JP2004126780A - 分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラム - Google Patents
分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】観測データに基づいて地理情報データから属性データを抽出し、属性データおよび観測データから地理情報分析用データを作成し、地理情報分析用データをデータ分析して、事象が生じる傾向を導出するデータ分析方法等を提供する。
【解決手段】データ分析装置は、ある地理に関する地理情報データを記憶するデータベース１１０と、地理内の位置データおよび該位置において生じた事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶するデータベース１２０と、地理情報データおよび観測データに基づいて地理情報分析用データを作成するデータ処理部１３０とを備え、地理内の特徴を示す属性データをデータベース１１０から抽出し、属性データおよび特徴に該当する度合を示す度合表示データを観測データへ付加して地理情報分析用データを作成し、これを分析する。
【選択図】 図２
【解決手段】データ分析装置は、ある地理に関する地理情報データを記憶するデータベース１１０と、地理内の位置データおよび該位置において生じた事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶するデータベース１２０と、地理情報データおよび観測データに基づいて地理情報分析用データを作成するデータ処理部１３０とを備え、地理内の特徴を示す属性データをデータベース１１０から抽出し、属性データおよび特徴に該当する度合を示す度合表示データを観測データへ付加して地理情報分析用データを作成し、これを分析する。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
データベース内にある多数の情報の空間的な傾向を導出するデータ分析方法として空間データマイニング法や統計分析法がある。空間データマイニング法や統計分析法は、２次元または３次元以上の空間座標で示された分析対象データが空間内のどの箇所に密集しているか等の分析対象データの空間的な傾向を発見するために用いられる。
【０００３】
たとえば空間的な傾向を見るために、与えられる地点からみた、目的関数を最適化する距離や方向を分析する方法が知られている（特許文献１を参照）。
【０００４】
一般に、広範囲に亘る空間において収集された多くの観測データを分析する場合には、観測点の地理的な特徴が影響することが多い。従って、観測点の地理的な特徴を示す属性データを観測データに付加することによってデータ分析の精度を向上させることができる。
【０００５】
例えば、広範囲に亘る道路の損傷度合の傾向をデータ分析によって予測する場合に、その道路が通過する地域の地形、その地域の近傍にある構造物、その地域における降水量またはその道路の交通量等の属性データを道路の点検結果データに付加して分析する。それによって、例えば、道路のうち交通量の多い部分の損傷の度合が激しい等の傾向が得られる。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−３１８９３８公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、どのような地理的特徴が属性データとして分析に有効であるのかは、通常、データ分析後に結果的に判明する。従って、正確なデータ分析を担保するためには、広範囲に亘って大量の観測データを収集する必要がある。一方で、不必要な観測データまでをも観測および記録することはコスト高になる。そこで、通常、必要であると判明している箇所の観測データのみを収集することが行われている。しかし、このような場合には、予想外の属性データに関する傾向をデータ分析によって得ることができない。即ち、予め必要と判明している箇所の観測データのみを収集することは、データ分析に限界を与えてしまう。
【０００８】
観測データには空間内の観測地点を表す位置データが付加されている場合が多い。そこで、収集された観測データに不足がある場合には、観測データの位置データに基づいて地図データなどの空間データから属性データを検索することが考えられる。
【０００９】
上述の通り、大量の観測データを分析する手法としてデータマイニングや統計データ分析が用いられている。データマイニングや統計データ分析は、表形式で表されたデータを分析対象としている。一方で、地図データなどの空間データは電子化されているものの表形式ではないので、データマイニングや統計データ分析を実行するときに、観測データに空間データを直接に適用することができない。即ち、従来においては、空間データと観測データとのフォーマットが異なるので、コンピュータを用いて位置データから属性データを自動検索および自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことができなかった。
【００１０】
従って、従来から、地図データのような空間データから属性データを抽出する作業は人手によって行われていた。人手による作業は、属性データの見落とし、あるいは、作業者の主観による判断の偏りを発生させる原因となる。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、観測データに含まれる位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことを可能とするデータ分析方法、データ分析装置およびデータ分析プログラムを提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る実施の形態に従った分析用データ作成方法は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いた分析用データ作成方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを具備する。
【００１３】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析方法は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いたデータ分析方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記地理情報分析用データを作成する付加ステップと、前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを具備する。
【００１４】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置において生じた事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部と、前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出し、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換して前記観測データへ付加することによって地理情報分析用データを作成するデータ処理部と、前記地理情報分析用データを用いて、前記事象が生じる傾向を導出するデータ分析部とを備えている。
【００１５】
好ましくは、前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示す。
【００１６】
前記データ処理部は、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類し、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加するように構成してもよい。
【００１７】
前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を示す固有データが含まれている場合に、好ましくは、前記データ処理部は、前記固有データを、前記地理情報データから複数検索可能なデータに変換する。
【００１８】
前記固有データは固有名称である場合、好ましくは、前記データ処理部は、前記固有名称を、地図情報データから抽出可能な該固有名称が有する特徴またはこれら特徴の組合せに変換する。
【００１９】
当該データ分析装置は、予め第１の特徴と第２の特徴とを関連付けて記憶した第３の記憶部と、特徴の表現に含まれる前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換するデータ変換部とをさらに備えていてもよい。
【００２０】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ作成プログラムは、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを処理する。
【００２１】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析プログラムは、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップと、前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを処理する。
【００２２】
好ましくは、前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示す。
【００２３】
前記抽出ステップにおいて、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、該地域群を前記属性データとして抽出し、前記計算機は、前記抽出ステップ後に、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類する分類ステップをさらに処理し、前記付加ステップにおいて、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加してもよい。
【００２４】
前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データが含まれている場合に、好ましくは、前記計算機は、前記固有データを、前記固有データに対して付与された前記地理情報データに含まれる地理的特長を示す情報から、該固有データが持つ特徴を求め、該特徴または該特徴の組合せを用いて、該固有データを複数の場所を示すデータに変換する変換ステップをさらに処理する。
【００２５】
前記固有データが固有名称である場合、好ましくは、前記変換ステップにおいて、前記固有名称を、地図情報データから抽出可能な該固有名称が有する特徴またはこれら特徴の組合せに変換する。
【００２６】
前記計算機は、予め第１の特徴と第２の特徴とを関連付けて記憶した第３の記憶部をさらに備え、前記変換ステップにおいて、特徴の表現に含まれる前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換してもよい。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による実施の形態を説明する。尚、本実施の形態は本発明を限定するものではない。
【００２８】
図１は、本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置１００のブロック図である。データ分析装置１００は、ある地理に関する地理情報データを記憶するデータベース１１０と、観測データを表形式で記憶するデータベース１２０とを備える。
【００２９】
地理情報データは、１次元以上の空間を示すデータであり、代表的には２次元の平面空間および３次元の立体空間をベクタ形式、図形形式等で表したデータである。例えば、地理情報データは地図データまたはＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）データ等である。
【００３０】
観測データは地理内の位置座標を示す位置データおよびその位置において生じた事象を示す事象データを表形式で表したデータである。例えば、ある地理内の道路の損傷度を観測した観測データを観測データとする。この場合、位置データは道路の観測地点の座標を示し、事象データはその観測地点における道路の損傷度を示す（図２参照）。
【００３１】
図２は観測データの具体例を示す概念図である。この観測データは、道路の損傷度を示す観測データである。本実施形態において、位置データは道路上の座標（Ｘ，Ｙ）である。位置データは、地理内の位置座標を示し、位置属性と換言してもよい。事象データは各座標における道路の損傷度（大、中、小）である。事象データはクラス属性と換言してもよい。さらに、道路を建築した業者名および道路を建築した年度が観測データに含まれている。
【００３２】
図１を再度参照して、データ分析装置１００は、地理情報データおよび観測データに基づいて地理情報分析用データを作成するデータ処理部１３０と、観測データまたは地理情報分析用データ等のデータを一時的に格納することができるメモリ１４０と、地理情報分析用データをデータ分析し、事象の生じる傾向を導出するデータ分析器１５０とをさらに備える。データ分析とは、例えば、空間データマイニング法または統計分析法である。事象の生じる傾向とは、例えば、「交通量の多い道路は損傷が大きい」等のある空間においてある事象の生じる傾向である。
【００３３】
データ処理部１３０は、地理内のある特徴をデータベース１１０から検索してその特徴を表形式の属性データへ変換する検索・変換器１３２と、観測データへ属性データを項目として付加する表データ管理器１３４とを有する。表データ管理器１３４は、さらに、各位置データごとにその特徴に該当する度合を示す度合表示データを付加する。観測データに属性データおよび度合表示データを付加することによって、地理情報分析用データが作成される（図３参照）。
【００３４】
図３は、地理情報分析用データの具体例を示す概念図である。地理情報分析用データは、観測データへ属性データおよび度合表示データを付加して形成された表形式のデータである。地理情報分析用データは、属性データを項目とし、この項目に対して各位置データごとに度合表示データを有する。尚、地理情報分析用データは、分析のために用意された。
【００３５】
属性データは地理内のある位置における任意の特徴を表すデータであり、属性名と換言してもよい。例えば、「ある位置の１０ｍ以内に交差点がある」、「ある位置の１０ｍ以内にカーブがある」、「ある位置の交通量」、「ある位置が含まれる市町村の人口密度」等が属性データとなり得る。
【００３６】
度合表示データは、各位置データごとに属性データに該当する度合を示すデータであり、属性値と換言してもよい。即ち、度合表示データは、各位置データにおいて、属性データが示す特徴の有無や数値などの度合を示す。例えば、属性データが「ある位置の１０ｍ以内に交差点がある」である場合に、位置データの座標の１０ｍ以内に交差点の座標が存在するときには度合表示データは「有」であり、位置データの座標の１０ｍ以内に交差点の座標が存在しないときには度合表示データは「無」である。また、属性データが「ある位置の交通量」である場合には、度合表示データは位置データの座標における交通量の数値である。従って、度合表示データは、有または無の２値データであってもよく、交通量などの変数データであってもよい。
【００３７】
尚、属性データは複数であってもよい。属性データが複数ある場合には、属性データと同数の項目が観測データへ付加され、属性データと同数の度合表示データが各位置データに対応して観測データへ付加される。
【００３８】
観測データは、観測によって収集された属性名（属性データ）およびその属性値（度合表示データ）を意味する。地理情報分析用データは、分析のために用意された属性名（属性データ）およびその属性値（度合表示データ）を意味する。
【００３９】
このように、データ分析装置１００は、地理情報データに基づく属性データと、属性データに該当する度合を示す度合表示データとを観測データへ付加することによって地理情報分析用データを作成する。
【００４０】
地理情報分析用データは、データ分析器１５０によってデータ分析される。地理情報分析用データを分析することによって、属性データに関する傾向が得られる。例えば、図３に示した地理情報分析用データから「交差点の１０ｍ以内に位置する道路の損傷度は大きい」という傾向が得られ得る。
【００４１】
データ処理部１３０およびデータ分析器１５０はコンピュータのＣＰＵを用いて実現され得る。データ分析装置１００は、データベース１１０、データベース１２０、データ処理部１３０、メモリ１４０およびデータ分析器１５０を個別に備え、これらを通信可能に接続したシステムであってもよい。一方で、データ分析装置１００は、データベース１１０、データベース１２０、データ処理部１３０、メモリ１４０およびデータ分析器１５０を一体に組み込んだワークステーションなどであってもよい。
【００４２】
図４（Ａ）は、本発明に従ったデータ分析方法の第１の実施形態に係る地理情報データの概念図である。図４（Ｂ）は、第１の実施形態に係る地理情報分析用データの概念図である。図５は第１の実施形態によるデータ分析方法のフロー図である。本実施の形態はデータ分析装置１００を用いて実行され得る。
【００４３】
図４（Ａ）に示す地理情報データはデータベース１１０に格納されており、図４（Ｂ）に示す地理情報分析用データのうち観測データはデータベース１２０に格納されている。本実施の形態において、地理情報データはある地域の地図データである。この地図データ内に示す観測点１から観測点３において観測が実施され、その測定結果が観測データに示されている。観測データには、観測点１から観測点３のそれぞれの位置データとして座標（Ｘ，Ｙ）が示されている。また、観測点１から観測点３に対応した測定結果（○または×）が示されている。
【００４４】
例えば、本実施の形態は、観測点１から観測点３のそれぞれの道路の損傷度を観測したデータを示していると仮定する。この場合、損傷度が所定の基準以上である観測点の測定結果を「○」とし、損傷度が所定の基準未満である観測点の測定結果を「×」とする。
【００４５】
データ処理部１３０は、観測データをデータベース１２０から読み出し、メモリ１４０へ格納する（Ｓ１０）。
【００４６】
次に、検索・変換器１３２がデータベース１１０に格納されている地理情報データからある特徴を検索する（Ｓ２０）。この検索は、データベース１１０に格納されている地理情報データから任意の特徴を検索することが好ましい。但し、データ分析の結果として傾向が得られないと判明している属性データは選択しない。例えば、総ての位置データに対応する度合表示データが同じである場合は、データ分析によって傾向を得ることができない。従って、ある特徴に対して度合表示データを判定し、その結果、総ての位置データにおいて同じとなる属性データは選択しない。
【００４７】
より詳細には、図４（Ａ）において、属性データが「１００ｍ以内に学校がある」である場合には、データ番号１から３のいずれの位置も学校から１００ｍ以内に存在しない。よって、総ての位置データにおいて度合表示データが「Ｎｏ」となる。その結果、データ分析器１５０が地理情報分析用データをデータ分析したとしても何らの傾向も得られない。このように、総ての位置データにおいて度合表示データが同じになるような属性データは選択されない。
【００４８】
図４（Ｂ）における地理情報分析用データに示されているように、「１００ｍ以内に病院がある」という属性データが選択されている。この場合には、度合表示データは、観測点１および観測点２において「Ｙｅｓ」であり、観測点３において「Ｎｏ」である。度合表示データは、例えば、病院が位置する座標と観測点１から観測点３の座標との距離を計算し、その距離が１００ｍ以下であるか否かを判別することによって作成され得る。
【００４９】
次に、検索・変換器１３２は、属性データおよび度合表示データを表形式に変換する（Ｓ３０）。観測データも表形式であるので、属性データおよび度合表示データは、表形式に変換されることによって観測データへ付加され得る。
【００５０】
次に、データ処理部１３０が、メモリ１４０内に格納された観測データへ属性データおよび度合表示データを付加する（Ｓ４０）。それによって、地理情報分析用データが完成する。
【００５１】
さらに、データ分析器１５０が、メモリ１４０に格納された地理情報分析用データをデータ分析する（Ｓ５０）。その結果、例えば、「１００ｍ以内に病院がある道路の損傷度は所定の基準以上である」という傾向が得られる。
【００５２】
本実施の形態において、観測点は３つだけであったが、より多くの観測点における測定結果が観測データに含まれていることが好ましい。それによって、地理情報分析用データからより正確な傾向が得られ得る。本実施の形態において、属性データは、位置データが示す地理上の座標から病院までの距離に関する情報であった。
【００５３】
位置データが示す位置からの距離に関する属性データの他の具体例として、例えば、「周囲Ｓｍ以内にＴがある」を属性データとしてもよい。このときＳが定数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標のＳｍ以内にＴがあるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｓが定数である場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｓが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標からＴまでの距離を示すデータになる。即ち、Ｓが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５４】
さらに、例えば、「北側Ｐｍ以内にＱがある」を属性データとしてもよい。Ｐが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の北側Ｐｍ以内にＱがあるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｐが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｐが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標とＱとの距離である。即ち、Ｐが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５５】
上記の具体例においては、属性データは、位置データが示す地理上の位置からの距離に関するものであった。しかし、このような距離に限らず、属性データは地理上ある状態の分布に関する特徴を示すものであってもよい。
【００５６】
例えば、地理情報データが示す地域におけるある状態の分布に関する特徴、具体的には、地理情報データが示す地域の人口密度分布データを予めデ―タベース１１０に格納しておき、「人口密度がｎである」を属性データとしてもよい。ｎが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度がこの属性データに該当するときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、ｎが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、ｎが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度の数値である。即ち、ｎが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５７】
また、例えば、「時刻Ｕの時は交通量がＶ以上である」を属性データとしてもよい。このときＵが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の交通量がＶ以上であるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｕが定数である場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｕが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標において交通量がＶ以上であるときの日時である。即ち、Ｕが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５８】
勿論、度合表示データは３値以上の離散的な値のいずれかであってもよい。例えば、属性データが「人口密度がｎである」であって、ｎがある範囲を示す場合に、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度がｎが示す範囲より高いときに「高」、ｎが示す範囲に含まれる場合に「中」、ｎが示す範囲より低いときに「低」とする。これによって、度合表示データを３値情報にすることができる。
【００５９】
本実施の形態によれば、位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを抽出し、この属性データおよび度合表示データを表形式へ自動で変換することができる。それによって、データ分析装置１００は、属性データおよび度合表示データを分析対象データ（即ち、観測データ）へ付加して地理情報分析用データを作成することができる。データ分析器１５０が、空間データマイニング法や統計分析法などのデータ分析をこの地理情報分析用データに施すことによって、その地理内において事象が生じる傾向を得ることができる。
【００６０】
図６（Ａ）は、本発明によるデータ分析方法の第２の実施形態に係る地理情報データの概念図である。図６（Ｂ）は、第２の実施形態に係る地理情報分析用データの概念図である。本実施の形態はデータ分析装置１００を用いて実行され得る。本実施の形態のフロー図は、図５に示したフロー図とほぼ同様であるが、ステップＳ２０においてデータ処理部１３０がクラスタリング処理を併用して属性データおよび度合表示データを観測データへ付加する点で異なる。
【００６１】
データ処理部１３０は、観測データのうち位置データが示す座標を地理情報データ上にプロットし、距離が近い位置データ同士を関連付けることによって複数のクラスタを形成する。本実施の形態によれば、属性データはクラスタであり、度合表示データは各位置データが属するクラスタ名である。
【００６２】
例えば、図６（Ａ）に示すように、データ番号１からデータ番号９までの位置データが示す座標（Ｘ，Ｙ）を地理情報データへプロットする。これらの位置データをクラスタリング処理することによって、３つのクラスタＡ、ＢおよびＣが形成される。属性データをクラスタとすれば、度合表示データは各位置データが属するクラスタ名、即ち、クラスタＡ、ＢまたはＣのいずれかである。これらの処理はデータ処理部１３０が実行する。尚、クラスタリング処理はデータ分析器１５０が実行してもよい。
【００６３】
図７は、本実施の形態による方法のフロー図である。第１の実施形態におけるステップＳ２０において、属性データとしてクラスタが選択される。その後、データ処理部１３０が、データ番号１から９の位置データを地理情報データにプロットする（Ｓ２２）。図６（Ａ）の地図情報データ上に示された１から９の点がステップ２２においてプロットされた位置データである。
【００６４】
次に、地理情報データにプロットされた位置データをクラスタリングする（Ｓ２４）。これにより、データ番号１から９の観測データが地理情報データに基づいてクラスタＡ、ＢまたはＣへクラスタリングされる。
【００６５】
次に、クラスタを属性データとして、並びに、各位置データが属するクラスタ名を度合表示データとして表形式に変換する（Ｓ３０）。
【００６６】
次に、これらの属性データおよび度合表示データを観測データへ付加する（Ｓ４０）。それにより、地理情報分析用データが完成する。このように、本実施の形態により、クラスタリング処理を併用して図６（Ｂ）に示す地理情報分析用データを作成することができる。
【００６７】
さらに、第１の実施の形態と同様にデータ分析部１５０がデータ分析を実行する（Ｓ５０）。データ分析器１５０が、図６（Ｂ）に示す地理情報分析用データを分析することによって、例えば、「クラスタＡおよびクラスタＡ近傍の道路の損傷度が基準を超えている」等の傾向が得られる。
【００６８】
本実施の形態によれば、属性データはクラスタであり、度合表示データがクラスタ名である。しかし、クラスタに代えてクラスタが位置する地点の地理的な特徴を属性データおよび度合表示データとして採用してもよい。この地理的な特徴は、同じクラスタに属する位置データが共通に有する特徴である。例えば、属性データを「共通して１００ｍ以内にある構造物」として、同じクラスタの総ての位置データから１００ｍ以内にある構造物の名称をクラスタＡ、ＢまたはＣに代えて度合表示データとして観測データへ付加する。これにより、地理情報データ内にある名称を度合表示データとして用いることができる。
【００６９】
また、各クラスタの代表点が有する特徴を属性データおよび度合表示データとして採用してもよい。代表点は、例えば、あるクラスタのうちの１つの位置データの座標であってもよく、そのクラスタ内の総ての位置データの座標を平均した座標であってもよい。例えば、属性データを「共通して１００ｍ以内にある構造物」とした場合には、クラスタの代表点から１００ｍ以内にある構造物の名称をクラスタ名に代えて度合表示データとして観測データへ付加する。
【００７０】
１つのクラスタを複数の属性データで置換してもよい。例えば、あるクラスタを、「１００ｍ以内にある構造物」と「河川の近傍」との２つの属性データで置換してもよい。この場合は、属性データの項目が２つになる。度合表示データは、クラスタ内の位置データから１００ｍ以内にある構造物の名称、および、河川の近傍であるか否かを示す「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」である。これら２つの度合表示データが各項目に対して位置データごとに付加される。
【００７１】
図８は、本発明に係る実施の形態に従った他のデータ分析装置２００のブロック図である。データ分析装置２００は、決定木作成器２１０をさらに備えている点でデータ分析装置１００と異なる。決定木作成器２１０は、地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データ（例えば、固有名称）が含まれている場合に、この固有データを複数検索可能なデータに置換する。
【００７２】
図９（Ａ）から図１０（Ｃ）は、本発明によるデータ分析方法の第３の実施形態に係る概念図である。図９（Ａ）は、属性データが市町村名という固有名称を有する地理情報分析用データの概念図である。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に示す地理情報分析用データを決定木作成器２１０によって処理した後の地理情報分析用データの概念図である。図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）は、決定木を作成する過程を示した概念図である。
【００７３】
図９（Ａ）に示す地理情報分析用データの属性データは市町村名であり、その度合表示データは具体的な町名である。図９（Ａ）に示す地理情報分析用データをデータ分析した場合には、Ａ町およびＢ町における測定結果が「○」であり、一方、Ｃ町における測定結果が「×」であることがわかる。しかし、Ａ町およびＢ町に共通する特徴が不明であるので、測定結果が「○」となる原因は依然として不明である。即ち、市町村名はその市町村自体を表す固有名称であるので、データ分析器１５０が市町村名を含む地理情報分析用データをデータ分析しても、適切な傾向を得ることができない。
【００７４】
そこで、図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）に示すように、決定木を利用して、図９（Ａ）に示す属性データおよび度合表示データの市町村名を、データベース１１０から複数の市町村名を検索することが可能な検索可能データ、即ち、一般的な特徴を示す属性データおよび度合表示データへ置換する。
【００７５】
図１０（Ａ）は、図９（Ａ）に示すデータ番号、属性データおよび度合表示データの関係を示す。データ番号１、２および３のそれぞれの度合表示データはＡ町、Ｂ町およびＣ町である。
【００７６】
図１０（Ｂ）に示すように、町名を末端ノードに有する決定木を用いて、「人口」および「自動車の普及率」という２つの特徴によってＡ町、Ｂ町およびＣ町を区別する。町の人口が１万人以上という特徴によって、Ｃ町がＡ町およびＢ町と区別され、さらに、自動車普及率が６０％以上という特徴によってＡ町とＢ町とが区別されている。
【００７７】
図１０（Ａ）に示す属性データに代えて、図１０（Ｂ）に示す決定木を挿入することによって図１０（Ｃ）に示す決定木が形成される。図１０（Ｃ）に示す決定木に基づいて作成された地理情報分析用データが図９（Ｂ）に示されている。図９（Ｂ）に示す地理情報分析用データをデータ分析器１５０がデータ分析することによって、適切な傾向を得ることができる。本実施の形態によれば、「人口が１万人以下である場合に測定結果が「○」である」という傾向が得られる。
【００７８】
尚、本実施の形態において、データベース１１０は、地理情報データに対応した人口の分布データおよび自動車の普及率の分布データを予め有し、検索・変換器１３２がＡ町、Ｂ町およびＣ町の人口および自動車普及率を抽出する。また、本実施の形態においては、人口および自動車の普及率の２つの特徴の組合せを属性データとして用いたが、１つの特徴または３つ以上の特徴の組合せを属性データとしてもよい。
【００７９】
図１１は、本実施の形態による方法のフロー図である。本実施の形態のフロー図のステップＳ１０からステップＳ４０までは図５に示すフロー図と同様である。
【００８０】
続いて、決定木作成木２１０が、地理情報分析用データに含まれる固有名称に代わる地理的特徴の組合せを決定するために決定木を作成する（Ｓ４２）。
【００８１】
次に、決定木によって得られた特徴をそれぞれ属性データとして、位置データごとに特徴に該当する度合を度合表示データとして観測データへ付加する（Ｓ４４）。これにより、地理情報分析用データが完成する。
【００８２】
データ分析器１５０が、地理情報分析用データをデータ分析することによって、事象の生じる傾向が発見される。
【００８３】
本実施の形態によれば、固有名称などの地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データを検索可能データに置換するので、データ分析器１５０が地理情報分析用データをデータ分析することによって適切な傾向を得ることができる。
【００８４】
第２の実施の形態による方法においてクラスタを属性データとしたが、本実施の形態においては、このクラスタを他の地理的特徴の組合せへ変換してもよい。この場合、図６に示すクラスタＡに属する観測データの総てに共通する地理的な特徴を属性データとすればよい。
【００８５】
図１２は、本発明に係るさらに他の実施の形態に従ったデータ分析装置３００のブロック図である。データ分析装置３００は、語彙データを格納したデータベース３１０および語彙編集器３２０をさらに備えている点でデータ分析装置１００と異なる。データベース３１０は、地理情報データに含まれる項目ではない語彙、即ち、検索不能な語彙およびその語彙に対応する地理情報データの項目と同じ語彙、即ち、自動検索可能な語彙が予め登録されている。語彙編集器３２０は、語彙検索不能な語彙を自動検索可能な語彙の組合せに変換するように構成されている。
【００８６】
図１３は、本発明によるデータ分析方法の第４の実施の形態に係る概念図である。本実施の形態はデータ分析装置３００によって実行される。本実施の形態は、第３の実施の形態と同様に、地理情報分析用データに含まれている自動検索不能な語彙を自動検索可能な表現で置換する。
【００８７】
例えば、属性データが「Ｙに四方を囲まれている」であった場合には、四方を囲まれている基準がない。よって、このような属性データを含む地理情報分析用データは自動検索することができないのでデータ分析することができない。そこで、「Ｙに四方を囲まれている」に関連付けて、「北１０Ｋｍ以内にＹがある」、「東１０Ｋｍ以内にＹがある」、「西１０Ｋｍ以内にＹがある」および「南１０Ｋｍ以内にＹがある」という４つの語彙をデータベース３１０に予め登録しておく。語彙編集器３２０が「Ｙに四方を囲まれている」という語彙に対してこれら４つの語彙をデータベース３１０から読み出して組み合わせる。これら４つの語彙の組合せを属性データとして地理情報分析用データを作成する。これによって、地理情報分析用データは、データ分析器１５０によってデータ分析され得る。
【００８８】
図１４は、本実施の形態による方法のフロー図である。本実施の形態のフロー図のステップＳ１０からステップＳ４０までは図５に示すフロー図と同様である。
【００８９】
続いて、語彙編集器３２０が自動検索不能な語彙に対して自動検索可能な語彙の組合せをデータベース３１０から読み出す（Ｓ４１）。
【００９０】
次に、自動検索可能な語彙の組合せを属性データとし、これらの語彙のそれぞれに該当する度合を度合表示データとして観測データへ付加する（Ｓ４３）。これにより地理情報分析用データが完成する。
【００９１】
さらに、データ分析器１５０が、地理情報分析用データをデータ分析する（Ｓ５０）。これにより事象の生じる傾向が発見される。
【００９２】
本実施の形態によれば、フォーマットの異なる地理情報データを表形式に変換して観測データへ付加し、地理情報分析用データを自動的に作成することができる。地理情報分析用データに空間データマイニング法または統計データ分析法等のデータ分析を施すことによって、事象が生じる傾向を導出することができる。この傾向は、例えば、ＩＦ−ＴＨＥＮ規則によって表現される。
【００９３】
この傾向を応用することによって、データベース１１０に格納された地理情報データが示す地域（以下、第１の地域という）とは異なる他の地域（以下、第２の地域という）において同じ事象の生じる傾向を予測することができる。
【００９４】
例えば、第２の地域においては道路の損傷度の観測が未だ実施されていないとする。この場合、予測の対象となる予測対象データは、位置データを有するものの、図２に示す観測データと異なり、道路の損傷度を示す事象データを有しない。
【００９５】
そこで、地理情報分析用データに含まれていた属性データに基づいて、予測対象データの位置データのそれぞれに対応した度合表示データを予測対象データに付加する。例えば、「１０ｍ以内に交差点があるか」という属性データおよびこの属性データに該当する場合に「○」該当しない場合に「×」という度合表示データを予測対象データへ付加する。第１の地域の地理情報分析用データを分析することによって得られた傾向を、度合表示データを有する予測対象データに適用する。例えば、「１０ｍ以内に交差点がある場合に道路の損傷度が大きい」という傾向を予測対象データへ適用する。それによって、予測対象データに含まれる度合表示データから第２の地域における道路の損傷度が判明する。
【００９６】
このようにして、データ分析装置から得た属性データに関する傾向に基づいて、実際に観測されていない事象を予測することができる。この予測による結果データは、例えば、補修工事が必要な道路の位置を予測することに役立つ。
【００９７】
上述したデータ分析装置またはデータ分析方法は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、データ分析装置の機能またはデータ分析方法を実現するプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００９８】
また、上述したデータ分析装置の機能またはデータ分析方法を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００９９】
【発明の効果】
本発明に従った分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラムは、観測データに含まれる位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置１００のブロック図。
【図２】観測データの具体例を示す概念図。
【図３】地理情報分析用データの具体例を示す概念図。
【図４】本発明によるデータ分析方法の第１の実施形態に係る地理情報データおよび地理情報分析用データの概念図。
【図５】データ分析方法の第１の実施形態のフロー図。
【図６】本発明によるデータ分析方法の第２の実施形態に係る地理情報データおよび地理情報分析用データの概念図。
【図７】第２の実施の形態による方法のフロー図。
【図８】本発明に係る実施の形態に従った他のデータ分析装置２００のブロック図。
【図９】本発明によるデータ分析方法の第３の実施形態に係る概念図。
【図１０】決定木を作成する過程を示した概念図。
【図１１】第３の実施の形態による方法のフロー図。
【図１２】本発明に係るさらに他の実施の形態に従ったデータ分析装置３００のブロック図。
【図１３】本発明によるデータ分析方法の第４の実施の形態に係る概念図。
【図１４】第４の実施の形態による方法のフロー図。
【符号の説明】
１００、２００、３００ データ分析装置
１１０、１２０、３１０ データベース
１３０ データ処理部
１３２ 検索・変換器
１３４ 表データ管理器
１４０ メモリ
１５０ データ分析器
２１０ 決定木作成器
３２０ 語彙編集器
【発明の属する技術分野】
本発明は、分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
データベース内にある多数の情報の空間的な傾向を導出するデータ分析方法として空間データマイニング法や統計分析法がある。空間データマイニング法や統計分析法は、２次元または３次元以上の空間座標で示された分析対象データが空間内のどの箇所に密集しているか等の分析対象データの空間的な傾向を発見するために用いられる。
【０００３】
たとえば空間的な傾向を見るために、与えられる地点からみた、目的関数を最適化する距離や方向を分析する方法が知られている（特許文献１を参照）。
【０００４】
一般に、広範囲に亘る空間において収集された多くの観測データを分析する場合には、観測点の地理的な特徴が影響することが多い。従って、観測点の地理的な特徴を示す属性データを観測データに付加することによってデータ分析の精度を向上させることができる。
【０００５】
例えば、広範囲に亘る道路の損傷度合の傾向をデータ分析によって予測する場合に、その道路が通過する地域の地形、その地域の近傍にある構造物、その地域における降水量またはその道路の交通量等の属性データを道路の点検結果データに付加して分析する。それによって、例えば、道路のうち交通量の多い部分の損傷の度合が激しい等の傾向が得られる。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−３１８９３８公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、どのような地理的特徴が属性データとして分析に有効であるのかは、通常、データ分析後に結果的に判明する。従って、正確なデータ分析を担保するためには、広範囲に亘って大量の観測データを収集する必要がある。一方で、不必要な観測データまでをも観測および記録することはコスト高になる。そこで、通常、必要であると判明している箇所の観測データのみを収集することが行われている。しかし、このような場合には、予想外の属性データに関する傾向をデータ分析によって得ることができない。即ち、予め必要と判明している箇所の観測データのみを収集することは、データ分析に限界を与えてしまう。
【０００８】
観測データには空間内の観測地点を表す位置データが付加されている場合が多い。そこで、収集された観測データに不足がある場合には、観測データの位置データに基づいて地図データなどの空間データから属性データを検索することが考えられる。
【０００９】
上述の通り、大量の観測データを分析する手法としてデータマイニングや統計データ分析が用いられている。データマイニングや統計データ分析は、表形式で表されたデータを分析対象としている。一方で、地図データなどの空間データは電子化されているものの表形式ではないので、データマイニングや統計データ分析を実行するときに、観測データに空間データを直接に適用することができない。即ち、従来においては、空間データと観測データとのフォーマットが異なるので、コンピュータを用いて位置データから属性データを自動検索および自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことができなかった。
【００１０】
従って、従来から、地図データのような空間データから属性データを抽出する作業は人手によって行われていた。人手による作業は、属性データの見落とし、あるいは、作業者の主観による判断の偏りを発生させる原因となる。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、観測データに含まれる位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことを可能とするデータ分析方法、データ分析装置およびデータ分析プログラムを提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る実施の形態に従った分析用データ作成方法は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いた分析用データ作成方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを具備する。
【００１３】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析方法は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いたデータ分析方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記地理情報分析用データを作成する付加ステップと、前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを具備する。
【００１４】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置は、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置において生じた事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部と、前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出し、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換して前記観測データへ付加することによって地理情報分析用データを作成するデータ処理部と、前記地理情報分析用データを用いて、前記事象が生じる傾向を導出するデータ分析部とを備えている。
【００１５】
好ましくは、前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示す。
【００１６】
前記データ処理部は、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類し、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加するように構成してもよい。
【００１７】
前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を示す固有データが含まれている場合に、好ましくは、前記データ処理部は、前記固有データを、前記地理情報データから複数検索可能なデータに変換する。
【００１８】
前記固有データは固有名称である場合、好ましくは、前記データ処理部は、前記固有名称を、地図情報データから抽出可能な該固有名称が有する特徴またはこれら特徴の組合せに変換する。
【００１９】
当該データ分析装置は、予め第１の特徴と第２の特徴とを関連付けて記憶した第３の記憶部と、特徴の表現に含まれる前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換するデータ変換部とをさらに備えていてもよい。
【００２０】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ作成プログラムは、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを処理する。
【００２１】
本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析プログラムは、地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップと、前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを処理する。
【００２２】
好ましくは、前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示す。
【００２３】
前記抽出ステップにおいて、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、該地域群を前記属性データとして抽出し、前記計算機は、前記抽出ステップ後に、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類する分類ステップをさらに処理し、前記付加ステップにおいて、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加してもよい。
【００２４】
前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データが含まれている場合に、好ましくは、前記計算機は、前記固有データを、前記固有データに対して付与された前記地理情報データに含まれる地理的特長を示す情報から、該固有データが持つ特徴を求め、該特徴または該特徴の組合せを用いて、該固有データを複数の場所を示すデータに変換する変換ステップをさらに処理する。
【００２５】
前記固有データが固有名称である場合、好ましくは、前記変換ステップにおいて、前記固有名称を、地図情報データから抽出可能な該固有名称が有する特徴またはこれら特徴の組合せに変換する。
【００２６】
前記計算機は、予め第１の特徴と第２の特徴とを関連付けて記憶した第３の記憶部をさらに備え、前記変換ステップにおいて、特徴の表現に含まれる前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換してもよい。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による実施の形態を説明する。尚、本実施の形態は本発明を限定するものではない。
【００２８】
図１は、本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置１００のブロック図である。データ分析装置１００は、ある地理に関する地理情報データを記憶するデータベース１１０と、観測データを表形式で記憶するデータベース１２０とを備える。
【００２９】
地理情報データは、１次元以上の空間を示すデータであり、代表的には２次元の平面空間および３次元の立体空間をベクタ形式、図形形式等で表したデータである。例えば、地理情報データは地図データまたはＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）データ等である。
【００３０】
観測データは地理内の位置座標を示す位置データおよびその位置において生じた事象を示す事象データを表形式で表したデータである。例えば、ある地理内の道路の損傷度を観測した観測データを観測データとする。この場合、位置データは道路の観測地点の座標を示し、事象データはその観測地点における道路の損傷度を示す（図２参照）。
【００３１】
図２は観測データの具体例を示す概念図である。この観測データは、道路の損傷度を示す観測データである。本実施形態において、位置データは道路上の座標（Ｘ，Ｙ）である。位置データは、地理内の位置座標を示し、位置属性と換言してもよい。事象データは各座標における道路の損傷度（大、中、小）である。事象データはクラス属性と換言してもよい。さらに、道路を建築した業者名および道路を建築した年度が観測データに含まれている。
【００３２】
図１を再度参照して、データ分析装置１００は、地理情報データおよび観測データに基づいて地理情報分析用データを作成するデータ処理部１３０と、観測データまたは地理情報分析用データ等のデータを一時的に格納することができるメモリ１４０と、地理情報分析用データをデータ分析し、事象の生じる傾向を導出するデータ分析器１５０とをさらに備える。データ分析とは、例えば、空間データマイニング法または統計分析法である。事象の生じる傾向とは、例えば、「交通量の多い道路は損傷が大きい」等のある空間においてある事象の生じる傾向である。
【００３３】
データ処理部１３０は、地理内のある特徴をデータベース１１０から検索してその特徴を表形式の属性データへ変換する検索・変換器１３２と、観測データへ属性データを項目として付加する表データ管理器１３４とを有する。表データ管理器１３４は、さらに、各位置データごとにその特徴に該当する度合を示す度合表示データを付加する。観測データに属性データおよび度合表示データを付加することによって、地理情報分析用データが作成される（図３参照）。
【００３４】
図３は、地理情報分析用データの具体例を示す概念図である。地理情報分析用データは、観測データへ属性データおよび度合表示データを付加して形成された表形式のデータである。地理情報分析用データは、属性データを項目とし、この項目に対して各位置データごとに度合表示データを有する。尚、地理情報分析用データは、分析のために用意された。
【００３５】
属性データは地理内のある位置における任意の特徴を表すデータであり、属性名と換言してもよい。例えば、「ある位置の１０ｍ以内に交差点がある」、「ある位置の１０ｍ以内にカーブがある」、「ある位置の交通量」、「ある位置が含まれる市町村の人口密度」等が属性データとなり得る。
【００３６】
度合表示データは、各位置データごとに属性データに該当する度合を示すデータであり、属性値と換言してもよい。即ち、度合表示データは、各位置データにおいて、属性データが示す特徴の有無や数値などの度合を示す。例えば、属性データが「ある位置の１０ｍ以内に交差点がある」である場合に、位置データの座標の１０ｍ以内に交差点の座標が存在するときには度合表示データは「有」であり、位置データの座標の１０ｍ以内に交差点の座標が存在しないときには度合表示データは「無」である。また、属性データが「ある位置の交通量」である場合には、度合表示データは位置データの座標における交通量の数値である。従って、度合表示データは、有または無の２値データであってもよく、交通量などの変数データであってもよい。
【００３７】
尚、属性データは複数であってもよい。属性データが複数ある場合には、属性データと同数の項目が観測データへ付加され、属性データと同数の度合表示データが各位置データに対応して観測データへ付加される。
【００３８】
観測データは、観測によって収集された属性名（属性データ）およびその属性値（度合表示データ）を意味する。地理情報分析用データは、分析のために用意された属性名（属性データ）およびその属性値（度合表示データ）を意味する。
【００３９】
このように、データ分析装置１００は、地理情報データに基づく属性データと、属性データに該当する度合を示す度合表示データとを観測データへ付加することによって地理情報分析用データを作成する。
【００４０】
地理情報分析用データは、データ分析器１５０によってデータ分析される。地理情報分析用データを分析することによって、属性データに関する傾向が得られる。例えば、図３に示した地理情報分析用データから「交差点の１０ｍ以内に位置する道路の損傷度は大きい」という傾向が得られ得る。
【００４１】
データ処理部１３０およびデータ分析器１５０はコンピュータのＣＰＵを用いて実現され得る。データ分析装置１００は、データベース１１０、データベース１２０、データ処理部１３０、メモリ１４０およびデータ分析器１５０を個別に備え、これらを通信可能に接続したシステムであってもよい。一方で、データ分析装置１００は、データベース１１０、データベース１２０、データ処理部１３０、メモリ１４０およびデータ分析器１５０を一体に組み込んだワークステーションなどであってもよい。
【００４２】
図４（Ａ）は、本発明に従ったデータ分析方法の第１の実施形態に係る地理情報データの概念図である。図４（Ｂ）は、第１の実施形態に係る地理情報分析用データの概念図である。図５は第１の実施形態によるデータ分析方法のフロー図である。本実施の形態はデータ分析装置１００を用いて実行され得る。
【００４３】
図４（Ａ）に示す地理情報データはデータベース１１０に格納されており、図４（Ｂ）に示す地理情報分析用データのうち観測データはデータベース１２０に格納されている。本実施の形態において、地理情報データはある地域の地図データである。この地図データ内に示す観測点１から観測点３において観測が実施され、その測定結果が観測データに示されている。観測データには、観測点１から観測点３のそれぞれの位置データとして座標（Ｘ，Ｙ）が示されている。また、観測点１から観測点３に対応した測定結果（○または×）が示されている。
【００４４】
例えば、本実施の形態は、観測点１から観測点３のそれぞれの道路の損傷度を観測したデータを示していると仮定する。この場合、損傷度が所定の基準以上である観測点の測定結果を「○」とし、損傷度が所定の基準未満である観測点の測定結果を「×」とする。
【００４５】
データ処理部１３０は、観測データをデータベース１２０から読み出し、メモリ１４０へ格納する（Ｓ１０）。
【００４６】
次に、検索・変換器１３２がデータベース１１０に格納されている地理情報データからある特徴を検索する（Ｓ２０）。この検索は、データベース１１０に格納されている地理情報データから任意の特徴を検索することが好ましい。但し、データ分析の結果として傾向が得られないと判明している属性データは選択しない。例えば、総ての位置データに対応する度合表示データが同じである場合は、データ分析によって傾向を得ることができない。従って、ある特徴に対して度合表示データを判定し、その結果、総ての位置データにおいて同じとなる属性データは選択しない。
【００４７】
より詳細には、図４（Ａ）において、属性データが「１００ｍ以内に学校がある」である場合には、データ番号１から３のいずれの位置も学校から１００ｍ以内に存在しない。よって、総ての位置データにおいて度合表示データが「Ｎｏ」となる。その結果、データ分析器１５０が地理情報分析用データをデータ分析したとしても何らの傾向も得られない。このように、総ての位置データにおいて度合表示データが同じになるような属性データは選択されない。
【００４８】
図４（Ｂ）における地理情報分析用データに示されているように、「１００ｍ以内に病院がある」という属性データが選択されている。この場合には、度合表示データは、観測点１および観測点２において「Ｙｅｓ」であり、観測点３において「Ｎｏ」である。度合表示データは、例えば、病院が位置する座標と観測点１から観測点３の座標との距離を計算し、その距離が１００ｍ以下であるか否かを判別することによって作成され得る。
【００４９】
次に、検索・変換器１３２は、属性データおよび度合表示データを表形式に変換する（Ｓ３０）。観測データも表形式であるので、属性データおよび度合表示データは、表形式に変換されることによって観測データへ付加され得る。
【００５０】
次に、データ処理部１３０が、メモリ１４０内に格納された観測データへ属性データおよび度合表示データを付加する（Ｓ４０）。それによって、地理情報分析用データが完成する。
【００５１】
さらに、データ分析器１５０が、メモリ１４０に格納された地理情報分析用データをデータ分析する（Ｓ５０）。その結果、例えば、「１００ｍ以内に病院がある道路の損傷度は所定の基準以上である」という傾向が得られる。
【００５２】
本実施の形態において、観測点は３つだけであったが、より多くの観測点における測定結果が観測データに含まれていることが好ましい。それによって、地理情報分析用データからより正確な傾向が得られ得る。本実施の形態において、属性データは、位置データが示す地理上の座標から病院までの距離に関する情報であった。
【００５３】
位置データが示す位置からの距離に関する属性データの他の具体例として、例えば、「周囲Ｓｍ以内にＴがある」を属性データとしてもよい。このときＳが定数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標のＳｍ以内にＴがあるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｓが定数である場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｓが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標からＴまでの距離を示すデータになる。即ち、Ｓが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５４】
さらに、例えば、「北側Ｐｍ以内にＱがある」を属性データとしてもよい。Ｐが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の北側Ｐｍ以内にＱがあるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｐが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｐが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標とＱとの距離である。即ち、Ｐが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５５】
上記の具体例においては、属性データは、位置データが示す地理上の位置からの距離に関するものであった。しかし、このような距離に限らず、属性データは地理上ある状態の分布に関する特徴を示すものであってもよい。
【００５６】
例えば、地理情報データが示す地域におけるある状態の分布に関する特徴、具体的には、地理情報データが示す地域の人口密度分布データを予めデ―タベース１１０に格納しておき、「人口密度がｎである」を属性データとしてもよい。ｎが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度がこの属性データに該当するときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、ｎが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、ｎが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度の数値である。即ち、ｎが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５７】
また、例えば、「時刻Ｕの時は交通量がＶ以上である」を属性データとしてもよい。このときＵが定数である場合またはある範囲を示す場合には、度合表示データは、位置データが示す座標の交通量がＶ以上であるときに「Ｙｅｓ」であり、これに該当しないときに「Ｎｏ」である。即ち、Ｕが定数である場合には、度合表示データは２値情報になる。一方で、Ｕが変数である場合には、度合表示データは、位置データが示す座標において交通量がＶ以上であるときの日時である。即ち、Ｕが変数である場合には、度合表示データは多値情報となる。
【００５８】
勿論、度合表示データは３値以上の離散的な値のいずれかであってもよい。例えば、属性データが「人口密度がｎである」であって、ｎがある範囲を示す場合に、度合表示データは、位置データが示す座標の人口密度がｎが示す範囲より高いときに「高」、ｎが示す範囲に含まれる場合に「中」、ｎが示す範囲より低いときに「低」とする。これによって、度合表示データを３値情報にすることができる。
【００５９】
本実施の形態によれば、位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを抽出し、この属性データおよび度合表示データを表形式へ自動で変換することができる。それによって、データ分析装置１００は、属性データおよび度合表示データを分析対象データ（即ち、観測データ）へ付加して地理情報分析用データを作成することができる。データ分析器１５０が、空間データマイニング法や統計分析法などのデータ分析をこの地理情報分析用データに施すことによって、その地理内において事象が生じる傾向を得ることができる。
【００６０】
図６（Ａ）は、本発明によるデータ分析方法の第２の実施形態に係る地理情報データの概念図である。図６（Ｂ）は、第２の実施形態に係る地理情報分析用データの概念図である。本実施の形態はデータ分析装置１００を用いて実行され得る。本実施の形態のフロー図は、図５に示したフロー図とほぼ同様であるが、ステップＳ２０においてデータ処理部１３０がクラスタリング処理を併用して属性データおよび度合表示データを観測データへ付加する点で異なる。
【００６１】
データ処理部１３０は、観測データのうち位置データが示す座標を地理情報データ上にプロットし、距離が近い位置データ同士を関連付けることによって複数のクラスタを形成する。本実施の形態によれば、属性データはクラスタであり、度合表示データは各位置データが属するクラスタ名である。
【００６２】
例えば、図６（Ａ）に示すように、データ番号１からデータ番号９までの位置データが示す座標（Ｘ，Ｙ）を地理情報データへプロットする。これらの位置データをクラスタリング処理することによって、３つのクラスタＡ、ＢおよびＣが形成される。属性データをクラスタとすれば、度合表示データは各位置データが属するクラスタ名、即ち、クラスタＡ、ＢまたはＣのいずれかである。これらの処理はデータ処理部１３０が実行する。尚、クラスタリング処理はデータ分析器１５０が実行してもよい。
【００６３】
図７は、本実施の形態による方法のフロー図である。第１の実施形態におけるステップＳ２０において、属性データとしてクラスタが選択される。その後、データ処理部１３０が、データ番号１から９の位置データを地理情報データにプロットする（Ｓ２２）。図６（Ａ）の地図情報データ上に示された１から９の点がステップ２２においてプロットされた位置データである。
【００６４】
次に、地理情報データにプロットされた位置データをクラスタリングする（Ｓ２４）。これにより、データ番号１から９の観測データが地理情報データに基づいてクラスタＡ、ＢまたはＣへクラスタリングされる。
【００６５】
次に、クラスタを属性データとして、並びに、各位置データが属するクラスタ名を度合表示データとして表形式に変換する（Ｓ３０）。
【００６６】
次に、これらの属性データおよび度合表示データを観測データへ付加する（Ｓ４０）。それにより、地理情報分析用データが完成する。このように、本実施の形態により、クラスタリング処理を併用して図６（Ｂ）に示す地理情報分析用データを作成することができる。
【００６７】
さらに、第１の実施の形態と同様にデータ分析部１５０がデータ分析を実行する（Ｓ５０）。データ分析器１５０が、図６（Ｂ）に示す地理情報分析用データを分析することによって、例えば、「クラスタＡおよびクラスタＡ近傍の道路の損傷度が基準を超えている」等の傾向が得られる。
【００６８】
本実施の形態によれば、属性データはクラスタであり、度合表示データがクラスタ名である。しかし、クラスタに代えてクラスタが位置する地点の地理的な特徴を属性データおよび度合表示データとして採用してもよい。この地理的な特徴は、同じクラスタに属する位置データが共通に有する特徴である。例えば、属性データを「共通して１００ｍ以内にある構造物」として、同じクラスタの総ての位置データから１００ｍ以内にある構造物の名称をクラスタＡ、ＢまたはＣに代えて度合表示データとして観測データへ付加する。これにより、地理情報データ内にある名称を度合表示データとして用いることができる。
【００６９】
また、各クラスタの代表点が有する特徴を属性データおよび度合表示データとして採用してもよい。代表点は、例えば、あるクラスタのうちの１つの位置データの座標であってもよく、そのクラスタ内の総ての位置データの座標を平均した座標であってもよい。例えば、属性データを「共通して１００ｍ以内にある構造物」とした場合には、クラスタの代表点から１００ｍ以内にある構造物の名称をクラスタ名に代えて度合表示データとして観測データへ付加する。
【００７０】
１つのクラスタを複数の属性データで置換してもよい。例えば、あるクラスタを、「１００ｍ以内にある構造物」と「河川の近傍」との２つの属性データで置換してもよい。この場合は、属性データの項目が２つになる。度合表示データは、クラスタ内の位置データから１００ｍ以内にある構造物の名称、および、河川の近傍であるか否かを示す「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」である。これら２つの度合表示データが各項目に対して位置データごとに付加される。
【００７１】
図８は、本発明に係る実施の形態に従った他のデータ分析装置２００のブロック図である。データ分析装置２００は、決定木作成器２１０をさらに備えている点でデータ分析装置１００と異なる。決定木作成器２１０は、地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データ（例えば、固有名称）が含まれている場合に、この固有データを複数検索可能なデータに置換する。
【００７２】
図９（Ａ）から図１０（Ｃ）は、本発明によるデータ分析方法の第３の実施形態に係る概念図である。図９（Ａ）は、属性データが市町村名という固有名称を有する地理情報分析用データの概念図である。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に示す地理情報分析用データを決定木作成器２１０によって処理した後の地理情報分析用データの概念図である。図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）は、決定木を作成する過程を示した概念図である。
【００７３】
図９（Ａ）に示す地理情報分析用データの属性データは市町村名であり、その度合表示データは具体的な町名である。図９（Ａ）に示す地理情報分析用データをデータ分析した場合には、Ａ町およびＢ町における測定結果が「○」であり、一方、Ｃ町における測定結果が「×」であることがわかる。しかし、Ａ町およびＢ町に共通する特徴が不明であるので、測定結果が「○」となる原因は依然として不明である。即ち、市町村名はその市町村自体を表す固有名称であるので、データ分析器１５０が市町村名を含む地理情報分析用データをデータ分析しても、適切な傾向を得ることができない。
【００７４】
そこで、図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）に示すように、決定木を利用して、図９（Ａ）に示す属性データおよび度合表示データの市町村名を、データベース１１０から複数の市町村名を検索することが可能な検索可能データ、即ち、一般的な特徴を示す属性データおよび度合表示データへ置換する。
【００７５】
図１０（Ａ）は、図９（Ａ）に示すデータ番号、属性データおよび度合表示データの関係を示す。データ番号１、２および３のそれぞれの度合表示データはＡ町、Ｂ町およびＣ町である。
【００７６】
図１０（Ｂ）に示すように、町名を末端ノードに有する決定木を用いて、「人口」および「自動車の普及率」という２つの特徴によってＡ町、Ｂ町およびＣ町を区別する。町の人口が１万人以上という特徴によって、Ｃ町がＡ町およびＢ町と区別され、さらに、自動車普及率が６０％以上という特徴によってＡ町とＢ町とが区別されている。
【００７７】
図１０（Ａ）に示す属性データに代えて、図１０（Ｂ）に示す決定木を挿入することによって図１０（Ｃ）に示す決定木が形成される。図１０（Ｃ）に示す決定木に基づいて作成された地理情報分析用データが図９（Ｂ）に示されている。図９（Ｂ）に示す地理情報分析用データをデータ分析器１５０がデータ分析することによって、適切な傾向を得ることができる。本実施の形態によれば、「人口が１万人以下である場合に測定結果が「○」である」という傾向が得られる。
【００７８】
尚、本実施の形態において、データベース１１０は、地理情報データに対応した人口の分布データおよび自動車の普及率の分布データを予め有し、検索・変換器１３２がＡ町、Ｂ町およびＣ町の人口および自動車普及率を抽出する。また、本実施の形態においては、人口および自動車の普及率の２つの特徴の組合せを属性データとして用いたが、１つの特徴または３つ以上の特徴の組合せを属性データとしてもよい。
【００７９】
図１１は、本実施の形態による方法のフロー図である。本実施の形態のフロー図のステップＳ１０からステップＳ４０までは図５に示すフロー図と同様である。
【００８０】
続いて、決定木作成木２１０が、地理情報分析用データに含まれる固有名称に代わる地理的特徴の組合せを決定するために決定木を作成する（Ｓ４２）。
【００８１】
次に、決定木によって得られた特徴をそれぞれ属性データとして、位置データごとに特徴に該当する度合を度合表示データとして観測データへ付加する（Ｓ４４）。これにより、地理情報分析用データが完成する。
【００８２】
データ分析器１５０が、地理情報分析用データをデータ分析することによって、事象の生じる傾向が発見される。
【００８３】
本実施の形態によれば、固有名称などの地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データを検索可能データに置換するので、データ分析器１５０が地理情報分析用データをデータ分析することによって適切な傾向を得ることができる。
【００８４】
第２の実施の形態による方法においてクラスタを属性データとしたが、本実施の形態においては、このクラスタを他の地理的特徴の組合せへ変換してもよい。この場合、図６に示すクラスタＡに属する観測データの総てに共通する地理的な特徴を属性データとすればよい。
【００８５】
図１２は、本発明に係るさらに他の実施の形態に従ったデータ分析装置３００のブロック図である。データ分析装置３００は、語彙データを格納したデータベース３１０および語彙編集器３２０をさらに備えている点でデータ分析装置１００と異なる。データベース３１０は、地理情報データに含まれる項目ではない語彙、即ち、検索不能な語彙およびその語彙に対応する地理情報データの項目と同じ語彙、即ち、自動検索可能な語彙が予め登録されている。語彙編集器３２０は、語彙検索不能な語彙を自動検索可能な語彙の組合せに変換するように構成されている。
【００８６】
図１３は、本発明によるデータ分析方法の第４の実施の形態に係る概念図である。本実施の形態はデータ分析装置３００によって実行される。本実施の形態は、第３の実施の形態と同様に、地理情報分析用データに含まれている自動検索不能な語彙を自動検索可能な表現で置換する。
【００８７】
例えば、属性データが「Ｙに四方を囲まれている」であった場合には、四方を囲まれている基準がない。よって、このような属性データを含む地理情報分析用データは自動検索することができないのでデータ分析することができない。そこで、「Ｙに四方を囲まれている」に関連付けて、「北１０Ｋｍ以内にＹがある」、「東１０Ｋｍ以内にＹがある」、「西１０Ｋｍ以内にＹがある」および「南１０Ｋｍ以内にＹがある」という４つの語彙をデータベース３１０に予め登録しておく。語彙編集器３２０が「Ｙに四方を囲まれている」という語彙に対してこれら４つの語彙をデータベース３１０から読み出して組み合わせる。これら４つの語彙の組合せを属性データとして地理情報分析用データを作成する。これによって、地理情報分析用データは、データ分析器１５０によってデータ分析され得る。
【００８８】
図１４は、本実施の形態による方法のフロー図である。本実施の形態のフロー図のステップＳ１０からステップＳ４０までは図５に示すフロー図と同様である。
【００８９】
続いて、語彙編集器３２０が自動検索不能な語彙に対して自動検索可能な語彙の組合せをデータベース３１０から読み出す（Ｓ４１）。
【００９０】
次に、自動検索可能な語彙の組合せを属性データとし、これらの語彙のそれぞれに該当する度合を度合表示データとして観測データへ付加する（Ｓ４３）。これにより地理情報分析用データが完成する。
【００９１】
さらに、データ分析器１５０が、地理情報分析用データをデータ分析する（Ｓ５０）。これにより事象の生じる傾向が発見される。
【００９２】
本実施の形態によれば、フォーマットの異なる地理情報データを表形式に変換して観測データへ付加し、地理情報分析用データを自動的に作成することができる。地理情報分析用データに空間データマイニング法または統計データ分析法等のデータ分析を施すことによって、事象が生じる傾向を導出することができる。この傾向は、例えば、ＩＦ−ＴＨＥＮ規則によって表現される。
【００９３】
この傾向を応用することによって、データベース１１０に格納された地理情報データが示す地域（以下、第１の地域という）とは異なる他の地域（以下、第２の地域という）において同じ事象の生じる傾向を予測することができる。
【００９４】
例えば、第２の地域においては道路の損傷度の観測が未だ実施されていないとする。この場合、予測の対象となる予測対象データは、位置データを有するものの、図２に示す観測データと異なり、道路の損傷度を示す事象データを有しない。
【００９５】
そこで、地理情報分析用データに含まれていた属性データに基づいて、予測対象データの位置データのそれぞれに対応した度合表示データを予測対象データに付加する。例えば、「１０ｍ以内に交差点があるか」という属性データおよびこの属性データに該当する場合に「○」該当しない場合に「×」という度合表示データを予測対象データへ付加する。第１の地域の地理情報分析用データを分析することによって得られた傾向を、度合表示データを有する予測対象データに適用する。例えば、「１０ｍ以内に交差点がある場合に道路の損傷度が大きい」という傾向を予測対象データへ適用する。それによって、予測対象データに含まれる度合表示データから第２の地域における道路の損傷度が判明する。
【００９６】
このようにして、データ分析装置から得た属性データに関する傾向に基づいて、実際に観測されていない事象を予測することができる。この予測による結果データは、例えば、補修工事が必要な道路の位置を予測することに役立つ。
【００９７】
上述したデータ分析装置またはデータ分析方法は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、データ分析装置の機能またはデータ分析方法を実現するプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００９８】
また、上述したデータ分析装置の機能またはデータ分析方法を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００９９】
【発明の効果】
本発明に従った分析用データ作成方法、データ分析方法、データ分析装置、データ作成プログラムおよびデータ分析プログラムは、観測データに含まれる位置データに基づいて地理情報データから分析に必要な属性データを自動抽出し、この属性データおよび観測データに基づいてデータ分析を自動的に行うことを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施の形態に従ったデータ分析装置１００のブロック図。
【図２】観測データの具体例を示す概念図。
【図３】地理情報分析用データの具体例を示す概念図。
【図４】本発明によるデータ分析方法の第１の実施形態に係る地理情報データおよび地理情報分析用データの概念図。
【図５】データ分析方法の第１の実施形態のフロー図。
【図６】本発明によるデータ分析方法の第２の実施形態に係る地理情報データおよび地理情報分析用データの概念図。
【図７】第２の実施の形態による方法のフロー図。
【図８】本発明に係る実施の形態に従った他のデータ分析装置２００のブロック図。
【図９】本発明によるデータ分析方法の第３の実施形態に係る概念図。
【図１０】決定木を作成する過程を示した概念図。
【図１１】第３の実施の形態による方法のフロー図。
【図１２】本発明に係るさらに他の実施の形態に従ったデータ分析装置３００のブロック図。
【図１３】本発明によるデータ分析方法の第４の実施の形態に係る概念図。
【図１４】第４の実施の形態による方法のフロー図。
【符号の説明】
１００、２００、３００ データ分析装置
１１０、１２０、３１０ データベース
１３０ データ処理部
１３２ 検索・変換器
１３４ 表データ管理器
１４０ メモリ
１５０ データ分析器
２１０ 決定木作成器
３２０ 語彙編集器
Claims (15)
- 地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いた分析用データ作成方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、
前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、
表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを具備する分析用データ作成方法。 - 地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いたデータ分析方法であって、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、
前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、
表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記地理情報分析用データを作成する付加ステップと、
前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを具備するデータ分析方法。 - 地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、
前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置において生じた事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部と、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出し、前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換して前記観測データへ付加することによって地理情報分析用データを作成するデータ処理部と、
前記地理情報分析用データを用いて、前記事象が生じる傾向を導出するデータ分析部とを備えたデータ分析装置。 - 前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示すことを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。
- 前記データ処理部は、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類し、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加することを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。
- 前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データが含まれている場合に、
前記データ処理部は、前記地理情報データに含まれる地理的特長を示す情報から前記固有データに関する特徴を求め、該特徴または該特徴の組合せを用いて、該固有データを前記第１の記憶部から複数検索することが可能なデータへ変換することを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。 - 前記固有データは、ある地理的な領域を示す固有名称であることを特徴とする請求項６に記載のデータ分析装置。
- 予め第１の特徴と第２の特徴とを関連付けて記憶した第３の記憶部と、
前記特徴の表現に含まれる前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換するデータ変換部とをさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。 - 地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、
前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、
表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップとを処理するデータ作成プログラム。 - 地理に関する地理情報データを記憶する第１の記憶部と、前記地理内の位置を示す複数の位置データおよび該位置における事象を示す事象データを含む観測データを表形式で記憶する第２の記憶部とを備えた計算機を用いて、
前記地理情報データに基づいた前記地理内のある特徴を示す属性データを前記第１の記憶部から抽出する抽出ステップと、
前記属性データおよび該属性データに該当する度合を示す度合表示データを表形式に変換する変換ステップと、
表形式で表された前記属性データおよび前記度合表示データを前記観測データへ付加することによって、前記事象の生じる傾向を導出するために用いられる地理情報分析用データを作成する付加ステップと、
前記地理情報分析用データを用いて前記事象が生じる傾向を導出する導出ステップとを処理するデータ分析プログラム。 - 前記属性データは前記位置データが示す前記地理上の位置からの距離に関する特徴、若しくは、前記地理におけるある状態の分布に関する特徴を示すことを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析プログラム。
- 前記抽出ステップにおいて、前記位置データの分布に基づいて前記地理内を複数の地域群に分割し、該地域群を前記属性データとして抽出し、
前記計算機は、前記抽出ステップ後に、前記観測データを前記地域群と前記位置データとの関係に基づいて前記地域群に分類する分類ステップをさらに処理し、
前記付加ステップにおいて、前記地域群を前記属性データとして、並びに、前記位置データが属する前記地域群の名称を前記度合表示データとして前記観測データへ付加することを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析プログラム。 - 前記観測データまたは前記属性データに、前記地理情報データにおける地図上の一点の場所を表す固有データが含まれている場合に、
前記計算機は、前記固有データに対して付与された前記地理情報データに含まれる地理的特長を示す情報から、該固有データが持つ特徴を求め、該特徴または該特徴の組合せを用いて、該固有データを複数の場所を示すデータに変換するステップをさらに処理することを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析プログラム。 - 前記固有データは、ある地理的な領域を示す固有名称であることを特徴とする請求項１３に記載のデータ分析プログラム。
- 前記計算機は、
第１の特徴と、前記地理情報データから求めることが可能な第２の特徴とを関連付けて予め記憶した第３の記憶部と、
前記第１の特徴の表現を、前記第２の特徴の表現に変換するデータ変換部とをさらに備え、
前記特徴の表現に前記第１の特徴を示す表現が含まれていた場合には、
前記変換ステップにおいて、前記属性データに含まれる前記第１の特徴の表現を前記第２の特徴の表現に変換することを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析プログラム。
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