(57)【要約】【課題】分類後のグループが、どのような基準で分類されたのかを識別することを容易できるようにする技術を提供する。【解決手段】属性系列データから特徴を抽出し、抽出した特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する特徴抽出部１４１と、属性系列データに含まれるデータが数値である場合、数値を区間へと変換する区分部１４２と、属性系列ＤＢ１３３に記憶されたデータ項目とデータとを対応付けて一覧で表示する出力装置１１０と、出力装置１１０が一覧で表示するデータ項目から、データ項目を選択する入力を受け付ける入力装置１２０と、入力装置１２０が入力を受け付けたデータ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化部１４４とを有する。【選択図】図１
2015114807.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データを記憶する属性系列ＤＢと、
前記属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて前記属性系列ＤＢに追加する特徴抽出部と、
前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する区分部と、
前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する出力装置と、
前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付ける入力装置と、
前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化部と、
を有する、データ分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分類装置において、
前記グループ化部は、前記区間に対応する数値を算出し、算出した前記数値をグループ化ＤＢに追加する、データ分類装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ分類装置において、
前記グループ化部は、前記グループごとに前記グループに属する前記データの件数を算出する、データ分類装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ分類装置において、
前記特徴抽出部は、前記属性系列データに含まれるデータ項目の各前記データを構成する要素の要素数がすべて一致し、前記要素が数値である場合には、前記特徴として比率を算出する、データ分類装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ分類装置において、
前記特徴抽出部は、前記属性系列データに含まれるデータ項目の各前記データを構成する要素の要素数がすべて一致し、前記要素が数値ではない場合には、前記特徴として最頻出値を抽出する、データ分類装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ分類装置において、
前記特徴抽出部は、前記属性系列データに含まれるデータ項目の各前記データを構成する要素の要素数が一致せず、前記要素が数値である場合には、前記特徴として平均値を算出する、データ分類装置。
【請求項７】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ分類装置において、
前記特徴抽出部は、前記属性系列データに含まれるデータ項目の各前記データを構成する要素の要素数が一致せず、前記要素が数値ではない場合には、前記特徴として出現種類を抽出する、データ分類装置。
【請求項８】
特徴抽出部が、顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢに追加するデータ項目追加ステップと、
区分部が、前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する数値変換ステップと、
出力装置が、前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する表示ステップと、
入力装置が、前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付けるデータ項目選択ステップと、
グループ化部が、前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化ステップと、
を有する、データ分類方法。
【請求項９】
特徴抽出部が、顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢに追加するデータ項目追加ステップと、
区分部が、前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する数値変換ステップと、
出力装置が、前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する表示ステップと、
入力装置が、前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付けるデータ項目選択ステップと、
グループ化部が、前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化ステップと、
をデータ分類装置のコンピュータに実行させる、データ分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分類装置およびデータ分類方法ならびにデータ分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）による取引の内容を記録するＡＴＭジャーナルには、個人情報が含まれる。そして、この個人情報を分析対象とする際には、プライバシーを保護することが求められる。
【０００３】
特開２０１３−１２５３７４号公報（特許文献１）には、「複数のレコードに含まれ且つ曖昧化対象と指定されている第１の属性の属性値の種類毎に複数のレコードのうち当該第１の属性の属性値が出現するレコードの数が格納されているデータ格納部に格納されているデータから、レコードの数の分布が、偏りが大きいことを表す条件を満たしているか判断する工程と、レコードの数の分布が、偏りが大きいことを表す条件を満たしている場合には、複数のレコードのうち少なくとも１のレコードにおける第１の属性の属性値を、曖昧化データに置換し、データ格納部に格納する工程とを含む」と記載されている。
【０００４】
また、特開２０１０−７２７２７号公報（特許文献２）には、「履歴処理装置は、まず、時系列で記録されたユーザの行動履歴データに含まれる各履歴データを履歴集合に分類するため第一の条件に基づいて、各履歴データをいくつかの履歴集合に分類する第一処理を実行する。第一処理終了後、履歴処理装置は、履歴データの記録時点および履歴データ間の類似度に関する第二の条件に基づいて、第一処理により集合に分類されずに残された孤立データを集合のいずれかに組み込む第二処理を実行する」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１２５３７４号公報
【特許文献２】特開２０１０−７２７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された技術では、曖昧化データへ置換することで分析対象に含まれる個人情報のプライバシーを保護できるようになる。しかし、置換後の曖昧化データの情報量が置換前のデータよりも少なくなるという問題があった。
【０００７】
また、特許文献２に記載された技術では、類似度に基づいて履歴集合を分類することで分析対象に含まれる個人情報を保護できるようになる。ここで、類似度は、処理に利用するための数値などであり、それ自体が何らかの特徴や意味を有する値ではなく、類似度だけでは、分類後のグループが、どのような基準で分類されたのかを識別するのが容易ではないという問題があった。
【０００８】
本発明の目的は、分類後のグループが、どのような基準で分類されたのかを識別することを容易にできるように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】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。
【００１０】
本発明の一実施の形態は、顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データを記憶する属性系列ＤＢを有する。また、前記属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて前記属性系列ＤＢに追加する特徴抽出部を有する。また、前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する区分部を有する。また、前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する出力装置を有する。また、前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付ける入力装置を有する。また、前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化部を有する。
【００１１】
また、他の実施の形態では、特徴抽出部が、顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢに追加するデータ項目追加ステップを有する。また、区分部が、前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する数値変換ステップを有する。また、出力装置が、前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する表示ステップを有する。また、入力装置が、前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付けるデータ項目選択ステップを有する。また、グループ化部が、前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化ステップを有する。
【００１２】
また、他の実施の形態では、特徴抽出部が、顧客の属性を示す静的なデータと前記顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データから特徴を抽出し、抽出した前記特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢに追加するデータ項目追加ステップをデータ分類装置のコンピュータに実行させる。また、区分部が、前記属性系列データに含まれる前記データが数値である場合、前記数値を区間へと変換する数値変換ステップを前記コンピュータに実行させる。また、出力装置が、前記属性系列ＤＢに記憶された前記データ項目と前記データとを対応付けて一覧で表示する表示ステップを前記コンピュータに実行させる。また、入力装置が、前記出力装置が一覧で表示する前記データ項目から、前記データ項目を選択する入力を受け付けるデータ項目選択ステップを前記コンピュータに実行させる。また、グループ化部が、前記入力装置が入力を受け付けた前記データ項目に基づき抽出されるデータをグループとするグループ化ステップを前記コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１４】
本発明の代表的な実施の形態によれば、分類後のグループが、どのような基準で分類されたのかを識別することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施の形態におけるデータ分類装置の構成例の概要を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態における属性ＤＢが記憶する属性データの構成例の概要を示す図である。
【図３】本発明の一実施の形態における系列ＤＢが記憶する系列データの構成例の概要を示す図である。
【図４】本発明の一実施の形態における系列ＤＢが記憶する系列データの他の構成例の概要を示す図である。
【図５】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データの構成例の概要を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態における特徴抽出処理の概要を示す図である。
【図８】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データの他の構成例の概要を示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データのさらに他の構成例の概要を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データのさらに他の構成例の概要を示す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データのさらに他の構成例の概要を示す図である。
【図１２】本発明の一実施の形態における区分処理の概要を示す図である。
【図１３】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データのさらに他の構成例の概要を示す図である。
【図１４】本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢが記憶する属性系列データのさらに他の構成例の概要を示す図である。
【図１５】本発明の一実施の形態における項目選択処理の概要を示す図である。
【図１６】本発明の一実施の形態における選択画面の概要を示す図である。
【図１７】本発明の一実施の形態におけるグループ化処理の概要を示す図である。
【図１８】本発明の一実施の形態におけるグループ化ＤＢが記憶するグループ化データの構成例の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施の形態におけるデータ分類装置１の構成例の概要を示す図である。図１に示されるようにデータ分類装置１は、出力装置１１０と、入力装置１２０と、属性ＤＢ１３１と、系列ＤＢ１３２と、属性系列ＤＢ１３３と、グループ化ＤＢ１３４と、データ分類部１４０とを有する。
【００１８】
また、データ分類装置１は、所定のハードウェアおよびソフトウェアにより実装される。例えば、データ分類装置１は、プロセッサやメモリなどを有し、プロセッサにより実行されるメモリ上のプログラムが、データ分類装置１のコンピュータを機能させる。
【００１９】
データ分類部１４０は、特徴抽出部１４１と、区分部１４２と、項目選択部１４３と、グループ化部１４４とを有する。
【００２０】
属性ＤＢ１３１には、顧客の年齢や性別などの顧客の属性を示す静的なデータである属性データが記憶される。
【００２１】
系列ＤＢ１３２には、例えば、顧客の購買ログや、ＡＴＭを利用した場合における顧客の取引ログなどの顧客の行動に対して蓄積されたデータである系列データが記憶される。
【００２２】
属性系列ＤＢ１３３には、顧客の属性を示す静的なデータと、顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データが記憶される。属性系列データは分析対象となるデータ（以下、分析対象データと呼ぶ場合がある）である。
【００２３】
特徴抽出部１４１は、属性系列ＤＢ１３３から属性系列データを取得する。また、特徴抽出部１４１は、取得した属性系列データから特徴（データ（このデータは、属性系列データのあるデータ項目のデータが該当する。）を構成する要素の要素数や、データを構成する隣り合う要素の比率や、データに含まれる数が最も多い要素である最頻要素や、各要素の平均値など）を抽出する。さらに、特徴抽出部１４１は、抽出した特徴をデータとしてデータ項目と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００２４】
区分部１４２は、属性系列データに含まれるデータが数値である場合、このデータの最大値と最小値とを抽出する。また、区分部１４２は、抽出した最小値から最大値までの区間をＬ（例えば、２）等分する。これにより、抽出された最小値から最大値までの区間はＬ個の区間へと分割される。また、区分部１４２は、データである数値を、分割後の区間へと変換する。そして、区分部１４２は、変換後のデータを属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００２５】
出力装置１１０は、属性系列ＤＢ１３３に記憶されたデータ項目とデータとを一覧で選択画面（後述、図１６）に表示する。
【００２６】
入力装置１２０は、選択画面に表示された各データ項目から１以上のデータ項目を選択する入力を受け付ける。これにより、入力装置１２０は、グループを生成するためのデータ項目を選択する入力を受け付ける。
【００２７】
グループ化部１４４は、入力装置１２０が入力を受け付けたデータ項目に対応するデータを属性系列ＤＢ１３３から取得する。また、グループ化部１４４は、取得したデータ同士を組み合わせることで複数のグループを生成し、属性系列データを生成したグループに基づき分類する。これにより、グループ化部１４４は、選択する入力を受け付けたデータ項目に基づき抽出されるデータをグループとする。また、グループ化部１４４は、生成したグループごとの分類結果をグループ化ＤＢ１３４に記憶する。
【００２８】
＜属性データ＞
図２は、本発明の一実施の形態における属性ＤＢ１３１が記憶する属性データの構成例の概要を示す図である。属性ＤＢ１３１には、顧客の年齢や性別などの顧客の属性を示す静的なデータである属性データが記憶される。図２に示されるように、属性データは、[ＩＤ]、[属性１（年齢）]〜[属性ｋ（性別）]などのデータ項目からなる。[ＩＤ]は、顧客を識別するための符号を示す。[属性１]〜[属性ｋ]は、顧客の属性を示す。例えば、[属性１]は、顧客の年齢を示し、[属性ｋ]は、顧客の性別を示す。
【００２９】
＜系列データ＞
図３は、本発明の一実施の形態における系列ＤＢ１３２が記憶する系列データの構成例の概要を示す図である。系列ＤＢ１３２には、例えば、顧客の購買ログや、ＡＴＭを利用した場合における顧客の取引ログなどの顧客の行動に対して蓄積されたデータである系列データが記憶される。図３に示されるように、系列データは、［ＩＤ］、[日付]、［取引］、［店舗］などのデータ項目からなる。[日付]は、取引がされた日付を示す。［取引］は、取引の内容を示す。［店舗］は、取引がされた店舗の名称を示す。
【００３０】
なお、図４に示されるように、系列データを［ＩＤ］、［年月］、［残高］などから構成するようにしても良い。［残高］は、［年月］から特定される日付（例えば対応する月の月末）における残高を示す。
【００３１】
＜属性系列データ＞
図５は、本発明の一実施の形態における属性系列ＤＢ１３３が記憶する属性系列データの構成例の概要を示す図である。属性系列ＤＢ１３３には、顧客の属性を示す静的なデータと、顧客の行動に対して蓄積されたデータとを結合した属性系列データが記憶される。図５に示されるように、属性系列データは、［ＩＤ］が同一の属性データと系列データとが結合されることで生成される。具体的には、図３の系列データの場合、[日付]の任意範囲（例えば、２０１３／７）のデータから、[ＩＤ]ごとに、[日付]の昇順に[取引]の値を左から並べたリストを生成し、[２０１３／７  取引]が結合される。属性系列データは、[属性１（年齢）]〜[属性ｋ（性別）]、[系列１（２０１３／７  取引）]〜[系列ｍ（２０１３／４  残高，２０１３／５  残高，２０１３／６  残高,・・・）]などのデータ項目からなる。
【００３２】
＜全体処理＞
図６は、本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。
【００３３】
まず、Ｓ６０１にて、特徴抽出処理（後述、図７）が実行される。特徴抽出処理では、特徴抽出部１４１は、複数の要素から算出されるデータの特徴（データを構成する要素の要素数や、データを構成する隣り合う要素の比率や、データに含まれる数が最も多い要素である最頻要素や、各要素の平均値など）を抽出する。そして、特徴抽出部１４１は、抽出した特徴をデータ項目とするデータを属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００３４】
次に、Ｓ６０２にて、区分処理（後述、図１２）が実行される。区分処理では、区分部１４２は、属性系列データに含まれるデータが数値である場合、このデータである数値の最大値と最小値とを抽出する。そして、区分部１４２は、抽出した最小値から最大値までの区間をＬ（例えば、２）等分する。これにより、抽出された最小値から最大値までの区間はＬ個の区間へと分割される。また、区分部１４２は、データである各数値を、分割後の区間へと変換する。そして、区分部１４２は、変換後のデータを属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００３５】
次に、Ｓ６０３にて、項目選択処理（後述、図１５）が実行される。項目選択処理では、入力装置１２０は、グループを生成するための［データ項目］を選択する入力を受け付ける。
【００３６】
次に、Ｓ６０４にて、グループ化処理（後述、図１７）が実行される。グループ化処理では、項目選択処理にて選択する入力を受け付けた各データ項目のデータ同士を組み合わせることでグループを生成する。また、グループ化部１４４は、生成した各グループをグループ化ＤＢ１３４（後述、図１８）に記憶する。
【００３７】
＜特徴抽出処理＞
図７は、本発明の一実施の形態における特徴抽出処理の概要を示す図である。
【００３８】
まず、Ｓ７０１にて、特徴抽出部１４１は、属性系列ＤＢ（前述、図５）１３３に記憶される属性系列データに含まれるデータ項目から一つのデータ項目を選択する。なお、特徴抽出部１４１は、未選択のデータ項目を選択する。
【００３９】
次に、Ｓ７０２にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０１にて選択したデータ項目のデータがリストかを判定する。なお、特徴抽出部１４１は、データ項目のデータが複数の要素から構成されている場合に、このデータがリストであると判定する。Ｓ７０２にて、特徴抽出部１４１が、データ項目のデータがリストであると判定する場合（Ｓ７０２−Ｙｅｓ）、Ｓ７０３へ進む。一方、Ｓ７０２にて、特徴抽出部１４１が、データ項目のデータがリストではないと判定する場合（Ｓ７０２−Ｎｏ）、Ｓ７１２へ進む。例えば、Ｓ７０１にて選択したデータ項目が[属性１（年齢）]である場合、データに含まれる要素は一つであるため、特徴抽出部１４１は、データがリストではないと判定する。一方、Ｓ７０１にて選択したデータ項目が、[系列１（２０１３／７  取引）]である場合、データに含まれる要素が複数であるため、特徴抽出部１４１は、データがリストであると判定する。
【００４０】
Ｓ７０３にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０１にて選択したデータ項目のデータを属性系列ＤＢ１３３からすべて取得する。例えば、Ｓ７０１にて選択したデータ項目が、[系列１（２０１３／７  取引）]である場合、特徴抽出部１４１は、このデータ項目のデータである「支払，支払，振込」、「支払，支払，支払」、「残照，残照，振込」、「支払，支払，支払」、「振込，振込，残照」を属性系列ＤＢ１３３から取得する。
【００４１】
次に、Ｓ７０４にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得した各データを構成する要素の要素数を算出する。例えば、Ｓ７０３で取得したデータが、「支払，支払，振込」、「支払，支払，支払」、「残照，残照，振込」、「支払，支払，支払」、「振込，振込，残照」である場合、特徴抽出部１４１は、各データの要素数を「３」と算出する。
【００４２】
次に、Ｓ７０５にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０４にて算出した各要素数がすべて一致するかを判定する。Ｓ７０５にて、特徴抽出部１４１が、各要素数がすべて一致すると判定する場合（Ｓ７０５−Ｙｅｓ）、データの特徴を各要素の傾向から抽出できる。そのため、各要素数がすべて一致する場合は、各要素間を比較することで算出される比率（比率は、Ｓ７０７にて算出される）、または、データに含まれる数が最も多い要素である最頻要素（最頻要素は、Ｓ７０８にて抽出される）を特徴として抽出するために、Ｓ７０６へ進む。一方、Ｓ７０５にて、特徴抽出部１４１が、各要素数が一致しないと判定する場合（Ｓ７０５−Ｎｏ）、データの特徴を各要素の傾向からは抽出できない。そのため、各要素数が等しくない場合には、各要素の代表値の一例である平均値（平均値は、Ｓ７１０にて算出される）や、データの中で重複する要素を除外した出現種類（出現種類は、Ｓ７１１にて抽出される）を特徴として抽出するために、Ｓ７０９へ進む。
【００４３】
Ｓ７０６にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得したデータを構成する要素が数値であるかを判定する。Ｓ７０６にて、特徴抽出部１４１が、要素が数値であると判定する場合（Ｓ７０６−Ｙｅｓ）、Ｓ７０７へ進む。一方、Ｓ７０６にて、特徴抽出部１４１が、要素が数値ではないと判定する場合（Ｓ７０６−Ｎｏ）、Ｓ７０８へ進む。例えば、Ｓ７０１にて選択したデータ項目が[系列ｍ（２０１３／４  残高，２０１３／５  残高，２０１３／６  残高,・・・）]であり、Ｓ７０３にて取得したデータが、「１００，８０，…，２５０，５００」、「１００，１２０，…，１００，１５０」、「３００，４５０，…，３００，３００」、「５００，９００，…，２５０，５００」、「１２０，４８，…，２００，２００」である場合、特徴抽出部１４１は、データを構成する要素が数値であると判定する。一方、Ｓ７０１にて選択したデータ項目が[系列１（２０１３／７  取引）]であり、Ｓ７０３にて取得したデータが、「支払，支払，振込」、「支払，支払，支払」、「残照，残照，振込」、「支払，支払，支払」、「振込，振込，残照」である場合、特徴抽出部１４１は、データを構成する要素が数値ではないと判定する。
【００４４】
Ｓ７０７にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得した各データを構成する、隣り合う要素同士を比較することで各比率を算出する。より詳細には、要素数がＮである場合、特徴抽出部１４１は、１番目の要素と２番目の要素との比率を１番目の比率として算出し、２番目の要素と３番目の要素との比率を２番目の比率として算出し、Ｎ−１番目の要素とＮ番目の要素との比率をＮ−１番目の比率として算出する。そして、図８に示されるように算出した各比率を属性系列ＤＢ１３３に追加する。例えば、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得したデータ「１００，８０，…，２５０，５００」について比率「０．８…，２．０」を算出し、「１００，１２０，…，１００，１５０」について比率「１．２…，１．５」を算出し、「３００，４５０，…，３００，３００」について比率「１．５…，１．０」を算出し、「５００，９００，…，２５０，５００」、について比率「１．８…，２．０」を算出し、「１２０，４８，…，２００，２００」について比率「０．４…，１．０」を算出する。そして、特徴抽出部１４１は、図８に示されるように算出した各比率を、データ項目[系列ｍ（比率）]と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００４５】
Ｓ７０８にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得したデータを構成する各要素の中で、データに含まれる数が最も多い要素を最頻要素として抽出する。そして、特徴抽出部１４１は、図９に示されるように抽出した各最頻要素を、データ項目[系列１（最頻要素）]と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する。例えば、Ｓ７０３にて取得したデータ「支払，支払，振込」について、特徴抽出部１４１は、「支払」を最頻要素として抽出する。また、データ「支払，支払，支払」について、特徴抽出部１４１は、「支払」を最頻要素として抽出する。また、データ「残照，残照，振込」について特徴抽出部１４１は、「残照」を最頻要素として抽出する。また、データ「振込，振込，残照」について、特徴抽出部１４１は、「振込」を最頻要素として抽出する。そして、特徴抽出部１４１は、図９に示されるように抽出した各最頻要素を属性系列ＤＢ１３３に追加する。なお、最頻要素が複数存在する場合、特徴抽出部１４１は、各最頻要素を属性系列ＤＢ１３３に記憶するようにしても良いし、最後に記憶された方の要素を最頻要素として属性系列ＤＢ１３３に記憶するようにしても良い。特徴抽出部１４１が、抽出した各最頻要素を属性系列ＤＢ１３３に追加した後、Ｓ７１２へ進む。
【００４６】
Ｓ７０９にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得したデータを構成する要素が数値であるかを判定する。Ｓ７０９にて、特徴抽出部１４１が、要素が数値であると判定する場合（Ｓ７０９−Ｙｅｓ）、Ｓ７１０へ進む。一方、Ｓ７０９にて、特徴抽出部１４１が、要素が数値ではないと判定する場合（Ｓ７０９−Ｎｏ）、Ｓ７１１へ進む。
【００４７】
Ｓ７１０にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０４にて算出した各要素数を、図１０に示されるように、データ項目[系列２（要素数）]と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する。また、特徴抽出部１４１は、各要素の平均値を算出し、算出した平均値を図１０に示されるように、データ項目[系列２（平均値）]と対応付けて属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００４８】
Ｓ７１１にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０３にて取得したデータを構成する各要素から、データの中で重複する要素を除外することで出現種類を抽出し、抽出した出現種類を、図１１に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加する。また、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０４にて算出した各要素数を図１１に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００４９】
次に、Ｓ７１２にて、特徴抽出部１４１は、Ｓ７０１にて属性系列データに含まれるすべてのデータ項目を選択したかを判定する。Ｓ７１２にて、特徴抽出部１４１が、すべてのデータ項目を選択したと判定する場合（Ｓ７１２−Ｙｅｓ）、特徴抽出処理を終了する。一方、特徴抽出部１４１が、すべてのデータ項目を選択していないと判定する場合（Ｓ７１２−Ｎｏ）、Ｓ７０１へ進む。
【００５０】
＜区分処理＞
図１２は、本発明の一実施の形態における区分処理の概要を示す図である。
【００５１】
まず、Ｓ１２０１にて、区分部１４２は、属性系列データに含まれるデータ項目から一つのデータ項目を選択する。なお、区分部１４２は、未選択のデータ項目を選択する。
【００５２】
次に、Ｓ１２０２にて、区分部１４２は、Ｓ１２０１にて選択したデータ項目のデータをすべて取得する。例えば、Ｓ１２０１にて選択したデータ項目が、[系列１（２０１３／７  取引）]である場合には、区分部１４２は、このデータ項目のすべてのデータである「支払，支払，振込」、「支払，支払，支払」、「残照，残照，振込」、「支払，支払，支払」、「振込，振込，残照」を属性系列ＤＢ（前述、図５）１３３から取得する。
【００５３】
次に、Ｓ１２０３にて、区分部１４２は、Ｓ１２０２にて取得したデータから、重複するデータを除外する。そして、区分部１４２は、重複するデータを除外した後のデータの数を算出する。
【００５４】
次に、Ｓ１２０４にて、区分部１４２は、閾値Ｌを取得する。Ｓ１２０３にて算出したデータの数が取得した閾値Ｌを超えるかを判定する。区分部１４２が、データの数が閾値Ｌを超えないと判定する場合（Ｓ１２０４−Ｎｏ）、Ｓ１２１２へ進む。一方、区分部１４２が、データの数が閾値Ｌを超えると判定する場合（Ｓ１２０４−Ｙｅｓ）、Ｓ１２０５へ進む。なお、閾値Ｌは、予め設定ファイルに記載されている。区分部１４２は、設定ファイルを読み込むことで閾値Ｌを取得する。
【００５５】
Ｓ１２０５にて、区分部１４２は、Ｓ１２０１にて選択したデータ項目のデータがリストかを判定する。Ｓ１２０５にて、区分部１４２が、データ項目のデータがリストであると判定する場合（Ｓ１２０５−Ｙｅｓ）、Ｓ１２０６へ進む。一方、Ｓ１２０５にて、区分部１４２が、データ項目のデータがリストではないと判定する場合（Ｓ１２０５−Ｎｏ）、Ｓ１２０９へ進む。
【００５６】
Ｓ１２０６にて、区分部１４２は、Ｓ１２０２にて取得したデータを構成する要素が数値であるかを判定する。Ｓ１２０６にて、区分部１４２が、要素が数値であると判定する場合（Ｓ１２０６−Ｙｅｓ）、Ｓ１２０７へ進む。一方、Ｓ１２０６にて、区分部１４２が、要素が数値ではないと判定する場合（Ｓ１２０６−Ｎｏ）、Ｓ１２１２へ進む。
【００５７】
Ｓ１２０７にて、区分部１４２は、Ｓ１２０２にて取得したデータごとに、データを構成する各要素の最小値と最大値とを抽出する。そして、区分部１４２は、抽出した最小値から最大値までの区間を、Ｌ（例えば、２）等分する。これにより、抽出された最小値から最大値までの区間はＬ個の区間へと分割される。例えば、Ｓ１２０２にてデータ項目[系列ｊ]のデータである「１，１，３」、「２，５，４」、「３，４，６」、「２，３，２」、「１，１，６」が属性系列ＤＢ１３３から取得された場合、区分部１４２は、最小値「１」と最大値「６」とを抽出する。そして、区分部１４２は、抽出した最小値「１」から最大値「６」までの区間「１〜６」を２等分することで、「１〜３．５」（[１，３．６）に相当し、１以上３．６未満を意味する）の区間と「３．６〜６」（［３．６，６］に相当し、３．６以上６以下を意味する）の区間とへ分割する。このように、データを構成する各要素の最小値と最大値をＬ個へと分割した区間を生成し、生成した区間を各要素に対して適用することで、分割後の区間数をＬ個に抑えることができる。そのため、要素ごとに区間を分割するよりも、区間の数を減少させることができ、より可読性を向上させることができるようになる。
【００５８】
次に、Ｓ１２０８にて、区分部１４２は、Ｓ１２０１にて選択したデータ項目のデータを構成する各要素を、Ｓ１２０７にて分割した後に要素が含まれる区間へと変換し、変換後のデータを図１３に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加し、Ｓ１２１２へ進む。例えば、区分部１４２は、データ項目[系列ｊ]のデータを構成する要素である「１」を「１〜３．５」へ、「２」を「１〜３．５」へ、「３」を「１〜３．５」へ、「４」を「３．６〜６」へ、「５」を「３．６〜６」へ、「６」を「３．６〜６」へと変換し、変換後のデータ「１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５」、「１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６」、「１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６」、「１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５」、「１〜３．５，１〜３．５，３．６〜６」を、図１３に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００５９】
Ｓ１２０９にて、区分部１４２は、Ｓ１２０２にて取得したデータが数値であるかを判定する。Ｓ１２０９にて、区分部１４２が、データが数値であると判定する場合（Ｓ１２０９−Ｙｅｓ）、Ｓ１２１０へ進む。一方、Ｓ１２０９にて、区分部１４２が、データが数値ではないと判定する場合（Ｓ１２０９−Ｎｏ）、Ｓ１２１２へ進む。
【００６０】
Ｓ１２１０にて、区分部１４２は、Ｓ１２０２にて取得したデータごとに、データの最小値と最大値とを抽出する。そして、区分部１４２は、抽出した最小値から最大値までの区間をＬ（例えば、２）等分する。これにより、抽出された最小値から最大値までの区間はＬ個の区間へと分割される。例えば、Ｓ１２０２にてデータ項目[属性ｉ]のデータである「１」、「６」、「４」、「３」、「２」が属性系列ＤＢ１３３から取得された場合、区分部１４２は、最小値「１」と最大値「６」とを抽出する。そして、区分部１４２は、抽出した最小値「１」から最大値「６」までの区間「１〜６」を２等分することで、「１〜３」の区間と「４〜６」の区間とへ分割する。
【００６１】
次に、Ｓ１２１１にて、区分部１４２は、Ｓ１２０１にて選択したデータ項目の各データを、Ｓ１２１０にて分割した後にデータが含まれる区間へと変換し、変換後のデータを図１４に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加し、Ｓ１２１２へ進む。例えば、区分部１４２は、データ項目[属性ｉ]のデータ「１」を「１〜３」へ、「２」を「１〜３」へ、「３」を「４〜６」へ、「４」を「４〜６」へ、「５」を「４〜６」へと変換し、変換後のデータ「１〜３」、「４〜６」、「４〜６」、「４〜６」、「１〜３」を、図１４に示されるように属性系列ＤＢ１３３に追加する。
【００６２】
Ｓ１２１２にて、区分部１４２は、Ｓ１２０１にて属性系列データに含まれるすべてのデータ項目を選択したかを判定する。Ｓ１２１２にて、区分部１４２が、すべてのデータ項目を選択したと判定する場合（Ｓ１２１２−Ｙｅｓ）、区分処理を終了する。一方、区分部１４２が、すべてのデータ項目を選択していないと判定する場合（Ｓ１２１２−Ｎｏ）、Ｓ１２０１へ進む。
【００６３】
＜項目選択処理＞
図１５は、本発明の一実施の形態における項目選択処理の概要を示す図である。
【００６４】
まず、Ｓ１５０１にて、項目選択部１４３は、属性系列ＤＢ１３３に記憶された属性系列データをすべて取得する。
【００６５】
次に、Ｓ１５０２にて、項目選択部１４３は、Ｓ１５０１にて取得した属性系列データを出力装置１１０に入力する。
【００６６】
次に、Ｓ１５０３にて、出力装置１１０は、Ｓ１５０２にて入力された属性系列データに基づき、選択画面（後述、図１６）を表示する。以下、図１６を用いて選択画面について説明する。
【００６７】
図１６に示されるように選択画面には、選択欄と、[データ項目]と、[型]と、[データ数]と、[加工]と、[加工元]と、[データ]とが表示される。[データ項目]は、データ項目の名称を示す。[型]は、[データ]の型を示す。[型]としては、「数値」「数値リスト」「文字」などが該当する。「数値」は、[データ]が一つの要素から構成されることを示す。「数値リスト」は[データ]が複数の要素から構成されることを示す。「文字」は、[データ]が文字から構成されることを示す。[データ数]は、データの数を示す。[加工]は、区分処理にて、［データ］が数値から区間へ変換されたかを示す。「元データ」は［データ］が加工される前の数値を示す。また、[加工元]は、変換される前の元データのデータ項目の名称を示す。［データ］は、データの内容を示す。
【００６８】
入力装置１２０は、選択画面に表示された各［データ項目］から、１以上の［データ項目］を選択する入力を受け付ける。入力装置１２０が［データ項目］を選択する入力を受け付けると、選択された［データ項目］と対応する選択欄にチェック１６０１が表示される。
【００６９】
なお、項目選択部１４３は、［データ］が加工された［データ項目］については、加工前の［データ項目］または加工後の［データ項目］のいずれか一方しか選択されないように、出力装置１１０を制御する。
【００７０】
つまり、項目選択部１４３は、加工前の［データ項目］が既に選択されている状態で、加工後の［データ項目］が選択されたとしても、加工後の［データ項目］と対応する選択欄のみにチェック１６０１が表示されるように出力装置１１０を制御する。詳細には、項目選択部１４３は、選択された［データ項目］に対応する［加工］を参照する。そして、項目選択部１４３は、［加工］に「区間」が記憶されている場合には、対応する［加工元］を参照する。そして、項目選択部１４３は、［加工元］に記憶される［データ項目］を参照し、［データ項目］が既に選択されている場合には、この［データ項目］と対応する選択欄に表示されているチェック１６０１が消去されるように出力装置１１０を制御する。また、項目選択部１４３は、新たに選択された加工後の［データ項目］と対応する選択欄にチェック１６０１が表示されるように出力装置１１０を制御する。
【００７１】
また、項目選択部１４３は、加工後の［データ項目］が既に選択されている状態で加工前の［データ項目］が選択されたとしても、加工前の［データ項目］と対応する選択欄のみにチェック１６０１が表示されるように出力装置１１０を制御する。詳細には、選択された［データ項目］に対応する［加工］を参照する。そして、項目選択部１４３は、［加工］に「区間」が記憶されていない場合には、対応する［加工元］に記憶されている[データ項目]が[加工元]に記憶され、［加工］に「区間」が記憶され、選択欄にチェック１６０１が表示されている［データ項目］を抽出する。そして、項目選択部１４３は、抽出した［データ項目］と対応する選択欄に表示されているチェック１６０１が消去されるように出力装置１１０を制御する。また、項目選択部１４３は、新たに選択された加工前の［データ項目］と対応する選択欄にチェック１６０１が表示されるように出力装置１１０を制御する。
【００７２】
また、出力装置１１０は、最大グループ数１６０２を表示する。最大グループ数１６０２は、選択された［データ項目］の各［データ数］同士を乗算した数が該当する。
【００７３】
また、出力装置１１０は、選択完了ボタン１６０３を表示する。入力装置１２０が選択完了ボタン１６０３を選択する入力を受け付けると、項目選択処理を終了する。
【００７４】
＜グループ化処理＞
図１７は、本発明の一実施の形態におけるグループ化処理の概要を示す図である。
【００７５】
まず、Ｓ１７０１にて、グループ化部１４４は、Ｓ１５０３にて選択する入力を受け付けたデータ項目のデータに基づき、グループを生成する。詳細には、グループ化部１４４は、各データ項目のデータ同士を組み合わせることで、グループを生成する。例えば、Ｓ１５０３にて選択する入力を受けつけたデータ項目が、「属性ｉ（区間）」と、［属性ｋ］と、［系列ｊ（区間）］である場合、「属性ｉ（区間）」のデータは「１〜３」と「４〜６」であり、［属性ｋ］のデータは「男性」と「女性」であり、［系列ｊ（区間）］のデータは「１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５」と「１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６」である。この場合、グループ化部１４４は、「属性ｉ（区間）」のデータ「１〜３」、「４〜６」と［属性ｋ］のデータ「男性」、「女性」と［系列ｊ（区間）］のデータ「１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５」、「１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６」同士を組み合わせたグループである「１〜３，男性，｛１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５｝」と、「１〜３，女性，｛１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５｝」と、「１〜３，男性，｛１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６｝」と、「１〜３，女性，｛１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６｝」と、「４〜６，男性，｛１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５｝」と、「４〜６，女性，｛１〜３．５，１〜３．５，１〜３．５｝」と、「４〜６，男性，｛１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６｝」と、「４〜６，女性，｛１〜３．５，３．６〜６，３．６〜６｝」とを生成する。
【００７６】
次に、Ｓ１７０２にて、グループ化部１４４は、Ｓ１７０１にて生成したグループに含まれる各データをキーに属性系列ＤＢ１３３を検索することで、属性系列ＤＢ１３３に記憶される属性系列データをグループごとに分類する。また、グループ化部１４４は、キーと一致するデータの件数（以下、カウントと呼ぶ場合がある）をグループごとに算出する。これにより、グループごとのグループに属するデータの件数が算出される。
【００７７】
次に、Ｓ１７０３にて、グループ化部１４４は、Ｓ１７０２にて抽出したすべてのレコードの行番号（以下、行番号リストと呼ぶ場合がある）をグループごとにすべて抽出する。
【００７８】
次に、Ｓ１７０４にて、グループ化部１４４は、Ｓ１５０３にて選択する入力を受け付けたデータ項目の中から一つのデータ項目を選択する。なお、グループ化部１４４は、未選択のデータ項目を選択する。
【００７９】
次に、Ｓ１７０５にて、グループ化部１４４は、Ｓ１７０１にて生成した各グループと、Ｓ１７０２にて算出した各カウントと、Ｓ１７０３にて抽出した各行番号とを対応付けたグループ化データを、図１８に示されるようにグループ化ＤＢ１３４に記憶する。
【００８０】
次に、Ｓ１７０６にて、グループ化部１４４は、Ｓ１７０４にて選択したデータ項目のデータが加工された後の区間であるかを判定する。Ｓ１７０６にて、グループ化部１４４が、データが区間であると判定する場合（Ｓ１７０６−Ｙｅｓ）、Ｓ１７０７へ進む。一方、Ｓ１７０６にて、グループ化部１４４が、データが区間でないと判定する場合（Ｓ１７０６−Ｎｏ）、Ｓ１７０８へ進む。
【００８１】
Ｓ１７０７にて、グループ化部１４４は、行番号リストに含まれる各行番号に対応する数値をグループごとに取得する。そして、グループ化部１４４は、取得した数値に基づき、Ｓ１７０４にて選択したデータ項目のデータの最小値と最大値と平均値とを算出する。これにより、グループ化部１４４は、区間に対応する数値を算出する。そして、グループ化部１４４は、算出した最小値と最大値と平均値とをグループ化ＤＢ１３４に追加する。
【００８２】
Ｓ１７０８にて、グループ化部１４４は、Ｓ１７０４にてすべてのデータ項目を選択したかを判定する。Ｓ１７０８にて、グループ化部１４４が、すべてのデータ項目を選択したと判定する場合（Ｓ１７０８−Ｙｅｓ）、グループ化処理を終了する。一方、グループ化部１４４が、すべてのデータ項目を選択していないと判定する場合（Ｓ１７０８−Ｎｏ）、Ｓ１７０４へ進む。
【００８３】
＜本実施の形態の効果＞
以上説明した本実施の形態におけるデータ分類装置１によれば、入力装置１２０が選択する入力を受け付けたデータ項目に基づき抽出されるデータをグループとすることで、分類後のグループが、どのような基準で分類されたのかを識別することが容易になる。
【００８４】
また、区間に対応する数値である最小値、最大値、平均値を算出することで、区間が同じデータに対して、データの違いを示せるようになる。
【００８５】
また、グループごとにグループに属するデータの件数を算出することで、グループに属するデータの件数を重みとして、グループを重み付きのデータとして扱った分析が可能になる。
【００８６】
また、各要素間を比較することで算出される比率、または、データに含まれる数が最も多い要素である最頻要素を特徴として抽出することで、データの特徴を各要素の傾向から抽出できるようになる。
【００８７】
また、各要素の代表値の一例である平均値や、データの中で重複する要素を除外した出現種類を特徴として抽出することで、データの特徴を各要素の傾向から抽出できない場合であっても、各要素の代表値からデータの特徴を抽出できるようになる。
【００８８】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、分析対象データとして、属性系列データ以外のデータを適用するようにしても良い。
【符号の説明】
【００８９】
１…データ分類装置、１１０…出力装置、１２０…入力装置、１３１…属性ＤＢ、１３２…系列ＤＢ、１３３…属性系列ＤＢ、１３４…グループ化ＤＢ、１４０…データ分類部、１４１…特徴抽出部、１４２…区分部、１４３…項目選択部、１４４…グループ化部、１６０１…チェック、１６０２…最大グループ数、１６０３…選択完了ボタン
【図１】
2015114807.tif 000003
【図２】
2015114807.tif 000004
【図３】
2015114807.tif 000005
【図４】
2015114807.tif 000006
【図５】
2015114807.tif 000007
【図６】
2015114807.tif 000008
【図７】
2015114807.tif 000009
【図８】
2015114807.tif 000010
【図９】
2015114807.tif 000011
【図１０】
2015114807.tif 000012
【図１１】
2015114807.tif 000013
【図１２】
2015114807.tif 000014
【図１３】
2015114807.tif 000015
【図１４】
2015114807.tif 000016
【図１５】
2015114807.tif 000017
【図１６】
2015114807.tif 000018
【図１７】
2015114807.tif 000019
【図１８】
2015114807.tif 000020