６から、図４に示す訪問時間に対応する分類階層を選択（抽出）する。
【００３５】
次に、グループ化手段１０２は、選択（抽出）した分類階層のうち、現在処理対象である階層の分類に基づいて、属性値のグループ化を行う（図３のステップＳ１３）。ここでは、属性に対応する分類階層を選択した直後であるので、分類階層のうちの最下位の階層が、現在処理対象の階層となる。グループ化手段１０２は、この階層の分類に基づいて、データ群（ステップＳ１１で選択した属性の属性値）をグループ化する。
【００３６】
図１に示すデータ群をグループ化した例を図７に示す。図７を参照すると、訪問時間を示す属性の属性値が変化しているのがわかる。グループ化手段１０２は、訪問時間を示す属性に対応する分類階層のうち、最下位の階層である２時間毎の分類に基づいて、属性値をグループ化している。たとえば、データＩＤ１の訪問時間を示す属性の属性値が、「１１：３０」から「１０：００−１２：００」のグループに置き換わっている。また、データＩＤ２の訪問時間を示す属性の属性値が、「１３：１０」から「１３：００−１５：００」のグループに、データＩＤ３の訪問時間を示す属性の属性値が、「１３：２０」から「１３：００−１５：００」のグループにそれぞれ置き換わっている。
【００３７】
次に、検定量算出手段１０３は、グループ化手段１０２から出力されたグループ化後のデータと目的属性とに基づいて、目的属性と他の属性やグループ化した属性値との検定量を算出する。検定量算出手段１０３は、検定量の算出において、二つの変数の関係が強いか否かを測ることができる既存の手法を用いる。既存の手法には、たとえば、カイ二乗検定やフィッシャーの正確検定、また、決定木でよく用いられる情報利得比や、相関ルールで用いられるサポートとコンフィデンスなどがある。
【００３８】
ここで、検定量算出手段１０３が、検定量の算出において、カイ二乗検定を用いた場合の例について説明する。まず、カイ二乗検定を用いる場合、検定量算出手段１０３は、目的属性とグループ化対象の属性とに基づいて、頻度表を作成する。図８に頻度表の例を示す。図８に示す例は、横に目的属性である成功／失敗属性の属性値「成功」と「失敗」とを、縦にグループ化対象の処理対象の属性である訪問時間の一つの属性値「１２：００−１３：００」と「１２：００−１３：００以外」とをとる２×２の頻度表である。表内の値は、その条件に合致するデータ数である。検定量算出手段１０３は、この頻度表を用いて、以下のカイ二乗検定を行う。
【００３９】
カイ二乗＝Σ｛（Ｆ（ｉ，ｊ）‐Ｄ（ｉ，ｊ））２／Ｆ（ｉ，ｊ）｝、
Ｄ（ｉ，ｊ）：頻度表のｉ行ｊ列の値、
Ｆ（ｉ，ｊ）：ａ（ｉ）×ｂ（ｊ）／Ｎ、Ｎ：総頻度、
ａ（ｉ）：ｉ行の値の合計値、
ｂ（ｊ）：ｊ列の値の合計値
【００４０】
この式に当てはめると、以下のように計算できる。
【００４１】
カイ二乗検定＝（２５０×６０／１２６０−５０）２／（２５０×６０／１２６０）＋（１０１０×６０／１２６０−１０）２／（１０１０×６０／１２６０）＋（２５０×１２００／１２６０−２００）２／（２５０×１２００／１２６０）＋（１０１０×１２００／１２６０−１０００）２／（１０１０×１２００／１２６０）＝１２１.９０４７６１９＋３０.１７４４４６０２＋６.０９５２３８０９５＋１.５０８７２２３０１＝１５９.６８３１６８３
【００４２】
以上のように算出された値が、営業活動の成功／失敗（目的属性）と、その訪問時間が１２：００−１３：００（グループ化した属性値）か否かとに関する検定量となる。検定量算出手段１０３は、同じように、グループ化した他の各属性値でも検定量を算出する。そして、グループ化した全ての属性値について検定量を算出すると、検定量算出手段１０３は、グループ化した各属性値と検定量とを含むリストを判定手段１０４に渡す（出力する）。
【００４３】
また、図９に示すように、検定量算出手段１０３は、成功／失敗と訪問時間の各属性値とに基づいて、頻度表を作成する。これに基づいて上記と同じように処理することで、検定量算出手段１０３は、訪問時間の２時間毎集計（分類階層における特定の階層）と成功／失敗（目的属性）とに関する検定量を算出する。この場合、検定量算出手段１０３は、階層と検定量とを判定手段１０４に渡す（出力する）。
【００４４】
次に、判定手段１０４は、出力された検定量が特徴的か否かを判断する（図３のステップＳ１５）。判定手段１０４は、所定の閾値に基づいて、検定量が特徴的であるか否かを判断する。そして、判定手段１０４は、グループ化した属性値と検定量とを含むリストのうち、特徴的なグループ化した属性値をデータ処理装置に記憶させる。また、判定手段１０４は、全てのグループ化した属性値が特徴的であれば、出力された階層が目的属性との関係において特徴的であると判定する。
【００４５】
ステップＳ１５において、一つでも（すなわち、処理対象の階層でグループ化された属性値のうち一つでも）特徴的でない属性値があると判定した場合、判定手段１０４は、ステップＳ１６に処理を移行する。一方、ステップＳ１５において、全てのグループ化された属性値が特徴的であると判定した場合、判定手段１０４は、ステップＳ１７に処理を移行する。
【００４６】
ここで、特徴的か否かの判定において、たとえば、カイ二乗検定量の場合、有意水準５％を閾値とする。図８に示す例の場合、自由度１であるので、検定量が３.８４以上であれば、判定手段１０４は、帰無仮説（二つの属性は独立である）を棄却し、二つの属性は独立ではないため特徴的であると判定する。図８に示す例の場合、検定量がこれを超えているので、判定手段１０４は、特徴的であると判定する。判定手段１０４は、他のグループ化した属性値についても判定を行い、一つでも特徴的でないグループ化した属性値がある場合には、ステップＳ１６に処理を移行する。
【００４７】
ステップＳ１５において、特徴的でない属性があると判定した場合には、判定手段１０４は、グループ化手段１０２に、処理対象の分類階層を一つ上にしてグループ化する旨の指示を出力する（ステップＳ１６）。本実施形態では、判定手段１０４は、グループ化手段１０２に、訪問時間の属性値をビジネス時間の階層の分類に基づいてグループ化する旨の指示を出力する。
【００４８】
ステップＳ１６において、判定手段が上記の指示を出力すると、グループ化手段１０２は、現在の階層（すなわち、前回よりも一つ上位の階層）の分類に基づいて属性値をグループ化する（図３のステップＳ１３）。本実施形態では、グループ化手段１０２は、訪問時間の属性値をビジネス時間の階層の分類に基づいてグループ化する。ここでのグループ化処理の結果の例を、図１０に示す。図１０を参照すると、図１に示す例と比較して、訪問時間の属性値が「就業時間午前」や「就業時間午後」などに変更されていることがわかる。
【００４９】
次に、再度、検定量算出手段１０３は、目的属性とグループ化後の他の属性や属性値との検定量を算出する（ステップＳ１４）。そして、判定手段１０４は、検定量に基づいて、グループ化した属性値が特徴的か否かを判定する（ステップＳ１５）。判定した結果、すべての属性が特徴的である場合、判定手段１０４は、ステップＳ１７に処理を移行する。一方、すべての属性が特徴的でないと判定した場合には、判定手段１０４は、再度、ステップＳ１６に処理を移行する。その後、ステップＳ１５において、判定手段１０４が、すべての属性が特徴的であると判定するまで、データ処理装置１００１は、ステップＳ１３〜Ｓ１６の処理を繰り返し行う。
【００５０】
次に、判定手段１０４は、入力されたデータ群のすべての属性について判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ１７）。そして、未判定の属性があると判定した場合には、判定手段１０４は、ステップＳ１１に処理を移行する。その後、ステップＳ１７において、判定手段１０４が、すべての属性について判定を行ったと判定するまで、データ処理装置１００１は、ステップＳ１１〜Ｓ１７の処理を繰り返し行う。
【００５１】
一方、ステップＳ１７において、すべての属性についての判定が終わったと判定した場合、出力手段１０５は、判定手段１０４の指示に従ってデータ処理装置１００１に記憶させていた特徴的な属性とその検定量とをディスプレイ装置等に出力する（ステップＳ１８）。出力手段１０５が出力する属性リストと検定量の例を図１１に示す。出力手段１０５は、たとえば、図１１に示すように、特徴的であると判断した属性とその検定量とを含むリストを出力する。
【００５２】
次に、本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、属性の粒度を、ユーザが試行錯誤することなく効率的に変更できる。その理由は、グループ化手段が、属性分類階層に基づいて下位階層から順番にグループ化し、判定手段が、特徴的な階層であると判定すると、グループ化処理を止めるように制御するためである。
【００５３】
また、本実施形態では、データマイニングにおいて、処理対象の属性の粒度の変更を、ルールを用いることなくできる。その理由は、グループ化手段が、属性分類階層記憶手段１０６が記憶する属性分類階層に基づいて、下位階層から順番にグループ化するためである。
【００５４】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１２を参照すると、本発明の第２の実施形態におけるデータマイニングシステムは、第１の実施形態に比べ、グループ化手段１０２に代えて第２のグループ化手段２０２を含み、判定手段１０４に代えて第２の判定手段２０４を含む点で異なる。
【００５５】
以下、第１の実施形態と異なる点について主に説明する。第２のグループ化手段２０２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。第２のグループ化手段２０２は、属性分類階層記憶手段１０６を参照し、入力データを分類階層の下位階層から順番にグループ化する機能を備えている。具体的には、第２のグループ化手段２０２は、入力手段１０１から、データ群を受け取る（入力される）と、データ群から属性を一つ選択し、選択した属性に対応する分類階層があれば、その分類階層の最下層の分類に基づいて、属性値のグループ化を行う。属性に対応する分類階層が複数ある場合には、第２のグループ化手段２０２は、いずれか一つを選択する。
【００５６】
たとえば、顧客訪問履歴データの訪問者属性に、図６に示す分類階層と図１３に示す分類階層とが対応する場合、第２のグループ化手段２０２は、どちらかの分類階層を選択する。図１３は、訪問者を示す属性に対応する部署ごとの分類階層を示す説明図である。
【００５７】
また、第２のグループ化手段２０２は、第２の判定手段２０４から再グループ化を実行する旨の指示を受け取る（入力される）と、先のグループ化の際に処理対象となった階層の一つ上の階層の分類に基づいて、グループ化を行う機能を備えている。さらに、第２のグループ化手段２０２は、第２の判定手段２０４から別の分類階層を選択する旨の指示を受け取る（入力される）と、現在処理対象の分類階層以外の分類階層を選択する機能を備えている。さらに、第２のグループ化手段２０２は、第２の判定手段２０４から別の属性でグループ化を実行する旨の指示を受け取る（入力される）と、データ群から別の属性を一つ選択し、選択した属性に含まれる属性値のグループ化を行う機能を備えている。
【００５８】
第２の判定手段２０４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。第２の判定手段２０４は、検定量算出手段１０３から検定結果を受け取る（入力される）と、所定の閾値に基づいて、検定結果が特徴的か否かを判定する機能を備えている。検定結果が特徴的でないと判定した場合には、第２の判定手段２０４は、階層を一つ上げてグループ化を行う旨の指示を第２のグループ化手段２０２に伝える（出力）する。一方、検定結果が特徴的であると判定した場合、第２の判定手段２０４は、属性に対応する他の分類階層があれば、これに基づいてグループ化を行う旨の指示を第２のグループ化手段２０２に伝える（出力する）。属性に対応する他の分類階層がない場合には、第２の判定手段２０４は、他の属性についてグループ化を行う旨の指示を第２のグループ化手段２０２に伝える（出力する）。また、すべての属性のグループ化が終了していると判定すると、第２の判定手段２０４は、特徴的であると判定した属性を出力手段１０５に渡す（出力する）。
【００５９】
次に、図１２及び図１４を参照して、本実施形態におけるデータマイニングシステムの動作について、主に第１の実施形態と異なる部分について詳細に説明する。図１４は、第２の実施形態におけるデータマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【００６０】
第１の実施形態と異なるのは、属性に対応する他の分類階層があるか否かを判定するステップＳ２１が追加されている点である。
【００６１】
ステップＳ２１では、第２の判定手段２０４は、属性分類階層記憶手段１０６が記憶する分類階層に、属性に対応する他の分類階層があるか否かを判定する。そして、あると判定した場合には、第２の判定手段２０４は、ステップ１２に処理を移行し、別の分類階層に基づいてグループ化を行う旨の指示を第２のグループ化手段２０２に出力する。一方、ないと判定した場合には、第２の判定手段２０４は、ステップＳ１７に処理を移行し、第１の実施形態と同様に、未判定の属性があるか否かを判定する。
【００６２】
ステップＳ２１において、第２の判定手段２０４が、別の分類階層に基づいてグループ化を行う旨の指示を出力すると、ステップＳ１２において、第２のグループ化手段２０２は、現在処理対象である分類階層と異なる分類階層を選択する。その後、第２の判定手段２０４は、第１の実施形態における処理と同様に、選択した分類階層に基づいて、属性値のグループ化を行う。
【００６３】
以上のように、本実施形態では、一つの属性に複数の分類階層が対応する場合、第２のグループ化手段は、いずれか一つの分類階層を選択する。そして、第２の判定手段は、未採用の分類階層を選択する旨の指示を第２のグループ化手段に出力する。そして、第２のグループ化手段は、第２の判定手段から出力された指示に従って、他の分類階層に基づいてグループ化処理を実行する。そのため、複数の分類階層が対応していても、すべての分類階層に対して特徴的か否かを判定することができる。
【００６４】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１５を参照すると、本発明の第３の実施形態におけるデータマイニングシステムは、第１の実施形態に比べ、纏め上げ手段３０１を追加で含む点で異なる。以下、第１の実施形態と異なる点について主に説明する。
【００６５】
纏め上げ手段３０１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。纏め上げ手段３０１は、出力する属性を検定量に基づいて順位付けした際に、近くの順位、または、差が小さい検定量で、分類階層において兄弟関係（同一階層）にある全ての分類がある場合には、これを纏めて親階層の分類として、出力手段１０５に出力する機能を備えている。このように、本実施形態では、纏め上げるとは、所定の関係にある複数の分類を１つの属性に置換することをいう。
【００６６】
纏め上げ手段３０１は、近くの順位や、差が小さい検定量かどうかを、所定の閾値に基づいて判断する。たとえば、図１１に示す属性と検定量の順位付けとを入力とし、前後３位以内を閾値とした場合を考える。分類階層を参照すると、順位３と順位４との属性は、「訪問時間１３：００−１５：００」と「訪問時間１５：００−１７：００」とで、兄弟関係にある分類であり、「訪問時間就業時間午後」の下位階層に属する全ての兄弟関係にある分類である。したがって、纏め上げ手段３０１は、この２つをまとめ、「訪問時間就業時間午後」とする。この際、纏め上げ手段３０１は、検定量として、順位が高いもの（すなわち、図１１に示す順位３の検定値２３．４）を採用する。なお、検定量を決定する方法として、これに限らず、たとえば、平均値や、２つの値を併記する方法を用いてもよい。
【００６７】
以上のように、本実施形態では、纏め上げ手段３０１は、出力する特徴的な属性のリストのうち、分類階層において近いものを纏め上げる。そのため、ユーザにとって見やすい分類を出力することができる。
【００６８】
実施形態４．
次に、本発明の第４の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１７を参照すると、本発明の第４の実施形態におけるデータマイニングシステムは、第１の実施の形態に比べ、組合せ手段４０１を追加で含む点で異なる。
【００６９】
組合せ手段４０１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。組合せ手段４０１は、入力手段１０１からデータ群と目的属性とを入力されると、データ群のうち、どれか二つ以上の属性の組合せを作成する機能を備えている。組合せ手段４０１は、データ群と目的属性と目的属性以外の属性の組合せとを、グループ化手段１０２に渡す（出力する）機能を備えている。
【００７０】
グループ化手段１０２は、組合せ手段４０１から、データ群と目的属性と目的属性以外の属性の組合せとを出力されると、その属性の属性値のグループ化を行う機能を備えている。
【００７１】
次に、図１７及び図１８を参照して、本実施形態におけるデータマイニングシステムの動作について、主に第１の実施形態と異なる部分について詳細に説明する。図１８は、第４の実施形態におけるデータマイニングシステムが実行する処理例を示す流れ図である。
【００７２】
組合せ手段４０１は、データ群を参照し、目的属性以外の属性から、属性２つ以上の属性の組合せを選択する（図１８に示すステップＳ４１）。たとえば、図１に示すデータ群が入力された場合、組合せ手段４０１は、目的属性以外の属性の組み合わせとして、訪問先と訪問時間とを選択する。
【００７３】
次に、グループ化手段１０２は、属性の分類階層を取得（抽出）する（図１８に示すステップＳ１２）。
【００７４】
次に、グループ化手段１０２は、現在処理対象である階層の分類に基づいて属性値をグループ化する（図１８に示すステップＳ１３）。たとえば、データ群が図１に示すものであり、目的属性以外の属性の組合せが訪問先及び訪問時間であり、訪問時間に対応する分類階層が図４に示すものであり、訪問先に対応する分類階層が図５に示すものであった場合を想定する。この場合、グループ化手段１０２は、訪問時間及び訪問先に対応する分類階層を参照し、対応する分類階層の最下層の分類に基づいて、図１９に示すように、その属性値をグループ化する。図１９を参照すると、図１に比べ、訪問先及び訪問時間の属性値がグループ化されていることがわかる。一行目のデータを参照すると、訪問先がＡ産業から食料品カテゴリグループに変換され、訪問時間が１１：１０から１０：００−１２：００に変換されている。
【００７５】
次に、検定量算出手段１０３は、検定量を算出する（図１８のＳ１４）。たとえば、カイ二乗検定を用いる場合、検定量算出手段１０３は、属性の組合せで頻度表を作成する。検定量算出手段が作成する頻度表の例を、図２０に示す。図２０は、訪問先が食料品で、かつ、訪問時間が１２：００−１３：００の場合の頻度表である。このほかの動作は、第１の実施形態と同様である。
【００７６】
以上のように、本実施形態では、第１の実施形態の効果に加えて、属性の組合せをさらに考慮することで、より細かな分析を実現することができる。
【００７７】
次に、本発明によるデータマイニングシステムの最小構成について説明する。図２１は、データマイニングシステムの最小の構成例を示すブロック図である。図２１に示すように、データマイニングシステムは、最小の構成要素として、グループ化手段１０２と、検定量算出手段１０３と、判定手段１０４とを含む。
【００７８】
図２１に示す最小構成のデータマイニングシステムでは、グループ化手段１０２は、複数の属性と属性値とを含むデータから属性を選択し、記憶部が記憶する属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化する。そして、検定量算出手段１０３は、グループ化手段１０２がグループ化した属性値及び選択した属性と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する。そして、判定手段１０４は、検定値算出手段１０３が算出した検定量に基づいて、グループ化された属性値及び選択した属性が分析対象の属性に対して特徴的であるか否かを判定する。そして、判定手段１０４が特徴的でないと判定すると、グループ化手段１０２は、分類階層のうち、前回より上位の階層の分類に基づいてグループ化処理を再度実行する。
【００７９】
従って、図２１に示す最小構成のデータマイニングシステムによれば、データマイニングにおいて、分析粒度についてユーザが試行錯誤することなく、効率的に変更することができる。
【００８０】
なお、本実施形態では、以下の（１）〜（６）に示すようなデータマイニングシステムの特徴的構成が示されている。
【００８１】
（１）データマイニングシステムは、複数の属性と属性値とを含むデータ（例えば、図１に示す顧客訪問の履歴データ）から分析対象の属性（例えば、図１に示す成功／失敗）に関連する属性を判定するデータマイニングシステムであって、データから属性を選択し、予め記憶する（例えば、属性分類階層記憶手段１０６によって実現される）属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層に基づいて、選択した属性の属性値をグループ化するグループ化手段（例えば、グループ化手段１０２によって実現される）と、グループ化手段がグループ化した属性値と分析対象の属性との関連性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段（例えば、検定量算出手段１０３によって実現される）と、検定値算出手段が算出した検定量に基づいて、グループ化された属性値が分析対象の属性との関係において特徴的であるか否かを判定する判定手段（例えば、判定手段１０４によって実現される）とを含み、グループ化手段は、判定手段が特徴的でないと判定すると、分類階層のうち、前回のグループ化で用いた階層よりも上位の階層（例えば、図４に示すビジネス時間）の分類に基づいてグループ化処理を再度実行することを特徴とする。
【００８２】
（２）データマイニングシステムにおいて、グループ化手段は、判定手段が全てのグループ化した属性値が分析対象の属性に対して特徴的であると判定すると、データから他の属性を選択してグループ化処理を再度実行するように構成されていてもよい。
【００８３】
（３）データマイニングシステムは、複数の属性と属性値とを含むデータ及び分析対象の属性を入力として、分析対象の属性に関連する属性のリストを出力するデータマイニングシステムであって、属性に対応する分類を階層的にあらわす分類階層を記憶する属性分類階層記憶手段（例えば、属性分類階層記憶手段１０６によって実現される）と、データから、比較対象とする属性を一つ選択し、選択した属性に対応する分類階層を属性分類階層記憶手段から抽出し、抽出した分類階層の下位階層の分類に基づいて、データのうち比較対象とする属性に対応する属性値をグループ化するグループ化手段（例えば、グループ化手段１０２によって実現される）と、少なくとも分析対象の属性と比較対象とする属性、または分析対象の属性とグループ化手段がグループ化した比較対象とする属性の全ての属性値のいずれかに対し、分析対象の属性と比較対象とする属性と、または分析対象の属性と比較対象とする属性の属性値との関係性の強さを示す検定量を算出する検定量算出手段（例えば、検定量算出手段１０３によって実現される）と、検定量算出手段が算出した検定量が特定の閾値を越えるか否かによって特徴的であるか否かを判定し、特徴的でない属性または特徴的でない属性値を示す検定結果があると判定した場合に、グループ化手段に分類階層の一つ上の階層の分類に基づいてグループ化処理を実行させ、全ての比較対象の属性または属性値の検定結果が特徴的であると判定した場合に、グループ化手段に分類階層を変更することなく、未判定の別の属性を選択させ、全ての特徴的な属性のリストと検定量とを出力する判定手段（例えば、判定手段１０４によって実現される）とを含むことを特徴とする。
【００８４】
（４）データマイニングシステムにおいて、属性分類階層記憶手段は、一つの属性に対応する分類階層を記憶し、グループ化手段（例えば、第２のグループ化手段２０２によって実現される）は、属性に対応する分類階層を属性分類階層記憶手段からいずれか一つ選択し、判定手段（例えば、第２の判定手段２０４によって実現される）は、全ての比較対象の属性または属性の属性値の検定結果が特徴的であると判定し、かつ、比較対象の属性に対応するその他の分類階層がある場合、グループ化手段に未選択の分類階層を選択させるように構成されていてもよい。
【００８５】
（５）データマイニングシステムにおいて、特徴的な属性のリストと検定量とを入力に、所定の条件を満たす属性同士を纏めて一つの属性とする纏め上げ手段（例えば、纏め上げ手段３０１によって実現される）を含み、纏め上げ手段は、所定の条件として、検定量順に順位づけした結果、異なる複数の属性が、所定の順位幅以内に含まれることと、所定の検定量の範囲に含まれることとの、少なくともいずれか一つを満たし、かつ、これらの属性が、対応する分類階層において兄弟階層であり同一の親分類を共有する場合に、親分類を新たな特徴的な属性として纏め上げて出力するように構成されていてもよい。
【００８６】
（６）データマイニングシステムは、グループ化手段によるグループ化の対象とする属性の組合せを生成する組合せ手段（例えば、組合せ手段４０１によって実現される）を含むように構成されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明は、顧客訪問履歴を利用して行動分析をする用途に適用可能である。また、販売履歴データを利用して販売商品分析をする用途にも適用可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０１  入力手段
１０２  グループ化手段
１０３  検定量算出手段
１０４  判定手段
１０５  出力手段
１０６  属性分類階層記憶手段
２０２  第２のグループ化手段
２０４  第２の判定手段
３０１  纏め上げ手段
４０１  組合せ手段
１００１  データ処理装置
１００２  データ記憶装置
【図１】
2011034457.tif 000003
【図２】
2011034457.tif 000004
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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