"地域特性を分析するプロファイリングシステムであって、コンピュータの記憶部に行政界単位又は特定のメッシュ単位に統計データを記憶し、制御部がプログラムを動作させて実行する処理手段として、複数の行政界又は複数のメッシュから成り、統計データ、若しくは統計データを集計した集計データを変数候補として正規化処理し、正規化処理された変数間の相関を演算し、変数間相関表を生成して変数を確定する変数決定処理手段と、確定された変数について主成分分析処理を行い、主成分から因子を特定し、前記因子の主成分得点を算出し、前記変数と前記主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理手段と、前記因子でクラスター分析を行い、クラスター別の因子毎に平均値を演算して、クラスター別の平均表を生成するクラスター分析処理手段と、前記主成分負荷行列又は前記平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて地域特性のレポートを生成するレポート生成処理手段とを有することを特徴とするプロファイリングシステム。レポート生成処理手段が、主成分分析処理手段で生成された主成分負荷行列を基に、行政界又はメッシュと因子得点との関係を表す関係表を作成し、拠点が含まれる特定エリアについて、前記関係表に従って前記特定エリアに含まれる行政界又はメッシュについて因子毎に平均得点を算出し、当該特定エリアの地域特性を因子名と前記平均得点で表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする請求項1記載のプロファイリングシステム。レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、表示された地図上に前記特定エリア内で行政界又はメッシュをクラスター毎に色分け表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする請求項1記載のプロファイリングシステム。レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、1つ又は2つの変数に対するクラスター毎の出現率を表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする請求項1記載のプロファイリングシステム。主成分分析処理手段が、主成分分析における固有値と累積寄与率によって主成分から因子を特定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか記載のプロファイリングシステム。クラスター分析処理手段が、クラスター間の距離を演算し、演算された距離の値に応じてクラスターをグループ化して分類することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか記載のプロファイリングシステム。クラスター分析処理手段が、クラスター間の距離を演算し、前記演算された距離に基づいてグループの結合が為されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか記載のプロファイリングシステム。クラスター分析処理手段が、因子に加えて変数でクラスター分析を行うことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか記載のプロファイリングシステム。レポート生成処理手段が、拠点に関するレスポンスデータを重ね合わせて、前記拠点に対する地域特性の指標を表示することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか記載のプロファイリングシステム。しかしながら、上記従来の分析システムでは、個別の店舗等の分析を行うものではあるが、地域特性によって得点化して評価し、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を把握可能とするレポートを生成する機能を備えていないという問題点があった。本発明は上記実状に鑑みて為されたもので、地域特性のプロファイリングデータを利用して地域特性を分析し、拠点が含まれる特定エリアの地域特性のレポートを生成して当該エリアの地域特性を容易に把握できるプロファイリングシステムを提供することを目的とする。上記従来例の問題点を解決するための本発明は、地域特性を分析するプロファイリングシステムであって、コンピュータの記憶部に行政界単位に統計データを記憶し、制御部がプログラムを動作させて実行する処理手段として、複数の行政界から成り、統計データ、若しくは統計データを集計した集計データを変数候補として正規化処理し、正規化処理された変数間の相関を演算し、変数間相関表を生成して変数を確定する変数決定処理手段と、確定された変数について主成分分析処理を行い、主成分から因子を特定し、因子の主成分得点を算出し、変数と主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理手段と、因子でクラスター分析を行い、クラスター別の因子毎に平均値を演算して、クラスター別の平均表を生成するクラスター分析処理手段と、主成分負荷行列又は平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて地域特性のレポートを生成するレポート生成処理手段とを有することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、レポート生成処理手段が、主成分分析処理手段で生成された主成分負荷行列を基に、行政界又はメッシュと因子得点との関係を表す関係表を作成し、拠点が含まれる特定エリアについて、関係表に従って特定エリアに含まれる行政界又はメッシュについて因子毎に平均得点を算出し、当該特定エリアの地域特性を因子名と平均得点で表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、表示された地図上に特定エリア内で行政界をクラスター毎に色分け表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、1つ又は2つの変数に対するクラスター毎の出現率を表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、主成分分析処理手段が、主成分分析における固有値と累積寄与率によって主成分から因子を特定することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、クラスター分析処理手段が、クラスター間の距離を演算し、演算された距離の値に応じてクラスターをグループ化して分類することを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、クラスター分析処理手段が、クラスター間の距離を演算し、前記演算された距離に基づいてグループの結合が為されることを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、クラスター分析処理手段が、因子に加えて変数でクラスター分析を行うことを特徴とする。本発明は、上記プロファイリングシステムにおいて、レポート生成処理手段が、拠点に関するレスポンスデータを重ね合わせて、拠点に対する地域特性の指標を表示することを特徴とする。本発明によれば、コンピュータの記憶部に行政界単位に統計データを記憶し、制御部がプログラムを動作させて実行する処理手段として、変数決定処理手段が、複数の行政界から成り、統計データ、若しくは統計データを集計した集計データを変数候補として正規化処理し、正規化処理された変数間の相関を演算し、変数間相関表を生成して変数を確定し、主成分分析処理手段が、確定された変数について主成分分析処理を行い、主成分から因子を特定し、因子の主成分得点を算出し、変数と主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成し、クラスター分析処理手段が、因子でクラスター分析を行い、クラスター別の因子毎に平均値を演算して、クラスター別の平均表を生成し、レポート生成処理手段が、主成分負荷行列又は平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて地域特性のレポートを生成するプロファイリングシステムとしているので、地域特性のプロファイリングデータを利用して拠点が含まれる特定エリアの地域特性を分析し、拠点が含まれる特定エリアの地域特性のレポートを生成でき、当該エリアの地域特性を容易に把握できる効果がある。本発明によれば、レポート生成処理手段が、主成分分析処理手段で生成された主成分負荷行列を基に、行政界又はメッシュと因子得点との関係を表す関係表を作成し、拠点が含まれる特定エリアについて、関係表に従って特定エリアに含まれる行政界又はメッシュについて因子毎に平均得点を算出し、当該特定エリアの地域特性を因子名と平均得点で表示する地域特性のレポートを生成する上記プロファイリングシステムとしているので、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を因子名と平均得点で容易に把握できる効果がある。本発明によれば、レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、表示された地図上に特定エリア内で行政界をクラスター毎に色分け表示する地域特性のレポートを生成する上記プロファイリングシステムとしているので、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を地図上の色分け表示により容易に把握できる効果がある。本発明によれば、レポート生成処理手段が、クラスター分析処理手段で生成された平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて、1つ又は2つの変数に対するクラスター毎の出現率を表示する地域特性のレポートを生成する上記プロファイリングシステムとしているので、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を変数に対するクラスター毎の出現率で表示することにより、地域特性を容易に把握できる効果がある。本発明によれば、レポート生成処理手段が、拠点に関するレスポンスデータを重ね合わせて、拠点に対する地域特性の指標を表示する上記プロファイリングシステムとしているので、拠点が含まれる特定エリアの地域特性に対するレスポンスデータの関連性を容易に把握できる効果がある。本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。[実施の形態の概要]本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムは、統計データ等を変数候補とし、正規化して変数間相関表を作成し、変数確定する変数決定処理を行い、主成分分析して主成分から因子を特定し、因子の主成分得点を算出し、変数と主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理を行い、階層/非階層クラスター分析して、クラスター別の因子毎に平均表を生成する階層/非階層クラスター分析処理を行い、更に拠点を含む特定エリアの地域特性のレポートを生成するものであり、特定エリアの地域特性を、プロファイリングデータを利用して得点化し、拠点との関連で地域特性をレポートできるものである。[本システム:図1]本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムについて図1を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムの構成ブロック図である。本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステム本システムは、図1に示すように、制御部11と、記憶部12と、インタフェース部13とを備えたコンピュータによって実現され、インタフェース部13を介して表示部14と、入力部15とが接続されている。また、記憶部12には、処理プログラムが記憶されており、記憶部12から処理プログラムを読み込んで動作させることで、各処理を実現している。また、ネットワークに接続するサーバで処理プログラムを動作させ、当該サーバにネットワークを介して接続するクライアントからの指示を入力し、処理結果をクライアントに表示出力するクライアントサーバのネットワークシステムとしてもよい。このネットワークシステムにおけるサーバをWebサーバとし、クライアントをWebサーバにアクセスするコンピュータとしたWebシステムであってもよい。[処理内容]本システムの制御部11が処理プログラムによって実行する処理は、変数決定処理主成分分析処理階層/非階層クラスター分析処理レポート生成処理に分けることができる。これら処理を処理プログラムによって実現する各処理手段が、変数決定処理手段主成分分析処理手段クラスター分析処理手段レポート生成処理手段である。各処理を具体的に以下説明する。[1.変数決定処理]変数候補決定:図2行政界が複数含まれるエリア例えば、特定地域、首都圏、全国等を特定して、変数候補を決定する。統計データをそのまま変数候補に決定してもよいし、統計データを集計して変数候補に決定してもよい。変数の候補としては、例えば、核家族世帯率計算式:核家族世帯数/世帯数、若者人口率計算式:15~19歳人口20~24歳人口/人口総数、一戸建て世帯率計算式:一戸建世帯数/世帯数等がある。変数の候補は、エリアについてプロファイリングを行う操作者によって利用したい統計データ又はその集計データが決定される。尚、元データの例を図2に示す。図2は、元データを示す図である。図2に示すように、行政界例えば、町丁目毎に、例えば変数1~4についての数値が演算された状態を示している。尚、上記エリアを行政界としたが、国勢調査等から提供される1km×1km、500m×500m、250m×250mのメッシュのエリアであってもよい。尚、国勢調査等からは、これらメッシュのエリア単位で統計データが提供される。また、上記以外の任意のメッシュ、例えば、300m×300m等のエリアを想定する場合には、上記メッシュの面積按分を用いて統計データを按分し、任意のメッシュのエリアに適用することが可能である。以下において、行政界と記載した部分は、上記のメッシュと読み替えることができる。更に、変数の候補は、静的なデータに限らず、時間、日、月、季節、年によって変動するデータを用いてもよい。変動するデータとしては、携帯電話機、スマートフォン等の位置データ、交通機関の非接触型ICカード等のデータを上記期間で集計したものがある。また、抽象的なデータであっても、評価して数値に落とし込むことができれば、変数の候補としてもよい。正規化処理変数となる元データは、正規分布化できるものを用いるのが望ましい。そのため、元データについて、指数化、比率化、逆数化、対数化して正規分布にする。また、元データの歪度、尖度を算出し、予め設定した基準値例えば、±1.5以内と比較し、正規分布化の適否を判定する。正規分布化が不適であれば、その変数は原則として用いないようにする。但し、正規化できない元データであっても、必要と判断した場合には、あえて用いるようにする。更に、元データの分位点を抽出し、突出した部分があるか否か判定し、突出したデータ部分があれば、当該テータ部分を取り除く処理を行う。変数間相関表作成処理:図3、図4正規化処理された変数について全ての変数との相関を演算し、変数間相関表を作成する。変数間相関表について図3を参照しながら説明する。図3は、変数間相関表を示す図である。図3に示すように、決定して正規化等された変数の候補は、総当たりで相関演算を行い、算出された相関値を変数間相関表に設定する。図3では、縦横に同じ変数の候補が配列され、相関値が設定されている。同じ変数同士は相関が1.00となり、0.50以上であれば、相関が高いことになる。具体的な変数間相関表を図4に示す。図4は、具体的な変数間相関表を示す図である。図4に示すように、変数として若者人口率常雇用者率完全就業人口率65歳以上親族のいる世帯率年収1500万円以上世帯率一般世帯数等を用い、全ての変数同士で相関を演算している。ここで、上記変数は以下のように定義される。若者人口率図4では若者率=14~24歳人口/総人口常雇用者率=常雇用者数/労働力人口就業者人口完全失業者人口完全就業人口率図4では完全就業人口2=完全就業人口/労働力人口65歳以上親族のいる世帯率=65歳以上親族のいる世帯数/世帯総数年収1500万円以上世帯率図4では1500万=年収1500万円以上世帯数/世帯総数一般世帯数図4では一般世帯数05=世帯総数変数確定処理当該変数間相関表において、目安として許容範囲±R相関値=0.5などを基準として、0.5以上を有する変数がある場合には、相関係数が低くなる変数の組み合わせを選択することが望ましい。[2.主成分分析処理]主成分分析処理主成分分析とは、多くの量的変数が存在する場合に、それらの間の相関構造を考慮して、低い次元の合成変数主成分に変換し、データが有している構造より解釈しやすくするための分析である。主成分分析には、相関係数行列を用いる場合と、分散共分散行列を用いる2種類があるが、ここでは相関係数行列を用いることとする。相関係数行列Rとして、相関係数行列Rの第1固有値最大固有値λ1に対応する固有ベクトルから第1主成分z1を求め、次に、相関係数行列Rの第2固有値λ2に対応する固有ベクトルから第2主成分z2を求める。同様にして、第k主成分を求める。固有値は、その成分が元の変数何個分の情報を持っているかを表すもので、固有値の合計は、変数の個数に等しい。そして、それぞれの主成分の寄与率、累積寄与率を算出する。主成分の寄与率とは、主成分が全体の情報変数の個数のどのくらいの割合であるかを示すものである。具体的には、変数x1,x2,,xpがある場合、変数の標準化し、以下の式1の標準化値u1,u2,,upを算出する。ここで、xバーは平均を、sは標準偏差を示している。そして、以下の式2に示すように、第1主成分z1を算出する。第2主成分z2以降も同様に算出する。ここで、aは、固有ベクトルである。更に、相関係数行列Rを以下の式3に示すように、生成する。次に、第k主成分の寄与率を以下の式4で算出する。ここで、λ1は第1主成分の固有値で、λ2は第2主成分の固有値、λkは第k主成分の固有値、λpは第p主成分の固有値である。そして、第k主成分までの累積寄与率を以下の式5に示す。主成分数決定処理:図5主成分分析処理で算出した固有値と累積寄与率について、固有値が1以上若しくは累積寄与率が80を超えるを目安として主成分を選択する。ここで、選択された主成分の数が決定される。図5に、主成分を選択する場合を示す。図5は、因子数決定を示す図である。図5に示すように、主成分の固有値を算出して大きい順に並び替え、固有値が1.0以上の主成分を因子として選択して、因子数が決定される。主成分得点算出処理因子の数が決定すると、決定した因子例えば、因子1~因子9について、主成分得点因子得点を算出する。主成分負荷量行列作成処理:図6主成分得点算出処理において算出した因子の主成分得点と元の変数との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とし、その行列を主成分負荷量行列として生成する。第1主成分の主成分負荷量は、以下の式6で算出される。第2主成分以降も同様に主成分負荷量が算出される。ここで、主成分負荷量行列について図6を参照しながら説明する。図6は、主成分負荷量行列を示す図である。図6に示すように、決定した主成分を因子因子1~因子9として、因子の主成分得点と元の変数との相関を演算して相関係数を求め、行列として作成したものである。因子解釈表作成:図7因子1~9について、主成分負荷量行列を参考にして、主成分の特性から因子解釈表が作成される。つまり、因子番号に対する定義付けである。因子解釈表について図7を参照しながら説明する。図7は、主成分解釈表を示す図である。図7では、因子番号1は、都心の富裕層、若者単身層混在エリアの名称とし、20歳代~30歳代の人口構成比が高く、単身層が多い。地価が高いエリア。共同住宅が多く、就業人口が多い。年収、貯蓄高の構成比に大きな特徴が見られないが、1平米あたりの貯蓄高が高い人口密集エリア。という解釈を付与する。、因子番号9は、社宅住まいが多い高資産層の名称とし、社宅住まいが多く、貯蓄レベルが高い層という解釈を付与する。また、図示していないが、別の因子解釈表において、例えば、因子番号1は、ニューファミリー性因子都心近郊の名称とし、25~35歳人口、0~9歳人口が多く、高齢人口は少ない。という解釈を付与する。、因子番号9は、公団居住性因子の名称とし、公団、公社住居に住む割合が高いエリアで、失業率が高い。という解釈を付与することもある。[3.階層/非階層クラスター分析処理]階層又は非階層のクラスター分析処理を行う。具体的には、最初に階層クラスター分析処理を行い、収束しない場合又は時間が掛かりすぎる場合に、非階層クラスター分析処理を行うことになる。クラスター分析では、指定したクラスターに分類するために、2つのステップが反復して計算される。まず、クラスターのシードと呼ばれるn個の点が選択される。シードは、クラスター平均の最初の推定値である。そして、各測定値が最も近くにあるシードに割り当てられて一時的なクラスターを形成する。次に、シードが新しいクラスター平均に代えられ、その平均に点が再び割り当てられる。この過程が繰り返され、最後にクラスター内に変化が生じない状態になり、クラスター分析が完了する。そして、階層クラスター分析において階層構造を決めるためのクラスター間の距離を計算する方法には、群平均法、重心法、Ward法、最短距離法、最長距離法等がある。本システムでは、いずれの方法を用いても構わないが、Ward法を用いている。Ward法は、2つのクラスター間の距離は、そのクラスター間のANOVA平方和をすべての変数について合計したものとして計算される。クラスター内の平方和が最小化されるように、クラスターを併合していく。Ward法では、各階層の結合において、多変量の正規混合分布の、球面性の共分散行列、等しい抽出確率の仮定のもとで尤度が最大になるようにクラスターを結合する。階層クラスター分析処理:図8~10次に、階層クラスター分析処理について図8~10を参照しながら説明する。図8は、行政界と因子の関係表を示す図であり、図9は、クラスター分析小分類の表を示す図であり、図10は、クラスター分析中分類の表を示す図である。まず、図8に示すように、行政界毎に、例えば、因子1~3の因子得点を算出して関係表を生成する。図8では、行政界毎としたが、メッシュ毎でもよい。尚、行政界毎の因子得点の算出は、図6の主成分負荷量行列を作成した時点で得られる。次に、行政界毎の因子1~3の因子得点の状況からクラスター分析処理を行い、行政界毎に因子1~3を用いて距離を計算し、算出した距離に基づいて、図9に示すように、行政界毎にクラスターを特定し、クラスター番号小分類のクラスター番号を付与して、クラスター分析小分類の表を生成する。そして、クラスター番号毎に因子毎に因子得点の平均を算出し、図10に示すように、クラスター番号毎に因子1~3の因子得点の平均値を設定し、更にクラスター分析処理を行い、小分類のクラスター番号毎に因子1~3の因子得点の平均値を用いて距離を計算し、算出した距離に基づいて小分類のクラスター毎に中分類のクラスターを特定し、クラスター番号中分類のクラスター番号を付与して、クラスター分析中分類の表平均表を生成する。クラスター分析で中分類を作成する方法は、上記クラスター番号毎に因子得点の平均値を求めて更にクラスター分析を行う方法と、後述する樹形図から判断して中分類数を決める方法がある。尚、図10には平均値を設定すると記載したが、実際は、因子毎に集計された平均値に対してプラスマイナスの値平均値に対する±を数値化したものを設定する。尚、小分類及び中分類とした場合、それぞれの段階で必ずクラスターの解釈を行い、分類数の適正を判定している。また、上述のクラスター分析処理は、因子だけを使ってクラスター分析を行ったが、ここで変数を使ってクラスター分析を行うようにしてもよい。このようにして、階層クラスター分析では、クラスター数を収束する。階層クラスター分析の樹形図:図11次に、階層クラスター分析の樹形図について図11を参照しながら説明する。図11は、階層クラスター分析における樹形図である。図11において、分析手法は、主因子法を採用し、回転は、直交回転を用い、因子数9に対して、クラスターCL数を50CLとしたものである。樹形図は、上述したクラスター間の距離を求める計算方法によって算出された距離の値に基づいて生成される。クラスター数決定処理そして、クラスターの結合化により、クラスター組み替えの適正化を行い、クラスター数を決定する。例えば、クラスター数は50CLあるが、結合化により20CLに組み替え可能である。エリア別CLの度数作成処理:図12エリア別のCLの度数作成処理を行う。具体的には、図12に示すように、エリア別都道府県別にクラスターに因子1~9に該当する町丁目件数を算出して一覧表を生成する。図12は、エリア別にCLの度数を示す図である。図12を参照すると、因子に対するエリア別の傾向でクラスターを解釈できる。CL別の変数平均表作成処理:図13CL別の変数平均表の作成処理について図13を参照しながら説明する。図13は、CL別の変数平均表を示す図である。図13では、クラスター毎に因子1~9に対する町丁字件数年代別の人口比率、世帯数の比率等について、例えば、Zスコアで得点を算出し、平均表を生成する。図13を参照すれば、因子に対する変数の傾向でクラスターを解釈できる。また、変数として業種の就業者比率、年収等によって、Zスコアの得点による変数平均表を生成するようにしてもよい。[4.レポート生成処理]上記クラスター分析処理に基づいて、地図を表示し、地図上の行政界をクラスター毎に色分け表示してレポートを生成する。これにより、地図上でのクラスターの分布が容易に認識できる効果がある。また、上記クラスター分析処理に基づいて、CL毎の人口と構成比、世帯数と構成比、エリア数と構成比を一覧で表示するようにし、特定地域、例えば、首都圏等におけるクラスター特性をレポートとして表示できる。また、特定地域、例えば、首都圏について、横軸に平均年齢、縦軸に平均世帯年収をとり、CL別に世帯数の大小を円の直径に反映させて分布を表示するようにしてもよい。この場合、CL毎に円の色を変化させるか、主成分得点が近似するCL距離の近いCLをグループとして同じ色で表示するようにする。これにより、特定地域の平均年齢と平均世帯年収の関係がCL毎に認識可能となる。また、店舗を拠点にする場合に、半径1km、2km、3km等の距離又はトラベルタイム5分、10分、30分等のアクセス時間で商圏を一つ又は複数設定してエリアを特定してもよい。因子特性:図14主成分分析によって得られた図8の行政界と因子の関係表から図14に示す因子特性を表示することができる。図14は、因子特性を示す分析グラフである。図14に示すように、行政界と因子の関係表から、因子に対応する項目因子名について、分析地の商圏、全国平均因子、首都圏平均因子、都市圏平均因子、地方圏平均因子を用いた分析グラフを生成し、レポートを生成する。具体的には、行政界と因子の関係表から、分析対象のエリア例えば、商圏、都市圏、地方圏等に含まれる行政界を抽出し、因子毎の平均得点平均因子を算出するものである。ここで、分析地の商圏とは、分析対象の特定エリアにおける因子得点の平均得点平均因子であり、全国平均因子とは全国の都道府県の平均因子であり、首都圏平均因子とは、関東1都3県:東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県の平均因子であり、都市圏平均因子とは、関東、東海3県:愛知県、岐阜県、三重県、近畿2府4県:大阪府、京都府、滋賀県、奈良県、和歌山県、兵庫県の平均因子であり、地方圏平均因子とは、関東、東海、近畿以外の都道府県の平均因子である。図14では、特定のエリア分析地Aの商圏の因子特性と東京都、全国、首都圏、都市圏、地方圏等の平均因子平均得点とを比較できる。図14では、拠点Aの商圏と東京都等のエリアについて地域特性を比較するようになっているが、例えば、拠点B、拠点Cの商圏における地域特性も一つの図でプロットしてもよい。これにより、複数の拠点の商圏について地域特性を比較できる効果がある。図14では、因子としては、No.1がニューファミリー性都心近郊、No.2がマイホーム核家族性、No.3が三世代大家族性、No.4が高齢者農村性、No.5がニューファミリー性都心郊外、No.6が製造業性、No.7が郊外ファミリー性、No.8が社宅住居性、No.9が公団住居性の因子名を採用している。例えば、No.1のニューファミリー性都心近郊は25~39歳人口、0~9歳人口が多い。逆に高齢人口は極端に低い。マンション住まいが多く、労働力人口はきわめて高い。都心や政令指定都市、県庁所在地など人口密集地で得点が高い。という特徴がある。また、No.5のニューファミリー性都心郊外は、30~44歳人口、0~14歳人口が多く、団塊世代の構成比が低い。マンション居住者が多く、因子1と分布エリアが重複するが、こちらの因子の方が郊外にも点在している。という特徴がある。レスポンスを用いたクラスター特性:図15店舗を拠点としてとらえてエリア半径又はドライブタイムで定まるエリアを特定して商圏を決定する。そして、クラスター特性に店舗等のレスポンスを重ね合わせて、店舗等の拠点に対する地域特性の指標を表示することも可能である。レスポンスとは、店舗からのダイレクトに対する来訪者数、または店舗等からのアンケートに対する回答等である。地域特性の指標とは、当該店舗がどのクラスター番号に属しているのかを示すものである。また、商圏内の行政界を地図に表示し、行政界又はメッシュをクラスター毎に色分け表示し、更にレスポンスデータとして顧客の住所等の位置情報を用いて、地図上に顧客の位置データを点で表示することができる。これにより、地図上の地域特性に対してレスポンスデータ顧客の位置データの分布状況が容易に把握でき、地域特性に対するレスポンスデータの関連性を容易に把握できる効果がある。レスポンスを用いたクラスター特性について図15を参照にしながら説明する。図15は、レスポンスを用いたクラスター特性を示す図である。図15に示すように、各CLに小分類と名称を付与し、CL毎に、レスポンス件数と構成比、中和レスポンス件数と構成比、世帯数と構成比、有効世帯数と構成比、浸透率、インデックス中和なし、インデックス中和ありを示している。ここで、レスポンス件数は、世帯数が0の場合、またはレスポンス率が100を超えた町丁目を除外した各クラスターレスポンス数の和である。構成比は、商圏内における各クラスター別の構成比である。中和レスポンス件数とは、レスポンス件数に分析地からのトラベルタイムの2乗を乗じたもので、顧客は距離の2乗に反比例して減衰していくという考えに基づき、これを打ち消したものである。有効世帯数は、レスポンス件数、世帯数が0の場合、または、レスポンス率が100を超えた町丁目を除外した各クラスター世帯数の和である。浸透率は、レスポンス件数/有効世帯数で算出される。インデックス中和なしは、各クラスターレスポンス件数/各クラスター有効世帯数/全クラスターレスポンス件数/全クラスター有効世帯数で算出される。インデックス中和ありは、各クラスター中和レスポンス件数/各クラスター有効世帯数/全クラスター中和レスポンス件数/全クラスター有効世帯数で算出される[クラスター特性のクロス分析:図16]図15では、小分類が首都圏01~30分類のものを示したが、それ以外の小分類として全国01~30分類版、都市圏01~30分類版、地方圏01~30分類版等がある。小分類全国01~30版において、人口密度と世帯年収の変数に対するクラスターの出現率について図16に示す。図16は、クラスターの出現率と人口密度世帯年収のクロス分析グラフである。図16における円の大きさが出現率の大きさを表している。ここで、図16の右側に示したクラスターは中分類であり、年居住者都市近郊居住者高齢田園等になる。その中分類のクラスター内に小分類のクラスターが含まれている。図16で、同じクラスターの円が複数存在するのは、小分類のクラスターを表示しているためである。従って、図16において、小分類のクラスターとの関係が明確になるように、各円内に小分類のクラスター番号を表示させるとよい。[実施の形態の効果]本システムによれば、地域特性のプロファイリングデータを利用して地域特性を分析し、拠点が含まれる特定エリアがどのような地域特性を備えているのかのレポートを生成することができ、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を容易に把握できる効果がある。また、上記レポートに拠点のレスポンスデータを重ね合わせて当該拠点の地域特性の指標を表示でき、拠点が含まれる特定エリアの地域特性に対してレスポンスデータの関連性を容易に把握できる効果がある。また、地域特性を利用したレポートは、店舗の場合、商品の品揃え、棚割等の参考とすることができ、更に、店舗評価、店舗のスクラップアンドビルド、投資判断にも利用できる効果がある。"