(57)【要約】【課題】データ分析の結果をユーザが把握し易い形式で表示する。【解決手段】本発明の一態様は、複数の項目毎に、複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値と評価値を正規化する手段３１と、複数の項目毎に、ある調査対象の正規化された評価値と、他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、複数の項目毎にある調査対象が他の調査対象よりも優れているか否かを求める手段３３と、正規化された軸項目の値に基づいて、４象限グラフ上に、複数の項目毎に、ある調査対象が他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する手段３７とを具備するデータ分析システム２９である。【選択図】　　　図１７
2004127308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　複数の項目毎に複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象の評価値を正規化する正規化手段と、
　前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象のうちのある調査対象の正規化された評価値と、他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求める比較手段と、
　正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する表示手段と
を具備するデータ分析システム。
【請求項２】
　複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の調査対象の評価値を正規化する正規化手段と、
　前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求める比較手段と、
　正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の調査対象毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する表示手段と
を具備するデータ分析システム。
【請求項３】
　請求項２記載のデータ分析システムにおいて、
　前記表示手段は、前記複数の調査対象間の遷移関係を表示することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項４】
　複数の項目毎に複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象の評価値を正規化する正規化手段と、
　前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求める比較手段と、
　正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示するとともに、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象間の遷移関係を表示する表示手段と
を具備するデータ分析システム。
【請求項５】
　請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のデータ分析システムにおいて、
　前記指標は、前記比較手段の比較結果による優劣の度合いによって切り替えられることを特徴とするデータ分析システム。
【請求項６】
　請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のデータ分析システムにおいて、
　前記４象限グラフの軸項目は、重視度、満足度、期待度、必要度、充足度の自由な組み合わせであることを特徴とするデータ分析システム。
【請求項７】
　プログラムを読み込んだコンピュータによって実現されるデータ分析方法において、
　複数の項目毎に、複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値と前記複数の調査対象の評価値とを正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象のうちのある調査対象の正規化された評価値と、他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する
ことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項８】
　プログラムを読み込んだコンピュータによって実現されるデータ分析方法において、
　複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値と前記複数の調査対象の評価値とを正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の調査対象毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する
ことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項９】
　プログラムを読み込んだコンピュータによって実現されるデータ分析方法において、
　複数の項目毎に、複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値と前記複数の調査対象の評価値とを正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶し、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示するとともに、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象間の遷移関係を表示する
ことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
　コンピュータに、
　複数の項目毎に複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象の評価値を正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶する正規化機能、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象のうちのある調査対象の正規化された評価値と、他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶する比較機能、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記ある調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する表示機能
を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
　コンピュータに、
　複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の調査対象の評価値を正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶する正規化機能、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶する比較機能、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の調査対象毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示する表示機能
を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
　コンピュータに、
　複数の項目毎に複数の調査対象に関する４象限グラフの軸項目の値を正規化し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象の評価値を正規化し、正規化結果を正規化結果格納データベースに記憶する正規化機能、
　前記正規化結果格納データベースの記憶内容に基づいて、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象の正規化された評価値と他の調査対象の正規化された評価値とを比較し、前記複数の項目毎に前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを求め、この結果を比較結果格納データベースに記憶する比較機能、
　前記正規化結果格納データベースと前記比較結果格納データベースとを参照し、正規化された軸項目の値に基づいて、前記４象限グラフ上に、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象が前記他の調査対象よりも優れているか否かを示す指標を表示するとともに、前記複数の項目毎に、前記複数の調査対象間の遷移関係を表示する表示機能
を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、収集したデータに対する分析結果をユーザに提供するデータ分析システム及びデータ分析方法並びにプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
　各種のアンケート結果や調査結果、ＰＯＳデータ等に対する分析として多変量解析が利用される。多変量解析には、例えば重回帰分析、クラスタ分析、判別分析、主成分分析、因子分析、分散分析、多重比較法等のような各種の解析手法があり、分析する内容により適した手法が選択され、利用される。この多変量解析の各種手法のうち、アンケート結果や調査結果、ＰＯＳデータの分析に適した手法の例として因子分析、分散分析、多重比較法の３手法について以下に説明する。
【０００３】
　因子分析は、いくつかの変数間に潜んでいる共通の因子（特徴、ファクター）を探り出す手法である。いくつかの項目に関して評価した結果を変数として因子分析を実行すると、複数の因子毎に各項目に関する因子負荷量が得られる。分析者は、因子毎に、因子負荷量の絶対値の大きい項目を参考にして因子の意味づけ（因子の解釈・命名）を行う。
【０００４】
　図２４は、因子分析の結果の一例を示す図である。ここでは、英語、数学、理科、社会、国語に関する試験を行い、この英語、数学、理科、社会、国語を変数とし、因子数を２として因子分析を実行した例を示している。
【０００５】
　この結果、因子１では英語、数学、理科の因子負荷量が特に大きいので、この因子１を「理系的能力」と推定することができ、因子２では社会、国語の因子負荷量が大きいので「文系的能力」として推定することができる。
【０００６】
　次に、分散分析について説明する。分散分析は、水準（グループ）間で差があるか否かについて調べる手法である。
【０００７】
　この分散分析の手順を説明すると、まず最初に差の有無を調査する対象である水準を設定する。例えばテレビの製造会社に関する調査の場合には、水準としてテレビメーカのＰ１社、Ｐ２社、…、Ｐ２１社が設定される。
【０００８】
　次に、分散分析においては、各水準毎の観測値の平均値、及び全観測値の平均を求める。例えば、各水準Ｐｉ（ｉ＝１〜２１）に対して表１のような観測が行われたとする。
【表１】
2004127308.tif 000003
【０００９】
　水準Ｐｉの平均をμｉ、全観測値の平均をμとすると、これらの平均値には以下の（１）式のような関係がある。
【数１】
2004127308.tif 000004
【００１０】
　つまり、（１）式の左辺を全変動ＳTとし、右辺第１項を水準間変動ＳPとし、右辺第２項を水準内変動ＳEとすると（２）式が成り立つ。
【００１１】
　ＳT＝ＳP＋ＳE　…（２）
　そして、分散分析においては、各水準間に差があるか否かを調べる。つまり、上記の例において水準間変動ＳPが水準内変動ＳEに比べて大きい場合には差があると言える。ＳP／ＳEに自由度ｍ１，ｍ２を考慮した値は、（３）式のように示すことができる。これは自由度（ｍ１，ｍ２）のＦ分布に従うことを意味する。
【数２】
2004127308.tif 000005
【００１２】
　この結果を利用してＦ検定（分散比検定）を行う。つまり、「仮説Ｈ0：全ての水準で平均が等しい」として（ｍ１・ＳP）／（ｍ２・ＳE）の値を求め、有意水準αの時のＦ値であるＦ（ｍ２，ｍ１；α）を求め、以下の（４）式が成り立つか否かを判定する。なお、Ｆ値とは、一般的に、（水準間の平均平方／水準内の平均平方）で求められる値である。
【数３】
2004127308.tif 000006
【００１３】
　判定の結果、（４）式が成り立てば仮説Ｈ0が棄却され、各水準Ｐ１〜Ｐ２１間に差があると判定される。
【００１４】
　図２５は、分散分析の結果の一例を示す図である。ここでは、テレビメーカＰ１〜Ｐ２１社の製造したテレビの「デザイン」及び「ＤＶＤ接続容易性」について観測をし、分散分析を実行した結果を示している。最終的には、この分散分析の結果得られるＰｒ（Ｆ）の値が所定のしきい値より小さければ差があると判定される。この所定のしきい値を０．０４５とすると、各結果のＰｒ（Ｆ）より「デザイン」に関してはＰ１〜Ｐ２１社の間で差はなく、「ＤＶＤ接続容易性」についてはＰ１〜Ｐ２１社の間で差があると判定される。
【００１５】
　次に、多重比較法について説明する。多重比較法には、多数の手法があるが、そのうちの一例について述べる。この多重比較法では、どの水準間に差があるのかを調べ、さらにこの際に２つの水準の全ての組合せ（Ｐｕ，Ｐｖ）について同時に差を比較してその差の優劣を調べる。なお、上記と同様の例（Ｐ１〜Ｐ２１社のテレビ）を考えると、水準の組合せ（Ｐｕ，Ｐｖ）におけるｕ及びｖは１〜２１の任意の値となる。
【００１６】
　ＶP＝ＳP／ｍ２とし、ＶE＝ＳE／ｍ１とすると、（５）式が得られる。
【数４】
2004127308.tif 000007
【００１７】
　また、（Ｐｕ，Ｐｖ）の差は、μｕ−μｖといえる。　
　ここで、（６）式に示す統計量を考えると、この統計量はスチューデント化された範囲ｑ（ｍ２，ｍ１；α）により検定ができる。
【数５】
2004127308.tif 000008
【００１８】
　つまり、「仮説Ｈ0：水準間ｕ、ｖの平均が等しい」として以下の（７）式が成り立てば、Ｈ0が棄却され、水準間ｕ、ｖに差があると判定される。
【数６】
2004127308.tif 000009
【００１９】
　なお、この際に計算されるμｕ−μｖが多重比較法における評価値となる。また、μｕ−μｖの値が負ならばＰｕはＰｖより劣っていると判定され、μｕ−μｖが正ならばＰｕはＰｖに勝っていると判定される。
【００２０】
　ここで、上記（７）式を変形すると、以下の（８）式及び（９）式が求められる。
【数７】
2004127308.tif 000010
【００２１】
　この（８）式、（９）式は「同時信頼区間」を示している。（８）式で得られる値をLowerBound、（９）式で得られる値をUpperBoundとすると、このLowerBoundとUpperBoundの間にゼロが含まれていない場合に「差がある」と判定される。
【００２２】
　図２６は、多重比較法の結果の一例を示す図である。ここでは、テレビメーカＰ１〜Ｐ２１社の製造したテレビの「画面鮮明度」について観測をし、Ｐ１社と他のメーカであるＰ２〜Ｐ２１社との間で多重比較法を実行した結果を示している。
【００２３】
　この結果から、Ｐ５社のLowerBoundとUpperBoundとの間にはゼロが含まれていないため、Ｐ１社とＰ５社との間には差があると判定される。また、Ｐ１社のテレビの「画面鮮明度」に関する観測値の平均値μ１とＰ５社のテレビの「画面鮮明度」に関する観測値の平均値μ５との差を評価値として計算すれば、Ｐ１社のテレビとＰ５社のテレビとの間での優劣を求めることが可能である。
【００２４】
　従来のデータ分析システムでは、データベースに格納された観測値等に対して上記のような多変量解析による分析が実行されると、その解析結果がユーザ（分析者、観測者）に提供される。
【特許文献１】特開平５−１８１８９７号公報
【特許文献２】特開平１０−３０７８１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
　従来のデータ分析システムによって因子分析を実行した場合、その結果は図２７に示すように、表形式で表示されるのが一般的である。この一般的な表形式の表示においては、データ項目の名称が行項目とされ、因子の名称が列項目とされ、データ項目の名称と因子の名称の交差位置に該当する因子負荷量が表示される。
【００２６】
　また、図２８に示すように、図２７に示す従来の表形式の表示の拡張として、ある値以上の因子負荷量に網掛けを行って因子の意味づけを支援する表示形式も利用されている。
【００２７】
　特開平５−１８１８９７号公報においては、統計処理結果を出力するための装置に関する発明が開示されているが、この発明により出力される結果は先の図２７の表示形式と同様である。
【００２８】
　しかしながら、上記のような従来のデータ分析システムにおける因子分析の結果表示については、因子やデータ項目が多くなった場合に、それぞれの交点位置に表示されている因子負荷量がどのデータ項目のどの因子に対応するものか分かりにくくなるという問題がある。例えば、因子数が多い場合には、表に示されている因子負荷量がどの項目に対応するかを見る際にユーザが表の左まで項目を辿らなくてはならない。また、ある因子において因子負荷量の高いデータ項目のみを調べたいというような要求に対応しにくいという問題がある。特開平５−１８１８９７号公報に開示されたような主成分分析結果の表形式による表示も同様であり、主成分数や観測値が多くなった場合にそれぞれの交点位置に表示される主成分得点がどの主成分のどの観測値の値か分かりにくい、主成分得点が高い観測値を主成分毎に見たいという要求に対応しにくい問題がある。
【００２９】
　また、特開平１０−３０７８１５号公報においては、多変量解析結果の表示方法および装置、並びに多変量解析結果の表示方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する発明が開示されている。この発明を適用すると、多変量解析結果がアイコンを用いて視覚的に表示され、分析内容に関連するデータ項目が線分で結ばれ、線分の太さで分析内容における諸係数が表され、線分の色で分析の種類が表される。
【００３０】
　しかしながら、このように分析内容を示すアイコンとデータ項目を示すアイコンを線分で接続する表示形式には、データ項目数が少ない場合に把握容易であるが、データ項目数が多くなるとデータ項目それぞれをアイコンで表しているため把握しにくく複雑な表示となるという問題がある。また、分析における諸係数を線分の太さで表すと、諸係数値の値の種類が増えた場合に線の太さの違いが微妙となり、正確な値の判断が困難になるという問題がある。
【００３１】
　また、データ分析システムの中には、分散分析を実行して水準間に差があるか否かを判定した結果や、多重比較法を実行してどの水準がどの水準に対して差があるか、またその差のレベルを判定した結果を表示するシステムもある。
【００３２】
　しかしながら、データ分析システムによって分散分析を行っても、水準間で差があるか否かという結果しか得ることができず、分析の参考として利用しにくいという問題がある。また、多重比較法を行うと、水準間で差のない組合せに関してまで処理を実行するため処理時間が長くなるという問題がある。したがって、従来において分散分析や多重比較法が実際の分析に利用されることはまれであり、分析の手法としてはもっぱら水準別の単純比較やクロス集計が利用されている。
【００３３】
　また、データ分析システムにはマーケティング調査を行うシステムもあるが、このシステムで行われるマーケティング調査としては、例えば取引先の販売データに基づいてあるメーカがこの取引先を評価する等の調査がある。この従来のデータ分析システムによってメーカが取引先を評価する場合には、販売高、取引高の大小のみで評価を行っている。例えば、あるメーカで５つの商品Ａ１〜Ａ５を製造し、５つの販売店Ｂ１〜Ｂ５で販売している場合には、各商品／各店舗毎の販売実績は通常、表２に示すように表示される。
【表２】
2004127308.tif 000011
【００３４】
　従来においては、ユーザが販売店Ｂ１〜Ｂ５に対する判断を行う場合、この表２に基づいて販売実績（金額）の大小のみで判断するため、表２の場合には、Ｂ１店が１３２万円で最も高く、このＢ１店が最もよい評価となる。
【００３５】
　しかし、このような評価では、メーカにとって注力している商品を販売してくれているか、他の販売店とのバランスで考えた場合どうかといった観点での評価が得られない。例えば、メーカとしては商品Ａ３の販売に注力したいという方針があるとする。表２では、Ｂ１店は商品Ａ３の販売実績が低く、Ｂ５店の販売実績が高くなっている。このような場合、Ｂ５店の評価を高くすべきであるが、従来の評価では販売実績のみで判断しているため不可能であった。また、販売単価の異なる商品を販売価格のみで評価したり、あるいは販売数量のみで評価する場合には、単価の高いものは販売額が高いが販売数量は少なくなり、単価の低いものは販売額が低いが販売数量が多くなるといったことになり、横並びで評価が困難になるという問題がある。
【００３６】
　また、データ分析システムには、アンケートの結果から平均値を算出したり、ポートフォリオ分析を行うシステムもある。
【００３７】
　例えば、図２９に示すようなアンケート１００により、特定製品（例えばテレビメーカＰ１〜Ｐ５社のテレビ）の各種評価項目に満足しているか／いないかを５段階で評価してもらうとする。
【００３８】
　また、図３０に示すようなアンケート２００により、どの製品のどの評価項目を重視しているか／重視していないかを５段階で評価してもらうとする。
【００３９】
　このアンケート結果をデータベースに登録すると、データ分析システムは、データベースに登録されているアンケート結果から平均値を求め、特定製品のある評価項目はどの程度満足されているか、ある評価項目はどの程度重視されているかをユーザに提供する。
【００４０】
　表示の形式としては、例えば図３１に示すように、重視度、満足度を２軸とし、特定製品（例えばＰ１社のテレビ）に関する各評価項目（画質、音質…等）の重視度の平均値、満足度の平均値を求め、この各平均値を座標値として各評価項目を表示して、ポートフォリオ分析と呼ばれる４象限のグラフ３８を表示する場合がある。
【００４１】
　しかし、このような重視度、満足度等についての５段階の評価等を分析するデータ分析システムにおいて、単純に５段階評価の平均値を表示し、この平均値でユーザが評価の内容を判断すると、各評価の内容が平均値の周りに集中しているのか、あるいはばらついているのかを把握することが困難となるという問題がある。また、重視度、満足度を２軸とし、４象限のグラフ３８上に評価項目を表示した場合であっても、この評価項目間での相対的な評価あるいはデータサンプル間での比較評価をすることができないという問題がある。
【００４２】
　本発明は、以上のような実情に鑑みてなされたもので、データの分析結果をユーザが把握容易な形式で提供するデータ分析システム及びデータ分析方法並びにプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体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】
【００４３】
　第１の発明のデータ分析システムは、編集手段が、因子分析の結果から因子毎に項目と因子負荷量との組合せを求め、表示手段が、編集手段によって得られた項目と因子負荷量との組合せを因子毎に表示する。
【００４４】
　これにより、因子負荷量と項目との関係を容易に把握可能となり、ユーザの分析作業を効果的に支援することができる。
【００４５】
　第２の発明は、第１の発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、項目によるソート指示に基づいて、項目と因子負荷量との組合せを因子毎に所定の項目順に並べ替えて表示する。
【００４６】
　このように項目によってソートすることにより、ユーザが因子間で各項目に関する因子負荷量を対比する等の作業が容易となる。
【００４７】
　第３の発明は、第１の発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、因子負荷量によるソート指示に基づいて、項目と因子負荷量との組合せを因子毎に因子負荷量の降順又は昇順に並べ替えて表示する。
【００４８】
　これにより、因子負荷量によるソート後、各因子においてどの項目の因子負荷量が大きいかをユーザが容易に把握することができるようになる。
【００４９】
　第４の発明は、第３の発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、項目と因子負荷量との組合せを因子負荷量に基づいてグループ化した状態で因子毎に表示する。
【００５０】
　これにより、ある因子において因子負荷量がある範囲内に含まれる項目にはどんなものがあるかをユーザが容易に把握することができるようになる。
【００５１】
　第５の発明は、第１から第４までの発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、因子負荷量が所定の範囲に含まれる組合せのみを因子毎に表示する。
【００５２】
　これにより、因子負荷量が因子の意味づけに利用する範囲にある項目のみを因子毎にユーザに提供することができ、ユーザの因子の意味づけ作業を支援することができる。
【００５３】
　第６の発明は、第１から第５までの発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、絶対値化の指示に基づいて、各因子負荷量の絶対値を求め、各因子負荷量の代わりとしてこの絶対値を利用して動作する。
【００５４】
　これにより、因子の意味づけ作業を因子負荷量の絶対値を参考にして行う場合にも、有効にユーザの作業を支援することができる。
【００５５】
　第７の発明のデータ分析システムは、編集手段が、因子分析の結果から因子毎に項目と因子負荷量との組合せを求め、表示形態指示手段が、ユーザからの表示形態指示を受け付ける。そして、表示手段が、表示形態指示手段によって受け付けられた表示形態指示を入力し、表示形態指示に表示指示が含まれている場合に項目と因子負荷量との組合せを因子毎に表示する機能と、表示形態指示に項目ソート指示が含まれている場合に項目と因子負荷量との組合せを因子毎に所定の項目順に並べ替えて表示する機能と、表示形態指示に因子負荷量ソート指示が含まれている場合に項目と因子負荷量との組合せを因子毎に因子負荷量の降順又は昇順に並べ替えて表示する機能と、表示形態指示にグループ化指示が含まれている場合に項目と因子負荷量との組合せを因子負荷量に基づいてグループ化した状態で因子毎に表示する機能と、表示形態指示に表示許可指示が含まれている場合に因子負荷量が所定の範囲に含まれる組合せのみを因子毎に表示する機能と、表示形態指示に絶対値化指示が含まれている場合に各因子負荷量の絶対値を求め各因子負荷量の代わりとしてこの絶対値を利用していずれかの機能を実現させる機能のうちの少なくとも一つの機能を含んでいる。
【００５６】
　これにより、ユーザの意思に基づいて、上記各機能を自由に提供しつつ、因子の意味づけ（因子の解釈・命名）を支援することができる。
【００５７】
　第８の発明のデータ分析システムは、分散分析手段が、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析し、多重比較処理手段が、分散分析手段によって分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出し、この抽出された項目毎に複数の調査対象のうちの任意の調査対象を基準として多重比較法を適用し、この基準と他の調査対象との間の差の状態を求め、表示手段が、多重比較処理手段によって求められた基準と他の調査対象との差の状態を表示する。
【００５８】
　これにより、多重比較法の結果を高速にユーザに提供することができる。
【００５９】
　第９の発明は、第８の発明と同様のデータ分析システムであるが、多重比較処理手段が、基準と他の調査対象との間の差の状態として差の有無と評価値とを求め、表示手段が、多重比較処理手段によって差があるとして抽出された項目を第１の要素とし、多重比較処理手段によって基準との間に差があるとされた他の調査対象の識別情報を第２の要素とし、多重比較処理手段によって求められた評価値に基づく評価指標を対応する位置に表示する。
【００６０】
　例えば、差があるとして抽出された項目又は全ての項目を列とし、差があるとされた他の調査対象の識別情報又は全ての調査対象の識別情報を行し、評価指標を該当する位置に表示したテーブルを提供することができる。これにより、ユーザに視覚的に把握し易い多重比較法の実行結果を高速に提供できる。
【００６１】
　第１０の発明は、第８の発明と同様のデータ分析システムであるが、多重比較処理手段が、基準と他の調査対象との間の差の状態として評価値を求め、表示手段が、多重比較処理手段によって差があるとして抽出された項目を第１の要素とし、多重比較処理手段によって求められる評価値を第２の要素とし、複数の調査対象の識別情報を対応する位置に表示する。
【００６２】
　例えば、差があるとして抽出された項目毎に、評価の高い順に調査対象の識別情報を表示するグラフを提供することができる。これにより、ユーザに視覚的に把握し易い多重比較法の実行結果を高速に提供できる。
【００６３】
　第１１の発明のデータ分析システムは、分散分析手段が、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析し、判別分析手段が、分散分析手段によって分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出し、この抽出された項目毎に、複数の調査対象に対する判別分析を実行し、抽出された項目に関して各調査対象が高評価側かあるいは低評価側かを評価結果として求め、表示手段が、判別分析手段によって差があるとして抽出された項目に関する各調査対象の評価結果に基づく評価指標を表示する。
【００６４】
　第１２の発明のデータ分析システムは、正規化手段が、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化し、評価手段が、正規化手段によって正規化された結果を、複数の項目のうちの少なくとも一つに対して割り当てられた重み及び正規化された結果に関連付けされている点数とのうち少なくとも一方を利用して変更し、複数の調査対象毎の評価値を求め、表示手段が、評価手段によって求められた複数の調査対象毎の評価値を表示する。
【００６５】
　これにより、ユーザの評価観点を考慮した有効な分析結果を提供することができる。
【００６６】
　第１３の発明のデータ分析システムは、正規化手段が、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化し、比較手段が、正規化手段によって正規化された結果に基づいて複数の調査対象と任意の比較対象とを比較し、表示手段が、複数の項目を座標軸とし、正規化手段によって正規化された結果を座標値とし、各調査対象の識別情報及び比較手段によって得られる比較結果を示す指標とを表示する。
【００６７】
　これにより、例えばポートフォリオ分析において、この評価項目間での相対的な評価あるいはデータサンプル間での比較評価をユーザに容易に把握させることができる。
【００６８】
　第１４の発明は、第１３の発明と同様のデータ分析システムであるが、比較結果を示す指標は、比較の結果による優劣の度合いによって切り替える特徴を持つ。
【００６９】
　したがって、評価の差のレベルを視覚的に認識することができ、分析内容をユーザに容易に把握させることができる。
【００７０】
　第１５の発明は、第１３又は第１４の発明と同様のデータ分析システムであるが、表示形態指示手段が、複数の調査対象と複数の項目に関する指定を受け付け、比較手段が、正規化手段によって正規化された結果に基づいて、表示形態指示手段で指定された複数の調査対象と任意の比較対象とを比較する。そして、表示手段が、表示形態指示手段で指定された複数の項目を座標軸とし、正規化手段によって正規化された結果を座標値とし、表示形態指示手段で指定された複数の調査対象の識別情報及び比較手段によって得られる比較結果を示す指標とを表示する。
【００７１】
　したがって、例えばポートフォリオ分析において、軸となる項目や、調査対象や、比較する対象を自由に切り替えつつ分析結果をユーザに提供することができる。ゆえに、多面的な分析結果をユーザに提供することができる。
【００７２】
　第１６の発明は、第１３から第１５までの発明と同様のデータ分析システムであるが、表示手段が、複数の調査対象の間に遷移関係がある場合に、この遷移関係に関する情報も表示する。
【００７３】
　これにより、例えば調査対象がそれぞれ年代毎に分けられている場合に、各年代を矢印で結ぶなどして各調査対象間の関係を明確に表示することができ、ユーザに一層有効な分析結果を提供できる。
【００７４】
　第１７の発明のデータ分析方法は、因子分析の結果から因子毎に項目と因子負荷量との組合せを求める工程と、項目と因子負荷量との組合せを因子毎に表示する工程とからなる。
【００７５】
　第１８の発明のデータ分析方法は、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析する工程と、分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出する工程と、抽出された項目毎に前記複数の調査対象のうちの任意の調査対象を基準として多重比較法を適用する工程と、多重比較法によって求められた基準と他の調査対象との間の差の状態を求めて表示する工程とからなる。
【００７６】
　第１９の発明のデータ分析方法は、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析する工程と、分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出する工程と、抽出された項目毎に前記複数の調査対象に対する判別分析を実行し、抽出された項目に関して各調査対象が高評価側かあるいは低評価側かを評価結果として求める工程と、判別分析によって差があるとして抽出された項目に関する各調査対象の評価結果に基づく評価指標を表示する工程とからなる。
【００７７】
　第２０の発明は、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化する工程と、正規化された結果を、複数の項目のうちの少なくとも一つに対して割り当てられた重み及び正規化された結果に関連付けされている点数とのうち少なくとも一方を利用して変更し、複数の調査対象毎の評価値を求める工程と、評価手段によって求められた複数の調査対象毎の評価値を表示する工程とからなる。
【００７８】
　第２１の発明のデータ分析方法は、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化する工程と、正規化された結果に基づいて複数の調査対象と任意の比較対象とを比較する工程と、複数の項目を座標軸とし、正規化された結果を座標値とし、各調査対象の識別情報及び比較結果を示す指標とを表示する工程とからなる。
【００７９】
　上記第１７から第２１までの発明のデータ分析方法は、それぞれ第１、８、１１〜１３の発明で説明したデータ分析システムによる作用と同様なデータ分析方法であり、同様の効果を得ることができる。
【００８０】
　第２２の発明は、コンピュータに、因子分析の結果から因子毎に項目と因子負荷量との組合せを求めさせる編集機能と、編集機能によって得られた項目と因子負荷量との組合せを因子毎に表示させる表示機能とを実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００８１】
　第２３の発明は、コンピュータに、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析させる分散分析機能と、分散分析機能によって分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出し、この抽出された項目毎に複数の調査対象のうちの任意の調査対象を基準として多重比較法を適用し、この基準と他の調査対象との間の差の状態を求めさせる多重比較処理機能と、多重比較処理機能によって求められた基準と他の調査対象との差の状態を表示させる表示機能とを実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００８２】
　第２４の発明は、コンピュータに、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を分散分析させる分散分析機能と、分散分析機能によって分散分析した結果、複数の調査対象間で差があると判定された項目を抽出させ、この抽出された項目毎に、複数の調査対象に対する判別分析を実行させ、抽出された項目に関して各調査対象が高評価側かあるいは低評価側かを評価結果として求めさせる判別分析機能と、判別分析機能によって差があるとして抽出された項目に関する各調査対象の評価結果に基づく評価指標を表示させる表示機能とを実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００８３】
　第２５の発明は、コンピュータに、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化させる正規化機能と、正規化機能によって正規化された結果を、複数の項目のうちの少なくとも一つに対して割り当てられた重み及び正規化された結果に関連付けされている点数とのうち少なくとも一方を利用して変更させ、複数の調査対象毎の評価値を求めさせる評価機能と、評価機能によって求められた複数の調査対象毎の評価値を表示させる表示機能とを実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００８４】
　第２６の発明は、コンピュータに、複数の調査対象を複数の項目で評価した結果を正規化させる正規化機能と、正規化機能によって正規化された結果に基づいて複数の調査対象と任意の比較対象とを比較させる比較機能と、複数の項目を座標軸とし、正規化機能によって正規化された結果を座標値とし、各調査対象の識別情報及び比較機能によって得られる比較結果を示す指標とを表示させる表示機能とを実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００８５】
　上記第２２から第２６までの発明は、それぞれ第１、８、１１〜１３の発明で説明したデータ分析システムの機能をコンピュータにより実現するためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。
【００８６】
　このようなプログラムを記憶した記憶媒体を用いることによって、上述した機能を有していないサーバ等の計算機、コンピュータ、計算機システムに対しても、簡単に上述した機能を付加することができる。
【発明の効果】
【００８７】
　以上詳記したように本発明を適用すると、収集したデータに対する分析結果をユーザの判断容易な形式で提供することができる。
【００８８】
　具体的には、因子分析の結果から容易に因子の解釈・命名ができる。　
　また、多重比較法による調査対象の優劣を高速に求め、表示させることができる。　
　また、ユーザの評価観点を考慮した評価を求め、表示させることができる。　
　また、評価結果に他の事項との比較結果を併せて表示させることができる。　
【発明を実施するための最良の形態】
【００８９】
　以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００９０】
　（第１の実施の形態）
　本実施の形態においては、因子分析によって得られた結果をユーザが把握し易いように表示するデータ分析システムについて説明する。
【００９１】
　図１は、本実施の形態に係るデータ分析システムの構成を示すブロック図である。
【００９２】
　本実施の形態に係るデータ分析システム１は、分析対象情報格納データベース２と、因子分析処理部３と、因子分析結果格納データベース４とを備えており、さらに特殊な要素として編集部５、編集結果格納部６、表示形態指示部７、表示部８とを備えている。
【００９３】
　分析対象情報格納データベース２は、収集した各種アンケート結果や調査データを記憶する。例えば、ユーザがテレビのどの項目（品質、修理体制、丈夫さ、画質、薄さ、重さ、価格、音質、デザイン、大きさ、接続等）を重視するかといったアンケート結果等が記憶される。
【００９４】
　因子分析処理部３は、指定された因子数に基づき、分析対象情報格納データベース２に記憶されている調査結果に対する因子分析を実行し、因子分析の結果を因子分析結果格納データベース４に記憶する。例えばアンケートの項目を変数とし、所定の因子数を設定して因子分析を実行し、項目の数×因子の数だけの因子負荷量を得る。
【００９５】
　本実施の形態に係るデータ分析システム１の特徴的な部分である編集部５は、因子分析結果格納データベース４に記憶されている因子負荷量を入力し、各因子負荷量がどの項目に対応しているかを認識し、この入力した因子負荷量と認識した項目の識別情報（例えば項目の名称）とを組み合わせる。また、この因子負荷量と項目の識別情報との組合せがどの因子に係るものかを認識し、因子負荷量及び項目の識別情報の組合せと因子の識別情報（例えば因子番号）とをさらに関連付け、組合せ情報として編集結果格納部６に記憶する。
【００９６】
　すなわち、この編集部５は、因子分析によって得られる各因子負荷量を、因子の識別情報毎に［項目の識別情報、因子負荷量］という形式とし、さらに［因子の識別情報［項目の識別情報，因子負荷量］］として管理可能とする。
【００９７】
　表示形態指示部７は、ユーザからの表示形態指示を受け、その内容を表示部８に出力する。
【００９８】
　表示部８は、表示形態指示部７から表示形態指示の内容を入力すると、編集結果格納部６の組合せ情報を読み出し、入力した表示形態指示の内容を考慮しつつ、組合せ情報に含まれている因子の識別情報を利用して因子毎に項目の識別情報及び因子負荷量を表示する。
【００９９】
　具体的には、この表示部８は、絶対値演算機能８ａ、項目ソート機能８ｂ、因子負荷量ソート機能８ｃ、グループ化機能８ｄ、表示許可機能８ｅを利用することで、表示形態指示の内容を考慮した表示を実現する。
【０１００】
　絶対値演算機能８ａは、表示形態指示部７を介して入力した表示形態指示に因子負荷量の絶対値演算指示が含まれていれば、読み出した組合せ情報の因子負荷量をその絶対値で更新する。
【０１０１】
　項目ソート機能８ｂは、入力した表示形態指示に項目ソート指示が含まれていれば、同一の因子の識別情報を含む組合せ情報を所定の項目順となるようにソートする。
【０１０２】
　因子負荷量ソート機能８ｃは、入力した表示形態指示に因子負荷量ソート指示が含まれていれば、同一の因子の識別情報を含む組合せ情報を因子負荷量の降順あるいは昇順にソートする。
【０１０３】
　グループ化機能８ｄは、因子負荷量ソート機能８ｃによってソートされた各因子毎の組合せ情報が、因子負荷量に基づいてどのグループに含まれるのかを区別する。
【０１０４】
　表示許可機能８ｅは、組合せ情報のうち、因子負荷量が所定の範囲に含まれる組合せ情報のみの表示を許可する。
【０１０５】
　上記のような構成を持つ本実施の形態に係るデータ分析システム１においては、まず、項目に関する観測値が分析対象情報格納データベース２に格納され、この項目に関する観測値と所定の因子数に基づいて因子分析処理部３によって因子分析が実行されて因子負荷量が求められ、因子分析結果格納データベース４に格納される。ここでは、例として項目数２０、因子数４として因子分析を実行したとする。この場合、求められる因子負荷量の数は８０となる。
【０１０６】
　すると、因子分析結果格納データベース４に格納された因子負荷量に対して、それぞれに対応する項目の識別情報及び因子の識別情報が編集部５によって組み合わされ、組合せ情報として編集結果格納部６に記憶される。すなわち、求められた８０個の因子負荷量のそれぞれに、項目の識別情報及び因子の識別情報が組み合わされ、［因子の識別情報［項目の識別情報，因子負荷量］］という形式の８０個の組合せ情報が求められる。
【０１０７】
　ここで、第１の例として、ユーザが項目によるソート後に表示を望む旨の指示を表示形態指示部７に対して入力したとする。すると、編集結果格納部６の各組合せ情報が表示部８によって参照され、各組合せ情報の因子の識別情報からどの組合せ情報がどの因子に関する情報か判断され、項目ソート機能８ｂによって因子毎に所定の項目順に組合せ情報がソートされ、因子毎にソート後の組合せ情報のうち項目の識別情報と因子負荷量とが表示される。
【０１０８】
　図２は、上記第１の例（項目ソート後の因子分析結果）の表示例を示しており、各因子毎に所定の項目順で［項目の識別情報，因子負荷量］が縦方向に表示されている。
【０１０９】
　第２の例として、ユーザが項目ソート後に因子負荷量０．４５以上のみの表示を望む旨の指示を表示形態指示部７に対して入力したとする。この場合、まず上記と同様の処理により因子毎に所定の項目順に組合せ情報がソートされる。そして、項目によるソート後の組合せ情報のうち０．４５以上の因子負荷量を持つ組合せ情報の項目の識別情報及び因子負荷量のみが表示許可機能８ｅによって表示許可され、表示される。
【０１１０】
　図３は、上記第２の例（項目ソート後に因子負荷量が所定範囲にある情報のみを表示許可した因子分析結果）の表示例を示しており、各因子毎に、所定の項目順でソートされ、因子負荷量０．４５以上の［項目の識別情報，因子負荷量］が縦方向に表示されている。
【０１１１】
　なお、図４に示すように、表示形態形態指示部７を経由して入力するユーザの指示に基づいて、図３にような表示結果の空白部分をなくし、各因子毎に上部から項目と因子負荷量とを順次表示させる機能を表示部８に付加してもよい。
【０１１２】
　第３の例として、ユーザが、因子負荷量により降順ソートを行い、その後に因子負荷量０．４５以上を第１グループとし、因子負荷量０．４５未満を第２グループとして表示することを望む旨を表示形態指示部７に対して入力したとする。この場合、各組合せ情報の因子の識別情報からどの組合せ情報がどの因子に関する情報か判断され、因子負荷量ソート機能８ｃによって因子毎に因子負荷量の降順に組合せ情報がソートされる。そして、因子毎にソートされた組合せ情報に対して、グループ化機能８ｄによって第１グループと第２グループとの所属が識別され、この第１グループと第２グループの境界を示す線分、及び項目の識別子と因子負荷量との組合せが表示される。
【０１１３】
　図５は、上記第３の例（因子負荷量によるソート後、グループ分けを行った因子分析結果）の表示例を示しており、各因子毎に、因子負荷量の降順にソートされた［項目の識別情報，因子負荷量］が縦方向に表示され、因子負荷量０．４５を境界とする線分が表示されている。
【０１１４】
　第４の例として、ユーザが、因子負荷量により降順ソートを行い、その後に因子負荷量０．４５以上のみの表示を望む旨を表示形態指示部７に対して入力したとする。この場合、各組合せ情報の因子の識別情報からどの組合せ情報がどの因子に関する情報か判断され、因子負荷量ソート機能８ｃによって因子毎に因子負荷量の降順に組合せ情報がソートされ、因子負荷量が０．４５以上の項目の識別情報と因子負荷量とが因子毎に表示される。
【０１１５】
　図６は、上記第４の例（因子負荷量によるソート後、因子負荷量が所定範囲にある情報のみを表示許可した因子分析結果）の表示例を示しており、各因子毎に、因子負荷量の降順にソートされ、因子負荷量０．４５以上の［項目の識別情報，因子負荷量］が縦方向に表示されている。
【０１１６】
　第５の例として、ユーザが、因子負荷量の降順ソート後に因子負荷量の小数点以下１桁の同じ情報をグループとして分け、因子間で各グループを同じスペースにより表示することを望む旨を表示形態指示部７に対して入力したとする。この場合、各組合せ情報の因子の識別情報からどの組合せ情報がどの因子に関する情報か判断され、因子負荷量ソート機能８ｃによって因子毎に因子負荷量の降順に組合せ情報がソートされる。そして、グループ化機能８ｄによってソート後の組合せ情報が因子毎に小数点以下１桁毎のグループに分けられ、因子間で同一グループに同一の表示スペースが確保され、項目の識別情報と因子負荷量とが表示される。
【０１１７】
　図７は、上記第５の例（因子負荷量ソート後にグループ分けし、因子間で同一の表示スペースを確保した因子分析結果）の表示例を示しており、各因子毎に、因子負荷量の降順にソートされ、［項目の識別情報，因子負荷量］が縦方向に表示され、因子負荷量の小数点以下１桁を境界とする線分が表示されている。
【０１１８】
　なお、表示部８は、表示形態形態指示部７を経由して入力するユーザの絶対値演算指示に基づいて、絶対値演算機能８ａにより因子負荷量を絶対値として取扱い可能である。
【０１１９】
　また、表示部８は、表示形態形態指示部７を経由して入力するユーザのグラフ指示に基づいて、図８にように、縦軸を因子負荷量とし、横軸を因子の識別情報とし、該当する座標位置に項目の識別情報に基づく指標を表示するグラフ表示機能を備えていてもよい。また、このグラフ表示機能に同一の項目を線分で結ぶ機能を付加していもよい。
【０１２０】
　以上説明したように、本実施の形態に係るデータ分析システム１においては、因子分析の結果が［因子の識別情報［項目の識別情報，因子負荷量］］という形式で管理され、因子毎に［項目の識別情報，因子負荷量］の組合せが表示される。これにより、因子負荷量がどの項目に対応するものかを認識する場合にユーザが表の左まで項目を辿らなくてもよく、因子負荷量がどの因子のどの項目に対応するか明確に表示できる。
【０１２１】
　また、項目をキーとして因子毎に［項目の識別情報，因子負荷量］をソートできる。これにより、異なる因子間で任意の項目の因子負荷量がどうなっているかユーザが把握し易くなる。
【０１２２】
　また、因子負荷量をキーとして因子毎に［項目の識別情報，因子負荷量］をソートできる。これにより、ユーザは個々の因子でどの項目の因子負荷量が大きいか（個々の因子においてどの項目の関連が強いか）を容易に把握できる。
【０１２３】
　また、因子毎にユーザの入力する条件に該当する［項目の識別情報，因子負荷量］を表示させることができ、さらにグループ分けも可能である。
【０１２４】
　したがって、因子分析の結果からユーザが各因子の解釈・命名する作業を良好に支援することができる。また。因子分析における因子数の適否の判断も良好に支援することができる。
【０１２５】
　なお、ユーザが因子負荷量の絶対値を利用して各因子を解釈・命名する場合も、因子負荷量の絶対値に関して上記と同様の取扱いを可能とすることで作業を支援可能であり、その他グラフ表示等を利用することでさらに効果的にユーザの判断を補助することができる。
【０１２６】
　（第２の実施の形態）
　本実施の形態においては、分散分析により水準（調査対象）間に差があると判断された項目を抽出し、その差があると認められた項目に関して多重比較法を適用して水準の優劣を調べるデータ分析システムについて説明する。
【０１２７】
　図９は、本実施の形態に係るデータ分析システム（勝ち負け分析システム）の構成を示すブロック図である。
【０１２８】
　なお、以下においては、先で説明した図２９のアンケート１００の結果に関して分析を行う場合を例として説明するが、適用可能な分析はこれに限定されるものではなく、各種の調査に対して本実施の形態と同様の分析手法を実行することができる。
【０１２９】
　この例の場合、項目は「画質」、「音質」、「テレビの厚さ」…等であり、調査対象はそれぞれＰ１社〜Ｐ５社のテレビである。
【０１３０】
　本実施の形態に係るデータ分析システム９は、分析対象情報格納データベース１０と、分散分析処理部１１と、分散分析結果格納データベース１２と、表示形態指示部１３と、多重比較処理部１４と、多重比較結果格納部１５と、表示部１６とを備えている。
【０１３１】
　分析対象情報格納データベース１０は、収集した各種アンケート結果や調査データを記憶する。ここでは、先で説明した図２９のアンケート１００の結果が記憶されているとする。
【０１３２】
　分散分析処理部１１は、分析対象情報格納データベース１０に記憶されている調査結果に対する分散分析を実行し、分散分析の結果１９を分散分析結果格納データベース１２に記憶する。ここでは、各メーカＰ１〜Ｐ５社のテレビを調査対象とし、アンケートの項目（画質、音質…等）毎にＦ値及びＰｒ（Ｆ）を求めて記憶する。この際、項目のうち画質、フラット画面、接続端子の数、テレビの重さに関するＰｒ（Ｆ）が０．０４５以下であったとする。また、Ｐｒ（Ｆ）が０．０４５以下の項目に関しては各メーカＰ１〜Ｐ５社のテレビの間で差があると把握されるとする。
【０１３３】
　表示形態指示部１３は、ユーザからの表示形態指示を受け付けて多重比較処理部１４と表示部１６に出力する。表示形態指示には、多重比較法を実行する場合にどの調査対象を基準とするかの指示や、結果の表示方法は表形式かあるいはグラフ形式かの指示等が含まれる。
【０１３４】
　多重比較処理部１４は、表示形態指示部１３から表示形態指示を入力すると、分散分析結果格納データベース１２に記憶されている各項目のＰｒ（Ｆ）を読み出し、このＰｒ（Ｆ）が０．０４５以下の項目に関しては各メーカＰ１〜Ｐ５社のテレビ間で調査結果に差があると判定する。そして、分析対象情報格納データベース１０を参照し、分散分析結果１９から差があると判定された項目のみに関し、入力された表示形態指示の示す調査対象を基準として他の調査対象との間で多重比較法を実行し、この結果得られる他の調査対象毎の評価値と差の有無を多重比較結果格納部１５に記憶する。ここでは、分散分析結果１９より、画質、フラット画面、接続端子の数、テレビの重さに関するＰｒ（Ｆ）が０．０４５以下であり、この画質、フラット画面、接続端子の数、テレビの重さに差があると判定されたとする。また、Ｐ１社のテレビと他のＰ２〜Ｐ３社のテレビとの間で多重比較法を適用する旨がユーザから入力され、多重比較法が実行されたとする。
【０１３５】
　表示部１６は、表示形態指示部１３から表示形態指示を入力すると、多重比較結果格納部１５の多重比較法の実行結果を読み出し、入力された表示形態指示の内容を考慮しつつ基準の調査対象と他の調査対象の勝敗表１７あるいは各調査対象に関する順位グラフ１８を表示する。
【０１３６】
　具体的には、この表示部１６は、表作成機能１６ａとグラフ作成機能１６ｂを利用することで、表示形式指示の内容を考慮した表示を実現する。
【０１３７】
　表作成機能１６ａは、分散分析により差があるとされた項目に対して多重比較法を実行した結果、基準の調査対象と他の調査対象との間で差があるとされた他の調査対象の評価値を調べ、この差があるとされた他の調査対象よりも基準の調査対象が高評価かあるいは低評価かを判定する。また、項目を行項目とし、他の調査対象（Ｐ１〜Ｐ２社のテレビ）を列項目とする表を用意する。そして、上記の判定結果から、基準の調査対象の方が高評価とされた項目と他の調査対象とに該当する位置に高評価指標（例えば白丸）を付し、基準の調査対象の方が低評価とされた項目と他の調査対象とに該当する位置に低評価指標（例えば黒丸）を付す。
【０１３８】
　グラフ作成機能１６ｂは、分散分析により差があるとされた項目に対して多重比較法を実行した結果（多重比較結果格納部１５の内容）を参照し、縦軸を評価値とし、横軸を分散分析により差があるとされた項目とし、基準の調査対象の平均値を基準として他の調査対象の識別情報をそれぞれの評価値に基づいて該当位置に表示し、項目間で同一の調査対象を線分で結んだグラフを作成する。
【０１３９】
　上記のような構成を持つ本実施の形態に係るデータ分析システム９の動作を具体例を挙げつつ以下に説明する。
【０１４０】
　まず、Ｐ１〜Ｐ５社のテレビに関する消費者の嗜好調査が実施され、図２９のアンケート１００により、Ｐ１〜Ｐ５社のテレビに対する画質、音質等に関する消費者の評価が５段階で評価される。収集されたアンケート１００は、分析対象情報格納データベース１０に格納される。このアンケート１００では、調査対象がＰ１〜Ｐ５社のテレビであり、項目が画質、音質…等となっている。
【０１４１】
　すると、この分析対象情報格納データベース１０の内容に基づき、各項目に関する分散分析が分散分析処理部１１によって実行される。
【０１４２】
　図１０は、分散分析の結果の例を示す図であり、この分散分析結果１９では各項目毎にＦ値とＰｒ（Ｆ）が求められている。
【０１４３】
　ここで、例として、ユーザがＰ１社のテレビを基準とする勝敗表１７の表示を望む旨の指示を表示形態指示部１３に対して入力したとする。
【０１４４】
　すると、分散分析結果格納データベース１２の内容が多重比較処理部１４によって参照され、分散分析結果１９より画質、フラット画面、接続端子の数、テレビの重さに関してＰ１〜Ｐ５社の間で差があると判定される。なお、ここでは、統計的に調査対象間で差があると認められるしきい値を０．０４５とし、このしきい値以下の項目において差が認められるとしている。
【０１４５】
　そして、分析対象情報格納データベース１０の内容が多重比較処理部１４によって参照され、統計的に差があるとされた項目（画質、フラット画面。接続端子の数、テレビの重さ）に関して、ユーザによって指定された比較の基準（中心）Ｐ１社と他のＰ２〜Ｐ５社とを比較する多重比較法が実行され、結果が多重比較結果格納部１５に記憶される。これにより、各Ｐ１〜Ｐ５社のテレビの間でどのような差があるかの分析結果が得られる。
【０１４６】
　図１１は、分散分析により差があるとされた項目に対する多重比較法の結果の例を示す図である。このように、分散分析結果１９において統計的に差があると認められた各項目（画質、フラット画面。接続端子の数、テレビの重さ）に関する多重比較結果２０ａ〜２０ｄでは、Ｐ１社を基準にＰ２〜Ｐ５社毎に、評価値と差の有無が求められている。
【０１４７】
　例えば、画質の場合、Ｐ１社から見てＰ２社とＰ５社との間には差があると認められ、Ｐ３社とＰ４社については差があるとは認められない（この差の有無は、多重比較法により求められるLowerBoundとUpperBoundとから判定可能である）。そして、評価値がＰ２社に対しては０．８４５、Ｐ５社に対しては−０．０４５と算出されている。
【０１４８】
　すると、この多重比較結果格納部１５の多重比較結果２０ａ〜２０ｄが表示部１６によって参照され、ユーザの指示にしたがって表作成機能１６ａが起動される。
【０１４９】
　多重比較法では評価値が正の場合、基準の調査対象に対し他の調査対象が優位にあると判断される。したがって、画質に関する多重比較結果２０ａにおいてはＰ２社の評価値が正（０．８４５）であり、Ｐ２社はＰ１社に対して画質で勝っている（言い換えるとＰ１社はＰ２社に対し画質で劣っている）と判断される。
【０１５０】
　また、評価値が負の場合、基準の調査対象に対し他の調査対象が優位にないと判断される。したがって、画質に関する多重比較結果２０ａにおいてはＰ５社の評価値が負（−０．０４５）であり、Ｐ５社はＰ１社に対し画質で劣っている（言い換えるとＰ１社はＰ５社に対し画質で勝っている）と判断される。
【０１５１】
　表作成機能１６ａでは、上記と同様の判断が分散分析で差があるとされた各項目に対して行われ、多重比較法により差があるとされた調査対象に関して基準の調査対象であるＰ１社が勝っている場合には白丸、劣っている場合には黒丸が勝敗表１７の該当位置に表示される。
【０１５２】
　図１２は、多重比較法によって算出された評価値に基づいて作成した勝敗表１７の例を示す図である。この勝敗表１７においては、各項目を列項目とし、各調査対象を行項目としている。各項目のうち分散分析で差があるとされた項目と、この差のあるとされた項目に関する多重比較法により差があるとされた調査対象の交差位置に、多重比較法により得られる評価値により判断された評価指標が表示される。
【０１５３】
　これに対し、例えば、ユーザがＰ１社のテレビを基準とする順位グラフ１８の表示を望む旨の指示を表示形態指示部１３に対して入力したとする。
【０１５４】
　この場合、多重比較処理部４によって多重比較結果格納部１５に多重比較結果２０ａ〜２０ｄが記憶されるまでの処理は、勝敗表１７を表示する場合と同様である。
【０１５５】
　その後、多重比較結果格納部１５の多重比較結果２０ａ〜２０ｄが表示部１６によって参照され、ユーザの指示にしたがってグラフ作成機能１６ｂが起動される。
【０１５６】
　起動された表作成機能１６ａでは、多重比較結果２０ａ〜２０ｄの評価値から、それぞれの多重比較結果２０ａ〜２０ｄに関する順位差決定が行われる。
【０１５７】
　図１３は、順位差決定手法を示す概念図であり、例として多重比較結果２０ａに関する順位差の決定手法を示している。他の多重比較結果２０ｂ〜２０ｄに関する順位差の決定手法についても同様である。
【０１５８】
　図１３（ａ）に示すように、まず、基準の調査対象Ｐ１社と他の調査対象Ｐ２〜Ｐ５社との間の評価値の大小に基づいて、優位な側からＰ４→Ｐ５→Ｐ１→Ｐ２→Ｐ３という順位付けがなされる。
【０１５９】
　また、図１３（ｂ）に示すように、上記順位付けにおける隣り合う調査対象間での評価値の差が演算される。
【０１６０】
　グラフ作成機能１６ｂでは、上記の手法により多重比較結果２０ａ〜２０ｄの全てに対して順位差が決定されると、基準Ｐ１に関する各項目の平均値μ１を基準とした順位差がグラフ化され、表示される。
【０１６１】
　図１４は、多重比較法によって算出された評価値に基づいて作成した順位グラフ１８の例を示す図である。この順位グラフ１８においては、縦軸を評価値（順位）とし、横軸を項目としている。そして、項目毎の順位差にしたがって、該当位置に調査対象の識別情報が表示され、同一の調査対象が項目間で線分により接続される。
【０１６２】
　以上説明したように、本実施の形態に係るデータ分析システム９においては、分散分析により調査対象間で有意差が分析され、有意差のある項目に限り多重比較法が適用され、調査対象間の差が明確にされる。これにより、全ての項目に対して多重比較法を実行する必要がないため、多重比較法の利用に起因する処理速度の低下を抑制でき、短時間で複数の調査対象間の比較分析ができる。
【０１６３】
　また、本実施の形態に係るデータ分析システム９においては、ある項目に関して、ある調査対象が他の調査対象と比較して勝っているのか／負けているのかを表示できる。
【０１６４】
　したがって、視覚的な効果が高く、ユーザが理解容易な分析結果を提供することができ、ユーザの分析作業を良好に支援することができる。
【０１６５】
　なお、本実施の形態において、どの程度の評価差なのかをユーザが把握可能とするために、勝敗表１７に配置する高評価指標、低評価指標の大きさや色、形状、指標の点滅時間の間隔等を評価値の差により変化等させてもよい。
【０１６６】
　また、本実施の形態においては、多重比較法に代えて判別分析を利用してもよい。すなわち、分散分析によって差があるとされた項目に関し、各調査対象を判別分析により分離し、その分離結果を表示してもよい。
【０１６７】
　また、本実施の形態においては、テレビという商品に対する評価項目（画質、音質、デザイン等）について競合他社間で比較を行っているが、これ以外にも各種の組合せが考えられる。
【０１６８】
　例えば、店舗毎に、利用者に対して行ったアンケート調査（店舗の清潔さ、店員の対応、店員の知識、アフターサービス等に対する評価）の結果を評価項目として店舗毎に勝敗を分析してもよい。
【０１６９】
　また、取扱いブランド毎に、利用者に対して行ったアンケート調査（値頃感、デザインセンス、機能性、耐久性、イメージ等に対する評価）の結果評価項目としてブランド毎の勝敗を分析してもよい。
【０１７０】
　（第３の実施の形態）
　本実施の形態においては、調査対象を評価する項目が複数ある場合に、それぞれの項目毎の評価値の適正化を図るデータ分析システムについて説明する。
【０１７１】
　図１５は、本実施の形態に係るデータ分析システム（流通通信簿システム）の構成を示すブロック図である。
【０１７２】
　本実施の形態に係るデータ分析システム２１は、分析対象情報格納データベース２２と、正規化部２３と、正規化結果格納データベース２４と、評価基準設定部２５と、評価基準格納データベース２６と、評価部２７と、表示部２８とを備えている。
【０１７３】
　分析対象格納データベース２２は、例えばＰＯＳデータ等のような調査データを記憶する。例えば、先に示した表２のような、各販売店Ｂ１〜Ｂ５におけるあるメーカ製造の５つの商品Ａ１〜Ａ５の販売実績等が記憶される。この場合、調査対象は各販売店Ｂ１〜Ｂ５であり、評価する項目は商品Ａ１〜Ａ５の販売実績となる。
【０１７４】
　正規化部２３は、各項目の平均値と標準偏差とを求め、それぞれの項目の値を正規化した結果２４ａを算出し、正規化結果格納データベース２４に記憶する。例えば、正規化した値としてＺスコアを利用できるが、偏差値等の他の正規化値を利用してもよい。このＺスコアは以下のような（１０）式により算出される。Ｚスコア＝｛（ある評価項目の値）−（評価項目の平均値）｝／（評価項目の標準偏差）　…（１０）
　これにより、各項目における個々の値の順位値が平均と分布とを基準として算出される。
【０１７５】
　求められたＺスコアは、図１６に示すような意味を持つ。このＺスコアを用いることにより、例えば商品Ａ１、商品Ａ２をともに１００万円販売したとしても、商品Ａ１あるいは商品Ａ２における各販売店での販売額のばらつき（他の販売店でも１００万円程度売っているのか、あるいは他の販売店は数十万円しか売っていないのか）を考慮した順位付けがなされる。
【０１７６】
　図１５における評価基準設定部２５は、ユーザから所定の評価項目への重みやＺスコア用の点数変換情報等のような評価基準を受け付けて評価基準格納データベース２６に記憶する。ここでは、商品Ａ３の重みを３とし、商品Ａ４の重みを２とする旨の評価基準が入力されたとする。また、Ｚスコアの値が２．０以上の場合を１０点、１．０以上の場合を８点、０．５以上の場合を６点、０以上の場合を５点、０未満の場合を３点、−０．５以下の場合を２点、−１．０以下の場合を１点、−２．０以下の場合を０点とする旨の評価基準が入力されたとする。なお、評価基準は、これに限定されるものではなく、自由に設定可能である。
【０１７７】
　評価部２７は、正規化結果格納データベース２４の正規化結果２４ａを参照し、また評価基準格納データベース２６の評価基準を参照し、各調査対象毎の評価値を求める。例えば、各Ｚスコアを上記の点数に置き換え、販売店Ｂ１〜Ｂ５毎に加算して合計点を求める。また、この合計点を総点数（１０点×商品数）で割り、１００をかけて各販売店Ｂ１〜Ｂ５の評価を百点満点で評価してもよい。また、合計点を求めるための加算時に、商品毎の利益率（粗利益、純利益）、商品毎の位置づけ（売りたい商品、売りたくない商品）等を考慮し、重み付けして合計点を求めるとしてもよい。
【０１７８】
　表示部２８は、評価部２７によって求めた評価結果を表示する。
【０１７９】
　上記のような構成を持つ本実施の形態に係るデータ分析システム２１においては、まず、あるメーカーが扱っている商品Ａ１〜Ａ５の販売店Ｂ１〜Ｂ５毎の販売金額が分析対象情報格納データベース２２に格納される。ここでは先で説明した表２が格納されているとする。例えばＢ１店は商品Ａ１を２５万円、商品Ａ２を４０万円、商品Ａ３を５万円、商品Ａ４を１２万円、商品Ａ５を５０万円、単位期間内に販売したとする。
【０１８０】
　すると、正規化部２３によって、以下に示す表３のような各商品Ａ１〜Ａ５毎の平均値及び標準偏差が求められる。
【表３】
2004127308.tif 000012
【０１８１】
　また、この平均値及び標準偏差を利用して正規化部２３によって、以下に示す表４のような各販売金額のＺスコアが求められ、正規化結果格納データベース２４に記憶される。これにより、例えばＢ２店の各商品Ａ１〜Ａ５に対するＺスコアは、−０．７１、−０．１、−０．６７、−０．９２、０．５と求められる。
【表４】
2004127308.tif 000013
【０１８２】
　また、ユーザが先で述べたような点数及び重みに関する評価基準を評価基準２５に対して入力しているとする。
【０１８３】
　評価部２７では、正規化結果格納データベース２４と評価基準格納データベース２６との参照が行われ、表４におけるＺスコアが点数（１０点満点）に置き換えられ、表５が得られる。
【表５】
2004127308.tif 000014
【０１８４】
　この表５では、各販売店Ｂ１〜Ｂ５毎に各商品Ａ１〜Ａ５の販売金額が点数として評価されている。例えば、Ｂ３店に関して商品Ａ１の販売金額の評価は３点、商品Ａ２の評価は２点、商品Ａ３の評価は３点、商品Ａ４の評価は２点、商品Ａ５の評価は３点となる。
【０１８５】
　また、この表５では、各商品Ａ１〜Ａ５毎の点数が各販売店Ｂ１〜Ｂ５毎に加算された合計が表示される。ここでは、Ｂ１店の合計点が２９点、Ｂ２店の合計点が１５点、Ｂ３店の合計点が１３点、Ｂ４店の合計点が２３点、Ｂ５店の合計点が１７点とされる。
【０１８６】
　さらに、この表５では、商品数が５つであり、５０点満点の評価となるため、各販売店Ｂ１〜Ｂ５の合計点が５０で割られ、その後１００がかけられ、１００点満点の評価が一番右の列に表示される。この結果、Ｂ１店の評価が５８点、Ｂ２店の評価が３０点、Ｂ３店の評価が２６点、Ｄ店の評価が４６点、Ｂ５店の評価が３４点となる。
【０１８７】
　さらに、評価部２７では、表６のように、ユーザの評価観点に基づく重み付けを利用した評価が得られる。
【表６】
2004127308.tif 000015
【０１８８】
　例えば、メーカーが利益率の高い商品Ａ３と商品Ａ４の販売を重視している場合、この２商品Ａ３、Ａ４に対して重みを付けて評価する。表６では、商品Ａ３の点数に重み３、商品Ａ４の点数に重み２をかけている。この結果、最終的な評価は、Ｂ１店が４５点、Ｂ２店が２６．２５点、Ｂ３店が２６．２５点、Ｂ４店が４６．２５点、Ｂ５店が４７．５点となる。
【０１８９】
　そして、この表５あるいは表６等のような評価部２７で得られた評価結果が、表示部２８によって表示される。上記の結果、ユーザの観点を考慮せずに評価した場合には表５よりＢ５店は３４点で３位と判断される。これに対し、ユーザの観点を考慮して評価した場合には表６よりＢ５店は４７．５点で１位と判断される。
【０１９０】
　以上説明したように、本実施の形態に係るデータ分析システム２１においては、調査対象が各評価項目毎に正規化された評価値により評価される。また、ユーザの評価観点から定められた重みがその評価項目の評価値に反映される。
【０１９１】
　したがって、単に販売金額の大小により評価が決定されるのではなく、他の販売店がほとんど販売できていない製品を多く売っている、自社が販売したい製品を多く売っている、単価が高いものを売って合計の販売金額が高くなっているといった点を考慮しつつ評価を決定することができる。
【０１９２】
　なお、本実施の形態においては、商品毎の販売実績を基に店舗に対する評価を行っているが、このような評価以外にも以下のような評価を行うことができる。
【０１９３】
　例えば、取扱い商品に対し、利益率、販売実績、売場面積等を評価項目として評価を行うとしてもよい。　
　また、商品の時間帯別の販売実績、販売単価等を基に店舗を評価するとしてもよい。　
　また、商品の返品額、返品率等を基に店舗を評価するとしてもよい。　
　また、年代、男女別の販売実績、販売単価等を基に店舗を評価するとしてもよい。　
　また、アンケート調査結果等から得られる消費者の店舗に対する評価の正規化値を求め、店舗の評価を行うとしてもよい。　
　また、アンケート調査結果等から得られる消費者の商品に対する評価の正規化値を求め、商品の評価を行うとしてもよい。　
　その他、各種の調査対象の評価に対し、適用可能である。
【０１９４】
　（第４の実施の形態）
　本実施の形態においては、ある調査対象に関する複数の調査結果を座標値としてこの調査対象を座標空間に表示する際に、正規化した値を座標値に利用し、またこの調査対象に関する所定の比較結果も座標空間に表示するデータ分析システムについて説明する。
【０１９５】
　以下においては、先で説明した図２９のアンケート１００（満足度調査用紙）と同様のアンケートを各種製品（テレビ、ビデオ、冷蔵庫、エアコン、アイロン等）に関して用意し、このアンケートによってＰ１〜Ｐ５社の各種製品に関する各評価項目に対する満足度を収集した場合を例として説明する。
【０１９６】
　また、先で説明した図３０のアンケート２００（製品に関する重視度調査用紙）により、各種製品に関して、評価項目に対する被験者の重視度を収集したとする。
【０１９７】
　図１７は、本実施の形態に係るデータ分析システム（重視満足度分析システム）の構成を示すブロック図である。
【０１９８】
　本実施の形態に係るデータ分析システム２９は、分析対象格納データベース３０と、正規化部３１と、正規化結果格納データベース３２と、比較部３３と、比較結果格納データベース３４と、表示形態指示部３５と、設定格納部３６と、表示部３７とを備えている。
【０１９９】
　分析対象格納データベース３０は、収集したアンケート結果や調査データを記憶する。ここでは、各種製品に関する満足度の調査アンケート１００１〜１００ｎがＰ１社〜Ｐ５社の各種製品に対して実行された結果、及び各種製品毎の評価項目に関する重視度のアンケート２００の結果が記憶されているとする。
【０２００】
　また、この分析対象格納データベース３０には、調査データに関する属性も記憶されている。例えば、アンケート１００１〜１００ｎ、２００に解答した被験者の年齢、性別、年代、職業等を属性とすることができる。
【０２０１】
　正規化部３１は、分析対象格納データベース３０の記憶内容を参照し、各種の事項（製品や評価項目等）を調査対象、各種の事項（重視度、満足度等）を軸に用いる軸項目として正規化を行い、正規化結果格納データベース３２に記憶する。ここでは、被験者の属性を考慮しつつ、以下の観点等からＺスコアを計算する。
【０２０２】
全製品　対　特定メーカ製品　（全体、年代別、男女別等）
特定製品　対　特定メーカ製品　（全体、年代別、男女別等）
特定製品評価項目　対　特定メーカ製品評価項目　（全体、年代別、男女別等）
　例えば、アンケート１００１〜１００ｎの満足度を各評価項目毎でＺスコアに変換した結果３００１〜３００ｎ、及びアンケート２００の重視度を各評価項目毎のＺスコアに変換した結果４００等が得られる。
【０２０３】
　なお、この正規化部３１は、各種の事項を考慮して正規化を行うとしているが、例えば表示形態指示部３５においてユーザに指示された事項のみを考慮して正規化を実行するとしてもよい。
【０２０４】
　比較部３３は、正規化結果格納データベース３２に記憶されているＺスコアに基づいて、各メーカとその他のメーカとの間のＺスコアによる優劣情報等の比較データを求め、比較結果格納データベース３４に記憶する。例えば、テレビに関するＰ１社と他のＰ２〜Ｐ５社との画質のＺスコアを調査し、Ｐ１社よりもＺスコアが小さいメーカが１社、大きいメーカが３社あれば、Ｐ１社のテレビの画質は他社と比較して負け越しである旨の比較データを求める。同様に、他の製品や他の評価項目に関しても同様の比較データを求めてもよい。さらには、Ｐ１〜Ｐ５社の任意の組合せに関する勝ち負けを比較データとして求めてもよく、その他各種の比較結果を比較データとすることができる。
【０２０５】
　なお、この比較部３３は、表示形態指示部３５においてユーザに指示された事項に関する比較のみを求めるとしてよい。
【０２０６】
　表示形態指示部３５は、ユーザからの表示形態指示を受け付け、その内容を設定格納部３６かあるいは表示部３７に出力し、必要であればその他の構成要素にも出力する。例えば、調査対象（表示する対象）の指定、軸項目（軸に用いる事項）の指定、比較対象の指定等が入力される。
【０２０７】
　設定格納部３６は、ユーザが表示形態指示部３５において設定した比較結果表示用の指標を格納する。例えば、先で説明した比較部３３による比較により勝率が７５％以上１００％以下までの場合は大きさ４ポイントの白丸を表示する旨の設定が記憶される。
【０２０８】
　表示部３７は、表示形態指示部３５から入力した表示形態指示に表示指示が含まれていれば、正規化結果格納データベース３２を参照し、比較結果格納データベース３４及び設定格納部３６を参照し、表示形態指示の内容にしたがった４象限グラフを表示する。
【０２０９】
　この表示部３７は、例えば、軸項目、比較対象、調査対象等をユーザの指定内容にしたがって切り替えて表示する。
【０２１０】
　上記のような構成を持つ本実施の形態に係るデータ分析システム２９において、第１の例として、Ｐ１社のテレビについての各種評価項目を調査対象とし、重視度／満足度を軸項目とした場合の表示がユーザから指示されたとする。
【０２１１】
　図１８は、この第１の例における表示結果を示しており、ＺスコアとされたＰ１社のテレビに関する重視度／満足度の評価結果である。この図１８から、例えば被験者はＰ１社のテレビの接続性については重視しかつ満足していることが把握できる。また、デザインについては重視しているが不満に思っていることが把握できる。さらに、梱包については重視していないが満足していることが把握できる。また、重視度／満足度のレベルは正規化されているため、重視度と満足度との間でレベルを比較判定できる。
【０２１２】
　第２の例として、上記第１の例の指示に、さらにＰ１社が他のＰ２〜Ｐ５社と比べて勝ち越しているか否かを表示する旨の指示がユーザによって加えられたとする。
【０２１３】
　図１９は、この第２の例における評価結果を示しており、ＺスコアとされたＰ１社のテレビの重視度／満足度の評価結果に、他社Ｐ２〜Ｐ５との勝敗関係を加えて表示している。すなわち、この図１９は、先の図１８の表示結果にＰ１社と他社との間での比較を取り入れ、Ｐ１社のテレビが他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビと比べて勝ち越している場合には白丸、負け越している場合には黒丸を表示し、かつその大きさで優劣の度合いを示している。これにより、例えば被験者はデザインを重視しており、Ｐ１社のデザインを不満に思っているが、他社と比較した場合にはＰ１社のデザインは優れていると把握できる。
【０２１４】
　第３の例として、Ｐ１社の各種製品の価格に関する重視度／満足度の表示、及び他社の各種製品の価格との比較結果がユーザから指示されたとする。この第３の例は、Ｐ１社の各種製品を調査対象とし、価格の重視度／満足度を軸項目とし、他社Ｐ２〜Ｐ５の各種製品の価格との比較結果を表示する旨がユーザから指示された場合に相当する。
【０２１５】
　図２０は、この第３の例における表示結果を示しており、ＺスコアによるＰ１社の各種製品の価格に関する重視度／満足度の評価結果に、他社Ｐ２〜Ｐ５の各種製品の価格との勝敗関係を加えて表示している。すなわち、この図２０は、価格という観点でＰ１社の製品を評価し、他社Ｐ２〜Ｐ５との比較を行っている。例えば被験者は洗濯機に関して価格を重視しＰ１社の洗濯機の価格について満足しているが、Ｐ１社の洗濯機の価格は他社と比較した場合劣っていると評価していることが把握できる。
【０２１６】
　第４の例として、Ｐ１社のテレビに関して２０代女性に着目し、Ｐ１社の他の製品との比較を表示する旨がユーザから指示されたとする。この第４の例は、２０代女性におけるＰ１社のテレビの評価項目を調査対象とし、重視度／満足度を軸項目とし、Ｐ１社の他の製品との比較結果を表示する旨がユーザから指示された場合に相当する。
【０２１７】
　図２１は、この第４の例における表示結果を示しており、ＺスコアとされたＰ１社のテレビに関する評価項目の２０代女性の重視度／満足度の評価結果に、同じＰ１社の他の製品との勝敗関係を加えて表示した結果である。この図２１により、例えば２０代女性はテレビに関してデザインを重視しておりＰ１社のテレビのデザインに不満であるが、他のＰ１社の製品と比べるとデザインの評価が高いことが把握できる。また、価格については重視しかつ満足しているが、他のＰ１社の製品と比べると価格の評価が低いことが把握できる。
【０２１８】
　第５の例として、Ｐ１社のテレビに関して独身男性に着目し、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビとの比較を表示する旨がユーザから指示されたとする。この第５の例は、独身男性におけるＰ１社のテレビの評価項目を調査対象とし、重視度／満足度を軸項目とし、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビとの比較結果を表示する旨がユーザから指示された場合に相当する。
【０２１９】
　図２２は、この第５の例における表示結果を示しており、ＺスコアとされたＰ１社のテレビの評価項目に関する独身男性の重視度／満足度の評価結果に、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビとの勝敗関係を加えて表示している。この図２２により、例えば独身男性はテレビに関して接続性を重視し、Ｐ１社のテレビの接続性に不満があるが、他社Ｐ２〜Ｐ５よりは評価が高いことが把握できる。また、デザインを重視しかつ満足しており、他社Ｐ２〜Ｐ５より評価も高いことが把握できる。
【０２２０】
　第６の例として、Ｐ１社のテレビの接続性に関して男女別／年代別の評価、及び他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビの接続性との比較を表示する旨がユーザから指示され、さらに年代の遷移関係を表示する旨も指示されたとする。この第６の例は、各性別、年代毎のＰ１社のテレビの接続性を調査対象とし、重視度／満足度を軸項目とし、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビの接続性との比較結果を表示し、遷移関係を表示する旨がユーザから指示された場合に相当する。
【０２２１】
　図２３は、この第６の例における表示結果を示しており、ＺスコアとされたＰ１社のテレビの接続性に関する年代／性別の重視度／満足度の評価結果に、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビの接続性との勝敗関係を加えて表示している。この図２３により、例えば男性については２０代から４０代までは接続性を重視しているが不満に思っており、他社Ｐ２〜Ｐ５のテレビの接続性に比べれば優れていると把握できる。また、男性の５０代から６０代は接続性を重視しかつ満足していると把握できる。
【０２２２】
　以上説明したように、本実施の形態に係るデータ分析システム２９においては、調査対象に関する軸項目の値が正規化され、この正規化された値に基づいて調査対象の識別情報が４象限グラフ上に配置される。また、調査対象を表示する場合に、他の事項との比較結果から決定される指標も併せて配置される。
【０２２３】
　これにより、分析結果のばらつき具合や軸項目間での相対的な評価あるいはデータサンプル間での比較評価をユーザに把握させることができ、ユーザの分析作業を支援することができる。
【０２２４】
　なお、本実施の形態においては、重視度と満足度とを軸項目として４象限で分析を行っているが、この重視度、満足度以外にも各種の事項を軸項目として利用することができる。
【０２２５】
　例えば、店舗毎の売上高と利益率とを軸項目とすることで、利益率が高いが利益を出していない（安売りしている）、あるいは売上高は低いが利益を出している等の情報を得ることができる。また、販売目標額を比較事項とし、目標をクリアしているかどうかを示す指標を表示し、その指標の大きさで取扱い商品数を表現するとしてもよい。
【０２２６】
　また、店舗（あるいは商品）毎の売上高とリピート率（月当たりの購買回数）を軸項目とすることで、その店舗（商品）が不特定多数の顧客を相手にしているのか、あるいは特定の特徴を持つ顧客がターゲットなのかを明確にできる。これにより、その店舗（商品）の販売戦略を立てることができる。また、指標の大きさで店舗面積、来店客数等の付加価値情報を表現してもよい。
【０２２７】
　また、重視度、満足度、期待度、必要度、充足度を自由に組み合わせて軸項目とすることができる。例えば、製品の機能に関して、その機能を利用者がどれだけ重視しているか／必要に思っているか、新しい機能として期待しているかと、現在提供されている機能について満足しているか／充足しているか等を組合せることで、重視はしているか現時点では必要と思っていない、必要性が高いが満足していない等の分析を行うことができる。
【０２２８】
　また、消費者に対し商品の認知度調査を行い、その結果（商品認知度）と広告費用とを軸項目として分析を行うとしてもよい。比較対象として他社の同一カテゴリ商品との認知度の比較を行い、指標の大きさで認知度の差を表現し、分析結果に付加情報を持たせてもよい。さらに、比較対象として他社の同一カテゴリ商品との認知度の比較を行い、指標の大きさでその商品の販売額や利益額等を表現し、分析結果に付加情報を持たせてもよい。
【０２２９】
　また、自社商品の市場シェアと利益率とを軸項目とし、指標の種別とその大きさで他社の同一カテゴリ商品との勝ち負けを表現し、自社商品のポジションを明確にし商品戦略等の立案を支援することができる。
【０２３０】
　また、本実施の形態においては、表示結果を４象限グラフの形式で表示しているが、これに限定されるものではなく、１あるいは３以上の座標空間に表示対象を配置するとしてもよい。
【０２３１】
　また、上記各実施の形態に係るデータ分析システムは、同様の作用・機能を実現可能であれば各構成要素の配置を変更させてもよく、また各構成要素を自由に組み合わせてもよい。
【０２３２】
　また、上記各実施の形態に係るデータ分析システムにより提供されるデータ分析方法を、発明として扱うことも可能である。
【０２３３】
　また、上記各実施の形態に係るデータ分析システムの各機能、各要素は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで適用したり、通信媒体により伝送して、各種の計算機、計算機システムに適用することも可能である。上記各機能を実現するコンピュータは、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、プログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【０２３４】
　本発明は、収集したデータに対する分析結果をユーザに提供する分野に有効である。
【図面の簡単な説明】
【０２３５】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るデータ分析システムの構成を示すブロック図。
【図２】同実施の形態に係るデータ分析システムによる項目ソート後の表示例を示す図。
【図３】同実施の形態に係るデータ分析システムによって項目ソート後、因子負荷量が所定範囲にある情報のみを表示許可した場合の表示例を示す図。
【図４】同実施の形態に係るデータ分析システムによって項目ソート後、因子負荷量が所定範囲にある情報のみを表示許可し、空白部分を削除した場合の表示例を示す図。
【図５】同実施の形態に係るデータ分析システムによって因子負荷量によるソート後、グループ分けを行った場合の表示例を示す図。
【図６】同実施の形態に係るデータ分析システムによって因子負荷量によるソート後、因子負荷量が所定範囲にある情報のみを表示許可した場合の表示例を示す図。
【図７】同実施の形態に係るデータ分析システムによって因子負荷量によるソート後、因子間で同一の表示スペースを確保した場合の表示例を示す図。
【図８】同実施の形態に係るデータ分析システムによって、縦軸を因子負荷量とし、横軸を因子とし、該当する座標位置に項目の識別情報に基づく指標を表示したグラフを示す図。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係るデータ分析システムの構成を示すブロック図。
【図１０】分散分析結果の例を示す図。
【図１１】分散分析により差があるとされた項目に対する多重比較法の結果の例を示す図。
【図１２】多重比較法によって算出された評価値に基づいて作成した勝敗表の例を示す図
【図１３】順位差決定手法を示す概念図。
【図１４】多重比較法によって算出された評価値に基づいて作成した順位グラフの例を示す図。
【図１５】本発明の第３の実施の形態に係るデータ分析システムの構成を示すブロック図。
【図１６】Ｚスコアの意味を示す図。
【図１７】本発明の第４の実施の形態に係るデータ分析システムの構成を示すブロック図。
【図１８】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアとされたテレビに関する評価項目の重視度／満足度の評価結果を示す図。
【図１９】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアとされたテレビに関する評価項目の重視度／満足度の評価結果に、他社との勝敗関係を加えて表示した場合の例を示す図。
【図２０】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアによる各種製品の価格に関する重視度／満足度の評価結果に、他社の各種製品の価格との勝敗関係を加えて表示した場合の例を示す図。
【図２１】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアとされたテレビに関する評価項目の２０代女性の重視度／満足度の評価結果に、他の製品との勝敗関係を加えて表示した場合の例を示す図。
【図２２】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアとされたテレビの評価項目に関する独身男性の重視度／満足度の評価結果に、他社のテレビとの勝敗関係を加えて表示した場合の例を示す図。
【図２３】同実施の形態に係るデータ分析システムにおいてＺスコアとされたテレビの接続性に関する年代／性別別の重視度／満足度の評価結果に、他社のテレビの接続性との勝敗関係を加えて表示した場合の例を示す図。
【図２４】因子分析の結果の一例を示す図。
【図２５】分散分析の結果の一例を示す図。
【図２６】多重比較法の結果の一例を示す図。
【図２７】従来のデータ分析システムによって因子分析結果の表形式で表示した例を示す図。
【図２８】ある値以上の因子負荷量に網掛けを行って因子の意味づけを支援する表示形式を示す図。
【図２９】特定製品を所定の評価項目で評価するアンケート例を示す図。
【図３０】各種製品のどの項目を重視しているかを評価するアンケート例を示す図。
【図３１】ポートフォリオ分析と呼ばれる４象限のグラフの例を示す図。
【符号の説明】
【０２３６】
１，９，２１，２９…データ分析システム、２，１０，２２，３０…分散対象情報格納データベース、３…因子分析処理部、４…因子分析結果格納データベース、５…編集部、６…編集結果格納部、７…表示形態指示部、８、１６、２８、３７…表示部、１６ａ…表作成機能、１６ｂ…グラフ作成機能、８ａ…絶対値演算機能、８ｂ…項目ソート機能、８ｃ…因子負荷量ソート機能、８ｄ…グループ化機能、８ｅ…表示許可機能、１１…分散分析処理部、１２…分散分析結果格納データベース、１３，３５…表示形態指示部、１４…多重比較処理部、１５…多重比較結果格納部、１７…勝敗表、１８…順位グラフ、２３，３１…正規化部、２４，３２…正規化結果格納データベース、２５…評価基準設定部、２６…評価基準格納データベース、２７…評価部、３３…比較部、３４…比較結果格納データベース
【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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【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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