(57)【要約】【課題】分析者が選択した複数の観点から相関ルール分析を実施した場合、それらの結果を複合的に捉え、分析対象の重要度を定量的にスコアリングするデータ分析方法等を提供する。【解決手段】複数の分析対象と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットとを用意し、分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを指定する条件指定ステップと、説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出ステップと、分析対象毎に、該分析対象が閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、その有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリングステップとを有する。【選択図】      図６
2004220236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の分析対象と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットとを用意し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを指定する条件指定ステップと、
前記説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と前記有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出ステップと、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリングステップと
を有することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２】
前記複合スコアリングステップは、
前記説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、前記閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示するステップと、
前記複数の樹形相関ルール図のうち、前記閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させるステップと、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力するステップと
を有することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析方法。
【請求項３】
前記説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ分析方法。
【請求項４】
複数の分析対象を記憶した分析データ記憶手段と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットを記憶したメモリ手段とを有し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを分析者に指定させる条件指定手段と、
前記説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と前記有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出手段と、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリング手段と
を有することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項５】
前記複合スコアリング手段は、
前記説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、前記閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示する手段と、
前記複数の樹形相関ルール図のうち、前記閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させる手段と、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する手段と
を有することを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることを特徴とする請求項４又は５に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
複数の分析対象と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットとを用意し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを指定する条件指定ステップと、
前記説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と前記有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出ステップと、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリングステップと
してコンピュータに実行させることを特徴とするデータ分析プログラム。
【請求項８】
前記複合スコアリングステップは、
前記説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、前記閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示するステップと、
前記複数の樹形相関ルール図のうち、前記閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させるステップと、
前記分析対象毎に、該分析対象が前記選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力するステップと
してコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７に記載のデータ分析プログラム。
【請求項９】
前記説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることを特徴とする請求項７又は８に記載のデータ分析プログラム。
【請求項１０】
請求項７から９のいずれか１項に記載のデータ分析プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ分析方法、装置、プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、複数の分析観点毎に、分析対象の特徴を表す相関ルールを導出するデータ分析方法等の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、分析対象の関連ルールを発見するためにデータベースをマイニングするシステム及び方法が提供されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図１は、従来の相関ルールを分析するフローチャートである。以下では、図１のフローチャートの流れに沿って、フィットネスクラブにおける「顧客がサービスＸに加入するか否か」を目的変数として分析することを例にとり説明する。
【０００４】
表１は、分析観点に基づく説明変数の一例である。
【表１】
2004220236.tif 000003
【０００５】
（Ｓ１０）説明変数が分析者によって選択される。この選択は、分析者自身が、自己の分析観点に基づいて、複数の説明変数を個別かつ任意に指定することによって行われる。図１によれば、例えば、分析者が「サービスＸはプールの利用回数に相関する」と考えた場合、▲１▼「性別」「プール」「利用回数」が選択され、▲２▼「年齢」「プール」「利用回数」が選択されたとする。ここで選択された複数の説明変数の組み合わせによっては、結果となる予測性能グラフも種々に異なるものとなる。
（Ｓ１１）選択された説明変数組み合わせ▲１▼に基づいて、決定木アルゴリズム等を用いてモデルを作成する。決定木とは、葉以外の各ノードから条件によって２以上の枝で分岐した樹形関係をいう。尚、以下の具体的な説明においては、決定木を、真偽によって２本の枝で分岐するものとして説明する。ここでの条件とは、当該分析対象である顧客が、説明変数「性別」「プール」「利用回数」等に該当するか否かである。
（Ｓ１２）説明変数組み合わせ▲１▼に基づく予測性能グラフが生成される。予測性能グラフは、分析対象累積率に対する正反応率で表される。
（Ｓ１３）予測性能グラフを保存する。
（Ｓ１４）説明変数組み合わせ▲２▼も存在するので、再度、繰り返す。
（Ｓ１５）複数の予測性能グラフのうち、そのグラフの傾きが最大であるモデルが選択される。グラフの傾きが最大であるモデルとは、分析対象累積率が少ないにも拘わらず、正反応率が高いモデルを意味する。
（Ｓ１６）選択されたモデルに基づいて、分析対象である各顧客が該当するか否かを分析し、正反応する確率の高い顧客順の結果リストを出力する。
【０００６】
図２は、図１のＳ１２によって出力される予測性能グラフの一例である。
【０００７】
図２によれば、横軸に分析対象累積率（％）を示し、縦軸に正反応率（％）を示す。この予測性能グラフは、分析者によって、個別かつ任意に複数指定した説明変数の組み合わせ毎に生成される。図１のＳ１５によれば、グラフの傾きが最大であるモデルが選択される。例えば、平均的には、分析対象累積率と正反応率とは線形関係にあると考えられるが、有意度の高い相関ルールに係る分析対象を優先的に累積させることにより、グラフが大きく傾く場合がある。図１によれば、７３％の正反応率を得るために、通常の線形関係では７３％の分析対象累積率を必要とするものの、あるモデルによれば４０％の分析対象累積率しか必要としない。例えば、「顧客がサービスＸに加入するか否か」を分析する場合、傾きが最大の当該モデルに基づいて顧客の有意度を分析し、有意度の高い顧客に優先的にサービスＸを勧めることによって、少ない宣伝活動で高いサービス加入者獲得率を得ることができる。
【０００８】
【特許文献１】
特開平８−３１４９８１号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術においては、複数の説明変数を任意に選択することによってモデルの精度が確保されている一方で、説明変数の選択は分析者個人の観点に依存しており、分析に用いる説明変数が決定されるまでの試行錯誤の経緯が客観的に理解しにくい。このため、例えば、マーケティングの施策立案／実施業務において、分析者と、分析結果を読み取る施策立案者及び施策実施者とが異なる場合、分析結果を実際の業務内容に当てはめて解釈したり、営業活動に活かしたりすることが困難となる。
【００１０】
また、複数の相関ルールを有したモデルを分析対象に当てはめ、リフト値を用いて分析結果の定量的な評価を行なう際、決定木の評価を表す予測性能評価グラフを用いて結果を出力するのが一般的であるが、各々の相関ルールの優位性とそのルールに適応する分析対象の比率とを連動させて、柔軟かつ視覚的に把握する手段は、現在のところ確立されていない。
【００１１】
更に、複数の観点から分析を行なった際、異なるモデルからそれぞれ複数の相関ルールが得られるが、従来の技術では、相関ルールの評価はモデルごとに独立して行なうため、複数モデルの結果を分析対象に同時に当てはめ、分析対象を複合的かつ定量的に評価することはできない。
【００１２】
そこで、本発明では、分析者が選択した複数の観点から相関ルール分析を実施した場合、それらの結果を複合的に捉え、分析対象の重要度を定量的にスコアリングするデータ分析方法、装置、プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明におけるデータ分析方法は、複数の分析対象と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットとを用意し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを指定する条件指定ステップと、
説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出ステップと、
分析対象毎に、該分析対象が閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリングステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明におけるデータ分析方法の他の実施形態によれば、複合スコアリングステップは、
説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示するステップと、
複数の樹形相関ルール図のうち、閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させるステップと、
分析対象毎に、該分析対象が選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力するステップとを有することも好ましい。
【００１５】
また、本発明におけるデータ分析方法の他の実施形態によれば、説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることも好ましい。
【００１６】
本発明におけるデータ分析装置は、複数の分析対象を記憶した分析データ記憶手段と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットを記憶したメモリ手段とを有し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを分析者に指定させる条件指定手段と、
説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出手段と、
分析対象毎に、該分析対象が閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリング手段とを有することを特徴とする。
【００１７】
本発明におけるデータ分析装置の他の実施形態によれば、複合スコアリング手段は、
説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示する手段と、
複数の樹形相関ルール図のうち、閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させる手段と、
分析対象毎に、該分析対象が選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する手段とを有することも好ましい。
【００１８】
また、本発明におけるデータ分析装置の他の実施形態によれば、説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることも好ましい。
【００１９】
本発明におけるデータ分析プログラムは、複数の分析対象と、分析項目である複数の説明変数からなる複数の説明変数セットとを用意し、
分析目的を示す目的変数と、該分析目的の反応率に対する相関ルールの有意度の閾値とを指定する条件指定ステップと、
説明変数セット毎に、各説明変数がノードとして構成され、該ノードが、当該説明変数に対する反応率と有意度とを有する樹形相関ルールを抽出する相関ルール抽出ステップと、
分析対象毎に、該分析対象が閾値以上の有意度を有するノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力する複合スコアリングステップとしてコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２０】
本発明におけるデータ分析プログラムの他の実施形態によれば、複合スコアリングステップは、
説明変数セット毎の複数の樹形相関ルール図を視覚的に表示すると共に、閾値以上の有意度を有するノードを視覚的に強調して表示するステップと、
複数の樹形相関ルール図のうち、閾値以上の有意度を有するノードを分析者に複数選択させるステップと、
分析対象毎に、該分析対象が選択されたノードに該当する場合に、該有意度を加算してスコアリングし、該有意度合計値に基づいて降順にソートしたリストを出力するステップとしてコンピュータに実行させることも好ましい。
【００２１】
また、本発明におけるデータ分析プログラムの他の実施形態によれば、説明変数セットは、分析項目である複数の説明変数の属性分類毎に指定されることも好ましい。
【００２２】
更に、本発明によれば、前述したデータ分析プログラムを記録した記録媒体であってもよい。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下では、図面を用いて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２４】
表２は、本発明における説明変数及び説明変数セットの一例である。
【表２】
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【００２５】
表２によれば、複数の説明変数を、分析目的に応じた観点毎（属性分類毎）にカテゴライズした説明変数セットを規定している。ここでは、顧客の会員属性、各種メニューヘの参加状況、又は利用状況（利用回数、時間、時間帯）に基づいて、複数の説明変数が複数のカテゴリにグルーピングされ、それぞれに説明変数セットが規定されている。説明変数をカテゴライズしてしまうことは、分析精度を低下させるものと予想されるが、分析時の観点が常に明確となり、分析者のスキルに依らず、少ない試行錯誤作業で良好な分析結果を得ることができる点で有効である。
【００２６】
図３は、本発明による条件設定表示画面である。
【００２７】
図３によれば、予め、目的変数の指定と、説明変数セットの選択と、有意度の指定とが行われる。これら指定は、ディスプレイのような表示装置と、キーボード又はマウスのような入力装置とによって行われる。ここで、目的変数は「サービスＸへの加入の有無」が指定され、説明変数セットは「会員属性」が選択され、有意度の閾値は「３．０」以上が指定されている。ここで、有意度とは、「該当ノードにおける目的変数値の比」／「ルートノードにおける目的変数値の比」をいう。尚、分析上、説明変数セットは複数選択されるのが好ましい。
【００２８】
図４は、本発明における１つの説明変数セットに対する樹形図である。
【００２９】
前提条件として、目的変数Ａは「サービスＸへの加入の有無」であり、Ａ＝０は「サービスＸに加入する」であり、Ａ＝１は「サービスＸに加入しない」である。また、設定された有意度の閾値「３．０」以上の有意度を有するノードは、斜線で視覚的に強調されている。
【００３０】
図４によれば、ルートノードＮ０は、「Ａ＝１：２０％」「Ａ＝０：８０％」「有意度＝１．０」となっている。これは、「サービスＸに加入する＝２０％」「サービスＸに加入しない＝８０％」を意味し、全ての顧客を対象としたものであることが理解できる。もちろん、この場合「有意度＝１．０」である。
【００３１】
次に、ルートノードから、説明変数の１つである例えば「性別」によって、子ノードＮ００及びＮ０１へ分岐する。例えば、図４によれば、「性別＝男性」は左側子ノードＮ００へ分岐し、「性別＝女性」は右側子ノードＮ０１へ分岐する。
【００３２】
「性別＝男性」の左側子ノードＮ００は、「Ａ＝１：１５％」「Ａ＝０：８５％」になっている。これは、「サービスＸに加入する＝１５％」「サービスＸに加入しない＝８５％」を意味する。また、「有意度＝１５％／２０％＝０．７５」となる。
【００３３】
一方、「性別＝女性」の右側子ノードＮ０１は、「Ａ＝１：６０％」「Ａ＝０：４０％」となっている。これは、「性別＝女性」のうち「サービスＸに加入する＝６０％」「サービスＸに加入しない＝８５％」を意味する。また、「有意度＝６０％／２０％＝３．０」となる。このとき、当該右側子ノードは、その有意度が閾値「３．０」以上となっているので、特定の色で示され、分析者に対して視覚的に強調される。
【００３４】
次に、「性別＝男性」の左側子ノードＮ００から、説明変数の１つである例えば「年齢」によって、子ノードＮ０００及びＮ００１へ分岐する。例えば、図４によれば、「性別＝男性」のうち、「年齢＝５０歳未満」は左側子ノードＮ０００へ分岐し、「年齢＝５０歳以上」は右側子ノードＮ００１へ分岐する。
【００３５】
このとき、左側子ノードＮ０００は、「Ａ＝１：８０％」「Ａ＝０：２０％」となっている。これは、「性別＝男性」及び「年齢＝５０歳未満」のうち「サービスＸに加入する＝８０％」「サービスＸに加入しない＝２０％」を意味する。また、「有意度＝８０％／２０％＝４．０」となる。このとき、当該左側子ノードＮ０００は、その有意度が閾値「３．０」以上となっているので、特定の色で示され、分析者に対して視覚的に強調される。
【００３６】
更に、「性別＝女性」の右側子ノードＮ０１から、説明変数の１つである例えば「年齢」によって、子ノードＮ０１０及びＮ０１１へ分岐する。例えば、図４によれば、「性別＝女性」のうち、「年齢＝５０歳未満」は左側子ノードＮ０１０へ分岐し、「年齢＝５０歳以上」は右側子ノードＮ０１１へ分岐する。
【００３７】
このとき、右側子ノードＮ０１１は、「Ａ＝１：７０％」「Ａ＝０：３０％」となっている。これは、「性別＝女性」及び「年齢＝５０歳以上」のうち「サービスＸに加入する＝７０％」「サービスＸに加入しない＝３０％」を意味する。また、「有意度＝７０％／２０％＝３．５」となる。このとき、当該右側子ノードＮ０１１は、その有意度が閾値「３．０」以上となっているので、特定の色で示され、分析者に対して視覚的に強調される。
【００３８】
図５は、説明変数セット毎の複数の樹形図の表示画面である。
【００３９】
図５によれば、セット１〜３の３つの樹形図が表示されている。その樹形図に表された各ノードには、目的変数である「サービスＸに加入するか否か」の正反応率と、有意度とが示されている。更に、有意度が閾値「３．０」以上のノードについては、色づけされて、分析者に強調されて表示される。これにより、分析者は、説明変数セット名及び色づけされたノードのルールに着目し、そのルールに適合するであろう顧客像を容易に想定することができる。そして、通常、分析者は、色づけされたノードのうち、最適な複数のノードを、分析者自身の観点に基づいて選択する。ここで選択されたノードに、分析対象である各顧客が該当するか否かが判断される。
【００４０】
表３は、本発明による複合スコアリングをした有意度合計表である。
【００４１】
ここで、例えば、顧客が、以下のような説明変数（「性別」「属性」「参加メニュー」「利用回数」）に該当するものであるとする。尚、分析者は、図５において有意度イ〜ハを選択したとする。
顧客ＩＤ０００１＝「男性」「５０歳未満」「プール」「３回未満」
顧客ＩＤ０００２＝「女性」「５０歳未満」「プール」「３回未満」
顧客ＩＤ０００３＝「男性」「５０歳未満」「ゴルフ」「３回以上」
【００４２】
前述の例によれば、有意度合計表は、以下のようになる。
【表３】
2004220236.tif 000005
【００４３】
通常、顧客ＩＤ毎に説明変数に対応する情報は、データベースに蓄積されている。表３によれば、顧客ＩＤ毎に、当該顧客の属性が、分析者によって選択されたノードに該当するか否かを判断し、該当するならば当該ノードの有意度（閾値３．０以上の有意度）が割り当てられ、該当しないならば有意度０が割り当てられる。そして、顧客ＩＤ毎に、ノード毎の有意度が加算された有意度合計が算出される。有意度合計は、サービスＸに対する当該顧客の加入しやすさ、即ち、潜在顧客の重要度を表す。この有意度合計値に基づいて、顧客ＩＤを降順にソートすることによって、当該分析目的に該当する顧客ＩＤから順番に並べられたリストを得ることができる。例えば、リストの上位に存在するサービスＸに加入しやすい顧客から順に、サービスＸへの加入を強く勧める営業活動を行うことができるので、営業コスト又は営業計画に則して、顧客を効率良くサービスＸへ加入させることが可能となる。
【００４４】
顧客ＩＤ０００１は、「性別＝男性」「年齢＝５０歳未満」であるので有意度イのノードに該当し、有意度「４．０」を得る。また、「参加メニュー＝プール」であるので有意度ロのノードに該当し、有意度「３．０」を得る。更に、「利用回数＝３回未満」であるので有意度ハのノードに該当し、有意度「３．５」を得る。これら有意度イ〜ハを加算することにより、顧客ＩＤ０００１の有意度合計は「１０．５」となる。
【００４５】
また、顧客ＩＤ０００２は、「性別＝女性」「年齢＝５０歳未満」であるので有意度イのノードに該当せず、有意度「０」となる。また、「参加メニュー＝プール」であるので有意度ロのノードに該当し、有意度「３．０」を得る。更に、「利用回数＝３回未満」であるので有意度ハのノードに該当し、有意度「３．５」を得る。これら有意度イ〜ハを加算することにより、顧客ＩＤ０００２の有意度合計は「６．５」となる。
【００４６】
更に、顧客ＩＤ０００３は、「性別＝男性」「年齢＝５０歳未満」であるので有意度イのノードに該当し、有意度「４．０」を得る。また、「参加メニュー＝ゴルフ」であるので有意度ロのノードに該当せず、有意度「０」となる。更に、「利用回数＝３回以上」であるので有意度ハのノードに該当せず、有意度「０」となる。これら有意度イ〜ハを加算することにより、顧客ＩＤ０００３の有意度合計は「４．０」となる。
【００４７】
これにより、顧客ＩＤ毎に有意度合計値がスコアリングされるので、この有意度合計値に基づいて顧客ＩＤを降順にソートすることにより、リストを得ることができる。
【００４８】
図６は、本発明による複合スコアリングによって相関ルールを分析するフローチャートである。以下では、図６のフローチャートの流れに沿って、説明する。
【００４９】
（Ｓ６０）説明変数セットが分析者によって選択される。この選択は、分析者自身が、自己の分析観点に基づいて、複数の説明変数セットを任意に指定することによって行われる。ここでの選択は、図３に示したように選択される。
（Ｓ６１）有意度の閾値の設定が行われる。ここでの設定は、図３に示したように指定される。
（Ｓ６２）選択された説明変数セットに基づいて、決定木アルゴリズム等を用いてモデルが作成される。ここでの決定木は、図４に示したように作成される。
（Ｓ６３）説明変数セットに基づいて、各ノードの有意度が生成される。ここでは、図４に示したように作成される。
（Ｓ６４）複数の説明変数セットの全てについて、有意度が生成される。ここでは、図５に示したように作成される。
（Ｓ６５）分析者が選択したノードに基づいて、全ての顧客について有意度合計によるスコアリングが行われる。ここでは、表３に示すような表が生成される。
（Ｓ６６）有意度合計に基づいて顧客ＩＤをソートすることによって、結果リストを表示装置又はファイルに出力する。
【００５０】
前述した本発明のデータ分析方法の種々の実施形態によれば、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の実施形態では方法発明に基づいて説明したが、方法の各ステップを手段によって実現することや、該方法の各ステップをプログラムによってコンピュータに実行させることは、当然に想到できるものである。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【００５１】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、分析時の観点が常に明確となり、結果に対する分析者の理解を支援でき、更に分析者のスキルに依らず、少ない試行錯誤作業で良好な分析結果を得ることができる。本発明によれば，例えば、あるサービスＸに加入しやすいルールを抽出し、サービスＸに対する潜在顧客を加入しやすい確率の高い順に順列化することができるので、営業活動を実施するための優先順の顧客リストを作成することができる。
【００５２】
通常、説明変数をカテゴライズしてしまうことで分析精度の低下が予想されるが、各分析観点における有効な相関ルールの有意度を分析対象ごとに積算することで得られる定量指標、即ち有意度合計を用いて、分析対象をスコアリングすることにより、１つの目的変数に対して複合的な分析観点から見た分析対象の重要度を定量的に明確化することができ、分析精度を高く保つことができる。また、分析者が、有意度の閾値を指定することによって、選択されたルール及びそのルールに該当する分析対象を容易に把握できるような仕組みを実現することができる。
【００５３】
本発明では、複数の説明変数セットを用いることで、分析観点を予め客観的に明確化し、その観点に則した説明変数を使用することができ、試行錯誤の経緯が容易に共有化可能である。特に、従来の樹形図では、どのノードが有効なルールであるかを知るためには、全てのノードの情報を調べる必要があったが、本発明では、分析者が任意に指定する有意度の閾値に対し、該閾値以上の値を有するノードを自動的に特定し、該ノードに色付けすることで分析者を視覚的に支援する。更に、複数の分析観点から実施した結果を複合的に評価し、結果の精度を向上させるために、新しい概念の定量指標である有意度合計を利用する点は、従来に無い画期的なものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の相関ルールを分析するフローチャートである。
【図２】図１のＳ１２によって出力される予測性能グラフの一例である。
【図３】本発明による条件設定の画面表示図である。
【図４】本発明における１つの説明変数セットに対する樹形図である。
【図５】説明変数セット毎の複数の樹形図の表示画面である。
【図６】本発明による複合スコアリングによって相関ルールを分析するフローチャートである。
【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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