JP2001022777A - データ分析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】データ分析へのマスタ・データとトランザクシ
ョン・データの同時利用を可能とすると供に、トランザ
クション・データを活用して、特定の変更を行う顧客の
変更内容の予測を可能とする。 【解決手段】プロファイル生成装置１０１がマスタ・デ
ータおよびトランザクションデータを用いてプロファイ
ル・データを生成し、予測装置１０３がプロファイル・
データの中から特定顧客ＩＤのプロファイルデータに近
いレコードを検索し、マスタ項目およびトランザクショ
ン項目の中で「比較対象項目」の直後に位置する変更履
歴を抜き出し、変更を行う可能性の高い候補の予測結果
として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はデータ・ベースおよ
びデータ・ウェアハウスを対象としたデータ分析方法お
よび装置に関し、特にデータマイニングのためのデータ
分析方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】大量データ中に埋もれた知識を発掘する
データマイニング技術の一つに、データが持つ規則性・
因果関係をIf-Thenルールの形で抽出する方法がある。
If-Thenルール抽出方法としては、芦田仁史ほか：デー
タマイニングにおける特徴的ルール生成方式、情報処理
学会第50回全国大会、7P-1、3-19、1995（公知例１）に
記載されているように、変数とその属性値の組から成る
条件節（「X = A」、「Y= B」など）の間に成り立つIf-
Thenルール（以下、属性値明示型If-Thenルールと呼
ぶ）を、「If X = A Then Y = B」の形式で抽出する方
法がある。ここで、X、Yは変数名を表し、A、Bは変数
X、Yの属性値を表している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】かかる従来の方法にお
いては、次のような問題がある。

【０００４】すなわち、上記公知例１では、入力データ
はマスタ・データのような各々の分析対象（例えば「顧
客」）の情報が単一レコードで表されるデータに限られ
ており、トランザクションデータのような各々の分析対
象（例えば「顧客」）の履歴情報が複数レコードで表さ
れるデータを直接入力データとして扱えないという問題
がある。

【０００５】また、上記公知例１では、トランザクショ
ンデータを直接入力データとして扱えないため、トラン
ザクション・データを活用して、特定の変更を行う可能
性の高い顧客を予測することができないという問題があ
る。

【０００６】また、上記公知例１では、トランザクショ
ンデータを直接入力データとして扱えないため、トラン
ザクション・データを活用して、特定の顧客の変更内容
を予測することができないという問題がある。

【０００７】本発明の目的は、データ分析へのマスタ・
データとトランザクション・データの同時利用を可能と
することにある。

【０００８】また、本発明の他の目的は、トランザクシ
ョン・データを活用して、特定の変更を行う可能性の高
い顧客の予測を可能とすることにある。

【０００９】また、本発明の他の目的は、トランザクシ
ョン・データを活用して、特定の顧客の変更内容の予測
を可能とすることにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、マスタ・デー
タとトランザクション・データを同時にデータ分析に利
用するためのプロファイル・データを生成する機能を提
供する。

【００１１】また、本発明は、プロファイル・データを
用いて、特定の変更を行う可能性の高い顧客を予測する
機能を提供する。

【００１２】また、本発明は、プロファイル・データを
用いて、特定の顧客の変更内容を予測する機能を提供す
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を詳細
に説明する。

【００１４】図１は本発明の実施の形態における構成図
であり、図２は本発明の処理手順の実施の形態を示すフ
ローチャートである。

【００１５】図１において、１００は入力装置であり、
入力装置１００から入力したマスタ・データおよびトラ
ンザクション・データを、マスタ・データ記憶装置１０
５およびトランザクション・データ記憶装置１０６に格
納する。１０１はプロファイル生成装置であり、マスタ
・データおよびトランザクション・データを用いてプロ
ファイル・データを生成し、プロファイル・データ記憶
装置１０７に格納する。１０２はルール生成装置、１０
３は予測装置、１０４は出力装置、１０９は作業データ
記憶装置である。以上の１００乃至１０９の各装置は、
１１０のネットワークまたはバスにより相互接続されて
いる。

【００１６】次に、図２のフローチャートに基づいて、
図１の各部の動作を説明する。

【００１７】ステップ２００では、イベントの発生があ
ったか否かの判定を行い、イベントの発生があった場合
には、さらにイベント内容の判定を行う。この判定で、
プロファイル生成の要求があった場合にはステップ２０
１に進み、それ以外の場合にはステップ２０４に進み、
イベントの発生がなかった場合にはステップ２００以下
の処理を繰り返す。ここで、プロファイル生成の要求
は、マスタ・データおよびトランザクション・データの
一方あるいは双方が予め定められた回数だけ更新された
時点、あるいは特定の時間間隔などに発生するものとす
る。

【００１８】ステップ２０１では、入力装置１００から
マスタ・データを読み込み、マスタ・データ記憶装置１
０５に格納する。ここで、マスタ・データとは、台帳的
な役割を果たす比較的更新頻度の低いデータである。図
３にマスタ・データの例として顧客属性データを示す。
図３の項目「顧客ID」は、顧客属性データの各レコード
を一意に特徴づける「主キー」となっている。

【００１９】ステップ２０２では、入力装置１００から
トランザクション・データを読み込み、トランザクショ
ン・データ記憶装置１０６に格納する。ここで、トラン
ザクション・データとは、日々発生する処理結果を時系
列に格納しているデータである。図４にトランザクショ
ン・データの例として顧客属性の変更履歴データを示
す。図４の項目「処理ID」は、顧客属性の変更履歴デー
タの各レコードを一意に特徴づける「主キー」となって
いる。また、図４の項目「顧客ID」は、自分以外の外部
テーブル（例えば図３の顧客属性データ）の「主キー」
の値を参照するための「外部参照キー」となっている。

【００２０】ステップ２０３では、プロファイル生成装
置１０１がマスタ・データ記憶装置１０５に格納された
マスタ・データとトランザクション・データ記憶装置１
０６に格納されたトランザクション・データを読み込
み、プロファイル・データを生成してプロファイル・デ
ータ記憶装置１０７に格納する。ここで、プロファイル
・データとは、マスタ・データの主キーとトランザクシ
ョン・データの外部参照キーを用いてマスタ・データと
トランザクション・データをジョインしたものである。
ただし、ジョインの対象となるトランザクション・デー
タには二段階の加工が施されているものとする。まず、
第一の加工では、トランザクション・データに含まれる
「変更項目」、「変更前のカテゴリ」、「変更後のカテ
ゴリ」のすべての組み合わせ（「変更内容」）に対して
それぞれ異なる識別番号（「変更ID」）を付与した「変
更ID−変更内容」対応表を用意し、トランザクション・
データの「変更内容」部分を「変更ID」で置き換えて第
一加工データを生成する。図５に「変更ID−変更内容」
対応表の例を示す。また、図６にトランザクション・デ
ータの第一加工データの例を示す。続いて、第二の加工
では、トランザクション・データの外部参照キー（例え
ば図４の項目「顧客ID」）別に、予め定められた個数
（参照履歴数）の最新の履歴データを参照して第二加工
データを生成する。この時、履歴データの個数が参照履
歴数に満たない場合は、不足分を欠損値としておく。図
７にトランザクション・データの第二加工データの例を
示す。最後に、マスタ・データとトランザクション・デ
ータの第二加工データをジョインしてプロファイル・デ
ータを生成する。ここで、プロファイル・データのうち
マスタ・データからジョインされた項目を「マスタ項
目」、トランザクション・データの第二加工データから
ジョインされた項目を「トランザクション項目」と呼ぶ
こととする。図８にプロファイル・データの例を示す。

【００２１】ステップ２０４では、イベント内容の判定
を行う。この判定で予測の要求があった場合にはステッ
プ２０５に進み、プログラム終了の要求があった場合に
はステップ２０９に進む。ここで、予測とは特定の変更
を行う可能性の高い顧客の予測を指すものとする。

【００２２】ステップ２０５では、IDを入力装置１１０
０から読み込む。ここで、IDとは特定の変更を行う可能
性の高い顧客を予測する場合の、その変更内容に対応す
る識別番号（以下、「特定の変更ID」と呼ぶ）を指すも
のとする。

【００２３】ステップ２０６では、まず、ルール生成装
置１０２がプロファイル・データ記憶装置１０７に格納
されたプロファイル・データを読み込む。続いて、ステ
ップ２０５で得られた特定の変更IDを結論部に持つルー
ルを生成し、ルール・データ記憶装置１０８に格納す
る。ここで、ルールの生成とは、データが持つ規則性や
因果関係をIf-Thenルールの形で抽出することを指す。
すなわち、特開平７―９３１５９号公報（公知例２）に
記載されているように、項目とそのカテゴリ値の組から
成る条件節（「X = A」、「Y = B」など）の間に成り立
つIf-Thenルールを「If X = A Then Y = B」の形式で抽
出する。X、Yは項目名を表し、A、Bは項目X、Yのカテゴ
リ値を表す。X = Aを条件部、Y = Bを結論部と呼ぶ。条
件部は、複数の条件節の組み合わせ（X1 = A1 & X2 = A
2 & …）から成る場合もあるとする。If-Thenルールの
抽出では、結論部を説明する条件部として、あらゆる条
件節の組み合わせを一定の評価尺度に基づいて評価し、
評価尺度の高いものから順に予め定められた個数の条件
節の組み合わせ（条件部）を決定する。ここで得られた
If-Thenルールの条件部のうち、プロファイル・データ
のマスタ項目であった項目を同じく「マスタ項目」、プ
ロファイル・データのトランザクション項目であった項
目を同じく「トランザクション項目」と呼ぶ。ただし、
If-Thenルールの条件部のトランザクション項目となり
得る変更IDは、結論部の変更IDより変更時期の古いもの
のみであり、かつ、その組み合わせは変更時期の順序が
逆転していないもののみであるとする。図９にルール・
データの例を示す。ここで、各ルールの条件部の各トラ
ンザクション項目は左から順に変更されるものとする。
また、各トランザクション項目を表す変更IDは、可読性
の向上のために、その対応する変更内容に一時的に置き
換えてあるものとする。

【００２４】ステップ２０７では、まず、予測装置１０
３がプロファイル・データ記憶装置１０７に格納された
プロファイル・データ、およびルール・データ記憶装置
１０８に格納された特定の変更IDを結論部に持つルール
を読み込む。続いて、プロファイル・データの中から、
特定の変更IDを結論部に持つルールの条件部を満たすレ
コードを検索する。ここで、ルールの条件部を満たすレ
コードとは、プロファイル・データのレコードのうち
で、マスタ項目の内容がルールの条件部のマスタ項目の
内容と一致し、かつトランザクション項目の一部がルー
ルの条件部のトランザクション項目と順序、内容ともに
一致する場合を指すものとする。最後に、特定の変更ID
を結論部に持つルールの条件部を満たすレコードの顧客
IDを、特定の変更IDを行う可能性の高い顧客の候補とす
る。

【００２５】ステップ２０８では、ステップ２０７で得
られた特定の変更IDを行う可能性の高い顧客の候補を、
予測結果として出力装置１０４から出力する。

【００２６】ステップ２０９では、プログラムを終了す
る。

【００２７】以上に述べたような実施の形態は、次のよ
うに変更して実施することも可能である。

【００２８】第１に、最初の実施の形態では、ステップ
２０７において特定の変更を行う可能性の高い顧客を予
測していたが、これは以下のように変更することも可能
である。すなわち、特定の顧客の変更内容を予測する。
図１１に第１の変更例の実施の形態における構成図を示
す。また、図１２に第１の変更例の処理手順の実施の形
態を示すフローチャートを示す。この方法によれば、特
定の顧客に対して効率的な変更斡旋をしたい場合に、斡
旋内容の特定や絞り込みが可能となる。

【００２９】以下、図１２のフローチャートに基づい
て、特定の顧客の変更内容を予測する処理手順について
詳しく説明する。

【００３０】ステップ１２００では、イベントの発生が
あったか否かの判定を行い、イベントの発生があった場
合には、さらにイベント内容の判定を行う。この判定
で、プロファイル生成の要求があった場合にはステップ
１２０１に進み、それ以外の場合にはステップ１２０４
に進み、イベントの発生がなかった場合にはステップ１
２００以下の処理を繰り返す。ここで、プロファイル生
成の要求は、マスタ・データおよびトランザクション・
データの一方あるいは双方が予め定められた回数だけ更
新された時点、あるいは特定の時間間隔などに発生する
ものとする。

【００３１】ステップ１２０１では、入力装置１１００
からマスタ・データを読み込み、マスタ・データ記憶装
置１１０４に格納する。

【００３２】ステップ１２０２では、入力装置１１００
からトランザクション・データを読み込み、トランザク
ション・データ記憶装置１１０５に格納する。

【００３３】ステップ１２０３では、プロファイル生成
装置１１０１がマスタ・データ記憶装置１１０４に格納
されたマスタ・データとトランザクション・データ記憶
装置１１０５に格納されたトランザクション・データを
読み込み、プロファイル・データを生成してプロファイ
ル・データ記憶装置１１０６に格納する。

【００３４】ステップ１２０４では、イベント内容の判
定を行う。この判定で予測の要求があった場合にはステ
ップ１２０５に進み、プログラム終了の要求があった場
合にはステップ１２０９に進む。ここで、予測とは特定
の顧客の変更内容の予測を指すものとする。

【００３５】ステップ１２０５では、IDを入力装置１１
００から読み込む。ここで、IDとは変更内容を予測した
い顧客の識別番号（以下、「特定の顧客ID」と呼ぶ）を
指すものとする。

【００３６】ステップ１２０６では、予測装置１１０２
がプロファイル・データ記憶装置１１０６に格納された
プロファイル・データを読み込み、特定の顧客IDのプロ
ファイル・データを検索して、その検索結果を作業デー
タ記憶装置１１０７に格納する。

【００３７】ステップ１２０７では、まず、予測装置１
１０２がプロファイル・データ記憶装置１１０６に格納
されたプロファイル・データ、および作業データ記憶装
置１１０７に格納された特定の顧客IDのプロファイル・
データを読み込む。続いて、プロファイル・データの中
から特定の顧客IDのプロファイル・データに近いレコー
ドを検索する。ここで、特定の顧客IDのプロファイル・
データに近いレコードとは、プロファイル・データのレ
コードのうちで、マスタ項目の内容が特定の顧客IDのプ
ロファイル・データのマスタ項目の内容と一致し、かつ
トランザクション項目の一部が特定の顧客IDのプロファ
イル・データのトランザクション項目の一部（変更時期
の新しい任意の個数の変更履歴）と順序、内容ともに一
致するものを指すこととする。この時、特定の顧客IDの
プロファイル・データに近いレコードの検索で参照する
マスタ項目およびトランザクション項目の一部を「比較
対象項目」と呼ぶこととする。図１０に顧客ID = 125の
プロファイル・データに近いレコードの例を示す。図１
０のハッチ部分は上述の「比較対象項目」である。最後
に、特定の顧客IDのプロファイル・データに近いレコー
ドから、トランザクション項目の中で「比較対象項目」
の直後に位置する変更履歴を、特定の顧客IDの変更内容
の候補として抜き出し、作業データ記憶装置１１０７に
格納する。

【００３８】ステップ１２０８では、ステップ１２０７
で得られた特定の顧客IDの変更内容の候補を作業データ
記憶装置１１０７から読み出し、予測結果として出力装
置１１０３から出力する。

【００３９】ステップ１２０９では、プログラムを終了
する。

【００４０】第２に、最初の実施の形態では、ステップ
２０２において入力装置１００から読み込むトランザク
ション・データの例として顧客属性の変更履歴データを
示していたが、これは以下のように変更することも可能
である。すなわち、顧客属性の変更履歴データ、および
顧客への属性変更の斡旋履歴データを合わせてトランザ
クション・データとする。この場合のトランザクション
データ、「変更ID−変更内容」対応表、プロファイル・
データの例を、それぞれ図１３、図１４、図１５に示
す。この方法によれば、顧客への属性変更の斡旋が顧客
の以後の変更内容に与える影響を加味したうえで、特定
の変更を行う可能性の高い顧客の予測が可能となる。

【００４１】第３に、第１の変更例では、ステップ１２
０２において入力装置１１００から読み込むトランザク
ション・データの例として顧客属性の変更履歴データを
示していたが、これは以下のように変更することも可能
である。すなわち、顧客属性の変更履歴データ、および
顧客への属性変更の斡旋履歴データを合わせてトランザ
クション・データとする。この方法によれば、顧客への
属性変更の斡旋が顧客の以後の変更内容に与える影響を
加味したうえで、特定の顧客の変更内容の予測が可能と
なる。

【００４２】第４に、最初の実施の形態および第２の変
更例では、ステップ２００においてプロファイル生成の
要求は、マスタ・データおよびトランザクション・デー
タの一方あるいは双方が予め定められた回数だけ更新さ
れた時点、あるいは特定の時間間隔などに発生するもの
としていたが、これは以下のように変更することも可能
である。すなわち、任意の時刻、例えばステップ２０６
でルール生成装置１０２がプロファイル・データ記憶装
置１０７に格納されたプロファイル・データを読み込む
直前にプロファイル生成の要求を発生させる。この方法
によれば、常に最新のプロファイル・データを用いて、
特定の変更を行う可能性の高い顧客を予測することが可
能となる。

【００４３】第５に、第１および第３の変更例では、ス
テップ１２００においてプロファイル生成の要求は、マ
スタ・データおよびトランザクション・データの一方あ
るいは双方が予め定められた回数だけ更新された時点、
あるいは特定の時間間隔などに発生するものとしていた
が、これは以下のように変更することも可能である。す
なわち、任意の時刻、例えばステップ１２０６で予測装
置１１０２がプロファイル・データ記憶装置１１０６に
格納されたプロファイル・データを読み込む直前にプロ
ファイル生成の要求を発生させる。この方法によれば、
常に最新のプロファイル・データを用いて、特定の顧客
の変更内容を予測することが可能となる。

【００４４】第６に、上述のすべての実施の形態と変更
例は、記憶媒体に保持し利用することが可能である。

【００４５】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、マ
スタ・データとトランザクション・データを同時にデー
タ分析に利用するためのプロファイル・データを生成す
ることが可能となる。

【００４６】また、本発明によれば、プロファイル・デ
ータを用いて、特定の変更を行う可能性の高い顧客を予
測することが可能となる。

【００４７】また、本発明によれば、プロファイル・デ
ータを用いて、特定の顧客の変更内容を予測することが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における構成図である。

【図２】本発明の実施の形態における処理手順を示すフ
ローチャートである。

【図３】本発明の実施の形態におけるマスタ・データの
例を示す図である。

【図４】本発明の実施の形態におけるトランザクション
・データの例を示す図である。

【図５】本発明の実施の形態における「変更ID−変更内
容」対応表の例を示す図である。

【図６】本発明の実施の形態におけるトランザクション
・データの第一加工例を示す図である。

【図７】本発明の実施の形態におけるトランザクション
・データの第二加工例を示す図である。

【図８】本発明の実施の形態におけるプロファイル・デ
ータの例を示す図である。

【図９】本発明の実施の形態におけるルール・データの
例を示す図である。

【図１０】本発明の他の実施の形態における顧客ID = 1
25のプロファイル・データに近いレコードの例を示す図
である。

【図１１】本発明の他の実施の形態における構成図であ
る。

【図１２】本発明の他の実施の形態における処理手順を
示すフローチャートである。

【図１３】本発明の他の実施の形態におけるトランザク
ション・データの例を示す図である。

【図１４】本発明の他の実施の形態における「処理ID−
処理内容」対応表の例を示す図である。

【図１５】本発明の他の実施の形態におけるプロファイ
ル・データの例を示す図である。

【符号の説明】

１００…入力装置、１０１…プロファイル生成装置、１
０２…ルール生成装置、１０３…予測装置、１０４…出
力装置、１０５…マスタ…データ記憶装置、１０６…ト
ランザクション…データ記憶装置、１０７…プロファイ
ル・データ記憶装置、１０８…ルール・データ記憶装
置、１０９…作業データ記憶装置、１１０…ネットワー
クまたはバス、１１００…入力装置、１１０１…プロフ
ァイル生成装置、１１０２…予測装置、１１０３…出力
装置、１１０４…マスタ・データ記憶装置、１１０５…
トランザクション・データ記憶装置、１１０６…プロフ
ァイル・データ記憶装置、１１０７…作業データ記憶装
置、１１０８…ネットワークまたはバス。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 マスタ・データを入力するステップと、
   トランザクション・データを入力するステップと、プロ
   ファイル・データを生成するステップと、IDを入力する
   ステップと、予測の前処理を行うステップと、予測を行
   うステップと、予測結果を出力するステップを持つこと
   を特徴とするデータ分析方法。