"店舗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複数の店舗に関するデータと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、特定エリア内の複数の店舗について複数の店舗に関するデータと統計データを変数とし、正規化処理して変数間相関表を作成し、変数を確定する変数決定処理手段と、前記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得点を演算して、クラスター別の因子毎に平均得点表を生成するクラスター分析処理手段と、前記平均得点表を基に、前記特定エリアにおける店舗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、クラスター分析処理手段で生成された平均得点表を基に、店舗特性をクラスター毎に因子名と平均得点で表示する店舗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得点表を基に、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複数の店舗をクラスター毎に色分け表示する店舗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3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、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、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、クラスター毎に複数の変数の平均値を表示する店舗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、複数の変数を用いて店舗をクラスター毎に色分け表示するポートフォリオ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、複数の主成分を用いて店舗をクラスター毎に色分け表示する散布図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、主成分分析の結果から因子毎の平均値を演算し、当該平均値と抽出された店舗の因子の値との差分を算出し、前記複数の因子名を配したスパイダーチャートに前記店舗の差分を描画した分析グラフ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、主成分分析、クラスター分析の結果から正準判別分析を用いて判別モデルを生成し、当該判別モデルを用いて新規店舗のデータが入力設定されると、前記新規店舗が各クラスターに該当する確率を演算して表示するクイック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。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あるため、複数の店舗を複数のデータ変数によって得点化し、クラスター分析してクラスター間の関係性とクラスター毎の店舗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おらず、店舗運営を効率的に支援できるものとはなっ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、複数の店舗について複数のプロファイリングデータを利用して主成分分析し、更に店舗のクラスター分析を行って、店舗特性のレポートを生成して店舗特性を容易に把握できる店舗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、店舗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複数の店舗に関するデータと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、特定エリア内の複数の店舗について複数の店舗に関するデータと統計データを変数とし、正規化処理して変数間相関表を作成し、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得点を演算して、クラスター別の因子毎に平均得点表を生成するクラスター分析処理手段と、平均得点表を基に、特定エリアにおける店舗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、クラスター分析処理手段で生成された平均得点表を基に、店舗特性をクラスター毎に因子名と平均得点で表示する店舗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得点表を基に、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複数の店舗をクラスター毎に色分け表示する店舗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、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、クラスター分析処理手段が、クラスター毎に複数の変数の平均値を表示する店舗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、複数の変数を用いて店舗をクラスター毎に色分け表示するポートフォリオ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、複数の主成分を用いて店舗をクラスター毎に色分け表示する散布図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、主成分分析の結果から因子毎の平均値を演算し、当該平均値と抽出された店舗の因子の値との差分を算出し、複数の因子名を配したスパイダーチャートに店舗の差分を描画した分析グラフ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、主成分分析、クラスター分析の結果から正準判別分析を用いて判別モデルを生成し、当該判別モデルを用いて新規店舗のデータが入力設定されると、新規店舗が各クラスターに該当する確率を演算して表示するクイックレポートを生成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複数の店舗に関するデータと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、特定エリア内の複数の店舗について複数の店舗に関するデータと統計データを変数とし、正規化処理して変数間相関表を作成し、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得点を演算して、クラスター別の因子毎に平均得点表を生成し、レポート生成処理手段が、平均得点表を基に、特定エリアにおける店舗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、店舗特性についてプロファイリングデータを利用して得点化し、店舗特性をレポートできる効果がある。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。[1.実施の形態の概要]本発明の実施の形態に係る店舗プロファイリングシステムは、特定エリア内の複数の店舗について複数の店舗に関するデータと統計データを変数とし、正規化して変数間相関表を作成し、変数を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、クラスター分析してクラスター別の因子毎に平均得点表を生成するクラスター分析処理を行い、更に店舗特性のレポートを生成するものであり、店舗特性を、プロファイリングデータを利用して得点化し、店舗特性をレポートできるものである。[2.本システム:図1]本発明の実施の形態に係る店舗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店舗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店舗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。[3.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。[31変数決定処理]変数候補決定:図2店舗プロファイリングの対象となる複数の店舗について店舗元データを特定する。店舗元データについて図2を参照しながら説明する。図2は、店舗元データを示す図である。店舗元データは、図2に示すように、店舗毎に店舗ID識別子店舗名称売場面積月平均売上高駐車台数食品売上構成比衣類売上構成比雑貨売上構成比其他売上構成比人口3k昼間人口3k年間小売販売額乗降客1k等のデータがテーブルとして記憶される。尚、3k1kとは、半径3km又は1km以内の人口、乗降客数を示すものである。また、人口3k昼間人口3k乗降客1kは、統計データに基づくもので、変数として店舗特有のデータと店舗に関する統計データが含まれる。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。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-とし、0.50以上であれば、相関が高いことになる。尚、図3の横方向の12は、縦方向の1:売場面積2:月平均売上高と同じものである。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。[32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4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4に、主成分を選択する場合を示す。図4は、因子数決定を示す図である。図4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6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5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5を参照しながら説明する。図5は、主成分負荷量行列を示す図である。図5に示すように、決定した主成分の因子因子1~因子6の主成分得点と元の変数との相関を演算して、行列として作成したものである。そして、因子1~6について、図5の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は、レポート生成処理で図17を用いて具体的に説明する。[33クラスター分析処理]次に、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。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/非階層クラスター分析処理:図6~8次に、階層/非階層クラスター分析処理について図6~8を参照しながら説明する。図6は、店舗と因子の関係表を示す図であり、図7は、クラスター分析小分類の表を示す図であり、図8は、クラスター分析中分類の表を示す図である。店舗と因子の関係表:図6まず、図6に示すように、店舗毎に、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。生成された関係表は、因子解釈表を参照することで、店舗毎の特性を把握可能とすることができる。店舗毎の因子特性は、後述する図18の分析グラフで把握可能となる。クラスター分析小分類の表:図7次に、店舗毎の因子1~3における因子得点の状況からクラスター分析処理を行い、店舗毎に因子1~3を用いて距離を計算し、算出した距離に基づいて、図7に示すように、店舗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。クラスター分析中分類の表:図8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8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8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9次に、階層クラスター分析の樹形図について図9を参照しながら説明する。図9は、階層クラスター分析における樹形図である。図9に示したクラスターCL数73CLは、店舗数そのものではあるが、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6に対して、クラスターCL数を決定し、樹形図として配置される。また、クラスター数を収束して50CLとしてもよい。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を行い、クラスター数を決定する。CL別の変数平均表作成処理:図10CL別の変数平均表の作成処理について図10を参照しながら説明する。図10は、CL別の変数平均表を示す図である。図10では、クラスター毎に店舗元データで用いた変数について、例えば、Zスコアで得点を算出し、平均表を生成する。CL別特定変数平均表:図11また、図10を基にして、特定変数を抜き出し、図11に示すように、クラスター毎に変数の平均表を生成することもできる。図11は、CL別特定変数平均表を示す図である。図11に示すように、食品売上構成比衣類売上構成比雑貨売上構成比其他売上構成比の変数を抜き出して、クラスター毎に平均値を表にしている。これにより、クラスター毎の商品の比率を把握でき、品揃え方針を決めることができ、更に、複数店舗を管理する企業ではどのクラスターの店舗を取捨選択するかをも決定できる。CL別特定変数index:図12図11で抜き出した変数をクラスター毎にインデックスindexで表したのが図12である。図12は、CL別特定変数indexを示す図である。図12のCL別特定変数indexは、0~100の範囲で指数にし、見やすい形にしたものである。CL別特定変数Zスコア表:図13図11で抜き出した変数について、図13に示すように、クラスター毎にZスコアの得点による表を生成する。図13は、CL別特定変数Zスコア表を示す図である。図13のCL別特定変数Zスコア表は、ゼロを平均に±の数値化したもので、見やすい形にしたものである。CL別特定変数Zスコアグラフ:図14更に、図13をグラフにしたのが図14である。図14は、CL別特定変数Zスコアグラフを示す図である。図14のグラフにすることでクラスター別の特定変数に対する状況を容易に認識できる。[34レポート生成処理]上記クラスター分析処理に基づいて、基本的なレポートとして、地図を表示し、地図上にクラスター毎に色分けされた店舗を表示してレポートを生成する。これにより、地図上で店舗がどのようなクラスターの分布になっているのかを容易に認識できる効果がある。ポートフォリオ:図15また、上記クラスター分析処理に基づいて、変数を用いてポートフォリオのレポートを生成する。例えば、月平均売上高と売場面積の関係について、店舗がどのような分布になっているのかをクラスター毎に表示したのが図15である。図15は、ポートフォリオの例を示す図である。図15のポートフォリオを基に、店舗が属するクラスターにおける状況を把握することができ、店舗の改善を促すことができる。尚、図15においても、店舗がクラスター毎に色分け表示されるようにしてもよい。散布図:図16図15では、具体的な変数を用いた表示であったが、例えば、主成分1と主成分2の関係において、店舗のクラスター毎の散布状態を表示したのが図16である。図16は、主成分の散布図である。図16では、主成分1と主成分2で分析対象の店舗をクラスター毎の傾向を把握することができる。因子解釈表:図17次に、因子解釈表の例について図17を参照しながら説明する。図17は、因子解釈表の例を示す図である。図17の例では、9つの因子について、因子No.1には因子名ニューファミリー性都心近郊が、因子No.2には因子名マイホーム核家族性が、因子No.3には因子名三世代大家族性が、因子No.4には因子名高齢者農村性が、因子No.5にはニューファミリー性都心郊外が、因子No.6には因子名製造業性が、因子No.7には因子名郊外ファミリー性が、因子No.8には因子名社宅居住性が、因子No.9には因子名公団居住性が付与され、各々細かく特徴が定義付けられている。因子特性を示す分析グラフ:図18また、図6に示した主成分分析の表から図18に示す因子特性を分析グラフで表示し、レポートにすることもできる。図18は、因子特性を示す分析グラフを示す図である。レポートの例として、図17に示した因子解釈表の各因子について、主成分分析された全ての店舗について因子毎の合計値合計得点を算出して、平均値平均得点を因子毎に演算し、更にその因子毎の平均値に対して抽出された個々の店舗A、店舗B、店舗C、店舗Hの各因子の値因子得点の差分±値を算出し、因子名を配した多角形グラフスパイダーチャートに各店舗の差分を描画することで、各店舗の特性を表示し、店舗間の因子特性を把握することができる。クイックレポートの例:図19主成分分析され、クラスター分析された店舗A~Zについて、上述のようにレポートを生成することも可能であるが、分析された店舗A~Zを基に判別モデルを生成し、例えば、新規店舗の諸条件を入力設定すると、各クラスターに該当するパーセンテージ確率を算出させることが可能である。これをクイックレポートと称している。クイックレポートの表示例を図19に示す。図19は、クイックレポートの表示例を示す図である。図19に示すように、項目として分析に用いられた変数が設定され、その項目に新規店舗の数値を入力設定し、判別モデルを基にした演算を実行すると、クラスターに該当する割合を算出し、その割合が高い順にクラスター番号を表示する。図19の例では、該当するクラスターの1位がCL003で、2位がCL001で、3位がCL004で、4位がCL005が表示されている。ここで、判別モデルを用いて該当する割合確率を算出するのに正準判別分析を用い、各正準変量によってどの程度判別されるかを表す指標としては、その正準変量を用いたときの群間平方和と群内平方和の比、または相関比を用いる。正準判別分析については、非特許文献1に記載されている。判別される確率については、非特許文献1の式7.13又は式7.14を用いる。このクイックレポートにより、判別モデルに基づいて新規店舗のクラスターを判別でき、当該クラスターに合わせた店舗展開が可能となる。[4.実施の形態の効果]本システムによれば、特定エリア内の複数の店舗について複数の店舗に関するデータと統計データを変数とし、正規化して変数間相関表を作成し、変数を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、クラスター分析してクラスター別の因子毎に平均得点表を生成するクラスター分析処理を行い、更に店舗特性のレポートを生成するものであり、店舗特性についてプロファイリングデータを利用して得点化し、店舗特性をレポートできる効果がある。"