JP6604431B2 - 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6604431B2 JP6604431B2 JP2018506499A JP2018506499A JP6604431B2 JP 6604431 B2 JP6604431 B2 JP 6604431B2 JP 2018506499 A JP2018506499 A JP 2018506499A JP 2018506499 A JP2018506499 A JP 2018506499A JP 6604431 B2 JP6604431 B2 JP 6604431B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- prediction
- variable
- information processing
- prediction target
- contribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 59
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 37
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 28
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 22
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 20
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 235000015205 orange juice Nutrition 0.000 description 22
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 17
- 235000015203 fruit juice Nutrition 0.000 description 16
- 235000015197 apple juice Nutrition 0.000 description 13
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 235000019674 grape juice Nutrition 0.000 description 6
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 235000011389 fruit/vegetable juice Nutrition 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 235000014058 juice drink Nutrition 0.000 description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 3
- 235000008331 Pinus X rigitaeda Nutrition 0.000 description 2
- 235000011613 Pinus brutia Nutrition 0.000 description 2
- 241000018646 Pinus brutia Species 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 235000013944 peach juice Nutrition 0.000 description 2
- 206010016275 Fear Diseases 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
図1は、本発明による情報処理システムの第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の情報処理システム100は、受付部10と、集計部20と、記憶部30と、出力部40とを備えている。
本願発明では、大量の予測モデルが作成されている状況が想定される。すなわち、本実施形態では、細かい予測対象ごとに予測モデルが作成され、作成された複数の予測モデルを集計することにより要因分析が行われる。
次に、本発明による情報処理システムの第2の実施形態を説明する。第2の実施形態の構成は、第1の実施形態の構成と同様である。ただし、本実施形態では、集計部20が説明変数の実測値を含めて寄与度を算出する点において第1の実施形態と異なる。なお、受付部10の動作は、第1の実施形態と同様である。
例えば、「A店の2016年3月のある日におけるオレンジジュースの売上数」が以下の予測式により説明されるとする。ここで、括弧内は、説明変数を表わす。
売上数= −11.3*(A店近傍における当該月の最高気温)+60*(A店近傍における当該日の総降水量)+130
次に、本発明による情報処理システムの第3の実施形態を説明する。第1の実施形態および第2の実施形態では、説明変数ごとに寄与度を算出する方法を説明した。一方、予測に用いられる説明変数は、その数が非常に多くなることも想定される。すなわち、分析に用いられる要因を細かくしすぎると、集約した際に説明変数の種類が非常に膨大になり、解釈性に影響を及ぼす可能性がある。
次に、本発明による情報処理システムの第4の実施形態を説明する。第4の実施形態の構成も、第1の実施形態の構成と同様である。ただし、本実施形態では、適用される変数の値(実測値)に応じて予測式が特定される予測モデルを用いて寄与度を算出する方法を説明する。実測値に応じて予測式が特定される予測モデルとして、例えば、サンプルに応じて1つの予測式を特定する場合分け予測器が挙げられる。なお、受付部10の動作は、第1の実施形態と同様である。
まず、第一の具体例では、受付部10が受け付けた分類に基づいて特定された10〜100個程度の予測モデルに対して、ユーザが様々な観点から集計処理を行う方法を説明する。第一の具体例では、図2および図4に例示する情報から特定される予測モデルが記憶部30に記憶されているとする。
20 集計部
30 記憶部
40 出力部
100 情報処理システム
Claims (10)
- 複数の分類により特定される予測対象を、前記予測対象に影響し得る変数を含む予測モデルを用いて予測する情報処理システムであって、
前記予測対象を特定する分類を受け付ける受付部と、
前記予測対象のうち前記受け付けられた分類により特定される予測対象について、前記予測対象に対応する予測モデルにより定まる寄与度を、前記変数ごとに集計する集計部とを備えた
ことを特徴とする情報処理システム。 - 複数の分類により特定される予測対象に、前記予測対象に影響し得る変数を含む予測モデルを対応付けて記憶している記憶部を更に備え、
前記集計部は、前記記憶部が記憶している複数の予測対象のうち、前記受け付けられた分類により特定される予測対象について、集計する
請求項1記載の情報処理システム。 - 前記集計部は、変数と前記変数が属するカテゴリとの対応関係に基づいて、前記寄与度を前記カテゴリごとに集計する
請求項1または請求項2記載の情報処理システム。 - 前記集計部は、前記変数の重みを寄与度として集計する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記集計部は、特定された予測対象の予測モデルに含まれる変数の重みの総和を第一の寄与度として当該変数ごとに算出する
請求項4記載の情報処理システム。 - 予測モデルが複数の変数を含む線形回帰式で表され、
前記集計部は、前記予測モデルに含まれる変数の係数を当該変数の重みとして集計する
請求項4または請求項5記載の情報処理システム。 - 予測モデルが複数の変数を含む線形回帰式で表され、
前記集計部は、前記予測モデルに含まれる変数の係数と当該変数の実測値との積を当該変数ごとに算出し、算出した積の総和を第二の寄与度として当該変数ごとに算出する
請求項4記載の情報処理システム。 - 前記集計部は、予測対象の予測値と実測値との差分である誤差に基づいて寄与度を補正する
請求項7記載の情報処理システム。 - 複数の分類により特定される予測対象を、前記予測対象に影響し得る変数を含む予測モデルを用いて予測する情報処理方法であって、
前記予測対象を特定する分類を受け付け、
前記予測対象のうち前記受け付けられた分類により特定される予測対象について、前記予測対象に対応する予測モデルにより定まる寄与度を、前記変数ごとに集計する
ことを特徴とする情報処理方法。 - 複数の分類により特定される予測対象を、前記予測対象に影響し得る変数を含む予測モデルを用いて予測するコンピュータに適用される情報処理プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記予測対象を特定する分類を受け付ける受付処理、および、
前記予測対象のうち前記受け付けられた分類により特定される予測対象について、前記予測対象に対応する予測モデルにより定まる寄与度を、前記変数ごとに集計する集計処理
を実行させるための情報処理プログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2016/001751 WO2017163277A1 (ja) | 2016-03-25 | 2016-03-25 | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2017163277A1 JPWO2017163277A1 (ja) | 2018-11-01 |
JP6604431B2 true JP6604431B2 (ja) | 2019-11-13 |
Family
ID=59901274
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018506499A Active JP6604431B2 (ja) | 2016-03-25 | 2016-03-25 | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20190034945A1 (ja) |
JP (1) | JP6604431B2 (ja) |
WO (1) | WO2017163277A1 (ja) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6842111B2 (ja) * | 2017-04-06 | 2021-03-17 | テンソル・コンサルティング株式会社 | モデル変数候補生成装置および方法 |
US20200250691A1 (en) * | 2017-09-29 | 2020-08-06 | Nec Corporation | Information processing apparatus, control method, and program |
JP6797780B2 (ja) * | 2017-11-07 | 2020-12-09 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
TWI751396B (zh) * | 2017-12-29 | 2022-01-01 | 英屬開曼群島商睿能創意公司 | 管理複數個裝置交換站的方法及伺服器系統 |
WO2019187968A1 (ja) * | 2018-03-29 | 2019-10-03 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体 |
JP7212231B2 (ja) * | 2018-08-08 | 2023-01-25 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、方法及びプログラム |
JP7328974B2 (ja) | 2018-08-24 | 2023-08-17 | 株式会社Nttドコモ | 予測解釈装置、及び予測解釈方法 |
WO2020075436A1 (ja) * | 2018-10-11 | 2020-04-16 | 日本電気株式会社 | 予測状況可視化装置、予測状況可視化方法および予測状況可視化プログラム |
JP7225688B2 (ja) * | 2018-11-05 | 2023-02-21 | 日本電気株式会社 | 解析装置、解析方法、および解析プログラム |
JP7125358B2 (ja) * | 2019-01-30 | 2022-08-24 | 株式会社日立製作所 | 計算機システム及び入力データに対する予測結果の根拠に関する情報の提示方法 |
JP7279821B2 (ja) * | 2019-12-25 | 2023-05-23 | 日本電気株式会社 | 意図特徴量抽出装置、学習装置、方法およびプログラム |
US20240054187A1 (en) * | 2020-12-22 | 2024-02-15 | Nec Corporation | Information processing apparatus, analysis method, and storage medium |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5193215B2 (ja) * | 2007-09-28 | 2013-05-08 | Necソフト株式会社 | 集計システム、集計装置、及び集計方法 |
US20130096982A1 (en) * | 2010-06-24 | 2013-04-18 | Nec Corporation | Interest level estimation apparatus, interest level estimation method, and computer-readable recording medium |
US20130144642A1 (en) * | 2011-06-02 | 2013-06-06 | Russell W. Bessette | Method of Predicting Healthcare Costs |
US20130103597A1 (en) * | 2011-10-24 | 2013-04-25 | Fannie Mae | Evaluating appraisals by comparing their comparable sales with comparable sales selected by a model |
US9454173B2 (en) * | 2013-05-22 | 2016-09-27 | Utility Programs And Metering Ii, Inc. | Predictive alert system for building energy management |
JP6193817B2 (ja) * | 2014-06-27 | 2017-09-06 | 東芝テック株式会社 | 需要予測装置およびプログラム |
US11599894B2 (en) * | 2018-06-29 | 2023-03-07 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for generating customer decision tree through machine learning |
-
2016
- 2016-03-25 WO PCT/JP2016/001751 patent/WO2017163277A1/ja active Application Filing
- 2016-03-25 JP JP2018506499A patent/JP6604431B2/ja active Active
- 2016-03-25 US US16/070,956 patent/US20190034945A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190034945A1 (en) | 2019-01-31 |
WO2017163277A1 (ja) | 2017-09-28 |
JPWO2017163277A1 (ja) | 2018-11-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6604431B2 (ja) | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP7120649B2 (ja) | 情報処理システム、情報処理装置、予測モデル抽出方法および予測モデル抽出プログラム | |
TWI284848B (en) | Sales prediction using client value represented by three index axes as criterion | |
CN111401777B (zh) | 企业风险的评估方法、装置、终端设备及存储介质 | |
Vaz et al. | Performance comparison of retailing stores using a Malmquist-type index | |
WO2017168460A1 (ja) | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム | |
US20200234218A1 (en) | Systems and methods for entity performance and risk scoring | |
CN108369674B (zh) | 使用目标聚类方法对具有混合属性类型的客户进行细分的系统和方法 | |
JP2009205365A (ja) | 商品の在庫管理および販売の最適化システム、その最適化方法、及びその最適化プログラム | |
Cleff et al. | Univariate data analysis | |
CN107886241A (zh) | 资源分析方法、装置、介质和电子设备 | |
Mumford et al. | Footfall signatures and volumes: Towards a classification of UK centres | |
CN109685537A (zh) | 用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备 | |
Jang et al. | Detection and prediction of house price bubbles: Evidence from a new city | |
Goic et al. | Detecting inefficiently managed categories in a retail store | |
Dias et al. | Time-or state-dependent price setting rules? Evidence from micro data | |
Hariharan et al. | Aggregate impact of different brand development strategies | |
US20140297372A1 (en) | Evaluation support device and evaluation support method | |
Tsao et al. | The impact of loyalty and promotion effects on retention rate | |
US20190073620A1 (en) | System, method and computer program product for data analysis | |
Adler et al. | Ranking methods within data envelopment analysis | |
Abolghasemi et al. | The value of point of sales information in upstream supply chain forecasting: an empirical investigation | |
CN108665097A (zh) | 一种货运需求模拟预测方法、装置及存储介质 | |
Maha et al. | Hotel efficiency analysis from the customer’s point of view in Romania: A stochastic production frontier approach | |
JP6449578B2 (ja) | 購買予測分析システム及びそのプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180702 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180702 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190917 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190930 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6604431 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |