(57)【要約】      （修正有）【課題】時間に依存する値の変化量に対応する属性の項目の組み合わせパターンを抽出する。【解決手段】データ分析装置１は、データ分析処理部３において分析対象データの属性の項目の組み合わせ毎に第１の時点の値と第１の時点とは異なる第２の時点の値とを含む時系列データテーブル２１を格納するデータベース２と関連付けされ、属性の組み合わせを入力として受け付けるデータ入力受付部と、データ入力受付部において受け付けた属性の組み合わせに限定して、データベース２を参照し、時系列データテーブル２１における第１の時点における第１の値と第２の時点における第２の値とを取得する値取得部と、第１の値と第２の値との間の変化量に応じた属性の項目の組み合わせを抽出する属性項目組み合わせ抽出部と、を含むアソシエーション分析処理部３１を有する。【選択図】図１Ａ
2016151898.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データの属性の項目の組み合わせ毎に第１の時点の値と前記第１の時点とは異なる第２の時点の値とを含む時系列データテーブルを格納するデータベースと関連付けされ、
属性の組み合わせを入力として受け付けるデータ入力受付部と、
前記データ入力受付部において受け付けた属性の組み合わせに限定して、前記データベースを参照し、前記時系列データテーブルにおける前記第１の時点における第１の値と前記第２の時点における第２の値とを取得する値取得部と、
前記第１の値と前記第２の値との間の第１の変化量に応じた前記属性の項目の組み合わせを抽出する属性項目組み合わせ抽出部と
を含むアソシエーション分析処理部を有することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記アソシエーション分析処理部は、
さらに、前記第１の変化量に基づいて、前記第１及び第２の時点とは異なる第３の時点における第２の変化量を求め、前記第３の時点における値を推定値として求め、前記推定値に応じた前記属性の項目の組み合わせを求めることを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記属性項目組み合わせ抽出部により抽出された前記属性の項目の組み合わせと、前記変化量と、を出力する出力部を有す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装置。
【請求項４】
前記属性の項目の全ての組み合わせについて、前記第１の時点から前記第２の時点にかけての値の変化量と、前記変化量のバラツキ値とを計算し、
入力により指定された前記属性の項目の組み合わせについて、前記変化量の前記バラツキ値に対する大きさを計算した第１の上昇度を求める上昇度計算処理部
を有することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記属性の項目の全ての組み合わせについて、前記第１の時点から前記第２の時点にかけてのシェア変化率と、前記シェア変化率の標準偏差とを計算し、
入力により指定された前記属性の項目の組み合わせについて、前記シェア変化率の偏差値を計算した第２の上昇度を求める上昇度計算処理部
を有することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
入力で指定された前記属性の項目の組み合わせについて、前記上昇度計算処理部により計算された下位階層の上昇度と、入力により指定された前記属性の項目の組み合わせの結論部について、前記上昇度計算処理部により計算された上位階層の上昇度と、を計算し、
前記下位階層の上昇度から前記上位階層の上昇度を減算することで、階層間での上昇度の差分である上昇リフト値を求める上昇リフト値計算処理部を有することを特徴とする請求項５に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記アソシエーション分析処理部が出力した属性の項目の組み合わせ毎に、
請求項５に記載の上昇度計算処理部または請求項６に記載の上昇リフト値計算処理部における計算処理を実行することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項８】
分析対象データの属性の項目の組み合わせ毎に第１の時点の値と前記第１の時点とは異なる第２の時点の値とを含む時系列データテーブルを格納するデータベースを利用したデータ分析方法であって、
属性の組み合わせを入力として受け付けるデータ入力受付ステップと、
前記データ入力受付ステップにおいて受け付けた属性の組み合わせに限定して、前記データベースを参照し、前記時系列データテーブルにおける前記第１の時点における第１の値と前記第２の時点における第２の値とを取得する値取得ステップと、
前記第１の値と前記第２の値との間の第１の変化量に応じた前記属性の項目の組み合わせを抽出する属性項目組み合わせ抽出ステップと
を含むアソシエーション分析処理ステップを有することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項８に記載のデータ分析方法を実行させるためのデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データから、異常に変化している属性の項目の組合せパターンを抽出するデータ分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
市場分析において、データ分析技術が用いられている。例えば、顧客や商品等の属性の項目を組合せて市場セグメントを深く見ていった際に、ニッチな成長市場を把握できるマーケティング分析技術が求められている。
【０００３】
非特許文献１に記載の技術であるアソシエーション分析技術では、属性の項目の組合せ毎の一時点におけるデータから、異常に頻出している属性の項目の組合せパターンを抽出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】R.Agrawal and R.Srikant, "Fast algorithms for mining association rules in large databases", Proc. Int. Conf. on Very Large Data Bases, pp.487-499, 1994
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に記載のアソシエーション分析技術では、時系列データに対応するという概念をもたないため、時間に依存して異常な変化を示す属性の項目の組合せパターンを抽出するようなことができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、時間に依存する値の変化量に対応する属性の項目の組合せパターンを抽出するデータ分析技術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】
【０００７】
本発明の一観点によれば、分析対象データの属性の項目の組合せ毎に第１の時点の値と前記第１の時点とは異なる第２の時点の値とを含む時系列データテーブルを格納するデータベースと関連付けされ、属性の組合せを入力として受け付けるデータ入力受付部と、前記データ入力受付部において受け付けた属性の組み合わせに限定して、前記データベースを参照し、前記時系列データテーブルにおける前記第１の時点における第１の値と前記第２の時点における第２の値とを取得する値取得部と、前記第１の値と前記第２の値との間の第１の変化量に応じた前記属性の項目の組み合わせを抽出する属性項目組み合わせ抽出部と、を含むアソシエーション分析処理部を有することを特徴とするデータ分析装置が提供される。
【０００８】
本発明によれば、時間に依存する値の変化量に対応する属性の項目の組合せパターンを抽出することができる。
【０００９】
前記アソシエーション分析処理部は、さらに、前記第１の変化量に基づいて、前記第１及び第２の時点とは異なる第３の時点における第２の変化量を求め、前記第３の時点における値を推定値として求め、前記推定値に応じた前記属性の項目の組み合わせを求めることを特徴とする。
【００１０】
これにより、所望の時点における値を推定したり、その推定値に応じた属性の項目の組み合わせを求めたりすることができる。前記属性項目組み合わせ抽出部により抽出された前記属性の項目の組み合わせと、前記変化量と、を出力する出力部を有することが好ましい。
【００１１】
さらに、前記属性の項目の全ての組合せについて、前記第１の時点から前記第２の時点にかけての値の変化量と、前記変化量のバラツキ値とを計算し、入力により指定された前記属性の項目の組合せについて、前記変化量の前記バラツキ値に対する大きさを計算した第１の上昇度を求める上昇度計算処理部を有するようにすると良い。これにより、時系列的に大きく変化した項目の組み合わせを求めることができる。ここで、上昇度の代わりに下降度を用いても良い。すなわち、変化率を用いても良い。
【００１２】
前記属性の項目の全ての組合せについて、前記第１の時点から前記第２の時点にかけてのシェア変化率と、前記シェア変化率の標準偏差とを計算し、入力により指定された前記属性の項目の組合せについて、前記シェア変化率の偏差値を計算した第２の上昇度を求める上昇度計算処理部を有することを特徴とする。
【００１３】
入力で指定された前記属性の項目の組合せについて、前記上昇度計算処理部により計算された下位階層の上昇度と、入力で指定された前記属性の項目の組合せの結論部について、前記上昇度計算処理部により計算された上位階層の上昇度と、を計算し、前記下位階層の上昇度から前記上位階層の上昇度を減算することで、階層間での上昇度の差分である上昇リフト値を求める上昇リフト値計算処理部を有することを特徴とする。
【００１４】
上昇リフト値計算処理部の出力である上昇リフト値が閾値以上であることを条件にして、階層間で、異常に上昇している属性の組合せパターンを抽出することができる。
【００１５】
前記アソシエーション分析処理部が出力した属性の項目の組合せ毎に、前記上昇度計算部または前記上昇リフト値計算処理部における計算処理を実行することを特徴とする。
【００１６】
本発明の他の観点によれば、分析対象データの属性の項目の組合せ毎に第１の時点の値と前記第１の時点とは異なる第２の時点の値とを含む時系列データテーブルを格納するデータベースを利用したデータ分析方法であって、属性の組合せを入力として受け付けるデータ入力受付ステップと、前記データ入力受付ステップにおいて受け付けた属性の組み合わせに限定して、前記データベースを参照し、前記時系列データテーブルにおける前記第１の時点における第１の値と前記第２の時点における第２の値とを取得する値取得ステップと、前記第１の値と前記第２の値との間の第１の変化量に応じた前記属性の項目の組み合わせを抽出する属性項目組み合わせ抽出ステップと、を含むアソシエーション分析処理ステップを有することを特徴とするデータ分析方法が提供される。
【００１７】
本発明は、コンピュータに、上記に記載のデータ分析方法を実行させるためのデータ分析プログラムであっても良い。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、時間に依存する値の変化量に対応する属性の項目の組合せパターンを抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１Ａ】本発明の一実施の形態によるデータ分析システムの一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】本実施の形態によるデータ分析装置におけるアソシエーション分析処理部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２Ａ】本実施の形態によるデータ分析処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２Ｂ】アソシエーション分析処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３Ａ】時系列データの一構成例を示す図である。
【図３Ｂ】アソシエーション分析結果の出力の一例を示す図である。
【図４】上昇度計算処理部による処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】上昇リフト値計算処理部による処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】上昇度計算処理部および上昇リフト値計算処理部における計算例を示すイメージ図である。
【図７】データ分析結果の一構成例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態であって、第１の実施の形態のデータ分析技術の応用例を示す第３の時点における値等を求めるイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明の実施の形態によるデータ分析技術について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１Ａは、本発明の第１の実施の形態によるデータ分析装置を含むデータ分析システムの一構成例を示す機能ブロック図である。図１Ａに示すデータ分析システムＡは、例えば、データ分析装置１と、データベース２と、それぞれを接続するネットワークＮＴと、を有している。データベース２は、データ分析装置１に内蔵されていても良い。
【００２２】
図１Ａに示すように、データ分析装置１は、中央演算処理装置（制御部）１１と、補助記憶装置１２内に記憶されているデータ分析プログラムにより中央演算処理装置１１がデータ分析を行うデータ分析処理部３と、記憶部１３と、表示部１４と、入力部１５と、を有し、これらの各機能部が、例えばデータバス１６を介して接続して構成される。データベース２には、時系列データテーブル２１が格納される。データベース２は、データ分析装置１と、ネットワークＮＴにより接続されている。
【００２３】
例えば、中央演算処理装置１１はＣＰＵ、補助記憶装置１２はハードディスク、記憶部１３はメモリ、表示部１４はディスプレイ、入力部１５はキーボードである。
【００２４】
データ分析処理部３は、アソシエーション分析処理部３１と、上昇度計算処理部３２と、上昇リフト値計算処理部３３と、を有している。尚、データ分析処理部３は、アソシエーション分析処理部３１及び上昇度計算処理部３２のみを有していてもよい。
【００２５】
図１Ｂは、アソシエーション分析処理部３１の一構成例を示す機能ブロック図である。図１Ｂに示すように、アソシエーション分析処理部３１は、データ入力受付部３１−１と、値取得部３１−２と、属性項目組み合せ抽出部３１−３と、分析データ出力部３１−４と、を有している。
【００２６】
図２Ａは、データ分析処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
データ分析装置１において、処理が開始され（ステップＳ１）、データベース２内の時系列データテーブル２１を参照しながら、アソシエーション分析処理部３１がアソシエーション分析処理を行い（ステップＳ２）、上昇度計算処理部３２が、上昇度計算処理を行い（ステップＳ３）、上昇リフト値計算処理部３３が上昇リフト値計算処理を行い（ステップＳ４）、表示部１４にアソシエーション分析処理部３１と上昇度計算処理部３２と上昇リフト値計算処理部３３とによる処理結果を出力（表示）し（ステップＳ５）、処理を終了する（ステップＳ６）。
【００２７】
また、上昇リフト値計算処理部３３による処理を実行せずに、アソシエーション分析処理部３１と上昇度計算処理部３２の出力だけを表示部１４に表示するようにしてもよい。
【００２８】
時系列データテーブル２１の構成要素について、下記の通り記号を定義する。
【００２９】
分析対象となるデータの属性の種類数をANとする。
属性A[i]（1≦i≦AN）の項目数をAIN[i]とする。
属性A[i]の項目をAI[i][j]（1≦j≦AIN[i]）とする。ただし、属性A[i]の全項目をAI[i][0]とする。
属性の項目の組合せ配列AIC[i]（1≦i≦AN，0≦AIC[i]≦AIN[i]）について、前時点値（第１の時点の第１の値）をPV(AIC[i])、現時点値（第２の時点の第２の値）をCV(AIC[i])とする。
【００３０】
図３Ａの例では、属性は、顧客の居住地域・年齢・性別の情報であり、属性の種類数はAN＝3である。その他、顧客の年齢、趣味、性別などでも良い。
【００３１】
属性A[1]＝"地域"の項目として、AI[1][1]＝"東京"、AI[1][2]＝"神奈川"、AI[1][3]＝"千葉"があり、項目数はAIN[1]＝3である。
【００３２】
属性A[2]＝"年齢"の項目として、AI[2][1]＝"若年"、AI[2][2]＝"中年"、AI[2][3]＝"高齢"があり、項目数はAIN[2]＝3である。
【００３３】
属性A[3]＝"性別"の項目として、AI[3][1]＝"男性"、AI[3][2]＝"女性"があり、項目数はAIN[3]＝2である。
【００３４】
ただし、属性は顧客の情報に限定される訳ではなく、顧客が購入した商品カテゴリ等の情報でもよい。
【００３５】
図３Ａの例では、値は売上金額であり、前時点値は2013年年末時点の売上金額、現時点値は2014年年末時点の売上金額である。
【００３６】
例えば、属性の項目の組合せ配列{3,2,1}は、AIC[1]＝3（千葉）かつAIC[2]＝2（中年）かつAIC[3]＝1（男性）の組合せであり、前時点値はPV({3,2,1})＝718、現時点値はCV({3,2,1})＝680である。
【００３７】
例えば、属性の項目の組合せ配列{3,2,0}は、AIC[1]＝3（千葉）かつAIC[2]＝2（中年）かつAIC[3]＝0（全性別）の組合せであり、前時点値はPV({3,2,0})＝PV({3,2,1})＋PV({3,2,2})＝718＋622＝1340、現時点値はCV({3,2,0})＝CV({3,2,1})＋CV({3,2,2})＝680＋625＝1305である。
但し、値は売上金額に限定されるものではなく、売上点数や来店客数等の値でもよい。
【００３８】
前時点値と現時点値は、１年間隔の値に限定される訳ではなく、１ヶ月や３ヶ月等の間隔でもよい。
【００３９】
データ分析処理部３は、最初に、アソシエーション分析処理部３１における処理を実行する（図２Ａ、ステップＳ２）。
【００４０】
図２Ｂは、アソシエーション分析処理の流れを示すフローチャート図である。図２Ｂに示すように、ステップＳ１１において処理が開始され（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１２において、データ入力受付部３１−１が、入力部１５からの属性の組み合わせと第１及び第２の時点との入力を受け付ける。
【００４１】
ステップＳ１３において、値取得部３１−２が、ステップＳ１２で受け付けた属性の組み合わせに限定して、データベース２の時系列データテーブル２１を参照して値を取得する。ステップＳ１４において、属性項目組み合わせ抽出部３１−３が、ステップＳ１３で取得した値に基づいて、値に一定値以上変化がみられる属性項目の組み合わせを求める。次いで、ステップＳ１５に示すように、分析データ出力部３１−４が、属性項目の組み合わせと、対応する値の変化量とを出力し、処理が終了する（ステップＳ１６）。
【００４２】
図３Ａは、データベース２内に格納されている時系列データテーブル２１の一例を示す図である。図３Ａに示す例では、時系列データテーブル２１には、複数の属性の組み合わせと、それに対応する前時点（第１の時点）における値（この例では売上高）と、現時点（第２の時点）における値と、が示されている。ここでは、属性項目の組合せ毎に、前時点値と現時点値の２時点における売上高の時系列データが格納されている。属性は、地域、年齢、性別が例示されている。以下の行には、属性に対応する属性項目、地域であれば東京、大阪などが示されている。
【００４３】
尚、時系列データテーブル２１は、すべてのデータを含んでいる必要はなく、入力された条件に応じて適宜必要な項目を取得するような仕組みであっても良い。
【００４４】
このように、アソシエーション分析処理部３１は、属性の項目の組合せ毎の一時点のデータを入力として、一定値以上の属性の項目の組合せを出力する。入力は、例えば、時系列データテーブル２１のうち、属性の項目の組合せ毎に、現時点値だけのデータである。
【００４５】
次いで、ステップＳ１３に示す処理は、例えば、非特許文献１に記載のAprioriアルゴリズムに基づく処理である。ステップＳ１２の入力データに限定して、頻出する項目の組み合わせを求める。次いで、ステップＳ１４において、ステップＳ１３で求めた組み合わせのうち、一定値以上の値が得られる属性の項目の組み合わせを求め、出力する。
【００４６】
図３Ｂは、アソシエーション分析処理部３１の出力の一例を示す図である。アソシエーション分析処理部３１の出力は、属性の項目の組合せと値とを有し、属性の項目の組合せは、条件部と結論部とから成り、値は支持度である。
【００４７】
条件部は、矢印の左側の部分であり、０種類以上の属性の項目である。
【００４８】
結論部は、矢印の右側の部分であり、条件部の属性の種類とは異なる、１種類の属性の項目である。
【００４９】
支持度は、条件部かつ結論部の属性の項目の組合せの現時点値を、全ての属性の項目の組合せの現時点値の総和で割った値である。マーケティング分析では、支持度は、市場全体に対する条件部かつ結論部で指定された属性の項目の組合せパターンの市場セグメントのシェアに相当する。
【００５０】
図３Ｂの例では、支持度が０.０５以上の属性の項目の組合せが、支持度と共に、各行に出力されている。
【００５１】
例えば、一番上の行では、条件部は"若年"（属性の項目の組合せ配列AIC＝{0,1,0}）、結論部は"東京"（属性の項目AI[1][1]）であり、支持度はCV({1,1,0})／CV({0,0,0})＝0.125である。若年においては、東京のシェアが０.１２５であることがわかる。また、一番下の行は、千葉のシェアが０.３３８であることを示す。
【００５２】
データ分析処理部３は、アソシエーション分析処理部３１の処理を実行して、出力された属性の項目の組合せ毎に、上昇度計算処理部３２の処理を実行する。
【００５３】
上昇度計算処理部３２は、属性の項目の組合せを入力として、上昇度を出力する。
【００５４】
入力は、属性の項目の組合せのうち、条件部である属性の項目の組合せ配列をAICcondition、結論部である属性の項目をAIconclusionとする。
【００５５】
出力は、上昇度をIRとして、上昇度計算処理部３２の処理を関数CALCIRとして、IR＝CALCIR(AICcondition,AIconclusion)と定義する。
【００５６】
図４は、上昇度計算処理部３２の処理の一例を示すフローチャート図である。
ステップＳ３２１では、前時点のシェアと現時点のシェアを計算する。すなわち、AICconditionで非ゼロである属性の項目の全ての組合せ配列AICsampleについて、AIconclusionの属性の全ての項目AIsampleについて、前時点と現時点の二時点について、AICsampleに対する属性の項目の組合せ(AICsampleかつAIsample)のシェアを計算する。
【００５７】
前時点のシェアPS(AICsample,AIsample)＝PV(COMB(AICsample,AIsample))／PV(AICsample)  （１）
現時点のシェアCS(AICsample,AIsample)＝CV(COMB(AICsample,AIsample))／CV(AICsample)  （２）
ただし、AICsampleかつAIsampleの属性の項目の組合せ配列をCOMB(AICsample,AIsample)と定義する。
【００５８】
例えば、AICcondition＝{0,1,0}の場合、AICsample＝{0,1,0},{0,2,0},{0,3,0}の全てについてシェアを計算する。
【００５９】
AIconclusion＝AI[1][1]の場合、AIsample＝AI[1][1],AI[1][2],AI[1][3]の全てについてシェアを計算する。
【００６０】
COMB({0,1,0},AI[1][1])＝{1,1,0}である。
【００６１】
ステップＳ３２２では、シェア変化率を計算する。すなわち、AICconditionで非ゼロである属性の項目の全ての組合せ配列AICsampleについて、AIconclusionの属性の全ての項目AIsampleについて、シェア変化率を計算する。
シェア変化率SVR(AICsample,AIsample)＝(CS(AICsample,AIsample)−PS(AICsample,AIsample))／PS(AICsample,AIsample)                            （３）
【００６２】
ステップＳ３２３では、ステップＳ３２２で求めた全てのシェア変化率から、シェア変化率の標準偏差σを計算する。
【００６３】
ステップＳ３２４では、入力で指定された属性の項目の組合せについて、シェア変化率の偏差値を計算して、上昇度として出力する。
シェア変化率の偏差値(上昇度)IR＝SVR(AICcondition,AIconclusion)／σ      （４）
【００６４】
データ分析処理部３は、アソシエーション分析処理部３１の処理を実行して、出力された属性の項目の組合せ毎に、上昇リフト値計算処理部３３の処理を実行する。
【００６５】
上昇リフト値計算処理部３３は、属性の項目の組合せを入力として、上昇リフト値を出力する。入力は、属性の項目の組合せのうち、条件部である属性の項目の組合せ配列をAICcondition、結論部である属性の項目をAIconclusionとする。
【００６６】
出力は、上昇リフト値をILとして、上昇リフト値計算処理部３３の処理を関数CALCILとして、IL＝CALCIL(AICcondition,AIconclusion)と定義する。
【００６７】
図５は、上昇リフト値計算処理部３３の処理の一例を示すフローチャート図である。
ステップＳ３３１では、入力で指定された属性の項目の組合せについて、下位階層(属性の項目が上位階層より多い)の上昇度を計算する。
下位階層の上昇度IR1＝CALCIR(AICcondition,AIconclusion)                  （５）
【００６８】
ステップＳ３３２では、条件部は０種類の属性の項目、結論部はAIconclusionとした属性の項目の組合せについて、上位階層(属性の項目が下位階層より少ない)の上昇度を計算する。
上位階層の上昇度IR2＝CALCIR({0,...,0},AIconclusion)                （６）
【００６９】
ステップＳ３３３では、下位階層の上昇度から上位階層の上昇度を引くことで、階層間での上昇度の差分を計算して、上昇リフト値として出力する。
階層間での上昇度の差分(上昇リフト値)IL＝IR1−IR2                  （７）
【００７０】
図６は、上昇度計算処理部３２および上昇リフト値計算処理部３３における計算の一例を示すイメージ図である。
【００７１】
図６に示す例では、各計算部３２、３３への入力は、図３Ｂの一番上の行の属性の項目の組合せであり、条件部は"若年"（属性の項目の組合せ配列AICcondition＝{0,1,0}）、結論部は"東京"（属性の項目AIconclusion[1][1]）である。
【００７２】
上昇度計算処理部３２の処理のステップＳ３２１（図４）では、シェアを計算しており、値を０以上１以下の範囲に収まるように正規化している。
【００７３】
ステップＳ３２２（図４、図６）では、シェア変化率を計算しており、すなわち、前時点値から現時点値にかけての変化を計量している。
【００７４】
ステップＳ３２３（図４、図６）では、シェア変化率の標準偏差を計算しており、すなわち、変化のバラツキ具合を計量している。
【００７５】
ステップＳ３２４（図４、図６）では、シェア変化率の偏差値(上昇度)を計算しており、すなわち、属性の項目の組合せの変化がバラツキ具合に対してどの程度大きいかを計量している。
【００７６】
上昇度計算処理部３２の出力である上昇度が閾値以上であることを条件にして、個別の属性の項目の組合せの変化の中から、全体の変化のバラツキ具合を考慮した上で、異常に上昇している属性の項目の組合せパターンを抽出できる。
【００７７】
例えば、図６では、（若年、東京）という属性の項目の組み合わせパターンが、第１の時点と第２の時点間で異常に上昇していることが示される。この属性の組み合わせパターンは、マーケッティングにおける重要な情報となりうる。
【００７８】
以上のように、上昇リフト値計算処理部３３の出力である上昇リフト値が閾値以上であることを条件にして、階層間で、異常に上昇している属性の組合せパターンを抽出できる。
【００７９】
図７は、分析レポートの一例を示す図である。
分析レポートとは、表示部１４に表示される、アソシエーション分析処理部３１と上昇度計算処理部３２と上昇リフト値計算処理部３３の少なくともいずれかの出力結果を含むレポートである。
【００８０】
分析レポートは、属性の項目の組合せ毎に、支持度、上昇度、上昇リフト値の計算値を有しているが、分析レポートに含む計算値は上昇度だけでもよく、上昇リフト値だけでもよい。
【００８１】
図７（ａ）に示す例では、属性の項目の組合せが、上昇度または上昇リフト値の降順にソートされている。そして、上の方の行に着目するか、あるいは、その行が目立つようにマーカー等を付すことで、第１の時点と第２の時点とで値が異常に上昇等している属性の組合せパターンを容易に発見することができる。尚、時点は、２つを例にしたが、３以上の時点についての分析を行うようにしても良い。
【００８２】
図７（ｂ）に示すように、マーカー等が付された下の方の行に着目することで、第１の時点と第２の時点とで、値が異常に下降している属性の組合せパターンを容易に発見することができる。
【００８３】
また、図７（ｃ）に示すように、支持度、上昇度、上昇リフト値の計算値のいずれかに対して、属性の項目の組み合わせを示す結果とすることで、支持度、上昇度、上昇リフト値の計算値のいずれかの値に着目して、第１の時点と第２の時点とで値が所定値（あるいは範囲）だけ変化している属性の組合せパターンを容易に発見することもできる。
【００８４】
以上に説明したように、本実施の形態によるデータ分析技術では、時間に依存して変化する値に応じた属性の項目の組合せパターンを抽出することができる。
【００８５】
さらに、上昇リフト値計算処理部の出力である上昇リフト値が閾値以上であることを条件にして、階層間で、異常に上昇している属性の組合せパターンを抽出することもできる。
【００８６】
以上に説明したように、本実施の形態によるデータ分析技術を用いると、上昇度計算処理部の出力である上昇度が閾値以上であることを条件にして、個別の属性の項目の組合せの変化の中から、全体の変化のバラツキ具合を考慮した上で、異常に上昇している属性の項目の組合せパターンを抽出できる。さらに、上昇リフト値計算処理部の出力である上昇リフト値が閾値以上であることを条件にして、階層間で、異常に上昇している属性の組合せパターンを抽出することもできる。
【００８７】
（第２の実施の形態）
図８は、上記の分析技術の応用例を示す図である。図８に示すように、上記で説明した第１の時点ｔ１と第２の時点（現時点）ｔ２の、値、支持度、上昇度、上昇リフト値のいずれかを縦軸とし、横軸を時間軸としてプロットして、アソシエーション分析処理部３１等において、値を未来の時間ｔ３まで外挿等する処理を行うことにより、未来の時間ｔ３における値を予測することができる。例えば、未来の時間ｔ３における値に基づいて、値が高くなる可能性が高い組み合わせを推定し、将来有望な属性の項目を推定することも可能である。
【００８８】
処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【００８９】
また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【００９０】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明は、データ分析装置に利用できる。
【符号の説明】
【００９２】
Ａ  データ分析システム
ＮＴ  ネットワーク
１  データ分析装置
１１  中央演算処理装置
１２  補助記憶装置
１３  記憶部
１４  表示部
１５  入力部
１６  データバス
２  データベース
２１  時系列データテーブル
３  データ分析処理部
３１  アソシエーション分析処理部
３２  上昇度計算処理部
３３  上昇リフト値計算処理部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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