(57)【要約】【課題】データ系列が記述している属性値の特定の組み合わせパターンが全組み合わせパターンのなかでどのような位置づけにあるのかを分析する。【解決手段】本発明に係るデータ分析プログラムは、データ系列が記述している属性値の全ての組み合わせについて、全体平均と全体分散を求め、その全体平均と全体分散を用いて、属性値間の相関を表す指標値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象の属性値と前記事象を表すレコード値を記述したレコードを１以上含むデータ系列における前記属性値間の相関を分析する処理をコンピュータに実行させるデータ分析プログラムであって、
前記レコードは、２以上の前記属性値の組み合わせを記述するとともに、２以上の前記属性値の組み合わせに起因して生じた前記レコード値を記述しており、
前記データ分析プログラムは、前記コンピュータに、
前記データ系列内に含まれる前記属性値を列挙した属性定義データを記憶装置から読み取るステップ、
前記データ系列が記述している前記レコード値を前記属性値の組み合わせ毎に集約した集約テーブルを前記記憶装置から読み取るステップ、
前記属性値の全ての組み合わせについて、前記データ系列が記述している前記レコード値の全体平均と全体分散を求め、その全体平均と全体分散を用いて、前記レコードが記述している前記属性値間の相関を表す指標値を算出する指標値計算ステップ、
を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２】
前記データ分析プログラムは、前記指標値計算ステップにおいて前記コンピュータに、
前記レコードの前記レコード値から前記全体平均を減算し、その減算結果を前記全体分散に基づく標準偏差で除算することにより、第１の前記指標値を計算するステップを実行させる
ことを特徴とする請求項１記載のデータ分析プログラム。
【請求項３】
前記データ分析プログラムは、前記指標値計算ステップにおいて前記コンピュータに、
前記データ系列が記述している第１の前記属性値と前記第１の属性値以外の全ての前記属性値との組み合わせについて、前記データ系列が記述している前記レコード値の平均と分散を求める第１ステップ、
前記レコードが記述している前記レコード値のうち、前記第１の属性値と前記第１の属性値以外の前記属性値との組み合わせに対応するものから、前記第１ステップにおいて求めた平均を減算し、その減算結果を前記第１ステップにおいて求めた分散に基づく標準偏差で除算することにより、第２の前記指標値を計算する第２ステップ、
を実行させることを特徴とする請求項２記載のデータ分析プログラム。
【請求項４】
前記データ分析プログラムは、前記指標値計算ステップにおいて前記コンピュータに、
前記データ系列が記述している前記第１の属性値以外の全ての前記属性値について、前記データ系列が記述している前記レコード値の平均と分散を求める第３ステップ、
前記レコードが記述している前記レコード値のうち、前記第１の属性値以外の前記属性値に対応するものから、前記第３ステップにおいて求めた平均を減算し、その減算結果を前記第３ステップにおいて求めた分散に基づく標準偏差で除算することにより、第３の前記指標値を計算する第４ステップ、
を実行させることを特徴とする請求項３記載のデータ分析プログラム。
【請求項５】
前記データ分析プログラムは、前記指標値計算ステップにおいて前記コンピュータに、
前記第２の指標値から前記第３の指標値を減算することにより第４の前記指標値を計算するステップを実行させる
ことを特徴とする請求項４記載のデータ分析プログラム。
【請求項６】
前記データ系列は、時系列に沿って記述された２以上の前記レコードを含んでおり、
前記データ分析プログラムは、前記コンピュータに、
前記時系列の各時点における前記第１の指標値、前記第２の指標値、前記第３の指標値、および前記第４の指標値を計算するステップ、
前記時系列における前記第１の指標値、前記第２の指標値、前記第３の指標値、および前記第４の指標値の経時変化を記述したデータを出力する出力ステップ、
を実行させることを特徴とする請求項５記載のデータ分析プログラム。
【請求項７】
前記データ分析プログラムは、前記出力ステップにおいて前記コンピュータに、
前記第１の指標値、前記第２の指標値、前記第３の指標値、および前記第４の指標値の経時変化を同一のスケールで記述した上で出力させる
ことを特徴とする請求項６記載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、データ系列における属性値間の相関を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マーケティング分析においては、顧客や商品等の属性値を組み合わせて市場セグメントをドリルダウンした際に、ニッチな成長市場を把握することができる分析システムが求められている。
【０００３】
下記非特許文献１に記載されているアソシエーション分析は、ある時点における属性値の組み合わせのなかで異常に頻出している組み合わせパターンを抽出することができる。この分析手法においては、頻出パターンの評価指標として、支持度（Ｓｕｐｐｏｒｔ）、確信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）、リフト値（Ｌｉｆｔ）を用いている。例えば、商品ａを購入した人は商品ｂも購入するという仮説の評価指標は、
Ｓｕｐｐｏｒｔ（ａ，ｂ）＝（ａとｂをともに購入した人数）／（全購入者数）
Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ａ，ｂ）＝（ａとｂをともに購入した人数）／（ａを購入した人数）
Ｌｉｆｔ（ａ，ｂ）＝Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ａ，ｂ）／Ｓｕｐｐｏｒｔ（ｂ）
Ｓｕｐｐｏｒｔ（ｂ）＝（ｂを購入した人数）／（全購入者数）
によって算出する。ａを条件部、ｂを結論部などと呼ぶ場合もある。
【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”，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  ＤａｔａＢａｓｅｓ，ｐｐ．４８７−４９９，１９９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記非特許文献１記載のアソシエーション分析は、ある特定の時点における複数の属性値の頻出組み合わせパターンとして、属性値間の相関を抽出することができる。しかし、属性値の全ての組み合わせパターンのなかにおいてある特定の組み合わせパターンがどのような位置づけにあるのかについては、同手法によって検討することは困難である。すなわちアソシエーション分析においては、属性値の全ての組み合わせパターンに対してある特定の組み合わせパターンが有する評価指標を算出していない。
【０００６】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、データ系列が記述している属性値の特定の組み合わせパターンが全組み合わせパターンのなかでどのような位置づけにあるのかを分析することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るデータ分析プログラムは、データ系列が記述している属性値の全ての組み合わせについて、全体平均と全体分散を求め、その全体平均と全体分散を用いて、属性値間の相関を表す指標値を算出する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係るデータ分析プログラムによれば、データ系列が記述している属性値の特定の組み合わせパターンが全組み合わせパターンに対してどのような位置づけにあるかを把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】データ分析装置１００の機能ブロック図である。
【図２】属性定義テーブル１５１の構成とデータ例を示す図である。
【図３】分析条件テーブル１５２の構成とデータ例を示す図である。
【図４】データ系列テーブル１５３の構成とデータ例を示す図である。
【図５】データ分析装置１００の全体処理を説明するフローチャートである。
【図６】ステップＳ５０２の詳細を説明するフローチャートである。
【図７】ステップＳ５０３の詳細を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜本発明の実施形態＞
図１は、本発明に係るデータ分析装置１００の機能ブロック図である。データ分析装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１０、データ分析部１２０、入力装置１３０、出力装置１４０、記憶装置１５０を備える。データ分析部１２０はさらに、指標計算部１２１、出力部１２２を備える。
【００１１】
ＣＰＵ１１０は、プログラムを実行する演算装置である。データ分析部１２０は、データ系列内に含まれるレコードが記述している属性値間の相関を分析する。入力装置１３０は、マウスやキーボードなどの操作入力デバイスである。出力装置１４０は、プリンタやディスプレイなどのようにデータ分析装置１００の処理結果を出力することができる装置である。記憶装置１５０は、後述する属性定義テーブル１５１、分析条件テーブル１５２、データ系列テーブル１５３を格納している。
【００１２】
データ分析部１２０は、その機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ１１０が実行することによって構成することもできる。
【００１３】
図２は、属性定義テーブル１５１の構成とデータ例を示す図である。属性定義テーブル１５１は、分析対象のデータ系列内に含まれる各レコードが記述している属性とその属性値を列挙するテーブルである。属性定義テーブル１５１は、属性ＩＤ１５１１、属性名１５１２、属性値ＩＤ１５１３、属性値１５１４を有する。
【００１４】
分析対象のデータ系列内に含まれるレコードが、例えば属性名「性別」について、属性値として「男性」「女性」を記述していると仮定する。図２に示すデータ例においては、属性名「性別」に対して属性ＩＤ１５１１＝１を割り当て、属性値「男性」「女性」に対して属性値ＩＤ１５１３＝１、２をそれぞれ割り当てている。同様に属性名「年齢層」に対して属性ＩＤ１５１１＝２を割り当て、属性値「若年層」「中年層」「高齢層」に対して属性値ＩＤ１５１３＝１、２、３をそれぞれ割り当てている。属性値ＩＤ１５１３の値は、属性ＩＤ１５１１が同一であるレコード間で一意となるようにしてもよいし、全レコードに対して一意となるようにしてもよい。
【００１５】
属性定義テーブル１５１が保持するレコードは、分析対象とするデータ系列からあらかじめ属性値を抽出することによって作成することができる。属性定義テーブル１５１を作成する処理は、データ分析装置１００が実施してもよいし作成済のテーブルを受け取ってもよい。
【００１６】
属性値を適当なレンジで区切って分析したい場合、属性定義テーブル１５１を作成する際に、分析対象のデータ系列が記述している当該属性値をあらかじめそのレンジで集約してもよい。例えば図２に示すデータ例においては、データ系列が記述している属性値「年齢」を３つのレンジに集約した上で、属性値１５１４として格納している。
【００１７】
図３は、分析条件テーブル１５２の構成とデータ例を示す図である。分析条件テーブル１５２は、データ系列内に含まれるレコードが記述している属性値間の相関関係を定義するレコードを保持するテーブルである。分析条件テーブル１５２は、分析条件ＩＤ１５２１、条件部１５２２、結論部１５２３を有する。
【００１８】
アソシエーション分析において、「商品ａを購入した人は商品ｂも購入する」という仮説は、「商品ａ→商品ｂ」と表記される。条件部１５２２は同式の左側の値を保持し、結論部１５２３は同式の右側の値を保持する。分析条件ＩＤ１５２１は、条件部１５２２と結論部１５２３の組み合わせを識別するＩＤである。
【００１９】
分析条件テーブル１５２が保持するレコードは、属性定義テーブル１５１が保持しているレコードの組み合わせに基づき作成することができる。分析条件テーブル１５２を作成する処理は、データ分析装置１００が実施してもよいし作成済のテーブルを受け取ってもよい。
【００２０】
例えば属性定義テーブル１５１に性別、年齢層、地域の属性が定義されており、性別には男性と女性、年齢層には若年層と中年層と高齢層、地域には東京と千葉と神奈川と埼玉という属性値が定義されているとする。これらの組み合わせにより、条件部には、性別＝男性，年齢層＝中年層、結論部には、地域＝東京のように記述することができる。あるいは分析対象とするデータ系列から属性値の組み合わせを抽出することにより本テーブルを作成することもできる。条件部１５２２と結論部１５２３は、単一の属性を用いて記述することもできるし、複数の属性の組み合わせを用いて記述することもできる。
【００２１】
条件部１５２２が指定する属性の属性値の個数が２、結論部１５２３が指定する属性の属性値の個数が３である場合には、分析条件としてこれらの全組み合わせを２×３＝６通り作成することができる。条件部が同一で、結論部が他地域の分析条件を用意しておけば、同一の顧客層における地域別比較を行うことができる。また、結論部と条件部の条件を入れ替えて、地域＝神奈川→性別＝女性，年齢層＝若年層、のようにして、結論部に性別と年齢層の全組み合わせパターンを用意しておけば、神奈川地域における顧客層ごとの比較を行うことができる。
【００２２】
図４は、データ系列テーブル１５３の構成とデータ例を示す図である。データ系列テーブル１５３は、分析対象のデータ系列内に含まれるレコードが記述している属性値の組み合わせと、その組み合わせに対応するレコード値とをあらかじめ集計した結果を保持するテーブルである。データ系列テーブル１５３は、データ系列ＩＤ１５３１、日時１５３２、属性値組み合わせ１５３３、レコード値１５３４を有する。
【００２３】
データ系列ＩＤ１５３１は、データ系列テーブル１５３の各レコードを識別するＩＤである。日時１５３２は、集計元レコードが記述している日時を保持する。属性値組み合わせ１５３３は、集計元レコードが記述している属性値の組み合わせを記述している。レコード値１５３４は、集計元レコードが記述している事象を表すデータ値を記述している。
【００２４】
図４に示すデータ例によれば、集計元データ系列は、２０１５年０３月１１日において商品ａと商品ｂを購入したことを示すレコードが１５００件あったことを示す。レコード値１５３４が示す値は、集計元データ系列の内容に応じて適宜設定することができる。例えば購買履歴データを集計する場合、レコード値１５３４は図４に例示するように購買件数を示す値を保持する。その他、単位時間あたりの売り上げや頻度などの値を用いることもできる。日時１５３２の値形式は、集計元データ系列の形式に応じて、例えば月日のみ、年月日時刻など適宜設定することができる。
【００２５】
データ系列テーブル１５３が保持するレコードは、分析対象とするデータ系列からあらかじめレコードを取得して集計することにより作成できる。データ系列テーブル１５３を作成する処理は、データ分析装置１００が実施してもよいし作成済のテーブルを受け取ってもよい。データ系列テーブル１５３が保持するレコードを取得する際には、データ系列ＩＤ１５３１と属性値組み合わせ１５３３をキーとして得られた結果を日時１５３２の値によりソートするか、またはデータ系列ＩＤ１５３１、属性値組み合わせ１５３３、日時１５３２をキーとすればよい。
【００２６】
図５は、データ分析装置１００の全体処理を説明するフローチャートである。以下図５の各ステップについて説明する。
【００２７】
（図５：ステップＳ５０１）
ユーザは、分析条件ＩＤ１５２１をデータ分析装置１００に対して入力する。具体的には、相関を分析する属性値の組み合わせを条件部１５２２と結論部１５２３に持つ全ての分析条件ＩＤ１５２１を入力する。分析対象とするデータ系列を限定する場合は、データ系列ＩＤ１５３１またはその範囲を指定してもよい。データ系列ＩＤ１５３１を指定した場合は、ステップＳ５０２において分析対象とするデータ系列はその範囲内のみとする。
【００２８】
（図５：ステップＳ５０２）
データ分析部１２０は、入力された分析条件ＩＤ１５２１が示す分析条件に対応する指標値を計算する。ここでいう指標値とは、条件部１５２２と結論部１５２３との間の相関を示唆する値である。本ステップの詳細については図６で改めて説明する。
【００２９】
（図５：ステップＳ５０３）
データ分析部１２０は、ステップＳ５０２で計算した指標値を出力する。本ステップの詳細については図７で改めて説明する。
【００３０】
図６は、ステップＳ５０２の詳細を説明するフローチャートである。本フローチャートは、１つの分析条件ＩＤ１５２１が指定する条件部１５２２と結論部１５２３について、その相関を示す指標を算出する手順である。ステップＳ５０１において複数の分析条件ＩＤ１５２１が指定された場合は、各分析条件ＩＤ１５２１について本フローチャートを繰り返せばよい。以下図６の各ステップについて説明する。
【００３１】
（図６：ステップＳ６０１）
指標計算部１２１は、指定された分析条件ＩＤ１５２１に対応する条件部１５２２と結論部１５２３を取得する。
【００３２】
（図６：ステップＳ６０１：補足その１）
以下のステップにおいて、
Ｕ＝条件部１５２２の属性名、ｕ＝条件部１５２２の属性値
Ｖ＝結論部１５２３の属性名、ｖ＝結論部１５２３の属性値
と表記する。
【００３３】
（図６：ステップＳ６０１：補足その２）
以下のステップにおいて、データ系列の個々のレコードが記述しているレコード値をＸ［ｔ，ｓ］のように表記する。ｔはデータ系列内における経過時刻に相当する。具体的には、データ系列の個々のレコードが時系列に沿って格納されている場合、そのレコード番号がｔに相当する。ｓは属性名Ｓの属性値である。属性名および属性値は、複数の属性を組み合わせたものであってもよい。例えばＸ［ｔ，ｐ，ｑ］は、時刻ｔにおいて属性名Ｐが属性値ｐを有し、属性名Ｑが属性値ｑを有するレコード値である。
【００３４】
（図６：ステップＳ６０１：補足その３）
レコード値Ｘは、時刻ｔと１以上の属性名Ｓを添え字とする多次元配列に格納することができる。属性を複数有する多次元配列を形成した後、いずれかの属性を指定しない場合は、その指定しない属性の添え字として０を指定すればよい。例えば属性名Ｐを指定せずにレコード値Ｘ［ｔ，ｑ］を参照したい場合は、配列ループ処理においてはＸ［ｔ，０，ｑ］などとすればよい。
【００３５】
（図６：ステップＳ６０２〜Ｓ６０３）
指標計算部１２１は、ｔ＝１に初期化する（Ｓ６０２）。指標計算部１２１は、時刻ｔがデータ系列の全データ件数（ステップＳ５０１においてデータ系列の範囲が限定的に指定されている場合はその範囲内のデータ件数）に到達するまで、以下のステップを繰り返す（Ｓ６０３）。データ系列の全データ件数について処理を終えたらステップＳ６０９へスキップする。
【００３６】
（図６：ステップＳ６０４）
指標計算部１２１は、ｕとｖの全組み合わせについてレコード値Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］を取得し、それらレコード値の平均μ（Ｕ，Ｖ）と標準偏差σ（Ｕ，Ｖ）を求め、これに基づきＳｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｕ，ｖ］を算出する。Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｕ，ｖ］は、属性ＵＶの属性値の時刻ｔにおける全組み合わせのなかで、レコード値Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］が全体的傾向と比較してどのような位置付けにあるのかを示唆する指標値である。例えば全商品の組み合わせのなかで商品ａと商品ｂを同時購入する購買パターンがどの程度存在するかを示す。この値はアソシエーション分析における支持度に類似するものであるが、ｕｖの全組み合わせのなかの位置付けを求める点において、従来の支持度とは異なる。Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｕ，ｖ］は、下記式により求められる。
【００３７】
μ（Ｕ，Ｖ）＝ｍｅａｎ（Ｘ［ｔ，ｐ，ｑ］，ａｌｌ（ｐ，ｑ）∈Ｕ×Ｖ）
σ（Ｕ，Ｖ）＝ｓｄ（Ｘ［ｔ，ｐ，ｑ］，ａｌｌ（ｐ，ｑ）∈Ｕ×Ｖ）
Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｕ，ｖ］＝（Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］−μ（Ｕ，Ｖ））／σ（Ｕ，Ｖ）
【００３８】
（図６：ステップＳ６０５）
指標計算部１２１は、属性値ｕを固定した上で、ｖの全組み合わせについてレコード値Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］を取得し、それらレコード値の平均μ（ｕ，Ｖ）と標準偏差σ（ｕ，Ｖ）を求め、これに基づきＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅ［ｔ，ｕ，ｖ］を算出する。Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ［ｔ，ｕ，ｖ］は、属性値ｕを有する属性Ｖの時刻ｔにおける全組み合わせのなかで、レコード値Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］が全体的傾向と比較してどのような位置付けにあるのかを示唆する指標値である。例えば商品ａを購入する全購買パターンのなかでさらに商品ｂを同時購入する購買パターンがどの程度存在するかを示す。この値はアソシエーション分析における信頼度に類似する。
【００３９】
μ（ｕ，Ｖ） ＝ｍｅａｎ（Ｘ［ｔ，ｕ，ｑ］，ａｌｌ（ｑ）∈Ｖ）
σ（ｕ，Ｖ） ＝ｓｄ（Ｘ［ｔ，ｕ，ｑ］，ａｌｌ（ｑ）∈Ｖ）
Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ［ｔ，ｕ，ｖ］＝（Ｘ［ｔ，ｕ，ｖ］−μ（ｕ，Ｖ））／σ（ｕ，Ｖ）
【００４０】
（図６：ステップＳ６０６）
指標計算部１２１は、ｖの全組み合わせにについてレコード値Ｘ［ｔ，ｖ］を取得し、それらレコード値の平均μ（Ｖ）と標準偏差σ（Ｖ）を求め、これに基づきＳｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｖ］を算出する。Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｖ］は、属性Ｖの属性値の時刻ｔにおける全組み合わせのなかで、レコード値Ｘ［ｔ，ｖ］が全体的傾向と比較してどのような位置付けにあるのかを示唆する指標値である。
【００４１】
μ（Ｖ）＝ｍｅａｎ（Ｘ［ｔ，ｑ］，ａｌｌ（ｑ）∈Ｖ）
σ（Ｖ）＝ｓｄ（Ｘ［ｔ，ｑ］，ａｌｌ（ｑ）∈Ｖ）
Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｖ］＝（Ｘ［ｔ，ｖ］−μ（Ｖ））／σ（Ｖ）
【００４２】
（図６：ステップＳ６０７）
指標計算部１２１は、下記式によりＬｉｆｔ［ｔ，ｕ，ｖ］を算出する。Ｌｉｆｔ［ｔ，ｕ，ｖ］は、属性値ｖを含む全組み合わせパターンに対して属性値ｕを追加条件として加えることにより、Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ［ｔ，ｕ，ｖ］がどの程度上昇するかを示唆する指標値である。
【００４３】
Ｌｉｆｔ［ｔ，ｕ，ｖ］＝Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ［ｔ，ｕ，ｖ］−Ｓｕｐｐｏｒｔ［ｔ，ｖ］
【００４４】
（図６：ステップＳ６０８）
指標計算部１２１は、ｔ に１を加えてステップＳ６０３に戻る。
【００４５】
（図６：ステップＳ６０９）
指標計算部１２１は、以上のステップにおいて算出した全ての指標値Ｓｕｐｐｏｒｔ，Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ，Ｌｉｆｔを記憶装置１５０に格納し、本フローチャートを終了する。
【００４６】
図７は、ステップＳ５０３の詳細を説明するフローチャートである。以下図７の各ステップについて説明する。
【００４７】
（図７：ステップＳ７０１）
ユーザは、出力するデータ系列ＩＤ１５３１と分析条件ＩＤ１５２１を選択する。複数の値を例えば範囲指定などによって選択してよい。出力部１２２は、記憶装置１５０から対応するデータ系列および分析条件のレコードを取得する。出力部１２２はさらに、選択された時刻に対応する各指標値（Ｓｕｐｐｏｒｔ，Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ，Ｌｉｆｔ）を併せて取得する。
【００４８】
（図７：ステップＳ７０２）
出力部１２２は、選択されたデータ系列ＩＤ１５３１のレコード値をグラフ表示する。グラフは比較する時系列を重ねて表示または並べて表示することができる。また、指標値を時系列に沿って表示するとともにデータ系列を同じ時系列に沿って表示することもできる。これにより、データ系列のレコード値が増加または減少する期間において、指標値がどのような値を有するかを視覚的に比較することができる。すなわち、データ系列の増減に対して選択した指標値がどのような影響を有するかを分析することができる。
【００４９】
（図７：ステップＳ７０３）
ユーザは、指標値を比較する基準時刻ｔを選択する。出力部１２２は、時刻ｔにおける各指標値を昇順または降順にソートして分析条件とともに出力する。これにより、ある特定の時刻における指標値間の特徴を分析することができる。
【００５０】
＜本発明の活用例＞
本発明を用いて属性値間の相関を比較する例について以下に説明する。例えば条件部１５２２が性別と年齢層の組み合わせであり、結論部１５２３が支店であると仮定する。この場合、Ａ支店〜Ｅ支店それぞれにおいて、条件部１５２２によって表される顧客層に対応する指標値を算出し、成績の悪い支店や成績のよい支店において、どの顧客層が成績に寄与しているかを判断する目安として、その指標値を利用することができる。
【００５１】
例えば、ある銀行のＡ支店の成績が減少しているとき、他支店と比べてどの程度悪いのか、あるいは、その減少の要因となっている顧客層を把握し、適切な対策を打つための判断材料にしたりすることができる。
【００５２】
以上説明した指標値（Ｓｕｐｐｏｒｔ，Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）は、平均と分散によって正規化されている（すなわち略同一のスケールで記述されている）ので、概ね−３から３までの範囲に収まる。またこれらに基づき算出するＬｉｆｔもある程度の範囲内に収まる。したがって、ステップＳ７０２やＳ７０３においてデータ系列やその他の指標値と重ね合わせ、あるいは並べて表示した場合においても、相関関係を容易に把握することができる。
【００５３】
上記指標値を算出するに際して、元のデータ系列を加工し、特定時点からの変化量・変化率、一定時間経過後の変化量・変化率、上位属性を基準とした下位属性項目のシェア比率などを計算し、その結果得られた新たなデータ系列に対して上記指標値を計算することもできる。
【符号の説明】
【００５４】
１００：データ分析装置、１１０：ＣＰＵ、１２０：データ分析部、１２１：指標計算部、１２２：出力部、１３０：入力装置、１４０：出力装置、１５０：記憶装置、１５１：属性定義テーブル、１５２：分析条件テーブル、１５３：データ系列テーブル。
【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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