(57)【要約】【課題】同種の複数商品販売数データに対する各種の商品特性データの寄与度を精度良く算出できる寄与度解析装置等を提供する。【解決手段】寄与度解析装置１の制御部３は、非線形関係が抽出できる分析モデルを仮定し、同種の複数商品販売数データy{i,j}と商品特性データx{i,j,k}を入力値として、最尤推定法により、y{i,j}とx{i,j,k}の非線形関係を抽出するノンパラメトリック関数f{k}、商品i固有の寄与部分b{i}を算出する。また、制御部３は、f{k}、b{i}が算出された後、異なる商品特性間の販売数に対する関係を算出する。【選択図】図２
2008146127.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析装置であって、
実測された前記販売数、前記商品特性を入力する手段と、
前記販売数、前記商品特性を記憶する手段と、
【数１】
2008146127.tif 000014
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、
前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出する手段と、
算出された前記f{k}、前記b{i}を出力する手段と、
を具備することを特徴とする寄与度解析装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000015
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ)を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることを特徴とする請求項１に記載の寄与度解析装置。
【請求項３】
算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出する手段を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の寄与度解析装置。
【請求項４】
商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析装置であって、
実測された前記販売数、前記商品特性を入力する入力装置と、
前記販売数、前記商品特性を記憶する記憶装置と、
【数１】
2008146127.tif 000016
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、
前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出する制御装置と、
算出された前記f{k}、前記b{i}を出力する出力装置と、
を具備することを特徴とする寄与度解析装置。
【請求項５】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000017
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ)を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることを特徴とする請求項４に記載の寄与度解析装置。
【請求項６】
算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出する手段を更に具備することを特徴とする請求項４に記載の寄与度解析装置。
【請求項７】
商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析方法であって、
実測された前記販売数、前記商品特性を入力するステップと、
前記販売数、前記商品特性を記憶するステップと、
【数１】
2008146127.tif 000018
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、
前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出するステップと、
算出された前記f{k}、前記b{i}を出力するステップと、
を具備することを特徴とする寄与度解析方法。
【請求項８】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000019
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ) を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることを特徴とする請求項７に記載の寄与度解析方法。
【請求項９】
算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出するステップを更に具備することを特徴とする請求項７に記載の寄与度解析方法。
【請求項１０】
コンピュータを請求項１または請求項４に記載の寄与度解析装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ解析手法に基づき、商品販売数データに対する各種の商品特性データの寄与度を解析する寄与度解析装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製造業では、商品の販売数に対し、その商品特性がどの程度寄与したかを解析し、将来の開発・販売戦略を立案することが行われている。
従来、商品販売数データに対する商品特性データの寄与度の解析では、モデルの扱い易さから、重回帰モデルによる解析がなされてきた。
重回帰モデルでは、商品販売数データを目的変数、複数の商品特性データを説明変数とした場合、
【数３】
2008146127.tif 000003
ただし、y：目的変数、x{i}：説明変数、p：説明変数の個数、a{i}：係数、a{0}：定数。
のように、目的変数を複数の説明変数の線形結合で表す（非特許文献１）。
また、重回帰モデルでは、誤差が独立同分布の正規分布に従うことを仮定している。誤差とは、説明変数によって目的変数を説明できなかった部分、つまり実測値と理論値の差を指す。
そして、a{0}、a{i}を最小二乗法のアルゴリズムにより算出することで、目的変数に対する各説明変数の寄与度が得られる。
重回帰モデルを販売予測に利用したものとしては、特許文献１の例がある。
【０００３】
【特許文献１】特開平８―２１２１９１号公報
【非特許文献１】菅  民郎,  “多変量解析の実践  初心者がらくらく読める（上）”,  現代数学者,  １９９３.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、商品販売数データと商品特性データに非線形関係がある場合、重回帰モデルへの当てはまりが悪い。
また、商品販売数のようなカウントデータは、平均が大きくなるに従って、ばらつきも大きくなると考えられるため、誤差が一定の分散を持つ正規分布に従うという仮定を満たしているとは言い難く、重回帰モデルへの当てはまりが悪い。
これらは、説明変数の増減によって解決できる問題ではなく、重回帰モデルによる当てはめを行う限りにおいて解決できない。
以上より、重回帰モデルでは、商品販売数データに対する商品特性データの寄与度を精度良く算出することができないという問題点があった。
さらに、モデルに組み込む説明変数のみで商品間の差異がすべて表現されるとは限らないため、複数商品販売数データを解析する場合、説明変数では表現できない各商品固有の寄与を考慮しながらモデル化する必要があった。
【０００５】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、同種の複数商品販売数データに対する各種の商品特性データの寄与度を精度良く算出できる寄与度解析装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するために第１の発明は、商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析装置であって、実測された前記販売数、前記商品特性を入力する手段と、前記販売数、前記商品特性を記憶する手段と、
【数１】
2008146127.tif 000004
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出する手段と、算出された前記f{k}、前記b{i}を出力する手段と、を具備することを特徴とする寄与度解析装置である。
なお、式(1)は、販売数y{i,j}が平均η{i,j}のポアソン分布に従うことを意味する。式(2)は、販売数y{i,j}の平均η{i,j}の対数値が、商品特性x{i,j,k}と各商品に固有の寄与部分b{i}の関数として表されることを意味する。式(3)は、各商品に固有の寄与部分b{i}が、平均0、分散σの２乗の正規分布に従うことを意味する。ノンパラメトリック関数は、回帰関数の形を有限個のパラメータで既定せず、柔軟な関数空間の中からデータに基づいて変数間の非線形関係を抽出する関数を意味する。
また、パラメータ推定法とは、対象とするモデルの中で設定しなければならないパラメータの値を、観測されたデータに基づいて決定するための方法である。例えば、統計的手法としては、最尤推定法、ベイズ推定法、最大事後確率（ＭＡＰ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ａ  Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）推定法等があり、非統計的手法としては、最小二乗法、重み付き最小二乗法等がある。
【０００７】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000005
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ)を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることが望ましい。
【０００８】
また、算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出する手段を更に具備することが望ましい。
【０００９】
第２の発明は、商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析装置であって、実測された前記販売数、前記商品特性を入力する入力装置と、前記販売数、前記商品特性を記憶する記憶装置と、
【数１】
2008146127.tif 000006
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出する制御装置と、算出された前記f{k}、前記b{i}を出力する出力装置と、を具備することを特徴とする寄与度解析装置である。
【００１０】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000007
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ)を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることが望ましい。
【００１１】
また、算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出する手段を更に具備することが望ましい。
【００１２】
第３の発明は、商品の販売数に対する商品特性の寄与度を解析する寄与度解析方法であって、実測された前記販売数、前記商品特性を入力するステップと、前記販売数、前記商品特性を記憶するステップと、
【数１】
2008146127.tif 000008
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、前記販売数、前記商品特性を用いて、パラメータ推定法により前記f{k}、前記b{i}を算出するステップと、算出された前記f{k}、前記b{i}を出力するステップと、を具備することを特徴とする寄与度解析方法である。
【００１３】
前記パラメータ推定法は、式(4)で示される尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000009
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}, σ)を算出して、前記f{k}、前記b{i}を算出する最尤推定法であることが望ましい。
【００１４】
また、算出された前記f{k}を用いて、異なる前記商品特性間の前記販売数に対する関係を算出するステップを更に具備することが望ましい。
【００１５】
第４の発明は、コンピュータを請求項１または請求項４に記載の寄与度解析装置として機能させるプログラムである。
【００１６】
ここで、式(1)、(2)、(3)で表されるモデルについて概説する。
重回帰モデルをより一般化したモデルとして、一般化線形モデルがある。式に表すと、
【数４】
2008146127.tif 000010
ただし、y：目的変数、x{i}：説明変数、p：説明変数の個数、a{i}：係数、μ：yの平均、g：μと説明変数の線形結合を結びつける関数(リンク関数)、Var(y)：yの分散、φ：定数、V：μとVar(y)を結びつける関数。
となる。
重回帰モデルでは、正規分布に従うことを仮定していたが、一般化線形モデルでは、指数分布族と呼ばれる多くの分布を含んだモデルとなっている。
ある事象が生起する回数といったカウントデータは、指数分布族に含まれるポアソン分布に従うことが知られていることから、一般化線形モデルによって解析が行われることがある。この場合のモデル式の関数gとVは、
【数５】
2008146127.tif 000011
となる。
【００１７】
また、一般化線形モデルに、ランダム要因を組み入れたモデルは、一般化線形混合モデルと呼ばれる。
さらに、一般化線形混合モデルにおける線形性の仮定を外したモデルは、一般化加法混合モデルと呼ばれる。
式(1)、(2)、(3)で表されるモデルは、この一般化加法混合モデルの枠組で考えることができる。
【００１８】
次に、一般化線形モデル等において、重回帰モデルにおける最小二乗法の代わりとして用いられる最尤推定法について概説する。
最尤推定法は、観測されたデータから、そのデータが従う確率分布の未知パラメータを推定するためによく用いられる方法で、尤度の概念を利用するものである。
尤度とは、未知パラメータのある値に対して、データが観測される尤もらしさ(観測されやすさ)を表す量である。
そして、データが従う確率分布の密度関数を用いて尤度関数が定義される。この尤度関数を最大にするパラメータが真のパラメータに近いとして、未知のパラメータを推定することが最尤推定法の基本概念である。
【００１９】
本発明では、一般化加法混合モデルの枠組でモデルを構築し、最尤推定法の理論により、ノンパラメトリック関数等を算出する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、同種の複数商品販売数データに対する各種の商品特性データの寄与度を精度良く算出できる寄与度解析装置等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】
【００２１】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は、本実施の形態に係る寄与度解析装置を実現するコンピュータ１のハードウェア構成図である。
コンピュータ１は、制御部３、記憶部５、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、表示部１３、印刷部１５等が、バス１７と介して接続される。
【００２２】
制御装置としての制御部３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００２３】
ＣＰＵは、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータ１が行う後述する処理（図２参照）を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２４】
記憶装置としての記憶部５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２５】
入力装置または出力装置としてのメディア入出力部７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００２６】
入力装置または出力装置としての通信制御部９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータ１とネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、コンピュータ１と、他のコンピュータ間の通信制御を行う。
【００２７】
入力装置としての入力部１１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１１を介して、コンピュータ１に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００２８】
出力装置としての表示部１３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００２９】
出力装置としての印刷部１５は、プリンタであり、印刷出力処理を行う。
【００３０】
バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３１】
次に、図２を参照しながら、寄与度解析装置の処理動作について詳しく説明する。図２は、寄与度解析装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００３２】
コンピュータ１の記憶部５には、アプリケーションプログラムである寄与度解析プログラムがインストールされている。以下のコンピュータ１の処理は、この寄与度解析プログラムの制御に従って、コンピュータ１の制御部３によって行われる。
【００３３】
コンピュータ１の制御部３は、例えば、入力部１１から入力された、同種の複数商品販売数データy{i,j}と商品特性データx{i,j,k}をＲＡＭ上のワークメモリ領域等に格納する。
尚、y{i,j}、x{i,j,k}の入力は、メディア入出力部７が行っても良いし、通信制御部９を介して他のコンピュータから受信しても良い。
また、y{i,j}、x{i,j,k}の記憶は、記憶部５が行い、制御部３が必要に応じてＲＡＭ上のワークメモリ領域等に移しても良い。
分析モデル
【数１】
2008146127.tif 000012
ただし、
y{i,j}：商品iのj時点の販売数
x{i,j,k}：商品iのj時点の商品特性kの値
Ｎ：商品特性の次元
f{k}(・)：ノンパラメトリック関数（1≦k≦N）
b{i}：商品i固有の寄与部分
x 〜 G(α)はxがパラメータαを持つ分布Ｇに従うことを表す。
を仮定し、y{i,j}とx{i,j,k}を入力値として、最尤推定法によりf{k}、b{i}を推定する。（ステップＳ２０１）
即ち、尤度関数
【数２】
2008146127.tif 000013
ただし、θ{f}は関数fに関するパラメータ。
を最大にする(θ{f}、σ)を算出して、f{k}、b{i}を算出する。
算出されたf{k}、b{i}は、例えば、表示部１３によって、グラフとして表示する。また、例えば、印刷部１５によって、グラフとして印刷する。また、例えば、メディア入出力部７によって、データとして各メディアに出力する。また、例えば、通信制御部９を介して、データとして他のコンピュータに送信する。
【００３４】
図３は、同種の複数商品販売数データy{i,j}を示す図である。
即ち、商品Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤのＸＸ年１月からＸＸ年１２月までの商品販売数の時系列データである。
ここでは、iがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄであり、jがＸＸ年１月、ＸＸ年２月、・・・、ＸＸ年１２月である。
例えば、商品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、自動車であり、商品Ａが「カローラ」、商品Ｂが「クラウン」等である。
y{2,3}は、自動車ＢのＸＸ年３月の月別販売数を表し、例えば、y{2,3}=213である。
【００３５】
図４は、商品特性データx{i,j,k}を示す図である。
即ち、商品Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤのＸＸ年１月からＸＸ年１２月までの商品特性Ｐ、Ｑの商品特性値の時系列データである。
ここでは、iがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄであり、jがＸＸ年１月、ＸＸ年２月、・・・、ＸＸ年１２月であり、kがＰ、Ｑである。
例えば、商品特性Ｐは自動車の販売価格であり、商品特性Ｑは販売開始からの経過年数である。他の商品特性としては、燃費や、排気量、乗車定員等がある。
x{1,12,2}は、自動車ＡのＸＸ年１２月の特性Ｑの値を表し、例えば、x{1,12,2}=0.258である。
図３、図４に示す販売数データy{i,j}、商品特性データx{i,j,k}が式(4)に入力されて、ステップＳ２０１によりf{k}、b{i}が算出される。
【００３６】
図５は、算出された特性Ｐのノンパラメトリック関数f{1}のグラフである。
例えば、特性Ｐが自動車の販売価格とすると、特性値が0.5の近辺、つまり中程度の価格が、最も販売数に寄与することが読み取れる。
【００３７】
図６は、算出された特性Ｑのノンパラメトリック関数f{2}のグラフである。
例えば、特性Ｑが販売開始からの経過年数とすると、特性値が0.25の近辺、つまり販売開始から経過年数があまり経っていないときが、最も販売数に寄与することが読み取れる。
【００３８】
図７は、商品固有の寄与部分b{i}の大きさを表すグラフである。
例えば、商品Ａや商品Ｄでは、販売数に対する車種固有の寄与部分がプラスの値であることが読み取れる。
【００３９】
このようにして、f{k}、b{i }が算出された後、図２に示すように、異なる商品特性間の関係を分析する。（ステップＳ２０２）
【００４０】
図８は、異なる商品特性間の関係を算出する処理を表す図である。
図２のフローチャートのステップＳ２０２の具体例である。
例えば、特性Ｐを「0.5→0.8」にする（ボックス１）と、販売数への寄与が減少する（ボックス２）が、特性Ｑで同じだけ寄与を減少させるには（ボックス３）、特性Ｑを「0.6→0.8」にする（ボックス４）ことになる。
これにより、「特性Ｐを0.5から0.8に変更すること」と「特性Ｑを0.6から0.8に変更すること」は、販売数に対して同程度の影響を与えることが分かる。
即ち、コンピュータ１の制御部３は、入力部１１から入力された一つの商品特性データの変化量に対し、対応するノンパラメトリック関数を用いて、当該商品特性データの寄与度の変化量を算出する。
コンピュータ１の制御部３は、当該寄与度の変化量から、他の商品特性データのノンパラメトリック関数を用いて、他の商品特性データの変化量を算出する。
【００４１】
以上説明したように、本発明の実施の形態では、コンピュータ１の制御部３は、入力部１１から入力されたデータy{i,j}、x{i,j,k}に対して、式(4)で示された尤度関数を最大にする(θ{f}、σ)を算出する。
さらに、コンピュータ１の制御部３は、ノンパラメトリック関数f{k}を用いて、異なる商品特性間の関係を算出する。
【００４２】
そして、本発明の実施の形態によれば、課題であったモデルに対する当てはまりの悪さが解決される。
まず、y{i,j}をポアソン分布に従うと仮定したことで、カウントデータ特有の誤差構造を適切にモデル化することができる。
次に、販売数データと商品特性データが非線形の関係がある場合も、適切にモデル化することができる。
さらに、b{i}をモデルに加えることで、商品固有の寄与を考慮しながら、複数商品を同時にモデル化することができる。
以上より、本発明のモデルに当てはめを行うことによって、同種の複数商品販売数データに対する商品特性データの寄与度を精度良く算出することができる。
【００４３】
これにより、商品特性が販売数にどのように寄与しているかということと商品固有の寄与部分の大きさを定量的に評価することができる。
さらに、異なる商品特性が、販売数にどのように寄与しているかを定量的に比較することができる。
【００４４】
尚、本実施の形態では、y{i,j}とx{i,j,k}を入力部１１から入力するとしたが、予めファイルとしてデータを保存し、ファイルからデータを読み出してもよい。
【００４５】
また、本実施の形態では、商品の販売数に対する寄与度を解析したが、解析する対象は商品の販売数に限るものではない。
【００４６】
図２に示す処理を行うプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させて流通させてもよいし、このプログラムを通信回線を介して送受することもできる。
【００４７】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る寄与度解析装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】コンピュータのハードウェア構成図
【図２】寄与度解析装置の処理手順を示すフローチャート
【図３】同種の複数商品販売数データを示す図
【図４】商品特性データを示す図
【図５】ノンパラメトリック関数のグラフ
【図６】ノンパラメトリック関数のグラフ
【図７】商品固有の寄与部分の大きさを表すグラフ
【図８】異なる商品特性間の関係を算出する処理を表す図
【符号の説明】
【００４９】
１………コンピュータ
３………制御部
５………記憶部
７………メディア入出力部
９………通信制御部
１１………入力部
１３………表示部
１５………印刷部
１７………バス
【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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