(57)【要約】【課題】本発明の課題は、名義尺度で表される複数の属性について多時点かつ長期間でどのような遷移があったかをわかり易く表現することが可能な視覚化機能を有するシーケンスルール視覚化データ分析装置を提供することにある。【解決手段】本発明は、時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出し、該シーケンスパターンを情報表示領域に表示するシーケンスルール視覚化のためのデータ分析装置であって、前記情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割し、属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて表現するシーケンスルール視覚化機能を備えたことを特徴とするものである。【選択図】    図１
2004213551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出し、該シーケンスパターンを情報表示領域に表示するシーケンスルール視覚化のためのデータ分析装置であって、
前記情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割し、属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて表現するシーケンスルール視覚化機能を備えたことを特徴とするシーケンスルール視覚化データ分析装置。
【請求項２】
シーケンスルール視覚化機能において、属性分類やシーケンスルール導出に伴う統計量をセル間の移動を示す矢印の色、形、大きさを変えることで表現し、属性遷移動向パラメータを定量的に表示することを特徴とする請求項１に記載のシーケンスルール視覚化データ分析装置。
【請求項３】
シーケンスルール視覚化機能において、
時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出するシーケンスパターン抽出部と、
前記シーケンスパターンを表示する情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割する際に用いる属性分類を選択する情報表示領域分割パラメータ選択部と、
属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて矢印で表現する属性分類あるいは統計量を選択する矢印作成パラメータ選択部と、
前記情報表示領域分割パラメータ選択部で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する情報表示領域分割パラメータ変換部と、
前記矢印作成パラメータ選択部で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する矢印作成パラメータ変換部と、
前記情報表示領域分割パラメータ変換部で変換した情報表示領域分割パラメータにしたがって情報表示領域をセルに分割する情報表示領域作成部と、
前記矢印作成パラメータ変換部で変換した矢印作成パラメータに従って矢印を作成する矢印作成部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のシーケンスルール視覚化データ分析装置。
【請求項４】
時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出するシーケンスパターン抽出手順、
前記シーケンスパターンを表示する情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割する際に用いる属性分類を選択する情報表示領域分割パラメータ選択手順、
属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて矢印で表現する属性分類あるいは統計量を選択する矢印作成パラメータ選択手順、
前記情報表示領域分割パラメータ選択手順で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する情報表示領域分割パラメータ変換手順、
前記矢印作成パラメータ選択手順で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する矢印作成パラメータ変換手順、
前記情報表示領域分割パラメータ変換手順で変換した情報表示領域分割パラメータにしたがって情報表示領域をセルに分割する情報表示領域作成手順、
前記矢印作成パラメータ変換手順で変換した矢印作成パラメータに従って矢印を作成する矢印作成手順
をコンピュータに実行させるためのシーケンスルール視覚化処理プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載のシーケンスルール視覚化処理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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデータ分析支援において、人間の動向遷移や事物の属性遷移の特徴把握をビジュアルに表現するシーケンスルール視覚化のためのデータ分析装置、シーケンスルール視覚化処理をコンピュータにより実行させるためのプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
共時的なアソシエーションルールの視覚化においてはアイテム間の相関に関して支持度や確信度、同時確率、周辺確率などを表示することはこれまで行われてきた。図８に従来のアソシエーションルール分析の結果表示の例を示す。これは商店のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）データから併売パターンを分析したもので、図の中央のビールアイコンがワイン、おむつ、米のそれぞれのアイコンに直線で接続されている。これはビールとワイン、おむつ、米のそれぞれに相関があることを示している。またアイコンの大きさはデータの中にどれだけの頻度でアイテムが登場したかを示し、図ではビールの購入件数が多かったことを表している。アイコンを結ぶ線の太さはアソシエーションの支持度を示し、線が太いほど支持度が高い。図ではビールとワインのアソシエーションルールの支持度が高い、つまりビールとワインを併売するパターンが多いことを表している。
【０００３】
また時系列を意識した人間の動向遷移の表示については、図９のようにマトリクス上に縦と横の軸に異時点の属性フィールドを設け、各セル内に相応する標本数を表示することによって２時点でどのような属性変化があったのかを表示する方法がある。この例ではＡ、Ｂ、Ｃの３つの属性をとるアイテムが１月と２月でどのように遷移したかを表している。例では属性Ｂから属性Ｃへ遷移したケースが多いことを表している。
【０００４】
また時系列を意識したアソシエーションルール視覚化方法としては図１０のように横に時間軸を置き、縦に属性フィールドを設け単期ごとにどのようなアソシエーションがあったかを示す方法がある。この例では２年目に属性Ａから３年目に属性Ｃに遷移したケースの支持度が高いことを示している。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−２３６４０２号公報「プロモーション効果表示方法」
【非特許文献１】
磯部成二、黒川清、塩原寿子、飯塚哲也著「視覚化による多次元データ分析システム：ＩＮＦＯＶＩＳＥＲ」情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．５、１９９９年５月、ｐ．２４１７−２４２８
【非特許文献２】
Ｐａｋ  Ｃｈｕｎｇ  Ｗｏｎｇ，Ｗｅｎｄｙ  Ｃｏｗｌｅｙ，Ｈａｒｌａｎ  Ｆｏｏｔｅ，Ｅｌｉｚａｂｅｔｈ  Ｊｕｒｒｕｓ，Ｊｉｍ  Ｔｈｏｍａｓ，“Ｖｉｓｕａｌｉｚｉｎｇ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍｉｎｉｎｇ”，ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ２０００，２０００
【発明が解決しようとする課題】
図８のような従来のアソシエーションルールの視覚化方法においては各種統計量や確率を豊富に表示することができる反面、時間経過や順序推移による遷移を表示する機能が弱く、時系列分析結果をわかりやすく表現する視覚化方法は無かった。
【０００６】
また図９のようなマトリクスによる属性遷移表示では単一の名義尺度属性分類について２時点間の遷移しか表すことしかできない。
【０００７】
さらに図１０のような時間軸を設ける視覚化方法でも上記と同様に単一の名義尺度属性分類についてしか表すことができない。またこの方法は単期毎の属性遷移を表すことはできるが、連続した多期間の遷移動向や長期の総合的な遷移動向を表すことができない。たとえばこの図の例では２年目から３年目へという単期の属性遷移を表すことはできるが、２年目から４年目にかけてどのような遷移パターンが多いのかを表すことができず、なおかつ２年目から３年目への遷移と４年目から５年目の遷移は別に扱われるので各期を総合的にみると頻出するパターンを効果的に表すことができない。
【０００８】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたもので、名義尺度で表される複数の属性について多時点かつ長期間でどのような遷移があったかをわかり易く表現することが可能な視覚化機能を有するシーケンスルール視覚化データ分析装置、シーケンスルール視覚化処理プログラム及びその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。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は、時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出し、該シーケンスパターンを情報表示領域に表示するシーケンスルール視覚化のためのデータ分析装置であって、前記情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割し、属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて表現するシーケンスルール視覚化機能を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
また本発明は、前記シーケンスルール視覚化機能において、属性分類やシーケンスルール導出に伴う統計量をセル間の移動を示す矢印の色、形、大きさを変えることで表現し、属性遷移動向パラメータを定量的に表示することを特徴とするものである。
【００１１】
また本発明は、前記シーケンスルール視覚化機能において、時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出するシーケンスパターン抽出部と、前記シーケンスパターンを表示する情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割する際に用いる属性分類を選択する情報表示領域分割パラメータ選択部と、属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて矢印で表現する属性分類あるいは統計量を選択する矢印作成パラメータ選択部と、前記情報表示領域分割パラメータ選択部で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する情報表示領域分割パラメータ変換部と、前記矢印作成パラメータ選択部で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する矢印作成パラメータ変換部と、前記情報表示領域分割パラメータ変換部で変換した情報表示領域分割パラメータにしたがって情報表示領域をセルに分割する情報表示領域作成部と、前記矢印作成パラメータ変換部で変換した矢印作成パラメータに従って矢印を作成する矢印作成部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
すなわち、情報表示領域に複数の属性分類を表示するために、情報表示領域を属性分類数にしたがって２次元あるいは３次元に分割し、必要な組み合わせのセルに区分けする。
【００１３】
時間の経過や順序を示すための矢印を用いて表示する。また矢印の色、形、大きさを変えることにより各種統計量やデータ、属性の種類を表現する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態例を詳細に説明する。
【００１５】
図１は本発明の実施形態例に係るシーケンスルール視覚化データ分析装置を示す構成説明図である。
【００１６】
図１において、入力データ１０１はシーケンスパターン抽出対象となるデータ及びこれに付随するデータと、これらのデータを保存した記録媒体である。
【００１７】
シーケンスルール視覚化データ分析装置１０２はシーケンスルール視覚化の装置であり、シーケンスパターン抽出部１０３、視覚化パラメータ決定部１０４及び視覚化結果作成部１０９を含む。また視覚化パラメータ決定部１０４は情報表示領域分割パラメータ選択部１０５、情報表示領域分割パラメータ変換部１０６、矢印作成パラメータ選択部１０７及び矢印作成パラメータ変換部１０８を含む。視覚化結果作成部１０９は情報表示領域作成部１１０及び矢印作成部１１１を含む。
【００１８】
シーケンスパターン抽出部１０３は時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出する。情報表示領域分割パラメータ選択部１０５は前記シーケンスパターンを表示する情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割する際に用いる属性分類を選択する。矢印作成パラメータ選択部１０７は属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて矢印で表現する属性分類あるいは統計量を選択する。情報表示領域分割パラメータ変換部１０６は前記情報表示領域分割パラメータ選択部１０５で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する。矢印作成パラメータ変換部１０８は前記矢印作成パラメータ選択部１０７で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する。情報表示領域作成部１１０は前記情報表示領域分割パラメータ変換部１０６で変換した情報表示領域分割パラメータにしたがって情報表示領域をセルに分割する。矢印作成部１１１は前記矢印作成パラメータ変換部１０８で変換した矢印作成パラメータに従って矢印を作成する。
【００１９】
画面表示装置１１２はシーケンスルール視覚化データ分析装置１０２で出力されたシーケンスルール視覚化結果を画面に表示する装置である。
【００２０】
図２は図１のシーケンスルール視覚化データ分析装置１０２内での処理手順フローチャートである。
【００２１】
シーケンスパターン抽出ステップ２０１は入力データからシーケンスパターンを抽出し、情報表示領域分割パラメータ選択ステップ２０２は情報表示領域分割に用いる属性分類を入力データから選択し、矢印作成パラメータ選択ステップ２０３は矢印を用いて表示する属性分類あるいは統計量を選択する。
【００２２】
情報表示領域分割パラメータ変換ステップ２０４は情報表示領域分割パラメータ選択ステップ２０２で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換し、矢印作成パラメータ変換ステップ２０５は矢印作成パラメータ選択ステップ２０３で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する。情報表示領域作成ステップ２０６は情報表示領域分割パラメータ選択ステップ２０２で選択された情報表示領域分割パラメータをもとにして情報表示領域をセルに分割し、矢印作成ステップ２０７は矢印作成パラメータ選択ステップ２０３で選択されたパラメータを示す矢印を作成する。
【００２３】
［実施例１］
顧客識別子（ＩＤ）付きＰＯＳデータから顧客の購買行動の遷移を分析した例を示す。図３は顧客が購入した物品の価格と特徴的な機能が記録された顧客ＩＤ付きＰＯＳデータリストを示している。ここでは価格を高額、低額、中間の３つの名義尺度に分類しこれを価格属性とする。また、特徴的な機能としては基本性能重視、付加機能重視、デザイン重視の３つに分類され、これを機能属性とする。図４で価格属性と機能属性を組み合わせたマトリクスを作成し情報表示領域を９つのセルに区分する。この中に、顧客の購入品がどの分類からどの分類へと遷移したかを矢印で図示する。その際に遷移パターンの頻度に応じて矢印の太さを指定することでどのような遷移パターンが多く存在するのかを視覚化することができる。
【００２４】
図３の例では中間価格帯でデザイン重視の商品を買った顧客は、それ以前の過去のいつかの購入時に低額でデザイン重視の商品を買ったことがあるというパターンが一番多いことを示している。
【００２５】
［実施例２］
上記実施例１に加え、顧客属性データを組み合わせることでどのような顧客にどのような購買行動遷移があったのかの分析結果を視覚化することができる。図５は顧客の住所、年齢、年収を記録した顧客属性データリストを示している。このうちの顧客の住所データを用いた分析を実施例１の分析に加え、顧客の住所に応じて矢印の種類を指定することで地域ごとの遷移パターンを示すことができ、効果的なエリアマーケティングにつなげることができる。
【００２６】
図６の例ではＡ市の顧客はデザイン重視の低額商品からデザイン重視の中間価格商品に遷移する傾向が高く、Ｃ区の顧客は基本性能重視の低額商品から付加機能重視の中間価格商品に遷移する傾向が高いことを示している。
【００２７】
またここでは顧客の地域属性を矢印の種類として指定したが、他にも顧客属性データにある年齢属性や年収属性、さらには顧客属性データ以外にも属性間の遷移速度などシーケンスルール導出に伴う統計量など種々のパラメータをフィルタとして指定することができ、よりシーケンスルール分析要件にかなった視覚化を容易に行うことができる。
【００２８】
［実施例３］
上記実施例１，２では情報表示領域を２次元で表現し２つの名義尺度属性分類間の遷移パターンを表示する装置であったが、これに対して図７では情報表示領域を３次元で表し３つの属性分類を表している。この例では顧客の購入商品を価格属性分類、機能属性分類及び形態属性分類で分析している。さらに実施例２で説明した矢印の種類でパラメータを表示する方法を用いると４つ以上の属性分類を同時に視覚化する事が容易に行える。
【００２９】
尚、前記実施形態例におけるシーケンスルール視覚化処理方法は、具体的にはパソコン等のコンピュータにより、予め所定のシーケンスルール視覚化処理プログラムに基づいて実行される。前記シーケンスルール視覚化処理プログラムは例えばＣＤ等の所定のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することができる。
【００３０】
すなわち、前記シーケンスルール視覚化処理プログラムは、時間あるいは順序が明示されている情報からシーケンスパターンを抽出するシーケンスパターン抽出手順、前記シーケンスパターンを表示する情報表示領域を複数の属性分類の組み合わせによって多次元のセルに分割する際に用いる属性分類を選択する情報表示領域分割パラメータ選択手順、属性遷移状態を前記セル間の移動表記に当てはめて矢印で表現する属性分類あるいは統計量を選択する矢印作成パラメータ選択手順、前記情報表示領域分割パラメータ選択手順で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する情報表示領域分割パラメータ変換手順、前記矢印作成パラメータ選択手順で選択した属性分類が定量的データであった場合に選択した属性分類を名義尺度に変換する矢印作成パラメータ変換手順、前記情報表示領域分割パラメータ変換手順で変換した情報表示領域分割パラメータにしたがって情報表示領域をセルに分割する情報表示領域作成手順、前記矢印作成パラメータ変換手順で変換した矢印作成パラメータに従って矢印を作成する矢印作成手順をコンピュータに実行させるためのものである。
【００３１】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、シーケンスルール分析において複数属性を組み合わせた多次元で総合的な動向遷移を単期だけでなく中長期的なトレンドとしてわかりやすく表示し、視覚的に捉えることを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態例に係るシーケンスルール視覚化データ分析装置を示す構成説明図である。
【図２】図１のシーケンスルール視覚化データ分析装置内での処理手順フローチャートである。
【図３】本発明の実施例に係る顧客識別子付きＰＯＳデータリストの例を示す説明図である。
【図４】本発明の実施例に係る購買商品遷移視覚化の例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施例に係る顧客属性データリストの例を示す説明図である。
【図６】本発明の実施例に係る顧客住所別の購買商品遷移視覚化の例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施例に係る購買商品遷移視覚化の例を示す説明図である。
【図８】従来のアソシエーションルール視覚化の例を示す説明図である。
【図９】従来の２時点間属性遷移テーブルの例を示す説明図である。
【図１０】従来の時系列（単期毎）アソシエーションルール視覚化の例を示す説明図である。
【符号の説明】
１０１  入力データ
１０２  シーケンスルール視覚化データ分析装置
１０３  シーケンスパターン抽出部
１０４  視覚化パラメータ決定部
１０５  情報表示領域分割パラメータ選択部
１０６  情報表示領域分割パラメータ変換部
１０７  矢印作成パラメータ選択部
１０８  矢印作成パラメータ変換部
１０９  視覚化結果作成部
１１０  情報表示領域作成部
１１１  矢印作成部
１１２  画面表示装置
２０１  シーケンスパターン抽出ステップ
２０２  情報表示領域分割パラメータ選択ステップ
２０３  矢印作成パラメータ選択ステップ
２０４  情報表示領域分割パラメータ変換ステップ
２０５  矢印作成パラメータ変換ステップ
２０６  情報表示領域作成ステップ
２０７  矢印作成ステップ
【図１】
2004213551.tif 000003
【図２】
2004213551.tif 000004
【図３】
2004213551.tif 000005
【図４】
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【図５】
2004213551.tif 000007
【図６】
2004213551.tif 000008
【図７】
2004213551.tif 000009
【図８】
2004213551.tif 000010
【図９】
2004213551.tif 000011
【図１０】
2004213551.tif 000012