(57)【要約】【課題】サンプルと、当該サンプルに関する多数の定性データと、の関係を多面的に調べること。【解決手段】本発明であるデータ分析システムは、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルのそれぞれにおける複数のアイテムカテゴリのそれぞれに対して該当するか否かを表す質的データからなる分析対象データに基づいて算出された、複数の成分毎の、前記各サンプルのサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶する記憶手段と、複数の成分のうち、２つの成分を選択する入力を受け付ける成分選択手段と、選択された２つの成分に対応する記憶手段に記憶された各サンプルスコアと各アイテム数量とを、当該選択された２つの成分を相互に直交する各軸に取る１つのグラフ上にそれぞれ表示する表示手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルのそれぞれにおける複数のアイテムカテゴリのそれぞれに対して該当するか否かを表す質的データからなる分析対象データに基づいて算出された、複数の成分毎の、前記各サンプルのサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶する記憶手段と、
前記複数の成分のうち、２つの成分を選択する入力を受け付ける成分選択手段と、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された前記各サンプルスコアと前記各アイテム数量とを、当該選択された２つの成分を相互に直交する各軸に取る１つのグラフ上にそれぞれ表示する表示手段と、
を備えたデータ分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析システムであって、
前記記憶手段は、前記分析対象データ中で同一分類に含まれる１つ以上のサンプルを１つのサンプル群として表すと共に、当該各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶し、
前記表示手段は、選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された、前記各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、を１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
データ分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ分析システムであって、
前記サンプルを表側に、前記アイテムカテゴリを表頭に、それぞれ配置して構成されるクロス集計データからなる前記分析対象データを、当該分析対象データの前記表頭に、さらに前記サンプル群を配置したクロス集計データに編集し、当該編集したクロス集計データに基づいて、数量化理論ＩＩＩ類に従って、複数の成分毎の、前記各サンプル群のサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ算出して、前記記憶手段に記憶するデータ算出手段を備えた、
データ分析システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載のデータ分析システムであって、
前記複数の成分は、前記サンプル又は前記サンプル群の数と、前記アイテムカテゴリの数と、の和の数だけある、
データ分析システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載のデータ分析システムであって、
前記表示手段は、前記各サンプルスコアにそれぞれ対応する表示を表す各サンプル表示と、前記各アイテム数量にそれぞれ対応する表示を表す各アイテム表示と、を区別可能なよう表示する、
データ分析システム。
【請求項６】
記憶手段に、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルのそれぞれにおける複数のアイテムカテゴリのそれぞれに対して該当するか否かを表す質的データからなる分析対象データに基づいて算出された、複数の成分毎の、前記各サンプルのサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶しており、
前記複数の成分のうち、２つの成分を選択する入力を受け付け、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された前記各サンプルスコアと前記各アイテム数量とを、当該選択された２つの成分を相互に直交する各軸に取る１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
データ分析方法。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ分析方法であって、
前記サンプルを表側に、前記アイテムカテゴリを表頭に、それぞれ配置して構成されるクロス集計データからなる前記分析対象データを、当該分析対象データの前記表頭に、さらに前記分析対象データ中で同一分類に含まれる１つ以上のサンプルを１つのサンプル群として表した当該サンプル群を配置したクロス集計データに編集し、当該編集したクロス集計データに基づいて、数量化理論ＩＩＩ類に従って、複数の成分毎の、前記各サンプル群のサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ算出して、前記記憶手段に記憶し、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された、前記各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、を１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
データ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析システムにかかり、特に、定性データを分析するデータ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の趣味、嗜好、感想、感性、行動は様々であり、定量化が難しい定性データであるが、近年では、人間の行動自体やアンケートの回答を利用して、人間の定性データを分析し、商品やサービスの販売のマーケティングに利用することが行われている。このような定性データをマーケティングに活用するためのデータ分析を行う装置の一例が、特許文献１に開示されている。
【０００３】
具体的に、特許文献１では、顧客の感性といった定性データを分析して、商品の設計仕様に用いるための装置が開示されている。この装置では、分析の一例として因子分析を用いており、特許文献１の図４に示すように、２軸にそれぞれ形容詞の意味である定性データを割り当て、かかる形容詞のイメージを有する会社をプロットして表示するグラフを生成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２４２６７０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の因子分析の例では、１つのグラフにおいて、会社について１つあるいは２つの形容詞についてのみのイメージしか調べることができず、会社のイメージを多面的に調べることができない。つまり、上述した手法では、人物や組織などのサンプルと、当該サンプルに関する多数の定性データと、の関係を多面的に調べることができず、分析者の利便性の向上を図ることができない、という問題が生じる。
【０００６】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、サンプルと、当該サンプルに関する多数の定性データと、の関係を多面的に調べることができないことによる、分析者の利便性の向上を図ることができない、ということを解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態であるデータ分析システムは、
数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルのそれぞれにおける複数のアイテムカテゴリのそれぞれに対して該当するか否かを表す質的データからなる分析対象データに基づいて算出された、複数の成分毎の、前記各サンプルのサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶する記憶手段と、
前記複数の成分のうち、２つの成分を選択する入力を受け付ける成分選択手段と、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された前記各サンプルスコアと前記各アイテム数量とを、当該選択された２つの成分を相互に直交する各軸に取る１つのグラフ上にそれぞれ表示する表示手段と、
を備えた、という構成をとる。
【０００８】
そして、上記データ分析システムでは、
前記記憶手段は、前記分析対象データ中で同一分類に含まれる１つ以上のサンプルを１つのサンプル群として表すと共に、当該各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶し、
前記表示手段は、選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された、前記各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、を１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
という構成をとる。
【０００９】
また、上記データ分析システムでは、
前記サンプルを表側に、前記アイテムカテゴリを表頭に、それぞれ配置して構成されるクロス集計データからなる前記分析対象データを、当該分析対象データの前記表頭に、さらに前記サンプル群を配置したクロス集計データに編集し、当該編集したクロス集計データに基づいて、数量化理論ＩＩＩ類に従って、複数の成分毎の、前記各サンプル群のサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ算出して、前記記憶手段に記憶するデータ算出手段を備えた、
という構成をとる。
【００１０】
また、上記データ分析システムでは、
前記複数の成分は、前記サンプル又は前記サンプル群の数と、前記アイテムカテゴリの数と、の和の数だけある、
という構成をとる。
【００１１】
また、上記データ分析システムでは、
前記表示手段は、前記各サンプルスコアにそれぞれ対応する表示を表す各サンプル表示と、前記各アイテム数量にそれぞれ対応する表示を表す各アイテム表示と、を区別可能なよう表示する、
という構成をとる。
【００１２】
上記発明によると、まず、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルと複数のアイテムカテゴリに関する分析対象データについて、複数の成分毎のサンプルスコアとアイテム数量とが算出されて、記憶手段に記憶されている。そして、複数の成分のうち２つの選択を受け付けると、当該２つの成分を相互に直交する各軸にとる１つのグラフ上に、各サンプルと各アイテムカテゴリに相当する表示をプロットする。これにより、定性データである各アイテムカテゴリが多数ある場合には、当該定性データである多数のアイテムカテゴリと各サンプルとの類似性を容易に認識することができる。また、グラフの軸となる２つの成分を変更することで、様々な視点から定性データである多数のアイテムカテゴリと各サンプルとの類似性を認識することができる。その結果、分析効率や分析精度の向上を図ることができ、分析者の利便性の向上を図ることができる。
【００１３】
また、上記サンプルを同一分類からなるサンプル群としてまとめ、当該サンプル群毎のサンプルスコアを算出することで、各サンプル群と各アイテムカテゴリとの類似性も容易に認識することができる。
【００１４】
また、本発明の他の形態であるデータ分析方法は、
記憶手段に、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数のサンプルのそれぞれにおける複数のアイテムカテゴリのそれぞれに対して該当するか否かを表す質的データからなる分析対象データに基づいて算出された、複数の成分毎の、前記各サンプルのサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ記憶しており、
前記複数の成分のうち、２つの成分を選択する入力を受け付け、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された前記各サンプルスコアと前記各アイテム数量とを、当該選択された２つの成分を相互に直交する各軸に取る１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
という構成をとる。
【００１５】
また、上記データ分析方法では、
前記サンプルを表側に、前記アイテムカテゴリを表頭に、それぞれ配置して構成されるクロス集計データからなる前記分析対象データを、当該分析対象データの前記表頭に、さらに前記分析対象データ中で同一分類に含まれる１つ以上のサンプルを１つのサンプル群として表した当該サンプル群を配置したクロス集計データに編集し、当該編集したクロス集計データに基づいて、数量化理論ＩＩＩ類に従って、複数の成分毎の、前記各サンプル群のサンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、をそれぞれ算出して、前記記憶手段に記憶し、
選択された２つの成分に対応する前記記憶手段に記憶された、前記各サンプル群の前記サンプルスコアと、前記各アイテムカテゴリのアイテム数量と、を１つのグラフ上にそれぞれ表示する、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、以上のように構成されることにより、サンプルと、当該サンプルに関する多数の定性データと、の関係を多面的に調べることができ、分析者の利便性の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態１におけるデータ分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１における分析対象となるデータの一例を示す図である。
【図３】図２のデータから算出されたデータの一例を示す図である。
【図４】図３のデータをグラフ化したときの表示例を示す図である。
【図５】実施形態２における分析対象となるデータの一例を示す図である。
【図６】実施形態２における分析対象となるデータの一例を示す図である。
【図７】図５及び図６のデータを編集したデータの一例を示す図である。
【図８】図７のデータを編集したデータの一例を示す図である。
【図９】図８のデータから算出されたデータの一例を示す図である。
【図１０】図９のデータをグラフ化したときの表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図４を参照して説明する。図１は、データ分析システムの構成を示す機能ブロック図である。図２は、分析対象となるデータを示す図であり、図３は、分析対象となるデータから算出したデータを示す図である。図４は、図３のデータをグラフ化したときの図である。
【００１９】
データ分析システムは、演算装置、記憶装置、入力装置、表示装置を備える１台又は複数台の情報処理装置で構成されている。そして、図１に示すように、データ分析システム１は、演算装置に所定のプログラムが組み込まれることで構築された、入力受付部２（成分選択手段）と、データ算出部３（データ算出手段）と、グラフ表示部４（表示手段）とを備えている。また、データ分析システム１は、記憶装置に、分析対象データ、当該分析対象データから編集されたデータ、及び、これらのデータから算出されたデータを記憶するデータ記憶部５（記憶手段）を形成している。なお、上記構成は、例えば、表計算ソフトウェアに組み込まれたプログラムによって情報処理装置に構築される。以下、各構成について詳述する。
【００２０】
まず、データ記憶部５には、入力受付部２により入力された分析対象データが記憶されている。分析対象データは、アンケートを複数の回答者に対して行い、かかる回答者よる複数の設問に対する回答データに基づくデータである。本実施形態では、分析対象データとして、例えば、図２に示すデータが記憶されていることとする。
【００２１】
まず、分析対象データは、図２に示すように、表側に、回答者であるサンプルの番号を配置し、表頭に、各回答者による設問の選択肢であるカテゴリアイテムを配置した、クロス集計データである。例えば、設問は、「休日の過ごし方」（該当するものを全て選択する）であり、選択肢であるカテゴリアイテムには、「カメラ」、「釣り」等の回答者の趣味等を表す定性データが用意されている。そして、クロス集計データは、各回答者が選択したカテゴリアイテムに「１」を表示した質的データにて構成されている。
【００２２】
そして、上述した図２に示すクロス集計データに基づいて、データ算出部４は、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数の成分毎の、各サンプルのサンプルスコアと、各アイテムカテゴリのアイテム数量と、を算出する。例えば、データ算出部４は、図３に示すように、各共通因子軸を各成分としたサンプルスコアとアイテム数量とを算出する。そして、データ算出部４は、算出した各成分のサンプルスコアとアイテム数量である各共通因子軸の値を、データ記憶部５に記憶する。なお、図２に示すクロス集計データから数量化理論ＩＩＩ類に従ってサンプルスコアとアイテム数量を算出する方法は既知であるため、その説明は省略する。
【００２３】
ここで、データ算出部４は、上述した成分である共通因子軸の数を、サンプルの数とアイテムカテゴリの数との和の数として、サンプルスコアとアイテム数量とを算出する。つまり、図３の例では、共通因子軸は、ｎ＝２０だけある。但し、データ算出部４は、共通因子軸の数を２つ以上として算出すればよい。
【００２４】
また、入力受付部２は、分析者が任意の２つの共通因子軸（成分）を選択可能な選択入力欄を、表示画面に表示し、かかる選択入力欄に入力された２つの共通因子軸の選択を受け付ける。そして、選択された２つの共通因子軸を、グラフ表示部４に通知する。
【００２５】
グラフ表示部４は、まず、選択された２つの共通因子軸のそれぞれを相互に直交する各軸に取る１つのグラフを、表示画面に表示する。例えば、図４の例では、共通因子軸１，２が選択された場合であり、横軸に共通因子軸１を、縦軸に共通因子軸２を、それぞれ取ったグラフを示している。
【００２６】
そして、グラフ表示部４は、上述した１つの直交座標上に、選択された２つの共通因子軸の値に応じた位置に、各サンプルに対応するマークである各サンプル表示と、各アイテムカテゴリに対応するマークである各アイテム表示と、を表示する。例えば、図４の例では、白抜きの楕円マークで各サンプル表示を表示し、黒塗りの楕円マークで各アイテム表示を表示する。このように、グラフ表示部４は、各サンプル表示と各アイテム表示とを区別可能なよう表示している。なお、グラフ表示部４は、各サンプル表示や各アイテム表示には、いずれのサンプルに対応するマークであるかを識別できるよう、その上や近辺に、サンプル番号やカテゴリアイテムの内容を表示する。
【００２７】
以上のように、各サンプル表示と各アイテム表示とを１つのグラフ上に表示することで、分析者は、定性データである多数のアイテムカテゴリと各サンプルとの類似性を容易に認識することができる。例えば、図４の例では、分析者は、サンプル番号が１，２，３の回答者と、カメラや釣りなどの趣味と、が類似することを認識することができる。
【００２８】
また、上記入力受付部２は、分析者から２つの共通因子軸（成分）の選択を随時受け付け、グラフ表示部４は、２つの共通因子軸が選択されるたびに、当該共通因子軸の値に応じてグラフの表示を変更する。これにより、様々な視点から定性データである多数のアイテムカテゴリと各サンプルとの類似性を認識することができる。
【００２９】
以上のように、本発明によると、分析対象データに対する分析効率や分析精度の向上を図ることができ、分析者の利便性の向上を図ることができる。
【００３０】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図５乃至図１０を参照して説明する。図５乃至７は、分析対象となるデータを示す図であり、図８乃至図９は、分析対象となるデータから編集又は算出したデータを示す図である。図１０は、図９のデータをグラフ化したときの図である。
【００３１】
本実施形態におけるデータ分析システムは、実施形態１とほぼ同様の構成をとっている。但し、分析対象データが異なり、また、データ算出時の様子が異なる。以下、主に実施形態１と異なることについて詳述する。
【００３２】
本実施形態における分析対象データは、まず、図５に示すように、回答者の属性を表す回答者属性データを含んでいる。具体的には、回答者の性別、性別と年代、年代、未婚か既婚、といった項目に該当する人数（度数）と割合の数値を含んでいる。
【００３３】
また、分析対象データは、図６に示すように、設問毎に、回答者による回答の内容を表す回答データを含んでいる。なお、図６に示す設問及び回答は一例であるが、以下に説明するように、回答者の嗜好や感想、行動などの定性データが回答となっている。そして、設問に対する回答データは、選択肢のうち回答者が該当する１つ又は全てを選択したものであってもよく、回答者が文章で記述したものであってもよい。
【００３４】
具体的に、「設問２（Ｑ２）」は、「あなたにとってココアはどのようなものですか。文章で記述してください」という設問内容である。そして、回答データは、文章で記述されたものを各分類に割り振り、その度数と割合を集計したものである。例えば、回答者により「甘くて温かくても冷たくてもおいしい飲み物」という記述の回答があった場合には、かかる回答を、設定された「甘い」、「おいしい」という複数の分類にそれぞれ割り振り、当該各分類の回答者数を加算する。このように、１つの回答データが複数の分類に振り分けられることがあるため、各分類（項目）の割合（％）の合計は、１００％を超えることとなる。なお、設問に対する回答データは、予め用意された選択肢のうち、１つ又は複数を選択したものを集計したものであってもよい。また、１つの回答データそのものが１つの分類を形成していてもよい。このことは、他の設問においても同様である。
【００３５】
また、「設問４（Ｑ４）」は、「次のうち、あなたが買ったことのあるココアメーカを全て選択してください。」という設問内容であり、回答の選択肢として、「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｅ社」、「Ｆ社」、「その他」が用意されている。そして、回答データは、回答者によって選択された各メーカを各分類として、その度数と割合を集計したものである。例えば、回答者によって「Ａ社」と「Ｃ社」が選択された場合には、かかる回答を、設定された「Ａ社」、「Ｃ社」という複数の分類に割り振り、当該各分類の回答者数を加算することとなる。
【００３６】
また、「設問５（Ｑ５）」は、「あなたはココアに関して何から情報を得ますか。あてはまるものを全て選択してください。」という設問内容であり、回答の選択肢として、「店頭」、「テレビ」、「保育園・幼稚園・学校」、「人から」、「外食店」、「雑誌」、「ノートＰＣ」、「新聞」などが用意されている。そして、回答データは、回答者によって選択された各項目を各分類として、その度数と割合を集計したものである。
【００３７】
なお、上述した回答データの集計は、分析者の手作業により行われてもよく、データ分析システムによって自動的に実行されてもよい。データ分析システムが自動的に集計を行う場合には、上述した編集ルールが予めシステム内に記憶されており、かかるルールに基づいて、回答者による回答のデータを自動的に集計処理することとなる。
【００３８】
続いて、本実施形態におけるデータ算出部４は、上述した図５及び図６に示す分析対象データを、図７に示すクロス集計データのように編集する。図７の例では、「Ｑ４」の回答を、サンプルとして表側に配置し、「Ｑ２」の回答の分類を、アイテムカテゴリとして表頭に配置したクロス集計データに編集する。具体的に、図７のクロス集計データは、表側のサンプル及び表頭のアイテムカテゴリが共に回答された箇所に「１」が表示された質的データにて構成されている。
【００３９】
そして、さらにデータ算出部４は、上述した図７に示すクロス集計データを、図８に示すように編集してデータ記憶部５に記憶する。具体的に、データ算出部４は、まず、表側に配置されたサンプルである「Ｑ４」の回答中で、同一分類に含まれる１つ以上の回答を、１つのサンプル群として表す。例えば、図７の例では、「Ｑ４」に対して「Ａ社」という同一の回答が複数あるので、これらを１つの「Ａ社」といったサンプル群として表す。すると、「Ｑ４」の選択肢である「Ａ社」・・・「Ｆ社」といった各サンプル群が生成される。そして、データ算出部４は、図８に示すように、各サンプル群をそれぞれ表頭にも表示して、クロス集計データを編集する。
【００４０】
続いて、データ算出部４は、図８に示すように編集されたクロス集計データに基づいて、数量化理論ＩＩＩ類に従い、複数の成分毎の、各サンプル群（Ａ社、Ｂ社、・・・）のサンプルスコアと、各アイテムカテゴリ（ほっとする、体が温まる、・・・）のアイテム数量と、を算出する。例えば、データ算出部４は、図９に示すように、各共通因子軸を各成分としたサンプルスコアとアイテム数量とを算出する。そして、データ算出部４は、算出した各成分のサンプルスコアとアイテム数量である各共通因子軸の値を、データ記憶部５に記憶する。なお、図８に示すクロス集計データから数量化理論ＩＩＩ類に従って、各サンプル群のサンプルスコアと各アイテムカテゴリのアイテム数量とを算出する方法は既知であるため、その説明は省略する。
【００４１】
ここで、データ算出部４は、上述した成分である共通因子軸の数を、サンプル群の数とアイテムカテゴリの数との和の数として、サンプルスコアとアイテム数量とを算出する。但し、データ算出部４は、共通因子軸の数を２つ以上として算出すればよい。
【００４２】
そして、本実施形態における入力受付部２は、実施形態１と同様に、分析者による２つの共通因子軸（成分）の選択を受け付け、選択された２つの共通因子軸を、グラフ表示部４に通知する。
【００４３】
グラフ表示部４は、選択された２つの共通因子軸のそれぞれを相互に直交する各軸に取る１つのグラフを、表示画面に表示する。そして、グラフ表示部４は、１つの直交座標上に、選択された２つの共通因子軸の値に応じた位置に、各サンプル群に対応するマークである各サンプル表示と、各アイテムカテゴリに対応するマークである各アイテム表示と、を表示する。例えば、図１０の例では、白抜きの楕円マークで各サンプル群に対応する各サンプル表示を表示し、黒塗りの楕円マークで各アイテム表示を表示する。このように、グラフ表示部４は、各サンプル表示と各アイテム表示とを区別可能なよう表示している。なお、グラフ表示部４は、各サンプル表示や各アイテム表示には、いずれのサンプルに対応するマークであるかを識別できるよう、その上や近辺に、サンプル群の内容（Ａ社、Ｂ社、・・）や、カテゴリアイテムの内容（ほっとする、体が温まる、・・・）を表示する。
【００４４】
以上のように、各サンプル表示と各アイテム表示とを１つのグラフ上に表示することで、定性データである多数のアイテムカテゴリと、同じく定性データである多数の各サンプル群との類似性を容易に認識することができる。例えば、図１０の例では、分析者は、「Ｑ４」の回答である「Ｂ社」と、「Ｑ２」の回答である「ほっとする」、「おいしい」、「甘い」と、が類似することを認識することができる。
【００４５】
また、上記入力受付部２は、分析者から２つの共通因子軸（成分）の選択を随時受け付け、グラフ表示部４は、２つの共通因子軸が選択されるたびに、当該共通因子軸の値に応じてグラフの表示を変更する。これにより、様々な視点から定性データである多数のアイテムカテゴリと、同じく定性データである各サンプル群との類似性を認識することができる。
【００４６】
なお、上記では、クロス集計データの表側に設定されるサンプル及びサンプル群として、「Ｑ４」の回答を利用したが、サンプルやサンプル群として設問に対する回答のような定性データを利用することに限定されない。例えば、各回答者をサンプルとし、当該回答者を同一分類でまとめた図５に示す各性別や各性年代をサンプル群としてもよい。
【００４７】
以上のように、本発明によると、分析対象データに対する分析効率や分析精度の向上を図ることができ、分析者の利便性の向上を図ることができる。
【００４８】
なお、上述したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【００４９】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１  データ分析システム
２  入力受付部
３  データ算出部
４  グラフ表示部
５  データ記憶部
【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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