(57)【要約】【課題】正例と負例の比較により分析する手法において、分析用データの作成時に与えた集計期間では正例か負例かの分類が不確定な事例を扱う場合に分析精度が下がる。また、集計期間が重なっている分析用データを新たに作成する場合に、集計し直すと計算量が増大する。【解決手段】正例として分類された事例の平均発生間隔と集計期間情報を用いて事例の分類を判断するために必要な猶予期間を推定し、分類を確定できないものと負例とを分類する。また、集計期間に対してその期間の一部を集計期間とした分析用データを検索し、集計の済んでいない期間だけ集計したものと結合して全期間の分析用データとする。【選択図】　図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象の履歴データを事象の種別（事例）ごとに集計して分析用データへ加工する分析用データ作成方法において、集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計するステップと、分析目的とする事例（正例）の定義を参照して集計されたデータから正例を分類するステップと、正例に分類された事例の平均発生間隔と集計期間情報を用い、正例の定義を満たさなかった事例が正例の定義を満たす可能性がある集計期間前後の猶予期間を推定するステップと、前記猶予期間内に正例となる可能性がある事例と前記猶予期間内に正例になる可能性がない事例（負例）を分類するステップを有することを特徴とする分析用データ作成方法。
【請求項２】
請求項１の分析用データ作成方法において、集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計するステップが、分析用データの作成が終了している集計期間情報が蓄積されたデータの中から与えられた集計期間内に該当する集計期間情報を検索するステップと、分析用データの作成が終了していない期間だけ事象の履歴データを集計するステップと、作成が終了した分析用データと前記集計の結果を用いて全期間の集計結果を計算するステップを有することを特徴とする分析用データ作成方法。
【請求項３】
請求項１の分析用データ作成方法において、事象の履歴データを集計するステップにおいて、前記履歴データに商品の販売履歴を用い、前記正例の定義に商品の購入回数による判定方法が含まれていることを特徴とする分析用データ作成方法。
【請求項４】
事象の履歴データを事例ごとに集計して分析用データへ加工する分析用データ作成装置において、集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計する手段と、正例の定義を参照して集計されたデータから正例を分類する手段と、正例に分類された事例の平均発生間隔と集計期間情報を用い、正例の定義を満たさなかった事例が正例の定義を満たす可能性がある集計期間前後の猶予期間を推定する手段と、前記猶予期間内に正例となる可能性がある事例と負例を分類する手段を有することを特徴とする分析用データ作成装置。
【請求項５】
請求項４の分析用データ作成装置において、集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計する手段が、分析用データの作成が終了している集計期間情報が蓄積されたデータの中から与えられた集計期間内に該当する集計期間情報を検索する手段と、分析用データの作成が終了していない期間だけ事象の履歴データを集計する手段と、作成が終了した分析用データと前記集計の結果を用いて全期間の集計結果を計算する手段を有することを特徴とする分析用データ作成装置。
【請求項６】
請求項４の分析用データ作成装置において、事象の履歴データを集計する手段において、前記履歴データに商品の販売履歴を用い、前記正例の定義に商品の購入回数による判定装置が含まれていることを特徴とする分析用データ作成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は分析用データを作成する方法及びその実施装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータ技術の進歩と共に様々な分野でデータの取得が容易になり、大量にデータを取得し蓄積することが可能になってきている。その一方で、蓄積されるデータが膨大かつ多岐に渡る場合、人間が理解して活用することが困難になってきている。そのため、商品の販売と共にその情報が蓄積されていく商品販売履歴などのデータをコンピュータによって自動的もしくは半自動的に分析し、顧客の購入傾向や商品の販売傾向などの特徴抽出を実現するデータマイニング技術が重要視されてきている。
【０００３】
データマイニング技術の一つに、ルール分析という手法がある。ルールは条件部と結論部から構成され、それぞれ分析に使用するデータに含まれる事例が持つ属性値の組み合わせにより表現される。ルール分析手法は条件部と結論部の共起性を因果関係として捉え、データ中に条件部と結論部が出現する頻度を利用して共起性を評価し、評価の高いルールを自動的に抽出する。この時、結論部の条件を満たすデータ中の事例を正例と呼び、結論部の条件を満たさず正例の比較対象となるデータ中の事例を負例と呼ぶ。
【０００４】
分析用データを作成する装置は、与えられた集計期間情報に基づき事象の発生履歴データを集計して事例毎に特性が表現された分析用データを作成し、与えられた正例の定義に基づき各事例を正例と負例の２種類に分類する。例えば、商品を購入した顧客の名前とその日時が記録された履歴データから、顧客ごとに商品の購入回数などを集計して事例を構成し、一定回数以上購入していた場合には正例とし、一定回数以上購入していなければ負例とする。以後、これを従来技術と呼ぶ。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術において、正例の定義が集計期間と関連している場合、集計期間の与え方が少し異なるだけでも正例と負例とが入れ代わる事例が発生する可能性がある。例えば、３月１日から１ヶ月を集計期間をとした時には正例の定義を満たさずに負例として判断された事例が、３月１日から１ヶ月と１日を集計期間とした時には正例の定義を満たして正例となる可能性がある。正例の定義と集計期間を任意に決めた場合、事例を正例と負例のどちらかに分類する事例分類方法では正例になる可能性のある事例を負例として分析する可能性があり、分析の精度が低下することが問題である。以後、これを課題１と呼ぶ。
【０００６】
また、ある集計期間の分析用データを作成した後で、その集計期間を延長した時の事例の分類を検証したい場合には新たな集計期間を指定して履歴データから分析用データを再集計する必要がある。例えば、３月１日から１ヶ月を集計期間として作成した分析用データが存在していた時に、３月１日から１ヶ月と１日を集計期間とした分析用データが欲しい場合には、別の集計処理として実施する必要がある。そのため再集計した場合には集計時間がかかるといった問題がある。以後、これを課題２と呼ぶ。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、分析用データを作成する際に集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計し、正例の定義を参照して集計されたデータを分類し、正例として分類された事例の平均発生間隔と集計期間情報を用いて正例の定義を満たさなかった事例が正例の定義を満たす可能性がある集計期間前後の猶予期間を推定し、猶予期間内に正例となる可能性がある事例と負例を分類する手段を提供する。これを手段１と呼ぶ。
【０００８】
また本発明は、集計期間情報を読み出して事象の履歴データを集計する際に、すでに集計が終了して分析用データが存在する集計期間を検索し、集計の済んでいない期間だけ改めて集計し、集計の済んでいない期間の集計結果とすでに集計の終了した分析用データとを結合させて全期間の分析用データとする集計手段を提供する。これを手段２と呼ぶ。
【０００９】
手段１により本発明は課題１について、履歴データを分析する際に集計期間の与え方に依存して発生する分析精度の低下を防ぐことが可能になり、手段２により本発明は課題２について、集計の処理時間を短縮することが可能になる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に履歴データから分析に適したデータを作成する一実施形態の分析用データ作成装置について説明する。
【００１１】
図１は本実施形態の分析用データ作成装置の構成とデータの流れを表す図である。図１に示すように本実施形態の分析用データ作成装置１００は、データ集計装置１０１と、事例分類装置１０２とを有している。
【００１２】
データ集計装置１０１は、集計期間データベース１０５を参照して集計期間の情報を取得し、履歴データベース１０３に格納されているデータの中から集計期間に該当するデータを読み出して事例ごとに事象の発生回数、初回発生日時、最終発生日時、平均発生間隔を集計し、集計結果を分析用データベース１０４に格納する装置である。
【００１３】
事例分類装置１０２は、データ集計装置１０１により分析用データベース１０４に格納された事象の発生回数を、正例定義データベース１０６に格納された正例の定義と照合して、事例が定義を満たしていた場合には正例を表す値を分析用データベース１０４に格納し、事例が定義を満たしていなかった場合には正例でないことを表す値を分析用データベース１０４に格納する装置である。また、事例分類装置１０２は分析用データベース１０４を参照して、正例を表す値を持つ事例の平均発生間隔を用いて、正例の定義を満たさなかった事例が正例の定義を満たす可能性をもつ猶予期間を推定し、推定した期間を集計期間データベース１０５へ格納するとともに、推定した猶予期間を正例の定義を満たさなかった事例に適用して、猶予期間を考慮することで事例の分類が不確定になりそうな事例は分析用データベース１０４に正例でも負例でもないことを表す値を格納し、猶予期間を考慮しても負例になりそうな事例は不確定分析用データベース１０４に負例を表す値を格納する装置である。
【００１４】
また、分析用データ作成装置１００は、履歴データベース１０３と、分析用データベース１０４と、集計期間データベース１０５と、正例定義データベース１０６を有している。履歴データベース１０３は、発生した事例の識別子とその発生日時を記録したデータベースである。分析用データベース１０４は、分析の識別子ごとに、事例の識別子と、事例の発生回数と、集計期間中に最初に発生した日時と、集計期間中に最後に発生した日時と、事例の属性を格納したデータベースである。集計期間データベース１０５は、分析の識別子ごとに、集計の開始日時と、集計の終了日時と、事象が発生する可能性を表す猶予期間を格納したデータベースである。正例定義データベース１０６は、分析の識別子ごとに、正例の定義を格納したデータベースである。
【００１５】
図２は本実施形態の分析用データ作成装置１００の内部データ例を示す図である。図２の履歴データ２０１は、履歴データベース１０３に格納されるデータの構造を表しておりテーブル形式である。購入日時２０５、顧客ＩＤ２０６はそれぞれテーブルの項目を表している。顧客ＩＤ２０６に格納されるのは商品を購入した顧客の識別子であり、購入日時２０５に格納されるのは顧客が商品を購入した日時である。
【００１６】
分析用データ２０２は、分析用データベース１０４に格納されるデータの構造を表しておりテーブル形式である。分析ＩＤ２０７、顧客ＩＤ２０８、購入回数２０９、初回購入日時２１０、最終購入日時２１１、平均購入間隔２１２、事例属性２１３はそれぞれテーブルの項目を表している。分析ＩＤ２０７に格納されるのは分析の識別子であり、顧客ＩＤ２０８に格納されるのは集計期間中に商品を購入した顧客の識別子であり、購入回数２０９に格納されるのは顧客ＩＤ２０８の値が顧客ＩＤ２０６に出現した回数であり、初回購入日時２１０に格納されるのは顧客ＩＤ２０６が顧客ＩＤ２０８の値と同じ値をもつレコードの中で購入日時２０５の値で示される日時が最も早いものである。最終購入日時２１１に格納されるのは顧客ＩＤ２０６が顧客ＩＤ２０８の値と同じ値をもつレコードの中で購入日時２０５の値で示される日時が最も遅いものである。平均購入間隔２１２に格納されるのは最終購入日時２１１の値から初回購入日時２１０の値を減算したものを、購入回数２０９から１を減算した値で除算したものであり、事例属性２１３に格納されるのは顧客が分析時に正例であるか、負例であるか、そのどちらでもないかを表す値である。
【００１７】
集計期間２０３は、集計期間データベース１０５に格納されるデータの構造を表しており、テーブル形式である。分析ＩＤ２１４、集計開始日時２１５、集計終了日時２１６、猶予期間２１７はそれぞれテーブルの項目を表している。分析ＩＤ２１４に格納されるのは分析の識別子であり、集計開始日時２１５に格納されるのは集計に使用する履歴データ２０１の購入日時２０５の下限値を指定する日時であり、集計終了日時２１６に格納されるのは集計に使用する履歴データ２０１の購入日時２０５の上限値を指定する日時であり、猶予期間２１７に格納されるのは正例か負例か分類できないとされた顧客を分類するために経過を必要とする期間である。
【００１８】
正例定義２０４は、正例定義データベース１０６に格納されるデータの構造を表しており、テーブル形式である。分析ＩＤ２１８、正例定義２１９はそれぞれテーブルの項目を表している。分析ＩＤ２１８に格納されるのは集計後に実施を予定している分析の識別子であり、正例定義２１９に格納されるのは顧客が正例であると分類されるのに必要な条件である。
【００１９】
図３は本実施形態の分析用データ作成装置１００の処理手順を示すフローチャートである。フロー３０１はステップ３０３、ステップ３０４、ステップ３０５、ステップ３０６、ステップ３０７で成り立っている。
【００２０】
ステップ３０３では、データ集計装置１０１は、集計期間データベース１０５に格納された分析ＩＤ２１４の値と集計開始日時２１５の値と集計終了日時２１６の値を読み出して履歴データベース１０３に格納された購入日時２０５の値と比較し、購入日時２０５の値が集計開始日時２１５の値と集計終了日時２１６の値の間にある事象について、顧客ＩＤ２０８の値が顧客ＩＤ２０６に出現した回数を購入回数として集計し、顧客ＩＤ２０６が顧客ＩＤ２０８の値と同じ値をもつレコードの中で購入日時２０５の値で示される日時が最も早いもを初回購入日時として集計し、顧客ＩＤ２０６が顧客ＩＤ２０８の値と同じ値をもつレコードの中で購入日時２０５の値で示される日時が最も遅いものを最終購入日時として集計し、最終購入日時から初回購入日時を減算したものを、購入回数から１を減算した値で除算したものを平均購入間隔として集計する。
【００２１】
ステップ３０４では、データ集計装置１０１は、ステップ３０３の集計結果を、分析ＩＤ２１４の値は分析ＩＤ２０７へ格納し、顧客ＩＤは顧客ＩＤ２０８へ格納し、購入回数は購入回数２０９へ格納し、初回購入日時は初回購入日時２１０へ格納し、最終購入日時は最終購入日時２１１へ格納し、平均購入間隔は平均購入間隔２１２へ格納する。
【００２２】
ステップ３０５では、事例分類装置１０２は、データ集計装置１０１が格納した分析ＩＤ２０７の値を参照し、正例定義データベース１０６に格納された分析ＩＤ２１９を検索する。分析ＩＤ２０７の値と同じ値をもつ事例の正例定義２１９の値を読み出し、分析用データベース１０４に格納された購入回数２０９の値と比較して、正例の定義を満たした場合には正例を表す値を事例属性２１３に格納し、正例の定義を満たさなかった場合には正例の定義を満たさないことを表す値を事例属性２１３に格納する。
【００２３】
ステップ３０６では、事例分類装置１０２は分析ＩＤ２１４に格納された値を用いて分析用データベース１０４に格納された分析ＩＤ２０７を検索し、同じ値をもつ事例の事例属性２１３を参照して、正例を表す値であった場合には平均購入間隔２１２の値を読み出し、ある一定以上の割合の正例が満たす平均購入間隔を計算して、集計期間データベース１０５の猶予期間２１７へ格納する。
【００２４】
ステップ３０７では、事例分類装置１０２は分析ＩＤ２１４に格納された値を用いて分析用データベース１０４に格納された分析ＩＤ２０７を検索し、同じ値をもつ事例の事例属性２１３を参照して、正例の定義を満たさないことを表す値であった場合は、集計期間データベース１０５に格納された集計開始日時２１５の値と集計終了日時２１６の値と猶予期間２１７の値を参照し、分析用データベース１０４に格納された初回購入日時２１０の値から猶予期間２１７の値を差し引いたものが集計開始日時２１５の値より前の日時になるものについては、分析に使用しないことを表す値を事例属性２１３に格納し、集計開始日時２１５の値以後の日時になる場合については負例を表す値を事例属性２１３に格納する。また、分析用データベース１０４に格納された最終購入日時２１１の値に猶予期間２１７の値を加えたものが集計終了日時２１６の値より後の日時になるものについては、分析に使用しないことを表す値を事例属性２１３に格納し、集計終了日時２１６の値以前の日時になる場合については負例を表す値を事例属性２１３に格納する。このように、正例の平均購入間隔を用いて、与えられた正例定義と集計期間からでは、正例か負例か明確に分類できない事例を自動的に分類することに本実施形態の特徴がある。
【００２５】
フロー３０２は、ある集計期間の分析用データを作成する際に、その集計期間の一部期間を集計期間とする分析用データが存在していた場合のステップ３０３の変更例であり、ステップ３０８、ステップ３０９、ステップ３１０で成り立っている。
【００２６】
ステップ３０８では、与えられた集計期間に対し、その期間の一部を集計期間とした分析用データが存在するか調査するために、データ集計装置１０１はデータベース１０５に格納された分析ＩＤ２１４の値と集計開始日時２１５の値と集計終了日時２１６の値を読み出して、集計開始日時２１５が読み出した集計開始日時の値以後のもので、集計終了日時２１６が読み出した集計終了日時の値以前である分析ＩＤ２１４を検索する。
【００２７】
ステップ３０９では、データ集計装置１０１はステップ３０８の検索によって見つかった分析ＩＤ２１４の値を参照して、分析用データベース１０４に格納された分析ＩＤ２０７を検索し、同じ値をもつ事例の顧客ＩＤ２０８、購入回数２０９、初回購入日時２１０、最終購入日時２１１を読み出す。
【００２８】
ステップ３１０では、データ集計装置１０１は履歴データベース１０３に格納された購入日時２０５の値が、集計開始日時２１５の値とステップ３０８の検索によって見つかった集計開始日時２１５の値の期間内にあるか、集計終了日時２１６の値とステップ３０８の検索によって見つかった集計終了日時２１６の値の期間内にある場合にのみ、顧客ＩＤ２０６の値ごとに購入回数を集計したものを購入回数２０９に加え、初回購入日時２１０、最終購入日時２１１については更新し、最終購入日時２１１の値から初回購入日時２１０の値を減算したものを、購入回数２０９から１を減算した値で除算して平均購入間隔２１２を計算する。
【００２９】
このように、分析用データを作成する際に、あらかじめ集計の済んだ集計期間の集計結果を用いて、集計の終わっていない期間の履歴データのみ集計を行うことで集計の計算量を削減するところに本実施形態の特徴がある。
【００３０】
図４は本実施形態のリピータ分析装置の適用例を示す図である。図４のリピータ分析用データ作成装置４００は、分析用データ作成装置１００を常客であるリピータの分析に適用した場合の実施形態を表しており、販売履歴データベース４０５は図１の履歴データベース１０３、リピータ分析用データベース４０６は図１の分析用データベース１０４、リピータ分類データベース４０７は図１の事例分類データベース１０７、リピータ定義データベース４０９は図１の正例定義データベース１０６にそれぞれ対応する。
【００３１】
【発明の効果】
本発明によれば、データを分析する際に、指定した集計期間では正例に属するのか、負例に属するのか判別できない事例を分析対象から除外することができるため、精度を落とすことなく分析の実施が可能である。また、集計期間が与えられた時に、集計の済んだ集計期間を検索してその時の集計結果を用いることにより、増加した期間分だけの履歴データの集計により新たな集計結果を作成できるため、集計に必要計算量を減らすことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例のブロック構成及びデータの流れを示す図。
【図２】内部データの構成を示す図。
【図３】実施例の処理手順を示すフローチャート
【図４】リピータ分析への適用例を示す図。
【符号の説明】
１０１…データ集計装置、１０２…事例分類装置、１０３…履歴データベース、１０４…分析用データベース、１０５…集計期間データベース、１０６…正例定義データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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