JP2017117023A - データ分析装置、データ演算装置、およびプログラム - Google Patents

データ分析装置、データ演算装置、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】放送の露出効果の把握や測定を効率よく行うことができるデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】数値情報を含む放送データ50と該放送データ50により影響される結果データ60とを関連づけて記憶する記憶部10を有し、放送データ50と結果データ60の分析を行うデータ分析装置1であって、該データ分析装置1は、放送データ50より詳しくはストック値C、インパクト値F、短期トレンド値D、長期トレンド値Eと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部240を有する。また、演算式生成部240により生成された演算式を用いて結果データ60の演算を行うデータ演算装置2を有する。データ分析装置1およびデータ演算装置2の各機能部は、プログラム3を実行することによりその機能を実現する。【選択図】図1

Description

本発明は、データ分析装置、データ演算装置、およびプログラムに関し、特に放送データと放送データにより影響される結果データとの相関関係を示す演算式を生成するデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムに関する。
テレビやラジオ等のメディア媒体による放送が広く行われており、メディア媒体による放送は、大きな露出効果を奏している。このようなメディア媒体による露出効果の把握や測定は、従来は例えばアンケート調査により広く行われていた。すなわち、露出効果を把握等するためのアンケート調査は、例えば、そのメディア媒体による放送をどれだけの人が視聴したかを示す調査(視聴率調査)、放送内容を認知し理解したかを示す調査、認知、理解したブランド、商品、サービス、タレント等に関わる商品、サービス等の利用意向、購入意向があるかどうかを示す調査等が行われ、このような調査結果に基づいて、利用意向や購入意向がメディア媒体の視聴によって影響されたか否かの分析や、実際に利用、行動、購入した人からメディアの影響度を分析するための遡求調査が行われていた。このような放送の露出効果に関するアンケート方法は、例えば、特許文献1に開示された技術が参照される。
特開2011−53826号
しかしながら、上述の如く放送の露出効果の把握や測定をいちいちアンケート調査により行うこととすると煩雑に耐えず、膨大な時間やコストも費やしてしまい非効率であった。放送業界においては放送の露出効果のアンケート調査が非常に多く、該露出効果の把握や測定を効率よく行うことができる手段の提供が強く望まれていた。
本願発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができるデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、データ分析装置に係る請求項1の発明は、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、を有することとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。
放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、を有し、演算式生成部は、ストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項2)。すなわち、本発明者により、過去に放送は人の記憶から忘却されて放送の露出効果が低減することが明らかとされており、上記の如く放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータつまりストック値を用いて演算式を生成することにより、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部を有することとすることができる(請求項3)。
すなわち、データ演算期間設定部は、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、ストック値演算部は、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに放送データに記憶残存率を累積して乗算し得ることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項4)。
データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とし、短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、を有することとすることができる(請求項5)。
短期トレンド値と長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を演算するインパクト値演算部を有し、演算式生成部は、インパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの急激な変化を考慮することができる。すなわち、放送データの急激な変化が結果データに与える影響が大きくなることが本発明者により明らかとされており、このような急激な変化を考慮することで放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項6)。
演算式生成部は、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項7)。
演算式生成部は、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項8)。
放送データは、放送時間データおよび/または放送回数データを含むこととすることとすれば、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項9)。
定性情報データを数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、放送データは、数値情報データに変換された定性情報データを更に含むこととすれば、定性情報データを数値情報データに変換することにより、定性情報データの影響も考慮して演算式を生成することができる(請求項10)。なお、上記からも明らかなように放送データを放送時間データ、放送回数データ、数値情報データに変換された定性情報データとすることにより、ストック値、インパクト値、短期トレンド値は、放送時間データ、放送回数データ、変換された定性情報データに基づいて演算される。
結果データは、放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額;来店数;申し込み数;問い合わせ数;放送が視聴された数;放送視聴率;インターネットWeb上における検索された数;インターネットWeb上における閲覧された数;ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数;ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数;およびソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数;のうちいずれか一つとすることができる(請求項11)。
演算式生成部は、多変量解析を用いて演算式を生成、より詳しくは、演算式生成部は、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成することができる(請求項12、請求項13)。すなわち、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することとすることで複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。
記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項14)。
データ抽出部は、第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部を有し、第1のデータ抽出部は、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部は、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項15)。
演算式生成部は、第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成することとすることができる(請求項16)。
第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することとすることができる(請求項17)。
表示パターン設定部は、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することとすることができる(請求項18)。
バリエーション表示設定部は、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行うこととすることができる(請求項19)。
上記目的を達成するために、データ演算装置に係る請求項20の発明は、請求項1乃至請求項19に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行うことを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項21の発明は、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部として機能させることとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。
コンピュータを、更に放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部として機能させ、演算式生成部を、更にストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項22)。
コンピュータを、更に放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させることとすることができる(請求項23)。
データ演算期間設定部を、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、ストック値演算部を、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項24)。
データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とし、コンピュータを、更に短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部として機能させることとすることができる(請求項25)。
コンピュータを、短期トレンド値と長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を演算するインパクト値演算部として機能させ、演算式生成部を、更にインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの急激な変化を考慮することができる(請求項26)。
演算式生成部を、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項27)。
演算式生成部を、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項28)。
コンピュータを、更に記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項29)。
データ抽出部を、更に第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部として機能させ、第1のデータ抽出部を、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部を、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項30)。
演算式生成部を、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成する機能部として機能させることとすることができる(請求項31)。
コンピュータを、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることとすることができる(請求項32)。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項33の発明は、コンピュータを、請求項1乃至請求項20に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。
本発明によれば、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。
本発明の実施形態に係るデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムの全体構成の概要を示すブロック図である。 データ分析装置の記憶部に記憶されたデータを説明するための図である。 データ分析装置の記憶部に記憶された放送要素データを説明するための図である。 放送要素データにおけるダミー変数を説明するための図である。 データ採取期間と結果データとの関係を説明するための図である。 データ分析装置における演算式生成システムの構成を示すブロック図である。 放送時間要素データにおける数値情報要素データの平均値または積算値およびストック値を説明するための図である。 短期トレンド値を説明するための図である。 長期トレンド値を説明するための図である。 同データ分析装置における表示システムの構成を示すブロック図である。 同表示システムにおける表示画面の例を説明するための図である。 同表示システムにおけるバリエーション表示を説明するための図である。 同表示システムにおけるランキング表示を説明するための図である。 同表示システムにおけるシェアデータ表示および経過表示を説明するための図である。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するためのフローチャートである。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するための図15に続く第1のフローチャートである。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するための図15に続く第2のフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は本発明の実施形態を示すデータ分析装置1およびデータ演算装置2の全体構成の概要を示す図である。同図を参照して本発明のデータ分析装置1およびデータ演算装置2の概要を説明すると、同データ分析装置1は、記憶部10、第1のデータ抽出部20、第2のデータ抽出部30、利用システム判断部40、演算式生成システム100、および表示システム300を有しており、放送データ50と該放送データ50により影響される結果データ60の分析を行う機能より詳しくは放送データ50と結果データ60の相関関係を示す演算式を生成する機能および所定の表示を行う機能を有している。データ演算装置2は、データ分析装置1により生成された演算式を用いて結果データ60の演算を行う機能を有している。放送データ50には、CM等の広告データおよび放送番組の番組データ等が含まれる。
本発明のデータ分析装置1およびデータ演算装置2は、コンピュータとしての一般的な構成を備えており、CPU、メモリ、ハードディスク、表示装置(ディスプレー)、および入力装置(キーボード、マウス)を有している。
記憶部10は、図2に示すように、放送データ50と結果データ60とを記憶する機能を有している。
すなわち、放送データ50は、テレビジョン放送および/またはラジオ放送等に関する記録データであり、複数の放送要素データ51を含んでいる。放送要素データ51は、例えばテレビジョン放送やラジオ放送のCMの場合、過去に放送されたCMの1回ごとのデータをいい、テレビやラジオの番組の場合、過去に放送された番組の1回ごとのデータをいう。複数の放送要素データ51は、時系列単位で変化する連続した複数のデータとなる。
放送要素データ51は、図3に示すように、数値情報要素データ52および定性情報要素データ53を含んでいる。
数値情報要素データ52は、放送時間要素データ52a、放送回数要素データ52b、ダミー変数要素データ52c等の数値情報要素データを含む。放送時間要素データ52aは、例えばCMの場合、CM1回の秒数となる。また、放送回数要素データ52bは、例えば、CMの場合1回としてカウントされる。更に、ダミー変数要素データ52cは、後述の如く定性情報要素データ53にダミー変数を設定して数値情報要素データ52に変換したデータである。これら、数値情報要素データ52は、時系列単位で変化する連続した複数の数列データとなる。
定性情報要素データ53は、定性的な情報であり、時系列単位で変化する各数値情報要素データ52と時間的な対応関係を有している。定性情報要素データ53は、例えば、タレント名、タレントの種別、タレントの性別、タレントの年代、放送のオファーの有無、放送の種別、放送の月、放送の日、放送の曜日、放送の時間帯、放送の期間、放送のバリエーション、放送に関する企業名、放送に関連する業界または業種、放送に関する商品または役務のカテゴリーまたは名称、放送に関するブランド名、放送に使用される施設名、初放送日、放送の告知キャンペーンの有無、放送の告知検索誘導の有無、放送会社に関する情報、放送で使用された楽曲、放送で使用された用語等を含む。
なお、放送のオファーの有無とは、例えば放送で提示された割引き、景品等の消費者に有利なオファーの有無を含み、放送の告知検索誘導の有無は、例えば放送に掲載される検索キーワードの有無等、検索を誘導するような情報の有無を含む。
図4に示すように、個々の定性情報要素データ53には、ダミー変数54をそれぞれ設定することができる。このダミー変数54には1または0が設定される。
すなわち、定性情報要素データ53は、定性的な情報であり、数列データ等の定量的な数値情報データではない。このため、その影響度を重回帰分析等の分析手法により分析することができない。そこで、影響度の分析が要求される定性情報要素データ53についてはダミー変数の1または0を任意に設定して数値情報要素データ52とする。これにより、重回帰分析等の分析処理を行うことが可能となる。
例えば、定性情報要素データ53のうちタレントAに対しダミー変数54が設定された場合、タレントAを含む要素データに1が設定され、タレントAを含まない要素データに0が設定される。これにより、「タレントA」なる定性情報要素データ53は1または0の数値情報要素データ52に変換されて重回帰分析等の分析処理を行うことが可能となる。
図2に戻り、結果データ60は、数値情報データからなり、例えば、放送データ50に関する商品、役務、人、団体、または法人(企業)の売上金額、来店数、申し込み数、問い合わせ数、放送が視聴された数、放送視聴率、インターネットWeb上における検索された数、インターネットWeb上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)に掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数を含んでいる。これら結果データ60のうち適宜一つが目的変数として選ばれる。
結果データ60は、アンケート調査等により過去の所定の期間にわたって取得されたデータであり、図5に示すように、結果データ60はデータ採取期間と関連づけて記憶部10に記憶されている。上述の如く放送データ50は定性情報要素データ53に放送の年、月、日、時間帯を含んでおり、放送データ50と結果データ60とは、データ採取期間と放送の年、月、日、時間帯を介して関連づけられている。
なお、結果データ60のインターネットWeb上における検索された数は、例えば放送データ50に関する企業のホームページに検索された数を含み、インターネットWeb上における閲覧された数は、例えば放送データ50に関する企業のホームページに閲覧された数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数は、例えば放送データ50に関する商品が第三者のブログに掲載された数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数は、例えば放送データ50に関する人のブログにアクセスされた数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数は、例えば放送データ50に関する人のブログに閲覧された数を含む。ソーシャルネットワーキングサービスは、個人のブログの他、フェイスブック、ツイッター、ライン、ミクシー等を含む。
図1に戻り、第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30は、記憶部10に記憶された放送データ50および結果データ60(以下、放送データ50および結果データ60は、単にデータ50,60とする場合がある)の一部を抽出する機能を有している。
すなわち、第1のデータ抽出部20は、記憶部10に記憶されたデータ50,60の抽出期間を設定してデータ50,60を抽出する機能を有している。
例えば、放送データ50においては、上述の如く定性情報要素データ53に放送の年、月、日、時間帯を含んでおり、第1のデータ抽出部20は、設定された抽出期間内に含まれる放送要素データ51のみを記憶部10から抽出する。
また、結果データ60については、上述の如くデータ採取期間と関連づけられており、第1のデータ抽出部20は、設定された抽出期間に合致する結果データ60を記憶部10から読み出す。更に、第1のデータ抽出部20は、以下の数1に示すように、読み出された結果データ60に対し抽出期間とデータ採取期間の比を乗算してデータ分析装置1の分析に採用される結果データGを得る。
[数1]
分析に採用される結果データG
=読み出された結果データ60×抽出期間/データ採取期間
第2のデータ抽出部30は、放送データ50に含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部20により抽出された放送データ50から更にデータを抽出する機能を有している。例えば、キーワードを企業Aとした場合、第2のデータ抽出部30は、定性情報要素データ53に企業Aを含んだ放送データ50のみを更に抽出する。
利用システム判断部40は、演算式生成システム100を利用するか、表示システム300を利用するかを判断する機能を有している。具体的には、入力装置から入力されるユーザーの情報に基づいて、利用システム判断部40は、演算式生成システム100を利用するか、表示システム300を利用するかを判断する。
演算式生成システム100は、図6に示すように、数値情報変換部110、データ単位演算期間設定部120、数値情報要素データ演算部130、結果データ設定部140、ストック値演算期間設定部150、記憶残存率設定部160、ストック値演算部170、短期トレンド値演算期間設定部180、短期トレンド値演算部190、長期トレンド値演算期間設定部200、長期トレンド値演算部210、インパクト値演算部220、インパクト値判断部230、および演算式生成部240を有している。
数値情報変換部110は、定性情報要素データ53に関するダミー変数54を設定することにより、定性情報要素データ53を数値情報要素データ52に変換する機能を有している。上述の如くダミー変数54には1または0が設定される。ダミー変数が設定された定性情報要素データ53は、1または0の数値情報要素データ52に変換より詳しくはダミー変数要素データ52cに変換されて分析処理を行うことが可能となる。
データ単位演算期間設定部120は、放送データ50の平均値または積算値を演算するための単位演算期間となるデータ単位演算期間を設定する機能を有している。データ単位演算期間設定部120は、単位演算期間を秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する等任意に設定することができる。図7に示すように、本発明においては、単位演算期間を週単位で設定することとしている。
数値情報要素データ演算部130は、データ単位演算期間設定部120により設定された単位演算期間において、数値情報要素データ52(放送時間要素データ52a、放送回数要素データ52b、ダミー変数要素データ52c)をそれぞれ平均または積算する機能を有している。図7に示すように、数値情報要素データ演算部130は、週ごとに数値情報要素データ52をそれぞれ平均または積算し該数値情報要素データ52の平均値または積算値A(より詳しくは、放送時間要素データ52aの平均値または積算値AX1,AX2,・・・,AXn−1、放送回数要素データ52bの平均値または積算値AY1,AY2,・・・,AYn−1、ダミー変数要素データ52cの平均値または積算値AZ1,AZ2,・・・,AZn−1)を得る。本発明においては、数値情報要素データ52の平均値または積算値Aを用いて演算式生成システム100による演算式の生成が行われる。
結果データ設定部140は、数1に基づいて第1のデータ抽出部20により得られた本分析に採用される結果データGを設定する機能を有している。
ストック値演算期間設定部150は、ストック値演算期間を設定する機能を有している。ここで、ストック値演算期間とは、ストック値Cに関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義される。ストック値演算期間設定部150は、ストック値演算期間を、秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する等任意に設定することができる。図7に示すように、本発明においては、ストック値演算期間を週単位で設定することとしており、ストック値演算期間と上述したデータ単位演算期間とは一致することとなる。
記憶残存率設定部160は、記憶残存率Bを設定する機能を有しており、記憶残存率Bは、放送データ50に基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される。記憶残存率Bは、0乃至1の範囲にある整数、少数が設定され、例えば記憶残存率Bを1に設定した場合は放送に対するすべての記憶が残存するものとして扱われ、0の場合はすべての記憶が忘却されたものとして扱われる。なお、記憶残存率Bは、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。
ストック値演算部170は、ストック値Cを演算する機能を有しており、ストック値Cは、放送データ50に記憶残存率Bを乗算して得られる。
より詳しくは、図7に示すように、ストック値演算部170は、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ50より詳しくは数値情報要素データ52の平均値または積算値A(より詳しくはAX1,AX2,・・・,AXn−1、AY1,AY2,・・・,AYn−1、AZ1,AZ2,・・・,AZn−1)に記憶残存率B(より詳しくは、B1,B2,・・・,Bn−1)を累積して乗算しストック値C(より詳しくは、CX1,CX2,・・・,CXn−1、CY1,CY2,・・・,CYn−1、CZ1,CZ2,・・・,CZn−1)を得る。例えば、抽出期間が「平成X年Z月の第1週から第n−1週」とし、ストック値演算部170による演算時点が「平成X年Z月から第n週」とした場合、平成X年Z月の第1週における記憶残存率Bを累積して乗算した乗算値B1は、以下の数2の如く演算される。また、この乗算値B1に対応するストック値CX1,CY1,CZ1は、第1週目の数値情報要素データ52の平均値または積算値AX1,AY1,AZ1も考慮して数3の如く演算される。
[数2]
B1=B^(n−1)
[数3]
CX1=AX1×B1
CY1=AY1×B1
CZ1=AZ1×B1
なお、図7からも明らかなように、第n−1週における乗算値Bn−1はBとなる。仮に、演算時点の第n週の数値情報要素データ52の平均値または積算値Aを使用する場合は、第n週の平均値または積算値Aに記憶残存率Bは乗算されない。すなわち、記憶残存率Bは、演算時点から見て過去の数値情報要素データ52の平均値または積算値Aに対して乗算される。
短期トレンド値演算期間設定部180は、短期トレンド値Dを演算するための演算期間(短期トレンド値演算期間)を設定する機能を有している。図8に示すように、短期トレンド値演算期間設定部180は、短期トレンド値演算期間を例えば4週間として設定し、かつ、1週ずつずらしながら設定していく。短期トレンド値演算期間は、上述したデータ単位演算期間よりも長く、かつ、後述する長期トレンド値演算期間に対し相対的に短い期間として設定される。なお、短期トレンド値演算期間は、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。
短期トレンド値演算部190は、短期トレンド値演算期間に基づいて、短期トレンド値Dを演算する機能を有している。すなわち、図8からも明らかなように、短期トレンド値D(より詳しくは、放送時間要素データ52aの短期トレンド値DX1,DX2,DX3,・・・、放送回数要素データ52bの短期トレンド値DY1,DY2,DY3,・・・、ダミー変数要素データ52cの短期トレンド値DZ1,DZ2,DZ3,・・・)は、例えば4週間の移動平均としており、短期トレンド値演算部190は、週ごとに演算される数値情報要素データ52の平均値または積算値Aの4週間の平均値または積算値を1週間ずつずらしながら演算していく。
長期トレンド値演算期間設定部200は、長期トレンド値Eを演算するための演算期間(長期トレンド値演算期間)を設定する機能を有している。図9に示すように、長期トレンド値演算期間設定部200は、例えば長期トレンド値演算期間を13週間として設定し、かつ、1週ずつずらしながら設定していく。長期トレンド値演算期間は、上述したデータ単位演算期間よりも長く、かつ、上述した短期トレンド値演算期間に対し相対的に長い期間として設定される。なお、長期トレンド値演算期間は、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。
長期トレンド値演算部210は、長期トレンド値演算期間に基づいて、長期トレンド値Eを演算する機能を有している。すなわち、図9からも明らかなように、長期トレンド値E(より詳しくは、放送時間要素データ52aの長期トレンド値EX1,EX2,EX3,・・・、放送回数要素データ52bの長期トレンド値EY1,EY2,EY3,・・・、ダミー変数要素データ52cの長期トレンド値EZ1,EZ2,EZ3,・・・)は、例えば13週間の移動平均としており、長期トレンド値演算部210は、週ごとに演算される数値情報要素データ52の平均値または積算値Aの13週間の平均値または積算値を1週間ずつずらしながら演算していく。
インパクト値演算部220は、インパクト値Fを演算する機能を有している。インパクト値Fは、数4に示すように、短期トレンド値Dと長期トレンド値Eの比、より詳しくは短期トレンド値Dの長期トレンド値Eに対する比として定義され、短期トレンド値Dの長期トレンド値Eに対する乖離率として演算するものである。インパクト値Fは、短期トレンド値DX1,DX2,DX3・・・、DY1,DY2,DY3・・・、DZ1,DZ2,DZ3・・・と長期トレンド値EX1,EX2,EX3・・・、EY1,EY2,EY3・・・、EZ1,EZ2,EZ3・・・に対応するように、FX1,FX2,FX3・・・、FY1,FY2,FY3、・・・FZ1,FZ2,FZ3・・・の如く演算され生成される。乖離率が大きいほど、短期トレンド値Dの長期トレンド値Eに対するインパクトが大きくなると解釈される。
[数4]
インパクト値F=短期トレンド値D/長期トレンド値E
インパクト値判断部230は、インパクト値Fが1よりも大きいか否かを判断する機能を有している。
演算式生成部240は、多変量解析を用いて、より詳しくは重回帰分析を用いて、放送データ50を説明変数とし、詳しくは放送データ50に基づいて得られるデータを説明変数とし、結果データ60を目的変数として、これら説明変数と目的変数の相関関係を示す演算式を生成する機能を有している。
より詳しくは、演算式生成部240は、ストック値C、インパクト値F、短期トレンド値D、長期トレンド値Eを説明変数とし、結果データ60を目的変数として演算式を生成する。なお、インパクト値Fは、インパクト値判断部230が1よりも大きいと判断したときに、演算式生成部240による演算式の生成に用いられる。
更に詳しくは、演算式生成部240は、重回帰分析を行うことにより、ストック値CX(CX1,CX2,・・・,CXn−1)に対応する係数CXα、ストック値CY(CY1,CY2,・・・,CYn−1)に対応する係数CYα、ストック値CZ(CZ1,CZ2,・・・,CZn−1)に対応する係数CZα、インパクト値FX(FX1,FX2,FX3,・・・)に対応する係数FXα、インパクト値FY(FY1,FY2,FY3,・・・)に対応する係数FYα、インパクト値FZ(FZ1,FZ2,FZ3,・・・)に対応する係数FZα、短期トレンド値DX(DX1,DX2,DX3,・・・)に対応する係数DXα、短期トレンド値DY(DY1,DY2,DY3,・・・)に対応する係数DYα、短期トレンド値DZ(DZ1,DZ2,DZ3,・・・)に対応する係数DZα、長期トレンド値EX(EX1,EX2,EX3,・・・)に対応する係数EXα、長期トレンド値EY(EY1,EY2,EY3,・・・)に対応する係数EYα、長期トレンド値EZ(EZ1,EZ2,EZ3,・・・)に対応する係数EZα、および定数βを求める。そして、演算式生成部240は、以下の数5に示すように、任意のストック値cx(放送時間要素データ52aのストック値)、cy(放送回数要素データ52bのストック値)、cz(ダミー変数要素データ52cのストック値)、任意のインパクト値fx(放送時間要素データ52aのインパクト値)、fy(放送回数要素データ52bのインパクト値)、fz(ダミー変数要素データ52cのインパクト値)、任意の短期トレンド値dx(放送時間要素データ52aの短期トレンド値)、dy(放送回数要素データ52bの短期トレンド値)、dz(ダミー変数要素データ52cの短期トレンド値)、任意の長期トレンド値ex(放送時間要素データ52aの長期トレンド値)、ey(放送回数要素データ52bの長期トレンド値)、ez(ダミー変数要素データ52cの長期トレンド値)を変数とした任意の結果データgを演算するための演算式を生成する。なお、多変量解析より詳しくは重回帰分析とは、上記からも明らかなように、ある変数(目的変数)とこの変数に影響する変数(説明変数)との相関関係式を求める解析手法であり、特に説明変数が2つ以上の場合をいう。
[数5]
g=cx×CXα+fx×FXα+dx×DXα+ex×EXα+cy×CYα+fy×FYα+dy×DYα+ey×EYα+cz×CZα+fz×FZα+dz×DZα+ez×EZα+β
データ演算装置2は、演算式生成部240により生成された演算式を用いて結果データgを演算する機能を有している。すなわち、データ演算装置2は、上述したストック値演算部170、インパクト値演算部220、短期トレンド値演算部190、長期トレンド値演算部210の機能を用いてストック値cx,cy,cz、インパクト値fx,fy,fz、短期トレンド値dx,dy,dz、長期トレンド値ex,ey,ezを得ながら結果データgを演算する。
次に、表示システム300は、図10に示すように、表示パターン設定部310と画面表示制御部360を有している。
表示パターン設定部310は、第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30により抽出されたデータ50,60に基づいて表示画面400の表示パターンの設定を行う機能を有している。表示パターン設定部310は、第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30におけるデータ50,60の抽出キーワード等を表示する抽出キーワード表示設定部310aと抽出されたデータ50,60の相関関係を表示する相関関係表示設定部310bを有しており、図11に示すように表示画面400において抽出キーワード表示と相関関係表示を行う。
表示パターン設定部310は、相関関係表示設定部310bの機能としてバリエーション表示設定部320、ランキング表示設定部330、シェアデータ表示設定部340、および経過表示設定部350の各機能部を有している。
バリエーション表示設定部320は、放送例えばCM(広告)のバリエーション数の比較表示を行う機能を有している。CMのバリエーション数とは、CMの形態数をいい、例えば同一のブランドにおいて異なる形態で複数のCMを提供している場合は、バリエーション数が多くなる。
より詳しくは、図12に示すように、バリエーション表示設定部320は、ブランド間において、CMのバリエーション数の多少を円の大小で表す機能を有するとともに、そのブランドにおけるCMのバリエーション数とCMが提供されている商品数(以下、ブランド別CM商品数とする)およびデータ50,60の抽出期間における数値情報要素データ52より詳しくはCM時間要素データの平均値または積算値とを比較表示する機能も有している。
すなわち、バリエーション表示設定部320は、横軸をCM時間要素データの平均値または積算値とし、縦軸をブランド別CM商品数としたグラフの表示設定を行うとともに、このグラフによりブランドごとにCM時間要素データの平均値または積算値とブランド別のCMの商品数の相関関係を得ながらそのブランドにおけるCMのバリエーション数の多少を表す円をグラフ内に表示する。
図12においては、ブランドBはブランドAに対し、CM時間要素データの平均値または積算値やブランド別CM商品数は劣る一方で、CMのバリエーション数はブランドAよりも多くなっている(ブランドBの丸の大きさがブランドAの丸の大きさよりも大きい)。CMのバリエーション数は、売上金額等の結果データ60に対する影響が大きく、このようなCMのバリエーション数の比較表示は極めて有効な手段となる。
ランキング表示設定部330は、放送例えばCM(広告)の各種のランキングの表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図13の例示においては、ランキング表示設定部330は、企業ごとに順位づけを行ってCM時間要素データの平均値または積算値のランキング表示を行っている。ランキング表示設定部340は、CM時間要素データの平均値または積算値のランキング表示の他に、データ50,60における数値情報データの平均値または積算値のランキング表示も行うことができる。
シェアデータ表示設定部340は、放送例えばCM(広告)に関するデータのシェアデータ表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図14の例示においては、シェアデータ表示設定部340は、あるタレントAにおけるCMに出演した企業ごとのCM時間要素データの平均値または積算値の割合を得るとともに、この割合に応じて円グラフの面積をシェアする形態でシェアデータ表示を行っている。シェアデータ表示設定部340は、CM時間要素データの平均値または積算値のシェアデータ表示の他に、データ50,60における各種の数値情報データの平均値または積算値のシェアデータ表示も行うことができる。
経過表示設定部350は、放送例えばCM(広告)に関するデータの経過表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図14の例示においては、経過表示設定部350は、あるタレントAにおけるCM時間要素データの平均値または積算値A(CMの出演時間データの平均値または積算値)の時間経過の経過表示を行っている。経過表示設定部350は、CM時間要素データの平均値または積算値の時間経過の経過表示の他に、データ50,60における各種の数値情報データの平均値または積算値の経過表示も行うことができる。
画面表示制御部360は、表示パターン設定部310により設定された画面400の表示パターンに基づいて、図11乃至図14に示す如く表示画面400の表示制御を行う機能を有している。画面表示制御部360は、図14に示すように、シェアデータ表示設定部340により表示されるシェアデータ表示と経過表示設定部350により表示される経過表示を一の表示画面400上に同時に表示させる等、複数の表示を適宜組み合わせて同時に表示させることができる。
ここで、上記のデータ分析装置1およびデータ演算装置2における各機能部は、プログラム100を実行することによりその機能を実現することができる。
すなわち、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、記憶部10、第1のデータ抽出部20、第2のデータ抽出部30、利用システム判断部40、演算式生成システム100、および表示システム300として機能させ、演算式生成システム100を、数値情報変換部110、データ単位演算期間設定部120、数値情報要素データ演算部130、結果データ設定部140、ストック値演算期間設定部150、記憶残存率設定部160、ストック値演算部170、短期トレンド値演算期間設定部180、短期トレンド値演算部190、長期トレンド値演算期間設定部200、長期トレンド値演算部210、インパクト値演算部220、インパクト値判断部230、および演算式生成部240として機能させ、表示システム300を、表示パターン設定部310として機能させ、より詳しくは、抽出キーワード表示設定部310aおよび相関関係表示設定部310bとして機能させ、更に詳しくは、バリエーション表示設定部320、ランキング表示設定部330、シェアデータ表示設定部340、および経過表示設定部350として機能させることができる。
つまり、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、放送データ50と該放送データ50により影響される結果データ60とを関連づけて記憶する記憶部10と、放送データ50と結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部240として機能させることができる。
また、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、更に放送データ50に基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部160と、放送データ50に記憶残存率Bを乗算して得られるデータをストック値Cとして演算するストック値演算部170として機能させ、演算式生成部240を、更にストック値Cと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることができる。
更に、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、放送データ50の平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させることができ、更にデータ演算期間設定部を、ストック値Cに関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部150として機能させ、ストック値演算部170を、ストック値Cを、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ50に記憶残存率Bを累積して乗算し得る機能部として機能させ、また更にストック値演算期間設定部150を、ストック値演算期間を、秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する機能部として機能させることができる。
更にまた、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、短期トレンド値Dを演算する短期トレンド値演算部190と、長期トレンド値Eを演算する長期トレンド値演算部210と、短期トレンド値Dと長期トレンド値Eとの比として定義されるインパクト値Fを演算するインパクト値演算部220として機能させ、演算式生成部240を、更にインパクト値Fと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する機能部、短期トレンド値Dと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する機能部、長期トレンド値Eと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることができる。
更にプログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、定性情報要素データ53を数値情報要素データ52に変換する数値情報変換部110として機能させることができる。
また、プログラム100は、演算式生成部240を、多変量解析を用いて前記演算式を生成する機能部として機能させ、より詳しくは、演算式生成部240を、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成する機能部として機能させることができる。
また、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、記憶部10に記憶されたデータ50,60の一部を抽出するデータ抽出部20,30として機能させるとともに、データ抽出部20,30を、更に第1のデータ抽出部20と第2のデータ抽出部30として機能させ、第1のデータ抽出部20を、記憶部10に記憶されたデータ50,60の抽出期間を設定してデータ50,60を抽出し、第2のデータ抽出部30を、放送データ50に含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部20により抽出されたデータ50,60から更に抽出する機能部として機能させ、演算式生成部240を、更に第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30により抽出されたデータ50,60に基づいて演算式を生成する機能部として機能させることができる。
また更に、プログラム100は、データ分析装置1のコンピュータを、更に第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30により抽出されたデータ50,60に基づいて表示画面400の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部310として機能させることができる。
更にプログラム100は、表示パターン設定部310を、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部320、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部330、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部340、および放送データ50の経過表示を行う経過表示設定部350として機能させることができる。
更にまた、プログラム100は、バリエーション表示設定部320を、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行う機能部として機能させることができる。
更に、プログラム100は、データ演算装置2のコンピュータを、データ分析装置1における演算式生成部240により生成された演算式を用いて結果データ60の演算を行う機能部として機能させることができる。なお、プログラム100は、メモリ、ハードディスク等のコンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶されている。
次に、データ分析装置1およびデータ演算装置2による動作フローを図15乃至図17のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
すなわち、まずステップS10において、第1のデータ抽出部20が、記憶部10に記憶された放送データ50および結果データ60を読み出す。
次いで、ステップS20において、ユーザーが入力装置を介して抽出期間を入力し、該入力した抽出期間に基づいて第1のデータ抽出部20がデータ50,60を抽出する。
続いて、ステップS30において、ユーザーが入力装置を介してキーワードを設定し、第2のデータ抽出部30が、設定したキーワードに基づいて、第1のデータ抽出部20により抽出された放送データ50から更にデータを抽出する。
次いで、ステップS40において、ユーザーが入力装置を介して所定の情報を入力し、利用システム判断部40が、該入力した情報に基づいて、演算式生成システム100を利用するか、表示システム300を利用するかの判断を行う。ステップS40において、利用システム判断部40が、演算式生成システム100を利用すると判断する場合は、ステップS50以降の動作に進む。
すなわち、ステップS50において、ユーザーが入力装置を介してダミー変数54を入力し、数値情報変換部110が、入力したダミー変数54を設定する。ダミー変数が設定された定性情報要素データ53は、1または0の数値情報要素データ52に変換より詳しくはダミー変数要素データ52cに変換されて分析処理を行うことが可能となる(図4)。
次に、ステップS60において、ユーザーが入力装置を介して単位演算期間を入力し、データ単位演算期間設定部120が入力した単位演算期間を設定する。
続いて、ステップS70において、数値情報要素データ演算部130が、単位演算期間において数値情報要素データ52を積算して平均値または積算値Aを得る。本発明においては、単位演算期間を週単位として設定する(図7)。
次いで、ステップS80において、ユーザーが入力装置を介してストック値演算期間を入力し、ストック演算期間設定部150が、入力されたストック値演算期間を設定する。
次に、ステップS90において、ユーザーが入力装置を介して記憶残存率Bを入力し、記憶残存率設定部160が、入力された記憶残存率Bを設定する。記憶残存率Bは、0乃至1の範囲で設定される。
続いて、ステップS100において、ストック値演算部170が、数2により記憶残存率Bの乗算値B1,・・・,Bn−1を演算するとともに、演算された乗算値B1,・・・,Bn−1と数値情報要素データ52の平均値または積算値Aに基づいて数3によりストック値Cを演算する(図7)。
次いで、ステップS110において、ユーザーが入力装置を介して短期トレンド値演算期間を入力し、短期トレンド値演算期間設定部180が、入力された短期トレンド値演算期間を設定する。
次に、ステップS120において、短期トレンド値演算部190が、短期トレンド値Dを演算する。短期トレンド値Dの演算は、数値情報要素データ52の平均値または積算値Aと短期トレンド値演算期間に基づいて行われる。本発明においては、短期トレンド値Dの演算は、例えば4週間の移動平均として行う(図8)。
続いて、ステップS130において、ユーザーが入力装置を介して長期トレンド値演算期間を入力し、長期トレンド値演算期間設定部200が、入力された長期トレンド値演算期間を設定する。
次いで、ステップS140において、長期トレンド値演算部210が、長期トレンド値Eを演算する。長期トレンド値Eの演算は、数値情報要素データ52の平均値または積算値Aと長期トレンド値演算期間に基づいて行われる。本発明においては、長期トレンド値Eの演算は、例えば13週間の移動平均として行う(図9)。これにより、異なる長さの複数のトレンド値D,Eが設定される。
次に、ステップS150において、インパクト値演算部220が、インパクト値Fの演算を行う。インパクト値Fの演算は、短期トレンド値Dと長期トレンド値Eに基づいて数4により行う。
続いて、ステップS160において、インパクト値判断部230が、インパクト値Fが1よりも大きいか否かを判断する。インパクト値Fが1よりも大きいときは、ステップS170において、演算式の生成に用いるものとし、1以下のときは、ステップ180において、演算式の生成に用いないものとする。
次に、ステップS190において、結果データ設定部140が、数1に基づいて第1のデータ抽出部20により得られた結果データGを設定する。
次いで、ステップS200において、演算式生成部240が、ストック値CX,CY,CZ、インパクト値FX,FY,FZ、短期トレンド値DX,DY,DZ、および長期トレンド値EX,EY,EZ、結果データGを用いて多変量解析より詳しくは重回帰分析を行い、対応する係数CXα、CYα、CZα、FXα、FYα、FZα、DXα、DYα、DZα、EXα、EYα、EZα、定数βを求める。そして、演算式生成部240は、数5に示す演算式を生成する。このように、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することにより、複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。
続いて、ステップS210において、データ演算装置2が、演算式生成部240により生成された演算式を用いて結果データ60の演算を行う。
次に、ステップS40に戻り、利用システム判断部40が、表示システム300を利用すると判断する場合(演算式生成システム100を利用しないと判断する場合)は、ステップ300以降の動作を行う。
すなわち、まずステップ300において、表示パターン設定部310が第1のデータ抽出部20および第2のデータ抽出部30により抽出されたデータ50,60に基づいて表示画面400の表示パターンの設定を行う。
より詳しくは、バリエーション表示設定部320が、CM(広告)のバリエーション数の比較表示(ステップS310)、ランキング表示設定部330が、CM(広告)の各種のランキングの表示(ステップS320)、シェアデータ表示設定部340が、CM(広告)に関するデータのシェアデータ表示(ステップS330)、経過表示設定部350が、CM(広告)に関するデータの経過表示(ステップS340)をそれぞれ行う。各表示設定に対する画面400の表示制御は、画面表示制御部360が行う。
以上説明したように本発明によれば、データ分析装置1において、放送データ50と結果データ60との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部240を有することとしたので、より詳しくは、記憶残存率Bを設定する記憶残存率設定部160と、放送データ50に記憶残存率Bを乗算して得られるデータをストック値Cとして演算するストック値演算部170と、を有し、演算式生成部240は、ストック値Cと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データ50に対する結果データ60を演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的かつ正確に行うことができる。
また、ストック値演算部170は、ストック値Cを、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ50に記憶残存率Bを累積して乗算し得ることとしたので、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる。
更に、短期トレンド値Dを演算する短期トレンド値演算部190と、長期トレンド値Eを演算する長期トレンド値演算部210と、短期トレンド値Dと長期トレンド値Eとの比として定義されるインパクト値Fを演算するインパクト値演算部220と、を有し、演算式生成部240は、インパクト値Fと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ50の急激な変化を考慮することができる。
更にまた、演算式生成部240は、短期トレンド値Dと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ50の短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
また、演算式生成部240は、長期トレンド値Eと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ50の長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
また更に、放送データは、放送時間データおよび放送回数データ、より詳しくは放送時間要素データ52aおよび放送回数要素データ52b、更に詳しくは放送時間要素データ52aの平均値または積算値AXおよび放送回数要素データ52bの平均値または積算値AYとすることとしたので、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
また、定性情報要素データ53を数値情報要素データ52に変換する数値情報変換部120を更に有し、放送データ51は、数値情報要素データ52に変換された定性情報要素データ53を更に含むこととしたので、定性情報要素データ53を数値情報要素データ52に変換することができ、定性情報要素データ53の影響も考慮して演算式を生成することができる。
更に、第1のデータ抽出部20は、記憶部10に記憶されたデータ50,60の抽出期間を設定してデータ50,60を抽出し、第2のデータ抽出部30は、放送データ50に含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部20により抽出されたデータ50,60から更に抽出することとしたので、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータ50,60の抽出を容易に行うことができる。
また、データ演算装置2は、データ分析装置1における演算式生成部240により生成された演算式を用いて結果データ60の演算を行うこととしたので、任意の放送データ50に対する結果データ60を演算することができる。
なお、本発明は上述した実施形態に限定されることなく特許請求の範囲を逸脱しない範囲内において各種の変形実施、応用実施が可能であることは勿論である。
すなわち、上述した実施形態にあっては、ストック値C、インパクト値F、短期トレンド値D、長期トレンド値Eのいずれも説明変数をとして演算式を生成することとしているが、いずれか一つと結果データ60との相関関係を示す演算式を生成することとしても所要の技術的効果を奏する。また、演算に用いられる放送データ50として放送時間要素データ52a、放送回数要素データ52b、およびダミー変数要素データ52cのいずれも採用することとしているが、いずれか一つとしても所要の技術的効果を奏する。更に、説明変数に単位演算期間に基づいて演算される放送時間要素データ52aの平均値または積算値AX、放送回数要素データ52bの平均値または積算値AY、ダミー変数要素データ52cの平均値または積算値AZをそれぞれ単独に加えることにより説明変数をストック値C、インパクト値F、短期トレンド値D、長期トレンド値E、放送時間要素データ52aの平均値または積算値AX、放送回数要素データ52bの平均値または積算値AY、およびダミー変数要素データ52cの平均値または積算値AZとすることとしてもよい。この場合にあっては放送の露出効果の把握を更に正確に行うことができる。
また、結果データ60の一部を説明変数に加えて演算式を生成することとしてもよい。例えば、問い合わせ数、放送が視聴された数、視聴率、インターネットWeb上における検索された数、インターネットWeb上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数は、売上金額や来店数、申し込み数と密接な関係があることが知られており、これらインターネットWeb上のデータ、ソーシャルネットワーキングサービスのデータを説明変数とすることとしてもよい。
更に、演算式の生成や表示に用いられる放送データ50についても該放送データ50に基づく商品、役務、人、団体、または法人以外の競合関係を有する者の放送データを更に含むこととしてもよい。これら競合関係を有する者の放送データについても結果データ60に与える影響が大きい。
更にまた、表示パターン設定部310は、CM(広告)に関する各種の表示を行うこととしているが、例えば番組に関する各種の表示を行うこととしてもよい。
本発明は、放送データを利用した売上金額等の効率的な予測に役立ち、放送業界や製造業界、そしてサービス業界等の放送の露出効果の把握や測定が有益になる業界の発展に大きく貢献する。
A:数値情報要素データの平均値または積算値、AX:放送時間要素データの平均値または積算値、AY:放送回数要素データの平均値または積算値、AZ:ダミー変数要素データの平均値または積算値、B:記憶残存率、C:ストック値、CX:放送時間要素データのストック値、CY:放送回数要素データのストック値、CZ:ダミー変数要素データのストック値、CXα:放送時間要素データのストック値の係数、CYα:放送回数要素データのストック値の係数、CZα:ダミー変数要素データのストック値の係数、c:任意のストック値、cx:任意の放送時間要素データのストック値、cy:任意の放送回数要素データのストック値、cz:任意のダミー変数要素データのストック値、D:短期トレンド値、DX:放送時間要素データの短期トレンド値、DY:放送回数要素データの短期トレンド値、DZ:ダミー変数要素データの短期トレンド値、DXα:放送時間要素データの短期トレンド値の係数、DYα:放送回数要素データの短期トレンド値の係数、DZα:ダミー変数要素データの短期トレンド値の係数、d:任意の短期トレンド値、dx:任意の放送時間要素データの短期トレンド値、dy:任意の放送回数要素データの短期トレンド値、dz:任意のダミー変数要素データの短期トレンド値、E:長期トレンド値、EX:放送時間要素データの長期トレンド値、EY:放送回数要素データの長期トレンド値、EZ:ダミー変数要素データの長期トレンド値、EXα:放送時間要素データの長期トレンド値の係数、EYα:放送回数要素データの長期トレンド値の係数、EZα:ダミー変数要素データの長期トレンド値の係数、e:任意の長期トレンド値、ex:任意の放送時間要素データの長期トレンド値、ey:任意の放送回数要素データの長期トレンド値、ez:任意のダミー変数要素データの長期トレンド値、F:インパクト値、FX:放送時間要素データのインパクト値、FY:放送回数要素データのインパクト値、FZ:ダミー変数要素データのインパクト値、FXα:放送時間要素データのインパクト値の係数、FYα:放送回数要素データのインパクト値の係数、FZα:ダミー変数要素データのインパクト値の係数、G:データ分析装置1による分析に採用される結果データ、g:任意の結果データ、β:定数、1:データ分析装置、2:データ分析装置、3:プログラム、10:記憶部、20: 第1のデータ抽出部、30:第2のデータ抽出部、40:利用システム判断部、50:放送データ、60:結果データ、51:放送要素データ、52:数値情報要素データ、52a:放送時間要素データ、52b:放送回数要素データ、52c:ダミー変数要素データ、53:定性情報要素データ、54:ダミー変数、100:演算式生成システム、110:数値情報変換部、120:データ単位演算期間設定部、130:数値情報要素データ演算部、140:結果データ設定部、150:ストック値演算期間設定部、160:記憶残存率設定部、170:ストック値演算部、180:短期トレンド値演算期間設定部、190:短期トレンド値演算部、200:長期トレンド値演算期間設定部、210:長期トレンド値演算部、220:インパクト値演算部、230:インパクト値判断部、240:演算式生成部、300:表示システム、310:表示パターン設定部、310a:抽出キーワード表示設定部、310b:相関関係表示設定部、320:バリエーション表示設定部、330:ランキング表示設定部、シェアデータ表示設定部、350:経過表示設定部、360:画面表示制御部、400:表示画面
上記目的を達成するために、データ分析装置に係る請求項1の発明は、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部と、を有するとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、
インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする。
[数1]
インパクト値=短期トレンド値/長期トレンド値
また、本発明によれば、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、を有し、演算式生成部は、ストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。すなわち、本発明者により、過去に放送は人の記憶から忘却されて放送の露出効果が低減することが明らかとされており、上記の如く放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータつまりストック値を用いて演算式を生成することにより、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
更にまた本発明によれば、短期トレンド値と長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、インパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。すなわち、放送データの急激な変化が結果データに与える影響が大きくなることが本発明者により明らかとされており、このような急激な変化を考慮することで放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
また、演算式生成部は、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
ータ演算期間設定部は、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、ストック値演算部は、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに放送データに記憶残存率を累積して乗算し得ることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項)。
算式生成部は、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項)。
放送データは、放送時間データおよび/または放送回数データを含むこととすることとすれば、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項)。
定性情報データを数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、放送データは、数値情報データに変換された定性情報データを更に含むこととすれば、定性情報データを数値情報データに変換することにより、定性情報データの影響も考慮して演算式を生成することができる(請求項)。なお、上記からも明らかなように放送データを放送時間データ、放送回数データ、数値情報データに変換された定性情報データとすることにより、ストック値、インパクト値、短期トレンド値は、放送時間データ、放送回数データ、変換された定性情報データに基づいて演算される。
結果データは、放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額来店数申し込み数問い合わせ数放送が視聴された数放送視聴率インターネットWeb上における検索された数インターネットWeb上における閲覧された数ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、またはソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数することができる(請求項)。
演算式生成部は、多変量解析を用いて演算式を生成、より詳しくは、演算式生成部は、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成することができる(請求項、請求項)。すなわち、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することとすることで複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。
記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項)。
データ抽出部は、第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部を有し、第1のデータ抽出部は、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部は、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項10)。
演算式生成部は、第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成することとすることができる(請求項11)。
第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することとすることができる(請求項12)。
表示パターン設定部は、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することとすることができる(請求項13)。
バリエーション表示設定部は、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行うこととすることができる(請求項14)。
上記目的を達成するために、データ演算装置に係る請求項15の発明は、請求項1乃至請求項14のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行うことを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項16の発明は、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させるとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、コンピュータを、更に短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする。
[数1]
インパクト値=短期トレンド値/長期トレンド値
また、本発明によれば、コンピュータを、更に放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部として機能させ、演算式生成部を、更にストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
更にまた本発明によれば、コンピュータを、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部を、更にインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。
また、演算式生成部を、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
ータ演算期間設定部を、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、ストック値演算部を、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項17)。
算式生成部を、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項18)。
コンピュータを、更に記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項19)。
データ抽出部を、更に第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部として機能させ、第1のデータ抽出部を、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部を、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項20)。
演算式生成部を、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成する機能部として機能させることとすることができる(請求項21)。
コンピュータを、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることとすることができる(請求項22)。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項23の発明は、コンピュータを、請求項1乃至請求項15のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。
上記目的を達成するために、データ分析装置に係る請求項1の発明は、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部と、を有するとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、
インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする。
[数1]
インパクト値=短期トレンド値/長期トレンド値
また、本発明によれば、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、を有し、演算式生成部は、ストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。すなわち、本発明者により、過去に放送は人の記憶から忘却されて放送の露出効果が低減することが明らかとされており、上記の如く放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータつまりストック値を用いて演算式を生成することにより、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
更にまた本発明によれば、短期トレンド値と長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、インパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。すなわち、放送データの急激な変化が結果データに与える影響が大きくなることが本発明者により明らかとされており、このような急激な変化を考慮することで放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
また、演算式生成部は、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
ータ演算期間設定部は、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、ストック値演算部は、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに放送データに記憶残存率を累積して乗算し得ることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項)。
算式生成部は、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項)。
放送データは、放送時間データおよび/または放送回数データを含むこととすることとすれば、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる(請求項)。
定性情報データを数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、放送データは、数値情報データに変換された定性情報データを更に含むこととすれば、定性情報データを数値情報データに変換することにより、定性情報データの影響も考慮して演算式を生成することができる(請求項)。なお、上記からも明らかなように放送データを放送時間データ、放送回数データ、数値情報データに変換された定性情報データとすることにより、ストック値、インパクト値、短期トレンド値は、放送時間データ、放送回数データ、変換された定性情報データに基づいて演算される。
結果データは、放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額来店数申し込み数問い合わせ数放送が視聴された数放送視聴率インターネットWeb上における検索された数インターネットWeb上における閲覧された数ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、またはソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数することができる(請求項)。
演算式生成部は、多変量解析を用いて演算式を生成、より詳しくは、演算式生成部は、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成することができる(請求項、請求項)。すなわち、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することとすることで複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。
記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項)。
データ抽出部は、第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部を有し、第1のデータ抽出部は、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部は、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項10)。
演算式生成部は、第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成することとすることができる(請求項11)。
第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することとすることができる(請求項12)。
表示パターン設定部は、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することとすることができる(請求項13)。
バリエーション表示設定部は、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行うこととすることができる(請求項14)。
上記目的を達成するために、データ演算装置に係る請求項15の発明は、請求項1乃至請求項14のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行うことを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項16の発明は、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させるとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、コンピュータを、更に短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする。
[数1]
インパクト値=短期トレンド値/長期トレンド値
また、本発明によれば、コンピュータを、更に放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部として機能させ、演算式生成部を、更にストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
更にまた本発明によれば、コンピュータを、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数1]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が1よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部を、更にインパクト値判断部により1よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。
また、演算式生成部を、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
ータ演算期間設定部を、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、ストック値演算部を、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる(請求項17)。
算式生成部を、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる(請求項18)。
コンピュータを、更に記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる(請求項19)。
データ抽出部を、更に第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部として機能させ、第1のデータ抽出部を、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第2のデータ抽出部を、放送データに含まれるキーワードを設定して第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる(請求項20)。
演算式生成部を、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成する機能部として機能させることとすることができる(請求項21)。
コンピュータを、更に第1のデータ抽出部および第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることとすることができる(請求項22)。
上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項23の発明は、コンピュータを、請求項1乃至請求項15のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。

Claims (33)

  1. 数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、を有することを特徴とするデータ分析装置。
  2. 前記放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、
    前記放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、を有し、
    前記演算式生成部は、前記ストック値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする請求項1に記載のデータ分析装置。
  3. 前記放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部を有することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のデータ分析装置。
  4. 前記データ演算期間設定部は、前記ストック値に関する平均値または積算値を演算するための前記データ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、
    前記ストック値演算部は、前記ストック値を、前記ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに前記記憶残存率を累積して乗算し得ることを特徴とする請求項3に記載のデータ分析装置。
  5. 前記データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、
    前記短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、前記長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、
    前記短期トレンド値は、前記短期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とするとともに、前記長期トレンド値は、前記長期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とし、
    前記短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、
    前記長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、
    を有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。
  6. 前記短期トレンド値と前記長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を演算するインパクト値演算部を有し、
    前記演算式生成部は、前記インパクト値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする請求項5に記載のデータ分析装置。
  7. 前記演算式生成部は、更に前記短期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする請求項5または請求項6に記載のデータ分析装置。
  8. 前記演算式生成部は、更に前記長期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする請求項5または請求項6に記載のデータ分析装置。
  9. 前記放送データは、放送時間データおよび/または放送回数データを含むことを特徴とする請求項1乃至請求項8に記載のデータ分析装置。
  10. 前記定性情報データを前記数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、前記放送データは、前記数値情報データに変換された定性情報データを更に含むことを特徴とする請求項9に記載のデータ分析装置。
  11. 前記結果データは、前記放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額;来店数;申し込み数;問い合わせ数;放送が視聴された数:放送視聴率;インターネットWeb上における検索された数;インターネットWeb上における閲覧された数;ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数;ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数;またはソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数;とすることを特徴とする請求項1乃至請求項10に記載のデータ分析装置。
  12. 前記演算式生成部は、多変量解析を用いて前記演算式を生成することを特徴とする請求項11に記載のデータ分析装置。
  13. 前記演算式生成部は、前記多変量解析を、重回帰分析として前記演算式を生成することを特徴とする請求項11に記載のデータ分析装置。
  14. 前記記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することを特徴とする請求項1乃至請求項13に記載のデータ分析装置。
  15. 前記データ抽出部は、第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部を有し、
    前記第1のデータ抽出部は、前記記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定して前記データを抽出し、
    前記第2のデータ抽出部は、前記放送データに含まれるキーワードを設定して前記第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することを特徴とする請求項14に記載のデータ分析装置。
  16. 前記演算式生成部は、前記第1のデータ抽出部および前記第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて前記演算式を生成することを特徴とする請求項15に記載のデータ分析装置。
  17. 前記第1のデータ抽出部および前記第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することを特徴とする請求項16に記載のデータ分析装置。
  18. 前記表示パターン設定部は、前記放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、前記放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、前記放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または前記放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することを特徴とする請求項17に記載のデータ分析装置。
  19. 前記バリエーション表示設定部は、前記放送のバリエーション数と前記放送の商品数または役務数の比較表示を行うことを特徴とする請求項18に記載のデータ分析装置。
  20. 請求項1乃至請求項19に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて前記結果データの演算を行うことを特徴とするデータ演算装置。
  21. コンピュータを、
    数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部として機能させることを特徴とするプログラム。
  22. 前記コンピュータを、
    更に前記放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、前記放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部として機能させ、
    前記演算式生成部を、更に前記ストック値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項21に記載のプログラム。
  23. 前記コンピュータを、
    更に前記放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させることを特徴とする請求項21または請求項22に記載のプログラム。
  24. 前記データ演算期間設定部を、前記ストック値に関する平均値または積算値を演算するための前記データ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、
    前記ストック値演算部を、前記ストック値を、前記ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに前記記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることを特徴とする請求項23に記載のプログラム。
  25. 前記データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、
    前記短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、前記長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、
    前記短期トレンド値は、前記短期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とするとともに、前記長期トレンド値は、前記長期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とし、
    前記コンピュータを、
    更に前記短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、
    前記長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部として機能させることを特徴とする請求項23に記載のプログラム。
  26. 前記コンピュータを、
    前記短期トレンド値と前記長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を演算するインパクト値演算部として機能させ、
    前記演算式生成部を、更に前記インパクト値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項25に記載のプログラム。
  27. 前記演算式生成部を、更に前記短期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項25または請求項26に記載のプログラム。
  28. 前記演算式生成部を、更に前記長期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項25または請求項26に記載のプログラム。
  29. 前記コンピュータを、
    更に前記記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることを特徴とする請求項21乃至請求項28に記載のプログラム。
  30. 前記データ抽出部を、更に第1のデータ抽出部と第2のデータ抽出部として機能させ、
    前記第1のデータ抽出部を、前記記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定して前記データを抽出し、
    前記第2のデータ抽出部を、前記放送データに含まれるキーワードを設定して前記第1のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることを特徴とする請求項29に記載のプログラム。
  31. 前記演算式生成部を、更に前記第1のデータ抽出部および前記第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて前記演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項30に記載のプログラム。
  32. 前記コンピュータを、
    更に前記第1のデータ抽出部および前記第2のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることを特徴とする請求項31に記載のプログラム。
  33. コンピュータを、
    請求項1乃至請求項20に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて前記結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とするプログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021177346A (ja) * 2020-05-08 2021-11-11 パラディ有限会社 株価予測装置、プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP7112816B1 (ja) 2021-12-10 2022-08-04 株式会社テレシー 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002135757A (ja) * 2000-10-27 2002-05-10 Intage Inc 広告視聴効果評価システム
JP2006120135A (ja) * 2004-09-27 2006-05-11 Yafoo Japan Corp 広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラム
JP2007164276A (ja) * 2005-12-09 2007-06-28 Ksp-Sp:Kk 広告効果測定システムおよびその方法
JP2007316758A (ja) * 2006-05-23 2007-12-06 Toshiba Tec Corp 来店客数予測サーバ及び来店客数予測プログラム
JP2008117234A (ja) * 2006-11-06 2008-05-22 Dentsu Inc 広告診断プログラム、装置及び方法
JP2008269045A (ja) * 2007-04-17 2008-11-06 Profield Co Ltd 広告効果分析装置、広告効果分析方法、およびプログラム
JP2014164620A (ja) * 2013-02-26 2014-09-08 Sharp Corp 広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002135757A (ja) * 2000-10-27 2002-05-10 Intage Inc 広告視聴効果評価システム
JP2006120135A (ja) * 2004-09-27 2006-05-11 Yafoo Japan Corp 広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラム
JP2007164276A (ja) * 2005-12-09 2007-06-28 Ksp-Sp:Kk 広告効果測定システムおよびその方法
JP2007316758A (ja) * 2006-05-23 2007-12-06 Toshiba Tec Corp 来店客数予測サーバ及び来店客数予測プログラム
JP2008117234A (ja) * 2006-11-06 2008-05-22 Dentsu Inc 広告診断プログラム、装置及び方法
JP2008269045A (ja) * 2007-04-17 2008-11-06 Profield Co Ltd 広告効果分析装置、広告効果分析方法、およびプログラム
JP2014164620A (ja) * 2013-02-26 2014-09-08 Sharp Corp 広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
横山隆治、榮枝洋文, 広告ビジネス次の10年, vol. 初版, JPN6016016222, 14 May 2014 (2014-05-14), pages 83 - 84, ISSN: 0003307222 *
谷口洋司 他2名: "広告効果予測のための制約付きニューラルネットワーク学習方式", 電気学会論文誌C, vol. 117, no. 5, JPN6016016224, 20 April 1997 (1997-04-20), JP, pages 625 - 630, ISSN: 0003307223 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021177346A (ja) * 2020-05-08 2021-11-11 パラディ有限会社 株価予測装置、プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP7270915B2 (ja) 2020-05-08 2023-05-11 パラディ有限会社 株価予測装置、プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP7112816B1 (ja) 2021-12-10 2022-08-04 株式会社テレシー 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
WO2023105868A1 (ja) * 2021-12-10 2023-06-15 株式会社テレシー 情報処理装置、記録媒体及び情報処理方法
JP2023086624A (ja) * 2021-12-10 2023-06-22 株式会社テレシー 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法

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