CN1311484A - 数据分析系统,数据分析方法和具有存储程序的计算机可读存储媒体 - Google Patents

Abstract

本发明用用户容易掌握的形式表示数据分析结果。在本发明中,根据因子分析结果在每个因子求出项目与因子负荷量的组合,并在每个因子表示该项目与因子负荷量的组合。

Description

数据分析系统，数据分析方法和具 有存储程序的计算机可读存储媒体

本申请是基于在先日本专利申请No.11-375473 1999.12.28，其全部内容已引用在本申请中作为参考。

本发明涉及向用户提供收集数据的分析结果的数据分析系统和数据分析方法以及记录了程序的计算机可读记录媒体。

作为对各种测试结果和调查结果、POS数据等的分析，利用多变量解析。在多变量解析中有重回归分析、群组分析、判别分析、主成分分析、因子分析、分散分析、多重比较法等各种解析方法，根据分析的内容选择并利用适合的方法。在多变量解析的各种方法中，以下仅说明适合测试结果和调查结果、POS数据分析的因子分析、分散分析、多重比较法等3种方法。

因子分析是寻找潜存于几个变数间的共同因子(特征、要素)的方法。将涉及几个项目的评价结果作为变数进行因子分析时，可得到每个因子涉及各项目的因子负荷量。分析者将因子负荷量绝对值大的项目作为参考，对每个因子说明因子的意义(因子的解释、命名)。

图24是表示因子分析结果的一个例子。这里进行了有关英语、数学、理科、社会、国语的试验，是将英语、数学、理科、社会、国语作为变数。表示取因子数为2进行因子分析的例子。

其结果是：由于因子1中英语、数学、理科的因子负荷量特别大，则可推定该因子1为「理系的能力」；由于因子2中社会、国语的因子负荷量较大，则可推定为「文系的能力」。

下面对分散分析予以说明。分散分析是对水准(群组)间是否有差别进行调查的方法。

当说明该分散分析的次序时，首先设定作为调查最初有无差别的对象的水准。例如在有关电视机制造公司的调查时，设定作为水准的电视机制造厂的P1公司、P2公司、…P21公司。

在分散分析中，求出各水准的每个观测值的平均值以及全部观测值的平均。例如，对各水准Pi(i=1-21)，进行表1所示的观测。

表1  各水准的观测值

因子水准	观测值	观测的反复次数
			P1	X11,X12	2
P2	X21,X22,X23	3
			P3	X31,X32,X33	3
P4	X41	1
			…	…	…
Pi	Xij	ni

当水准Pi的平均为μi、全部观测值的平均为μ时，这些平均值有以下(1)式的关系。

也就是，当(1)式的左边为全变动ST，右边第1项为水准间变动SP，右边第2项为水准内变动SE时，(2)式成立。

ST=SP+SE    …(2)

然后，在分散分析中调查各水准间是否有差别。在上述例子中，当水准间变动SP比水准内变动SE大时，可认为有差别。在SP/SE中考虑的自由度m1、m2的值可由(3)式表示。这意味着按自由度(m1,m2)的F分布。 $\frac{m_1{S}_P}{m_2{S}_E}\≅F(m_2,m_1)\·\·\·\left(3\right)$

利用该结果进行F检定(分散比检定)。也就是，求出作为「假设HO：全部水准中平均相等」的(m1·SP)／(m2·SE)值，求出作为有意义水准α时的F值的F(m2,m1,α)，判定以下(4)式是否成立。F值一般是由(水准间的平均平方/水准内的平均平方)求出的值。 $\frac{m_1{S}_P}{m_2{S}_E}\≥F(m_2,m_1;\mathrm{\α})\·\·\·\left(4\right)$

判定的结果是：若(4)式成立，则不采纳假设HO，判定各水准P1-P21间有差别。

图25表示分散分析结果的一个例子。这里，对电视机制造厂P1～P21公司制造的电视机的「外观设计」和「DVD连接容易性」进行观测，表示实行分散分析的结果。最后，若由该分散分析结果得到的Pr(F)值小于所定临界值，则判定有差别。当该所定临界值为0.045时，则根据各结果的Pr(F)，判定「外观设计」在P1～P21公司间无差别，「DVD连接容易性」在P1～P21公司间有差别。

下面对多重比较法予以说明。在多重比较法中有多个方法，仅说明其中之一例。用该多重比较法调查在哪个水准间有差别，这时对2个水准的全部组合(Pu,Pv)同时比较差别，调查该差别的优劣。当考虑与上述同样的例子(P1～P21公司的电视机)时，在水准的组合(Pu,Pv)中的u和v为1～21的任意值。

当VP=SP/m2,VE=SE/m1时，得到(5)式。 $\frac{m_1{S}_P}{m_2{S}_E}=\frac{V_P}{V_E}\·\·\·\left(5\right)$

(Pu,Pv)的差可以为μu-μv。

当考虑(6)式所示的统计量时，该统计量可由学生化范围q(m2,m1；α)检定。 $\frac{|\mathrm{\μu}-\mathrm{\μv}|}{\sqrt{\frac{V_E}{n}}}\…\left(6\right)$

也就是若作为「假设HO：水准间u,v的平均相等」下式(7)成立，则不采纳HO，判定水准间u、v有差别。 $\frac{|\stackrel{-}{\mathrm{\μu}}-\mathrm{\μv}|}{\sqrt{\frac{V_E}{n}}}\≥q(m_2,m_1;\mathrm{\α})\…\left(7\right)$

这时，计算的μu-μv为多重比较法的评价值若μu-μv值为负时，则判定Pu不如Pv；若μu-μv为正时，则判定Pu胜过Pv。

将上述(7)式变形，可求出以下(8)式和(9)式。 $(\mathrm{\μu}-\mathrm{\μv})-q(m_2,m_1,\mathrm{\α})\sqrt{\frac{V_E}{n}}\…\left(8\right)$ $(\mathrm{\μu}-\mathrm{\μv})+q(m_2,m_1,\mathrm{\α})\sqrt{\frac{V_E}{n}}\…\left(9\right)$

该(8)式、(9)式表示「同时信赖区间」。当由(8)式得到的值为下限，由(9)式得到的值为上限时，在该下限和上限间不包含零的情况下，判定为「有差别」。

图26表示多重比较法的结果的一个例子。这里，对电视机制造厂P1～P21公司制造的电视机的「画面精细度」进行观测，表示在P1公司与其他制造厂P2～P21公司之间实行多重比较法的结果。

从该结果可见，由于在P5公司的下限和上限之间不包含零，则判定P1公司和P5公司间有差别。当将P1公司的电视机的「画面精细度」的观测值的平均值μ1与P5公司的电视机的「画面精细度」的观测值的平均值μ5之差作为评价值计算时，可能求得P1公司的电视机与P5公司的电视机之间的优劣。

在已有的数据分析系统中，对存储在数据库的观测值等，通过上述多变量解析实行分析时，将该解析结果提供给用户(分析者、观测者)。

在由已有的数据分析系统实行因子分析时，其结果如图27所示，一般用表形式表示。在一般的表形式表示中，将数据项目的名称作为行项目，将因子的名称作为列项目，在数据项目的名称与因子名称的交叉位置表示该因子负荷量。

如图28所示，作为图27所示的已有表形式表示的扩张，在某值以上的因子负荷量形成网，也利用支援因子意义的表示形式。

在特开平5-181897号公报中，公开了有关输出统计处理结果的装置的发明，由该发明输出的结果与图27的表示形式一样。

然而，就上述已有的数据分析系统的因子分析的结果表示，在因子和项目多的情况下，存在难于分辨在各个交点位置表示的因子负荷量对应于哪个项目的哪个因子的问题。例如，当因子数多时，在查看表中表示的因子负荷量对应于哪个项目时，用户必须在表的左边追寻项目。存在难于适应仅希望调查某个因子的因子负荷量高的数据项目的要求的问题。在特开平5-181897号公报中公开的由主成分分析结果的表形式的表示也是一样，在主成分数和观测值多的情况下，存在难于分辨在各个交点位置表示的主成分得分是哪个主成分的哪个观测值的值的问题，并且存在难于适应在每个主成分希望查看主成分得分高的观测值的要求的问题。

在特开平10-307815号公报中公开了多变量解析结果的表示方法和装置，以及记录了实行多变量解析结果的表示方法的程序的计算机可读记录媒体的发明。应用该发明，可使用图形文字视觉地表示多变量解析结果，用线段连接有关分析内容的数据项目，线段的粗细表示分析内容的各系数，线段的颜色表示分析的种类。

然而，在用线段连接表示分析内容的图形文字和表示数据项目的图形文字的表示形式中，数据项目数少时容易把握，而在数据项目数多时为了用图形文字表示各个数据项目，则存在难于把握的复杂表示的问题。同时，当用线段的粗细表示分析中的各系数时，在各系数值的数值种类增加的情况下，线的粗细差别很微妙，则存在对正确值的判断会比较困难的问题。

在数据分析系统中具有：表示判定实行分散分析的水准间是否有差别的结果的系统；表示判定实行多重比较法的哪个水准相对于哪个水准是否有差别以及该差别大小的结果的系统。

然而，用数据分析系统进行分散分析时，仅仅得到了水准间是否有差别的结果，存在作为分析参考难于利用的问题。使用多重比较法时，由于一直要处理到水准间没有差别的组合为止，则存在处理时间长的问题。因此，以前很少将分散分析和多重比较法用于实际分析，仅作为分析方法用于专门的水准差别的单纯比较和交叉统计。

另外，在数据分析系统中还有进行市场运营调查的系统，用该系统进行的市场运营调查有根据交易方的销售数据某制造厂评价该交易方的调查。在用已有的数据分析系统评价交易方时，仅以销售量、交易金额的大小进行评价。例如，某制造厂制造了5种商品A1～A5，在5个销售商店B1～B5销售时，各商品/各商店的销售成绩通常由表2表示。

表2  销售成绩表

	商品A1	商品A2	商品A3	商品A4	商品A5	合计
							B1店	250	400	50	120	500	1,320

B2店	50	100	40	40	380	610
							B3店	100	30	130	100	250	610
B4店	150	30	120	500	300	1,100
							B5店	20	20	500	300	30	870

单位：千元

以前，用户对销售商店B1～B5进行判断时，仅根据该表2由销售成绩(金额)的大小进行判断，在表2中B1店是132万元最高，则B1店得到了最好的评价。

然而，这种评价不是从是否是销售了制造厂希望努力销售的商品而与其他销售店对照的观点得到的评价。例如，制造厂制订了希望在商品A3的销售上努力的方针。在表2中，B1店的商品A3的销售成绩较低。B5店的销售成绩较高。这时，应对B5店的评价较高，然而在已有的评价中，仅以销售成绩是不可能进行判断的。另外，当仅以销售价格评价销售单价不同的商品，或者仅以销售数量评价时，单价高的商品销售金额高但销售数量少，单价低的商品销售金额低但销售数量多，存在难于横向比较评价的问题。

在数据分析系统中还有从测试结果算出平均值，进行投资分配分析的系统。

例如，根据图29所示的测试100，在特定产品(例如电视机制造厂P1～P5公司的电视机)的各种评价项目中，用5阶段进行满足/不满足的评价。

根据图30所示的测试200，用5阶段进行重视/不重视哪个产品的哪个评价项目的评价。

将该测试结果登记在数据库后，数据分析系统即从数据库登记的测试结果算出平均值。将对特定产品的某个评价项目的满足程度、对某个评价项目的重视程度提供给用户。

作为表示的形式，例如图31所示，以重视度、满足度为2轴，求出关于特定产品(例如P1公司的电视机)的各评价项目(画质、音质…等)的重视度平均值、满足度平均值，以该各平均值为座标值，表示各评价项目，表示称为投资分配分析的4象限图表38。

然而，在对重视度、满足度等的5阶段评价等进行分析的数据分析系统中，单纯表示5阶段评价的平均值，当用户用该平均值判断评价内容时，存在难于把握各评价的内容是集中在平均值的周围还是分散开的问题。另外，在以重视度、满足度为2轴，在4象限的图表38上表示评价项目时，还存在不可能进行该评价项目间的相对评价或数据取样间的比较评价的问题。

本发明的目的是提供一种用容易把握的形式将数据分析结果提供给用户的数据分析系统和数据分析方法以及记录了程度的计算机可读记录媒体。

第1发明的数据分析系统，编辑处理部件根据因子分析结果求出每个因子的项目与因子负荷量的组合，表示处理部件在每个因子表示由编辑处理部件得到的项目与因子负荷量的组合。

这样，可以容易把握因子负荷量与项目的关系，能有效地支援用户的分析工作。

第2发明是与第1发明同样的数据分析系统，表示处理部件根据项目的类别指示，按所定的项目顺序在每个因子重新排列地表示项目与因子负荷量的组合。

这样，通过按项目进行分类，用户可容易地在因子间对各项目的因子负荷量进行对比。

第3发明是与第1发明同样的数据分析系统，表示处理部件根据因子负荷量的类别指示，按因子负荷量的降序或升序在每个因子重新排列地表示项目与因子负荷量的组合。

这样，在因子负荷量分类后，用户可以容易把握各因子的哪个项目的因子负荷量大。

第4发明是与第3发明同样的数据分析系统，表示处理部件根据因子负荷量，按照群组化状态在每个因子表示项目与因子负荷量的组合。

这样，用户可以容易把握对于某个因子的因子负荷量包含在某个范围内的项目是怎样的情况。

第5发明是与第1发明同样的数据分析系统，表示处理部件在每个因子表示因子负荷量仅包含在所定范围的组合。

这样，可以在每个因子向用户仅提供因子负荷量在具有因子意义的利用范围的某个项目，即可支援用户付与因子意义的工作。

从第2到第4发明的表示处理部件可以在每个因子表示因子负荷量仅包含在所定范围的组合。

第6发明是与第1发明同样的数据分析系统，表示处理部件根据绝对值化的指示，求出各因子负荷量的绝对值，代替各因子负荷量利用该绝对值工作。

这样，在以因子负荷量的绝对值为参考进行付与因子意义的工作时，可以有效地支援用户的工作。

从第2到第5发明的表示处理部件根据绝对值化的指示，求出各因子负荷量的绝对值，可代替各因子负荷量利用该绝对值工作。

第7发明的数据分析系统，编辑处理部件从因子分析结果在每个因子求出项目和因子负荷量的组合，表示形态指示部件接收用户的表示形态指示。表示处理部件包含以下功能：输入由表示形态指示部件接收的表示形态指示，在表示形态指示中含有表示指示时，在每个因子表示项目与因子负荷量的组合的功能；在表示形态指示中含有项目类别指示时，在每个因子按所定项目顺序重新排列地表示项目与因子负荷量的组合的功能；在表示形态指示中含有因子负荷量类别指示时，在每个因子按因子负荷量的降序或升序重新排列地表示项目与因子负荷量的组合的功能；在表示形态指示中含有群组化指示时，根据因子负荷量按群组化状态在每个因子表示项目与因子负荷量的组合的功能；在表示形态指示中含有表示许可指示时，在每个因子表示因子负荷量仅包含在所定范围的组合的功能；在表示形态指示中含有绝对值化指示时，求出各因子负荷量的绝对值，代替各因子负荷量利用该绝对值实现任一种功能的功能中至少其中之一的功能。

这样，根据用户的意图，可以自由提供上述各功能，并可支援付与因子的意义(因子的解释、命名)。

第8发明的数据分析系统，分散分析部件对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析；多重比较处理部件根据分散分析部件进行分散分析的结果，提取判定在多个调查对象间有差别的项目，在每个提取出的项目中以多个调查对象中的任意调查对象为基准适用多重比较法，求出该基准与其他调查对象间的差别状态；表示处理部件表示由多重比较处理部件求出的基准与其他调查对象的差别状态。

这样，即可向用户高速提供多重比较法的结果。

第9发明是与第8发明同样的数据分析系统，多重比较处理部件求出作为基准与其他调查对象间的差别状态的差别有无和评价值，表示处理部件将通过多重比较处理部件作为有差别而提取的项目作为第1要素，将通过多重比较处理部件与基准间有差别的其他调查对象的识别信息作为第2要素，根据由多重比较处理部件求出的评价值，在对应的位置表示评价指标。

例如，将作为有差别而提取的项目或全部项目作为列，将有差别的其他调查对象的识别信息或全部调查对象的识别信息作为行，可提供在该位置表示评价指标的图表。这样，即可向用户高速提供视觉容易把握的多重比较法的实行结果。

第10发明是与第8发明同样的数据分析系统，多重比较处理部件求出基准与其他调查对象间的差别状态的评价值，表示处理部件通过多重比较处理部件将作为有差别而提取的项目作为第1要素，将由多重比较处理部件求得的评价值作为第2要素，在对应于多个调查对象的识别信息的位置予以表示。

例如，在每个作为有差别而提取的项目，可以提供按评价高的顺序表示调查对象的识别信息的图表。这样，即可向用户高速提供视觉容易把握的多重比较法的实行结果。

第11发明的数据分析系统，分散分析部件在多个项目对评价多个调查对象的结果进行分散分析；判别分析部件根据由分散分析部件进行分散分析的结果，提取在多个调查对象间判定有差别的项目，在每个提取的项目，实行对多个调查对象的判别分析，求出有关提取项目的各调查对象是高评价或低评价作为评价结果；表示处理部件根据有关由判别分析部件作为有差别而提取的项目的各调查对象的评价结果表示评价指标。

第12发明的数据分析系统，规格化部件在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化；评价部件利用对多个项目中至少其中之一分配的加权和规格化结果附加的点数中的至少其中之一，变更由规格化部件规格化的结果，求出多个调查对象的各评价值；表示处理部件表示由评价部件求出的多个调查对象的各评价值。

这样，即可提供考虑了用户的评价观点的有效分析结果。

第13发明的数据分析系统，规格化部件在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化；比较部件根据由规格化部件规格化的结果，对多个调查对象和任意比较对象进行比较；表示处理部件将多个项目作为座标轴，将由规格化部件规格化的结果作为座标值，表示各调查对象的识别信息和显示比较部件得到的比较结果的指标。

这样，例如在投资分配分析中，可以使用户容易把握该评价项目间的相对评价或数据取样间的比较评价。

第14发明是与第13发明同样的数据分析系统，表示比较结果的指标具有按照比较结果的优劣程度转换的特征。

因此，可在视觉上认识评价的差别程度，能使用户容易把握分析内容。

第15发明是与第13发明同样的数据分析系统，表示形态指示部件接收有关多个调查对象和多个项目的指定；比较部件根据由规格化部件规格化的结果，对由表示形态指示部件指定的多个调查对象和任意比较对象进行比较。表示处理部件将由表示形态指示部件指定的多个项目作为座标轴，将由规格化部件规格化的结果作为座标值，表示由表示形态指示部件指定的多个调查对象的识别信息和显示由比较部件得到的比较结果的指标。

因此，例如在投资分配分析中，可向用户提供作为轴的项目、调查对象、正在自由转换比较对象的分析结果。所以，能向用户提供多方面的分析结果。

该第15发明同样适用于第14发明，可实现同样的作用、效果。

第16发明是与第13发明同样的数据分析系统，表示处理部件在多个调查对象间有迁移关系时，也可以表示有关该迁移关系的信息。

这样，例如在调查对象划分为各个年代时，用箭头连接各年代，即可明确表示各调查对象间的关系，能向用户提供更有效的分析结果。

该第16发明同样适用于第14或第15发明，可实现同样的作用、效果。

第17发明的数据分析方法由以下程序组成：从因子分析结果在每个因子求出项目和因子负荷量的组合的程序；在每个因子表示项目和因子负荷量的组合的程序。

第18发明的数据分析方法由以下程序组成：对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的程序；根据分散分析的结果，提取判定在多个调查对象间有差别的项目的程序；在每个提取出的项目将上述多个调查对象中的任意调查对象作为基准适用多重比较法的程序；求出由多重比较法求出的基准与其他调查对象间的差别状态进行表示的程序。

第19发明的数据分析方法由以下程序组成：对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的程序；根据分散分析的结果，提取判定在多个调查对象间有差别的项目的程序；在每个提取出的项目实行对上述多个调查对象的判别分析，将有关提取出的项目的各调查对象是高评价或低评价作为评价结果求出的程序；根据经判别分析作为有差别而提取的项目的各调查对象的评价结果，表示评价指标的程序。

第20发明由以下程序组成：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化的程序；利用对多个项目中至少其中之一分配的加权和在规格化结果附加的点数中的至少其中之一，变更规格化结果，求出多个调查对象的各评价值的程序；表示多个调查对象的各评价值的程序。

第21发明的数据分析方法由以下程序组成：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化的程序；根据规格化结果对多个调查对象和任意比较对象进行比较的程序；以多个项目为座标轴，以规格化结果为座标值，表示各调查对象的识别信息和显示比较结果的指标的程序。

上述从第17到第21的发明的数据分析方法是与第1、8、11～13的发明已说明的数据分析系统的作用相同的数据分析方法，可得到同样的效果。

第22发明是记录了在计算机中实现根据因子分析结果在每个因子求出项目和因子负荷量的组合的编辑功能，以及在每个因子表示由编辑功能得到的项目和因子负荷量的组合的表示功能的程序的计算机可读记录媒体。

第23发明是记录了在计算机中实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，其功能是：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析功能；根据由分散分析功能进行分散分析的结果，提取判定在多个调查对象间有差别的项目，在每个提取的项目以多个调查对象中的任意调查对象为基准适用多重比较法，求出该基准与其他调查对象间的差别状态的多重比较处理功能；表示由多重比较处理功能求得的基准与其他调查对象的差别状态的表示功能。

第24发明是记录了在计算机中实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，其功能是：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析功能；根据由分散分析功能进行分散分析的结果，提取判定在多个调查对象间有差别的项目，在每个提取的项目，实行对多个调查对象的判别分析，求出有关提取的项目的调查对象是高评价或低评价作为评价结果的判别分析功能；根据由判别分析功能作为有差别而提取的项目的各调查对象的评价结果表示评价指标的表示功能。

第25发明是记录了在计算机中实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，其功能是：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化功能；利用对多个项目中至少其中之一分配的加权和在规格化结果附加的点数中的至少其中之一，变更由规格化功能规格化的结果，求出多个调查对象的各评价值的评价功能；表示由评价功能求出的多个调查对象的各评价值的表示功能。

第26发明是记录了在计算机中实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，其功能是：在多个项目对评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化功能；根据由规格化功能规格化的结果，对多个调查对象和任意比较对象进行比较的比较功能；以多个项目为座标轴，以由规格化功能规格化的结果为座标值，表示各调查对象的识别信息以及表示由比较功能得到的比较结果的指标的表示功能。

上述从第22到第26的发明是存储了用计算机实现在第1、8、11～13的发明中已说明的数据分析系统的功能的程序的计算机可读存储媒体。

使用存储了该程序的存储媒体，即使对于没有上述功能的服务程序等的计算机、计算装置、计算机系统，都可以简单地附加上述功能。

本发明的其他目的和优点下面将予以描述，其中有的可从描述中明显看到，而有的可由发明的实施中了解到。本发明的目的和优点也可通过在下文特别指出的办法和配合体会和得到。

作为构成说明书一部分的附图，说明本发明的实施例，与上述一般描述和以下实施例的详细描述一起，将阐明本发明的原理。

图1是表示本发明第1实施例的数据分析系统构成的方框图。

图2是表示该实施例的数据分析系统的项目分类后的表示例的图。

图3是表示该实施例的数据分析系统的项目分类后，仅表示许可因子负荷量在所定范围的信息时表示例的图。

图4是表示该实施例的数据分析系统的项目分类后，仅表示许可因子负荷量在所定范围的信息并削除空白部分时的表示例的图。

图5是表示该实施例的数据分析系统的因子负荷量分类后，进行分组时的表示例的图。

图6是表示该实施例的数据分析系统的因子负荷量分类后，仅表示许可因子负荷量在所定范围的信息时的表示例的图。

图7是表示该实施例的数据分析系统的因子负荷量分类后并在因子间确保同一表示间隔时的表示例的图。

图8是在该实施例的数据分析系统中，以纵轴为因子负荷量，以横轴为因子，在适当的座标位置根据项目识别信息表示指标的图表。

图9是表示本发明第2实施例的数据分析系统构成的方框图。

图10是表示分散分析结果实例的图。

图11是表示对于由分散分析判定为有差别的项目的多重比较法的结果实例的图。

图12是表示根据由多重比较法算出的评价值制成胜败表实例的图。

图13A和图13B是表示位次差决定方法的概念图。

图14是表示根据由多重比较法算出的评价值制成的位次图表实例的图。

图15是表示本发明第3实施例的数据分析系统构成的方框图。

图16表示Z得分意义的图。

图17是表示本发明第4实施例的数据分析系统构成的方框图。

图18是表示在该实施例的数据分析系统中，有关Z得分的电视机的评价项目的重视度/满足度的评价结果的图。

图19是在该实施例的数据分析系统中，在有关Z得分的电视机的评价项目的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司的胜在系时的实例图。

图20是在该实施例的数据分析系统中，在有关Z得分的各种产品的价格的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司的各种产品的价格的胜败关系时的实例图。

图21是在该实施例的数据分析系统中，在有关Z得分的电视机的评价项目的20世纪女性的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他产品的胜败关系时的实例图。

图22是在该实施例的数据分析系统中，在有关Z得分的电视机的评价项目的单身男性的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司的电视机的胜败关系时的实例图。

图23是在该实施例的数据分析系统中，在有关Z得分的电视机的连续性的年代/性别不同的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司的电视机的连续性的胜败关系时的实例图。

图24是表示因子分析结果一个实例的图。

图25是表示分散分析结果一个实例的图。

图26是表示多重比较法结果一个实例的图。

图27是表示由已有的数据分析系统用因子分析结果的表形式表示的例的图。

图28是表示在某值以上的因子负荷量形成网，支援因子意义的表示形式的图。

图29是表示在所定的评价项目评价特定产品的测试实例的图。

图30是表示评价是否重视各种产品的哪个项目的测试实例的图。

图31是表示称为投资分配分析的4象限的图表例的图。

(1)以下参照附图说明本发明的第1实施例。

在本实施例中，对用户易于把握地表示由因子分析得到的结果的数据分析系统予以说明。

图1是表示本实施例的数据分析系统构成的方框图。

本实施例的数据分析系统1具有：分析对象信息存储数据库2；因子分析处理部3；因子分析结果存储数据库4，作为特殊要素还具有：编辑部5；编辑结果存储部6；表示形态指示部7；表示部8。

分析对象信息存储数据库2存储收集到的各种测试结果和调查数据。例如，存储用户重视电视机的哪个项目(质量、修理体制、结实耐用、画质、厚薄、重量、价格、音质、外观设计、大小、连接等)的测试结果等。

因子分析处理部3根据指定的因子数，对分析对象信息存储数据库2存储的调查结果实行因子分析，将因子分析的结果存储在因子分析结果存储数据库4。例如，以测试的项目为变数，设定所定因子数并实行因子分析，得到项目数X因子数的因子负荷量。

本实施例的数据分析系统1的特征部分的编辑部5，输入因子分析结果存储数据库4存储的因子负荷量，识别各因子负荷量对应于哪个项目，将该输入的因子负荷量与识别项目的识别信息(例如项目的名称)予以组合。并且，识别该因子负荷量与项目识别信息的组合属于哪个因子，再将因子负荷量与项目识别信息的组合和因子识别信息(例如因子号码)作为组合信息存储在编辑结果存储部6。

也就是，该编辑部5在每个因子的识别信息使由因子分析得到的各因子负荷量为[项目识别信息，因子负荷量]的形式，可作为[因子的识别信息(项目的识别信息，因子负荷量)]予以管理。

表示形态指示部7接收用户的表示形态指示，将其内容输出到表示部8。

表示部8若输入来自表示形态指示部7的表示形态指示的内容，读出编辑结果存储部6的组合信息，考虑输入的表示形态指示的内容，同时利用组合信息中包含的因子的识别信息，在每个因子表示项目的识别信息和因子负荷量。

具体地说，该表示部8利用绝对值演算功能8a、项目分类功能8b、因子负荷量分类功能8c、群组化功能8d、表示许可功能8e，实现考虑了表示形态指示的内容的表示。

绝对值演算功能8a若在通过表示形态指示部7输入的表示形态指示中包含因子负荷量的绝对值演算指示，用该绝对值更新读出的组合信息的因子负荷量。

项目分类功能8b若在输入的表示形态指示中包含项目分类指示，将包含同一因子的识别信息的组合信息按所定项目顺序分类。

因子负荷量分类功能8c若在输入的表示形态指示中包含因子负荷量分类指示，将包含同一因子的识别信息的组合信息按因子负荷量的降序或升序分类。

群组化功能8d根据因子负荷量，区别由因子负荷量分类功能8c分类的各因子的组合信息包含在哪个群组中。

表示许可功能8e许可在组合信息中表示因子负荷量仅包含在所定范围的组合信息。

在具有上述构成的本实施例的数据分析系统1中，首先，有关项目的观测值存储在分析对象信息存储数据库2中，根据有关该项目的观测值和所定因子数，由因子分析处理部3实行因子分析求出因子负荷量，并存储在因子分析结果存储数据库4中。这里，以项目数20、因子数4为例实行因子分析。这时，求出的因子负荷量数为80。

这样，对于因子分析结果存储数据库4存储的因子负荷量，由编辑部5组合成各对应项目的识别信息和因子的识别信息，作为组合信息存储在编辑结果存储部6。也就是求出的80个因子负荷量分别组合为项目的识别信息和因子的识别信息，即可求出(因子的识别信息(项目的识别信息，因子负荷量))形式的80个组合信息。

第1个例子，用户在项目分类后将希望表示的指示输入到表示形态指示部7。由表示部8参照编辑结果存储部6的各组合信息，根据各组合信息的因子识别信息判断哪个组合信息是有关哪个因子的信息，由项目分类功能8b在每个因子按所定的项目顺序分类组合信息，在每个因子表示分类后的组合信息中项目的识别信息和因子负荷量。

图2是表示上述第1个例子(项目分类后的因子分析结果)的表示实例，在每个因子按所定的项目顺序在纵方向表示(项目的识别信息，因子负荷量)。

第2个例子，用户在项目分类后将希望仅表示因子负荷量0.45以上的指示输入到表示形态指示部7。这时，首先通过与上述同样的处理，在每个因子按所定的项目顺序分类组合信息。然后，根据表示许可功能8e的表示许可，仅表示具有项目分类后组合信息中0.45以上的因子负荷量的组合信息的项目的识别信息和因子负荷量。

图3表示上述第2个例子(表示许可在项目分类后因子负荷量仅在所定范围的信息的因子分析结果)的表示实例，在各因子，按所定的项目顺序分类，在纵方向表示因子负荷量0.45以上的[项目的识别信息，因子负荷量]。

如图4所示，根据经由表示形态指示部7输入的用户指示，可以在表示部8附加没有图3所示表示结果的空白部分而在每个因子从上部开始顺序表示项目和因子负荷量的功能。

第3个例子，用户根据因子负荷量进行降序分类，此后，将希望把因子负荷量0.45以上作为第1组和因子负荷量不足0.45为第2组表示的指示输入到表示形态指示部7。这时，根据各组合信息的因子识别信息判断哪个组合信息是有关哪个因子的信息，再由因子负荷量分类功能8c在每个因子按因子负荷量的降序分类组合信息。然后，在每个因子对已分类的组合信息，由群组化功能8d识别第1组和第2组的所属，表示显示该第1组和第2组边界的线段以及项目的标识符与因子负荷量的组合。

图5表示上述第3个例子(根据因子负荷量分类后，进行了分组的因子分析结果)的表示实例，在各因子，按因子负荷量的降序在纵方向表示已分类的[项目的识别信息，因子负荷量]，表示将因子负荷量0.45作为边界的线段。

第4个例子，用户根据因子负荷量进行降序分类，此后，将希望仅表示因子负荷量0.45以上的指示输入到表示形态指示部7。这时，根据各组合信息的因子识别信息判断哪个组合信息是有关哪个因子的信息，再由因子负荷量分类功能8c在每个因子按因子负荷量的降序分类组合信息，在每个因子表示因子负荷量为0.45以上的项目的识别信息和因子负荷量。

图6表示上述第4个例子(根据因子负荷量分类后，表示许可因子负荷量仅在所定范围的信息的因子分析结果)的表示实例，在各因子，按因子负荷量的降序分类后，在纵方向表示因子负荷量0.45以上的(项目的识别信息，因子负荷量)。

第5个例子，用户在因子负荷量的降序分类后把因子负荷量的小数点以下1位的相同信息分为一组，将希望在因子间按相同间隔表示各组的指示输入到表示形态指示部7。这时，根据各组合信息的因子识别信息判断哪个组合信息是有关哪个因子的信息，再由因子负荷量分类功能8c在每个因子按因子负荷量的降序分类组合信息。然后，由群组化功能8b将分类后的组合信息在每个因子划分为小数点以下1位的各组，在因子间确保同一组为同一表示间隔，表示项目的识别信息和因子负荷量。

图7表示上述第5个例子(在因子负荷量分类后分组，在因子间确保了同一表示间隔的因子分析结果)的表示实例，在各因子，按因子负荷量的降序分类后，在纵方向表示[项目的识别信息，因子负荷量]，表示将因子负荷量的小数点以下1位作为边界的线段。

表示部8根据经由表示形态指示部7输入的用户的绝对值演算指示，可由绝对值演算功能8a将因子负荷量作为绝对值使用。

表示部8根据经由表示形态指示部7输入的用户的图表指示，如图8所示，以纵轴为因子负荷量，以横轴为因子的识别信息，具有表示根据在该座标位置的项目的识别信息的指标的图表表示功能。另外，也可以在该图表表示功能中附加用线段连接同一项目的功能。

如上所述，在本实施例的数据分析系统1中，因子分析结果以[因子的识别信息(项目的识别信息，因子负荷量)]的形式管理，在每个因子表示[项目的识别信息，因子负荷量]的组合。这样，在识别因子负荷量对应于哪个项目时，用户可以不追寻表左边的项目，明确表示因子负荷量对应于哪个因子的哪个项目。

以项目为线索可在每个因子对[项目的识别信息，因子负荷量]进行分类。这样，用户容易把握在不同因子间任意项目的因子负荷量是怎样的。

以因子负荷量为线索可在每个因子对[项目的识别信息，因子负荷量]进行分类。这样，用户容易把握在各个因子中哪个项目的因子负荷量大(在各个因子中哪个项目的相关有力)。

另外，可以在每个因子表示符合用户的输入条件的[项目的识别信息，因子负荷量]，也可以予以分组。

因而，可以根据因子分析的结果很好地支援用户对各因子的解释·命名工作。可以很好地支援在因子分析中的因子数适当与否的判断。

在用户利用因子负荷量的绝对值对各因子进行解释·命名时，通过对因子负荷量的绝对值可与上述一样使用来支援作业，利用其他图表表示等，还能有效地辅助用户的判断。

(2)下面参照附图说明本发明的第2实施例。

在实施例将对以下数据分析系统予以说明，即：提取由分散分析判断在水准(调查对象)间有差别的项目，对认为有差别的项目适用多重比较法，调查水准的优劣。

图9是表示本实施例的数据分析系统(胜负分析系统)构成的方框图。

下面以有关前面已说明的图29的测试100的结果进行分析的情况为例予以说明，可适用的分析不限于本例，对各种调查都可以实行与本实施例同样的分析方法。

本例中，项目是「画质」、「音质」、「电视机的厚度」…等，调查对象分别是P1公司～P5公司的电视机。

本实施例的数据分析系统9具有：分析对象信息存储数据库10、分散分析处理部11、分散分析结果存储数据库12、表示形态指示部13、多重比较处理部14、多重比较结果存储部15、表示部16。

分析对象信息存储数据库10存储收集到的各种测试结果和调查数据。这里存储了前面已说明的图29的测试100的结果。

分散分析处理部11对分析对象信息存储数据库10存储的调查结果实行分散分析，将分散分析的结果19存储在分散分析结果存储数据库12。这里，将各制造厂P1～P5公司的电视机作为调查对象，在每个测试项目(画质、音质…等)求出并存储F值和Pr(F)。这时，有关项目中的画质、平面画面、连接端子数、电视机重量的Pr(F)是0.045以下。对于Pr(F)为0.045以下的项目，认为各制造厂P1～P5公司的电视机之间有差别。

表示形态指示部13接收用户的表示形态指示并输出到多重比较处理部14和表示部16。在表示形态指示中包含在实行多重比较法时以哪个调查对象作为基准的指示，以及结果的表示方法是表形式还是图表形式的指示。

多重比较处理部14在从表示形态指示部13输入表示形态指示时，读出存储在分散分析结果存储数据库12的各项目的Pr(F)，对于该Pr(F)为0.045以下的项目，判定在各制造厂P1～P5公司的电视机之间的调查结果是有差别的。然后，参照分析对象信息存储数据库10，仅对根据分散分析结果19判定为有差别的项目，以表示输入的表示形态指示的调查对象为基准，与其他调查对象之间实行多重比较法，将与得到该结果的其他调查对象的每个评价值有无差别存储在多重比较结果存储部15。这里，根据分散分析结果19，有关画质、平面画面、连接端子数、电视机重量的Pr(F)是0.045以下，判定在画质、平面画面、连接端子数、电视机重量方面有差别。而且，从用户输入在P1公司的电视机和其它P2～P3公司的电视机之间适用多重比较法的指示，实行多重比较法。

表示部16在从表示形态指示部13输入表示形态指示时，读出多重比较结果存储部15的多重比较法的实行结果，考虑到输入的表示形态指示的内容，表示基准调查对象与其他调查对象的胜败表17或者关于各调查对象的位次图表18。

具体地说，该表示部16利用表制作功能16a和图表制作功能16b，实现考虑了表示形式指示的内容的表示。

表制作功能16a对由分散分析判定为有差别的项目实行多重比较法，调查在基准调查对象与其他调查对象之间有差别的其他调查对象的评价值，与有该差别的其他调查对象比较，判定基准调查对象是高评价或低评价。准备一个以项目为行项目、以其他调查对象(P1～P2公司的电视机)为列项目的表。然后，根据上述判定结果，在适应于判定基准调查对象为高评价的项目和其他调查对象的位置附与高评价指标(例如白园圈)，在适应于判定基准调查对象为低评价的项目和其他调查对象的位置附与低评价指标(例如黑园圈)。

图表制作功能16b参照对由分散分析判定有差别的项目实行多重比较法的结果(多重比较结果存储部15的内容)，以纵轴作为评价值，以横轴作为由分散分析判定为有差别的项目，将基准调查对象的平均值作为基准，根据各个评价值在适当位置表示其他调查对象的识别信息，制成在项目间用线段连接同一调查对象的图表。

下面举实例说明具有上述构成的本实施例的数据分析系统9的动作情况。

首先，进行P1～P5公司的电视机消费者的嗜好调查，根据图29的测试100，有关P1～P5公司的电视机的画质、音质等的消费者评价在5阶段进行。收集到的测试100存储在分析对象信息存储数据库10。在该测试100，调查对象是P1～P5公司的电视机，项目是画质、音质…等。

这样，根据该分析对象信息存储数据库10的内容，由分散分析处理部11实行有关各项目的分散分析。

图10是表示分散分析结果的例图，用该分散分析结果19求出在各项目的F值和Pr(F)。

这里，作为例子，将用户希望以P1公司电视机为基准的胜败表17的表示的指示输入到表示形态指示部13。

由多重比较处理部14参照分散分析结果存储数据库12的内容，根据分散分析结果19对画质、平面画面、连接端子数、电视机重量判定在P1～P5公司之间的差别。这里，统计上认为调查对象间有差别的临界值为0.045，在该临界值以下的项目认为差。

然后，由多重比较处理部14参照分析对象信息存储数据库10的内容，对统计上有差别的项目(画质、平面画面、连接端子数、电视机重量)，实行对用户指定的比较基准(中心)P1公司与其他P2～P5公司进行比较的多重比较法，其结果被存储在多重比较结果存储部15。这样，即可得到在各P1～P5公司的电视机之间有何种差别的分析结果。

图11是表示由分散分析对有差别项目的多重比较法的结果的例图。在分散分析结果19中，用有关统计上认为有差别的各项目(画质、平面画面、连接端子数、电视机重量)的多重比较结果20a～20d，以P1公司为基准在P2～P5公司求出与评价值有无差别。

例如，在画质情况下，从P1公司来看与P2公司和P5公司之间认为有差别，而与P3公司和P4公司不认为有差别(该差别的有无可由多重比较法求出的下限和上限来判定)。对P2公司其评价值为0.845，对P5公司其评价值为-0.045。

由表示部16参照该多重比较结果存储部15的多重比较结果20a～20d，根据用户的指示起动表制作功能16a。

采用多重比较法，评价值为正时，判断其他调查对象对基准调查对象处于优势地位。因此，在有关画质的多重比较结果20a中，P2公司的评价值为正(0.845)时，判断相对于P1公司来说P2公司的画质是优势(换句话说，相对于P2公司来说P1公司的画质处于劣势)。

当评价值为负时，判断其他调查对象对基准调查对象没有优势地位。因此，在有关画质的多重比较结果20a中，P5公司的评价值为负(-0.045)时，判断相对于P1公司来说P5公司的画质是劣势(换句话说，相对于P5公司来说P1公司的画质处于优势)。

由表制作功能16a对由分散分析对有差别的各项进行与上述同样的判断，对于用多重比较法判定为有差别的调查对象，当基准调查对象P1公司是优势时，在胜败表17的适当位置表示为白园圈，当劣势时，表示为黑园圈。

图12是表示根据用多重比较法算出的评价值制成的胜败表17的例图。在该胜败表17中，以各项目作为列项目，以各调查对象作为行项目。在各项目中由分散分析判定为有差别的项目，与用有关该判定为有差别项目的多重比较法判定为有差别的调查对象的交叉位置，表示根据由多重比较法得到的评价值判断的评价指标。

例如，将用户希望以P1公司的电视机为基准的位次图表18的表示的指示输入到表示形态指示部13。

这时，由多重比较处理部4在多重比较结果存储部15存储多重比较结果20a～20d的处理，与表示胜败表17时是同样的。

此后，表示部16参照多重比较结果存储部15的多重比较结果20a～20b，根据用户的指示起动图表制作功能16b。

由起动的表制作功能16a根据多重比较结果20a～20d的评价值，进行有关各个多重比较结果20a～20d的位次差决定。

图13A和图13B是表示位次差决定方法的概念图，作为例子表示有关多重比较结果20a的位次差的决定方法。有关其他多重比较结果20b～20d的位次差的决定方法也是一样的。

如图13A所示，首先，根据基准调查对象P1公司与其他调查对象P2～P5公司之间的评价值的大小，从优势侧开始附与P4→P5→P1→P2→P3的位次。

如图13B所示，演算在附与上述位次的相邻调查对象之间的评价值之差别。

由图表制作功能16b按上述方法对全部多重比较结果20a～20d决定位次差，使将有关基准P1的各项目平均值μ1作为基准的位次差图表化并予以表示。

图14是表示根据由多重比较法算出的评价值制成的位次图表18的例图。在该位次图表18中，以纵轴作为评价值(位次)，以横轴作为项目。根据每个项目的位次差，在适当位置表示调查对象的识别信息，在项目间用线段连接同一调查对象。

如上所述，在本实施例的数据分析系统9中，由分散分析对调查对象间的有意差进行分析，限于有意差的项目适用多重比较法，明确调查对象间的差别。这样，不必要对全部项目实行多重比较法，则可以抑制由于多重比较法的利用引起处理速度的下降，能在短时间实现多个调查对象间的比较分析。

另外，在本实施例的数据分析系统9中，有关某个项目，某调查对象与其他调查对象进行比较，可表示优势/劣势。

因而，可提供视觉效果高、用户容易理解的分析结果，可良好地支援用户的分析工作。

在本实施例中，为了使用户可以把握评价差的程度，可以根据评价值之差变化在胜败表17配置的高评价指标、低评价指标的大小和颜色、形状、指标的闪光时间的间隔等。

在本实施例中也可以利用判别分析代替多重比较法。也就是，对有关由分散分析判定有差别的项目，经判别分析分离各调查对象，可以表示该分离结果。

在本实施例中，对电视机商品的评价项目(画质、音质、外观设计等)在竞争的其他公司间进行比较，除此以外也考虑各种组合。

例如，在每个商店，将对利用者进行的测试调查(商店的清洁、店员的对应、店员的知识、售后服务等的评价)的结果作为评价项目，对每个商店分析胜败。

另外，可以对每个经营品种，作为对利用者进行测试调查(适当的价格、设计思路、功能性、耐久性、形象等的评价)的结果评价项目，分析每个品种的胜败。

(3)下面参照附图说明本发明的第3实施例。

在本实施例中，在评价调查对象的项目是多个时，对可使各个项目的每个评价值均衡化的数据分析系统予以说明。

图15是表示本实施例的数据分析系统(通用通信簿系统)构成的方框图。

本实施例的数据分析系统21具有：分析对象信息存储数据库22；规格化部23；规格化结果存储数据库24；评价基准设定部25；评价基准存储数据库26；评价部27；表示部28。

分析对象存储数据库22存储POS数据等的调查数据。例如，如前面的表2所示，存储各销售让B1-B5的某制造厂制造的5种商品A1～A5的销售成绩等。这时，调查对象是各销售店B1～B5，评价项目是商品A1～A5的销售成绩。

规格化部23求出各个项目平均值和标准偏差，算出使各个项目的值规格化的结果24a，存储在规格化结果存储数据库24。例如，可利用Z得分作为规格化值，也可以利用偏差值等其他规格化值。该Z得分可由以下(10)式算出。Z得分={(某评价项目的值)-(评价项目的平均值)}/(评价项目的标准偏差)……(10)

这样，以平均和分布为基准算出各项目的各个值的位次值。

求出的Z得分具有图16所示的意义。用Z得分，例如在销售了100万的商品A1、商品A2时，可以附与考虑到商品A1或商品A2在各销售店的销售额差别(其他销售店销售了100万或其他销售店销售了几十万)的位次。

图15的评价基准设定部25接收用户对所定评价项目的加权和Z得分用点数变换信息等的评价基准，并存储在评价基准存储数据库26。这里，输入商品A3的加权为3、商品A4的加权为2的评价基准。并且，输入Z得分值在2.0以上时为10点、1.0以上时为8点、0.5以上时为6点、0以上时为5点、不足0时为3点、-0.5以下时为2点、-1.0以下时为1点、-2.0以下时为0点的评价基准。评价基准不仅限于此，还可以自由设定。

评价部27参照规格化结果存储数据库24的规格化结果24a，还参照评价基准存储数据库26的评价基准，求出各调查对象的评价值。例如，将各Z得分置换为上述点数，求出在各销售店B1～B5相加的合计点。用总点数(10点×商品数)除以该合计点，再乘以100即可用百点满分评价各销售店B1～B5。在求得合计点的加法运算时，考虑到各商品的利润率(粗利润、纯利润)、各商品的所处地位(希望出售的商品，不希望出售的商品)等，可以加权求出合计点。

表示部28表示由评价部27求出的评价结果。

在具有上述构成的本实施例的数据分析系统21中，首先，将每个经营某厂商品A1～A5的销售店B1～B5的每个销售金额存储在分析对象信息存储数据库22中。这里，即是存储在已说明的表2中。例如，在单位时间内B1店销售25万元商品A1、40万元商品A2、5万元商品A3、12万元商品A4、50万元商品A5。

由规格化部23求出以下所示表3的各商品A1～A5的每个平均值和标准偏差。

表3  各商品的平均、标准偏差

	商品A1	商品A2	商品A3	商品A4	商品A5
						平均	114	116	168	212	292
标准偏差	90.7193	161.957	189.921	187.936	174.27

利用该平均值和标准偏差，由规格化部23求出以下所示表4的各销售金额的Z得分，并存储在规格化结果存储数据库24中。这样，求出B2店的各商品A1-A5的Z得分为-0.71、-0.1、-0.67、-0.92、0.5。

表4  Z得分计算结果

	商品A1	商品A2	商品A3	商品A4	商品A5
						B1店	1.50	1.75	-0.62	-0.49	1.19
B2店	-0.71	-0.10	-0.67	-0.92	0.50
						B3店	-0.15	-0.53	-0.20	-0.60	-0.24
B4店	0.40	-0.53	-0.25	1.53	0.05
						B5店	-1.04	-0.59	1.75	0.47	-1.50

另外，将有关用户所述的点数和加权的评价基准输入到评价基准25。

评价部27参照规格化结果存储数据库24和评价基准存储数据库26，将表4的Z得分置换为点数(10点满分)，得到表5。

表5  评价结果1

	商品A1	商品A2	商品A3	商品A4	商品A5	合计	评价(/100)
								B1店	8	8	2	3	8	29	58
B2店	2	3	2	2	6	15	30
								B3店	3	2	3	2	3	13	26
B4店	5	2	3	8	5	23	46
								B5店	1	2	8	5	1	17	34

在表5中，各销售店B1～B5的各商品A1～A5的销售金额作为点数予以评价。例如，在B3店商品A1的销售金额的评价为3点、商品A2的评价为2点、商品A3的评价为3点、商品A4的评价为2点、商品A5的评价为3点。

在表5表示在每个销售店B1～B5将各销售店A1～A5的每个点数相加后的合计。这里，B1店的合计点为29点、B2店的合计点为15点、B3店的合计点为13点、B4店的合计点为23点、B5店的合计点为17点。

在表5中，商品数是5，形成50点满分的评价，各销售店B1～B5的合计点除以50，再乘以100，在最右边一列表示100点满分的评价。其结果是B1店的评价为58点、B2店的介为30点、B3店的评价为26点、B4店的评价为46点、B5店的评价为34点。

如表6所示，由评价部27根据用户的评价观点，得到利用了加权的评价。

表6  评价结果2(有加权)

	商品A1	商品A2	商品A3	商品A4	商品A5	合计	评价(/100)
								B1店	8	8	6	6	8	36	45
B2店	2	3	6	4	6	21	26.25
								B3店	3	2	9	4	3	21	26.25
B4店	5	2	9	16	5	37	46.25
								B5店	1	2	24	10	1	38	47.5

商品3：加权3  商品4：加权2

例如，当制造厂重视利润率高的商品A3和A4的销售时，对该2商品A3、A4进行加权评价。在表6中，对商品A3的点数加权3，对商品A4的点数加权2。结果，最后的评价是B1店为45点、B2店为26.25点、B3店为26.25点、B4店为46.25点、B5店为47.5点。

如表5或表6等由评价部27得到的评价结果，由表示部28表示。由表5的结果可见，当不考虑用户的观点进行评价时，B5店为34点，判断为第3位。当考虑到用户的观点进行评价时，如表6所示B5店为47.5点，判断为第1位。

如上所述，在本实施例的数据分析系统21中，根据规格化的评价值在各评价项目评价调查对象。而且，根据用户的评价观点确定的加权反映在该评价项目的评价值中。

然而，不是简单地按销售金额的大小决定评价，可以考虑到其他销售店卖出了很多几乎不能销售的产品、本公司卖出了很多希望销售的产品、卖出单价高的商品其合计销售金额高等情况，决定其评价。

在本实施例中，根据各商品的销售成绩对商店进行评价，但除了这种评价外还可以进行以下评价。

例如，对于经营的商品，也可以将利润率、销售成绩、售货处面积等作为评价项目进行评价。

可根据商品的不同时间的销售成绩、销售单价等评价商店。

可根据商品的退货额、退货率等评价商店。

可根据年代、男女不同的销售成绩、销售单价等评价商店。

求出从测试调查结果等得到的消费者对商店评价的现格化值，也可以进行商店的评价。

此外，也可适用对各种调查对象的评价。

(4)下面参照附图说明本发明的第4实施例。

本实施例对下述数据分析系统予以说明，即将有关某调查对象的多个调查结果作为座标值，在座标空间表示该调查对象时，把规格化值用于座标值，也将在座标空间表示有关该调查对象的所定比较结果。

下面以下述情况为例予以说明，即：对有关各种产品(电视机、录像机、冰箱、空调机、综合控制系统)进行与已经说明的图29的测试10(满足度调查用纸)同样的测试，根据该测试收集对有关P1～P5公司各种产品的各评价项目的满足度。

同时，按照前面已说明的图30的测试200(关于产品的重视度调查用纸)，对有关各种产品，收集对评价项目的被验者的重视度。

图17是表示本实施例的数据分析系统(重视满足度分析系统)构成的方框图。

本实施例的数据分析系统29具有：分析对象存储数据库30；规格化部31；规格化结果存储数据库32；比较部33；比较结果存储数据库34；表示形态指示部35；设定存储部36；表示部37。

分析对象存储数据库30存储收集到的测试结果和调查数据。这里，存储了对P1公司～P5公司的各种产品实行有关各种产品满足度调查测试1001～100n的结果，以及有关各种产品的评价项目的重视度测试200的结果。

在该分析对象存储数据库30中还存储了调查数据的属性。例如，在测试1001～100n、200中，将解答被验者的年龄、性别、年代。职业等作为属性。

规格化部31参照分析对象存储数据库30的存储内容，将各种事项(重视度、满足度等)作为轴项目，进行规格化并存储在规格化结果存储数据库32。这里，考虑到被验者的属性，从以下观点计算Z得分。全部产品 对 特定制造厂产品(全体、不同年代、男女等)特定产品 对 特定制造厂产品(全体、不同年代、男女等)特定产品评价项目 对 特定制造厂产品评价项目(全体、不同

                                      年代、男女等)

例如，得到了在各评价项目将测试1001～100n的满足度变换为Z得分的结果3001～300n，以及在各评价项目将测试200的重视度变换为Z得分的结果400。

该规格化部31考虑到各种事项进行规格化，例如仅考虑到表示形态指示部35的用户指示事项并实行规格化。

比较部33根据规格化结果存储数据库32存储的Z得分，再按照各制造厂与其他制造厂之间的Z得分求出优劣信息等的比较数据，存储在比较结果存储数据库34。例如，调查关于电视机的P1公司与其他P2～P5公司的画质的Z得分，若与P1公司相比较Z得分小的公司是1个，而得分大的公司是3个，则可以求出P1公司的电视机画质与其他公司比较是败多胜少的比较数据。同样，对有关的其他产品和其他评价项目也可以求出同样的比较数据。还可以求出有关P1～P5公司的任意组合的胜败作为比较数据，也可将其他各种比较结果作为比较数据。

该比较部33可以仅求出表示形态指示部35的有关用户指示事项的比较。

表示形态指示部35接收用户的表示形态指示，将其内容输出到设定存储部36或表示部37，必要时也输出到其他构成要素。例如，输入调查对象(表示对象)的指定、轴项目(用于轴的事项)的指定、比较对象的指定等。

设定存储部36存储用户在表示形态指示部35设定的比较结果表示用指标。例如，由前面已说明的比较部33进行比较，胜率在75％以上100％以下时，存储表示大4点的白园圈的设定。

表示部37在从表示形态指示部35输入的表示形态指示中包含表示指示时，参照规格化结果存储数据库32，并参照比较结果存储数据库34和设定存储部36，表示根据表示形态指示的内容的4象限图表。

该表示部37根据用户的指定内容转换表示轴项目、比较对象、调查对象等。

在具有上述构成的本实施例的数据分析系统29中，作为第1个例子，根据用户的指示进行将P1公司电视机的各种评价项目作为调查对象、将重视度/满足度作为轴项目时的表示。

图18表示该第1个例子的表示结果，是有关Z得分的P1公司电视机的重视度/满足度的评价结果。从图18可见，被验者对P1公司电视机的连接性是重视而且满意的。对外观设计是重视但不满意的。对捆包是不重视但满意的。同时，由于重视度/满足度的水准已规格化了，则在重视度和满足度之间可对水准进行比较判定。

第2个例子是在上述第1个例子的指示中，增加用户要求表示P1公司与其他P2～P5公司相比较是否领先的指示。

图19表示该第2个例子的评价结果，在Z得分的P1公司电视机的重视度/满足度的评价结果中增加表示与其他P2～P5公司的胜败关系。也就是，图19是在图18的表示结果中引入了P1公司与其他公司之间的比较，在P1公司的电视机与其他公司P2～P5的电视机相比较先时表示为白园圈，落后时表示为黑园圈，而且用其大小表示优劣的程度。例如，被验者重视外观设计，不满意P1公司的外观设计，但与其他公司比较时认为P1公司的外观设计是优良的。

第3个例子是按用户的指示，表示P1公司各种产品价格的重视度/满足度，以及与其他公司各种产品价格的比较结果。该第3例是以P1公司的各种产品为调查对象，以价格的重视度/满足度为轴项目，相当于根据用户的指示表示与其他公司P2～P5的各种产品价格的比较结果的场合。

图20表示该第3例的表示结果，在有关Z得分的P1公司的各种产品价格的重视度/满足度评价结果中，增加表示与其他公司P2～P5的各种产品价格的胜败关系。也就是，图20以价格的观点评价P1公司的产品，并与其他公司P2～P5进行比较。例如，被验者重视洗衣机的价格而且对P1公司洗衣机的价格也是满意的，但P1公司的洗衣机价格与其他公司比较时评价为不好。

第4个例子是从20世纪女性的角度评价P1公司的电视机，按用户的指示表示与P1公司其他产品的比较。该第4例以20世纪女性的P1公司的电视机评价项目为调查对象，以重视度/满足度为轴项目，相当于根据用户的指示表示与P1公司其他产品的比较结果的场合。

图21表示该第4例的表示结果，在关于Z得分的P1公司电视机评价项目的20世纪女性的重视度/满足度评价结果中，增加表示与P1公司其他产品的胜败关系的结果。由图21可见，20世纪女性重视电视机的外观设计，不满意P1公司的电视机计观设计，但与其他P1公司的产品相比较，对外观设计的评价较高。另外，对价格是重视而且满意的，但与其他P1公司的产品相比较，对价格的评价较低。

第5个例子是从单身男性的角度评价P1公司的电视机，按用户的指示表示与其他公司P2～P5的电视机的比较。该第5例以单身男性的P1公司的电视机评价项目为调查对象，以重视度/满足度为轴项目，相当于根据用户的指示表示与其他公司P2～P5的电视机的比较结果的场合。

图22表示该第5例的表示结果，在关于Z得分的P1公司电视机评价项目的单身男性的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司P2～P5的电视机的胜败关系。由图22可见，单身男性重视电视机的连接性，不满意P1公司的电视机连接性，但与其他公司P2～P5相比较评价较高。另外，重视而且满意外观设计，与其他公司P2～P5相比较，评价也较高。

第6个例子是按用户的指示，表示关于P1公司电视机的连接性的男女别/年代别的评价，以及与其他公司P2～P5的电视机连接性的比较，还表示年代的转换关系。该第6例以各性别、年代的每个P1公司的电视机连接性为调查对象，以重视度/满足度为轴项目，相当于根据用户的指示表示与其他公司P2～P5的电视机连接性的比较结果，表示转换关系的场合。

图23是表示该第6例的表示结果，在关于Z得分的P1公司的电视机连接性的年代/性别的重视度/满足度的评价结果中，增加表示与其他公司P2～P5的电视机连接性的胜败关系。由图23可见，男性从20年代到40年代重视连接性但不满意，与其他公司P2～P5的电视机连接性相比较认为是优良的。男性从50年代到60年代重视而且满意连接性。

如上所述，在本实施例的数据分析系统29中，有关调查对象的轴项目值已规格化，根据该规格化值，调查对象的识别信息被配置在4象限图表上。而且，在表示调查对象时，也同时配置根据与其他事项的比较结果决定的指标。

这样，用户可掌握分析结果的分散情况和轴项目间的相对评价或数据取样间的比较评价，能够支援用户的分析工作。

在本实施例中，以重视度和满足度为轴项目在4象限进行分析，但除重视度、满足度以外也可以将各种事项用作轴项目。

例如，可将各商店的售货款和利润率作为轴项目，则能够得到利润率高但不产生利润(贱卖)、或售货款少但产生利润等信息。另外，将销售目标额作为比较事项，对指示是否清除了目标的指标予以表示，则可用该指标的大小表现经营的商品数。

另外，可将各商店(或商品)的售货款和反复率(月平均购买次数)作为轴项目，则可明确该商店(商品)是以不特定多数顾客为对象或者是以具有特定特征的顾客为对象。这样，即可建立该商店(商品)的销售战略。此外，用指标的大小也可表现商店面积、来店客数等附加价值信息。

还可以将重视度、满足度、期待度、必要度、充足度自由组合作为轴项目。例如，对于产品的功能，利用者对于该功能可以进行是否重视/是否必要、是否期待新的功能、对现在提供的功能是否满意/是否充足的组合，则能够进行重视但当前不必要、必要性高但不满意等的分析。

对消费者进行商品认知度调查时，可将其结果(商品认知度)和广告费用作为轴项目进行分析。作为比较对象进行与其他公司的同类商品的认知度的比较时，可用指标的大小表现认知度的差别，在分析结果中保持附加信息。作为比较对象进行与其他公司的同类商品的认知度的比较时，可用指标大小表现该商品的销售额和利润额等，在分析结果中保持附加信息。

以本公司商品的市场占有率和利润率为轴项目，用指标的类别和其大小表现与其他公司的同类商品的胜负，可以明确本公司商品的地位，支援商品战略等的设计。

在本实施例中，以4象限图表的形式表示表示结果，但不限于此，也可在1或3以上的座标空间配置表示对象。

上述各实施例的数据分析系统，可以变更能实现同样作用、功能的各构成要素的配置，也可以自由组合各构成要素。

可以作为发明使用由上述各实施例的数据分析系统提供的数据分析方法。

上述各实施例的数据分析系统的各功能、各要素，作为可在计算机中实行的程序，例如以写入方式适用于磁盘(软盘、硬盘等)、光盘(CD-ROM、DVD等)、半导体存储器等的记录媒体，可由通信媒体传送，也可适用于各种计算机、计算机系统。实现上述各功能的计算机，输入记录媒体记录的程序，即可按照程序控制其动作，实行上述处理。

另外的优点和变更在本技术领域将容易想到。因此，本发明很明显不限于以上专门的详述和对典型实例的介绍和详述。所以，实现的各种变更都不会超出由权利要求和相关内容限定的本发明概念的精神和范围。

Claims (26)

1、一种数据分析系统，其特征是具有：

根据因子分析结果在每个因子求出项目和因子负荷量的组合的编辑处理部件；

在每个因子表示由上述编辑处理部件得到的项目和因子负荷量的组合的表示处理部件。

2、权利要求1记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件根据按项目分类指示，在每个因子按所定项目顺序排列变更地表示项目和因子负荷量的组合。

3、权利要求1记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件根据按因子负荷量的分类指示，在每个因子按因子负荷量的降序或升序排列变更地表示项目和因子负荷量的组合。

4、权利要求3记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件根据因子负荷量在每个因子以群组化状态表示项目和因子负荷量的组合。

5、权利要求1记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件在每个因子表示在所定范围包含的因子负荷量的组合。

6、权利要求1记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件根据绝对值化的指示，求出各因子负荷量的绝对值，代替各因子负荷量利用该绝对值动作。

7、一种数据分析系统，其特征是具有：

根据因子分析结果在每个因子求出项目和因子负荷量的组合的编辑处理部件；

接收用户的表示形态指示的表示形态指示部件；

包含以下功能的表示处理部件，即：输入由上述表示形态指示部件接收的表示形态指示，在上述表示形态指示中包含表示指示时，在每个因子表示项目和因子负荷量的组合的功能；在上述表示形态指示中包含项目分类指示时，在每个因子按所定的项目顺序排列变更地表示项目和因子负荷量的组合的功能；在上述表示形态指示中包含因子负荷量分类指示时，在每个因子按因子负荷量的降序或升序排列变更地表示项目和因子负荷量的组合的功能；在上述表示形态指示中包含群组化指示时，根据因子负荷量按群组化状态在每个因子表示项目和因子负荷量的组合的功能；在上述表示形态指示中包含表示许可指示时，在每个因子表示在所定范围包含的因子负荷量的组合的功能；在上述表示形态指示中包含绝对值化指示时，求出各因子负荷量的绝对值，代替各因子负荷量而利用该绝对值实现上述任一功能中至少一个功能。

8、一种数据分析系统，其特征是具有：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析部件；

根据上述分散分析部件的分散分析结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目，在每个提取出的项目以上述多个调查对象中的任意调查对象为基准适用多重比较法，求出该基准与其他调查对象间的差别状态的多重比较部件；

表示由上述多重比较处理部件求出的基准与其他调查对象的差别状态的表示处理部件。

9、权利要求8记载的数据分析系统，其特征是：

上述多重比较处理部件，求出作为基准与其他调查对象之间差别状态的有无差别和评价值；

上述表示处理部件，将由上述多重比较处理部件作为有差别提取的项目为第1要素，将由上述多重比较处理部件判定与上述基准之间有差别的其他调查对象的识别信息为第2要素，根据上述多重比较处理部件求出的评价值，在对应的位置表示评价指标。

10、权利要求8记载的数据分析系统，其特征是：

上述多重比较处理部件，求出作为基准与其他调查对象之间差别状态的评价值；

上述表示处理部件，将由上述多重比较处理部件作为有差别提取的项目为第1要素，由上述多重比较处理部件求出的评价值为第2要素，在对应的位置表示上述多个调查对象的识别信息。

11、一种数据分析系统，其特征是具有：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析部件；

根据上述分散分析部件的分散分析结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目，在每个提取出的项目，实行相对于上述多个调查对象的判别分析，对有关上述提取出的项目，求出各调查对象是高评价或低评价作为评价结果的判别分析部；

根据有关由上述判别分析部件作为有差别提取出的项目的各调查对象的评价结果表示评价指标的表示处理部件。

12、一种数据分析系统，其特征是具有：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化部件；

利用对上述多个项目中至少其中一项分配了加权以及在规格化结果中附加了点数两种情况中的至少其中之一，变更由上述规格化部件规格化的结果，求出上述多个调查对象各个评价值的评价部件；

表示由上述评价部件求出的多个调查对象各个评价值的表示处理部件。

13、一种数据分析系统，其特征是具有：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化部件；

根据由上述规格化部件规格化的结果，对多个调查对象和任意比较对象进行比较的比较部件；

以上述多个项目为座标轴，以由上述规格化部件规格化的结果为座标值，对各调查对象的识别信息和表示由上述比较部件得到的比较结果的指标予以表示的表示处理部件。

14、权利要求13记载的数据分析系统，其特征是：表示上述比较结果的指标，根据比较结果的优劣程度进行转换。

15、权利要求13记载的数据分析系统，其特征是：

附加接收关于上述多个调查对象和上述多个项目的指定的表示形态指示部件；

上述比较部件根据由上述规格化部件规格化的结果，对由上述表示形态指示部件指定的多个调查对象与任意比较对象进行比较；

上述表示处理部件以由上述表示形态指示部件指定的多个项目为座标轴，以由上述规格化部件规格化的结果为座标值，表示由上述表示形态指示部件指定的多个调查对象的识别信息以及表示由上述比较部件得到的比较结果的指标。

16、权利要求13记载的数据分析系统，其特征是：上述表示处理部件在上述多个调查对象之间有转移关系时，也表示该有关转移关系的信息。

17、一种数据分析方法由以下步骤组成：

根据因子分析结果在每个因子求出项目与因子负荷量的组合的步骤；

在每个因子表示项目与因子负荷量的组合的步骤。

18、一种数据分析方法由以下步骤组成：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的步骤；

根据分散分析的结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目的步骤；

在每个提取出的项目以上述多个调查对象中的任意调查对象为基准适用多重比较法的步骤；

求出并表示由多重比较法求得的基准与其他调查对象之间的差别状态的步骤。

19、一种数据分析方法由以下步骤组成：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的步骤；

根据分散分析的结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目的步骤；

在每个提取出的项目实行对上述多个调查对象的判别分析，对有关上述提取出的项目求出各调查对象是高评价或者低评价作为评价结果的步骤；

根据有关由上述判别分析作为有差别提取出的项目的各调查对象的评价结果表示评价指标的步骤。

20、一种数据分析方法由以下步骤组成：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的步骤；

利用对上述多个项目中至少其中一项分配了加权以及在规格化结果中附加了点数的两种情况中的至少其中之一，变更规格化的结果，求出上述多个调查对象各个评价值的步骤；

表示上述多个调查对象各个评价值的步骤。

21、一种数据分析方法由以下步骤组成：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的步骤；

根据规格化结果对多个调查对象和任意比较对象进行比较的步骤；

以上述多个项目为座标轴，以规格化结果为座标值，对各调查对象的识别信息和表示比较结果的指标予以表示的步骤。

22、一种记录了用于实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体在计算机中实现；

根据因子分析结果在每个因子求出项目与因子负荷量的组合的编辑功能；

在每个因子表示由上述编辑功能得到的项目与因子负荷量的组合的表示功能。

23、一种记录了用于实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体在计算机中实现；

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析功能；

根据由上述分散分析功能进行分散分析的结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目，在每个提取出的项目以上述多个调查对象中的任意调查对象为基准适用多重比较法，求出该基准与其他调查对象之间的差别状态的多重比较处理功能；

表示由上述多重比较处理功能求出的基准与其他调查对象的差别状态的表示功能。

24、一种记录了用于实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体在计算机中实现：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行分散分析的分散分析功能；

根据由上述分散分析功能进行分散分析的结果，在上述多个调查对象间提取判定为有差别的项目，在每个提取出的项目，实行对上述多个调查对象的判别分析，对有关上述提取出的项目求出各调查对象是高评价或者低评价作为评价结果的判别分析功能；

根据有关由上述判别分析功能作为有差别提取的项目的各调查对象的评价结果表示评价指标的表示功能。

25、一种记录了用于实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，在计算机中实现：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化功能；

利用对上述多个项目中至少其中一项分配了加权以及在规格化结果中附加了点数的两种情况中的至少其中之一，变更由上述规格化功能规格化的结果，求出上述多个调查对象的各个评价值的评价功能；

表示由上述评价功能求出的多个调查对象各个评价值的表示功能。

26、一种记录了用于实现以下功能的程序的计算机可读记录媒体，在计算机中：

对在多个项目评价多个调查对象的结果进行规格化的规格化功能；

根据由上述规格化功能规格化的结果对多个调查对象与任意比较对象进行比较的比较功能；

以上述多个项目为座标轴，以由上述规格化功能规格化的结果为座标值，对各调查对象的识别信息以及表示由上述比较功能得到的比较结果的指标予以表示的表示功能。

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