JPH0635975A - データ処理方法及びシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】複数の異なる集合単位で集計されたデータを、
自由かつ精度良く統合する方法を提供する。 【構成】少なくとも一つの集合を単位として集計された
編集前データを、入力装置３０４を用いて計算機３０１
へ入力し（ステップ１０１）編集に用いる集合を、入力
装置３０５を用いて入力する（ステップ１０２）。編集
前データの集合と編集に用いる集合の共通集合の部分集
合を単位とする分布モデルを入力装置３０４を用いて入
力し（ステップ１０３）編集前データを分布モデルを用
いて共通集合単位に分割し（ステップ１０４）共通集合
単位のデータを編集に用いる集合を単位に集計し（ステ
ップ１０５）集計データを記憶装置３０３に格納する。
（ステップ１０６）

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数の異なる集合を単
位として集計されたデータを統合利用する方法に係り、
特に、銀行マーケティングで用いる自行内部のデータと
外部他行及び一般統計データのような、別個に集計され
ていて直接比較が困難な複数のデータに対し、集計の集
合単位を揃えて利用するに好適なデータ処理方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、銀行の営業戦術分析は、各支
店及びその管轄エリアを集合単位として集計された内部
データを用いて行われてきた。最近の業務自由化によ
り、銀行間の営業競争が激しくなった結果、銀行を取り
巻く外部の情報、すなわち、他行や市場の動向をこれま
で以上に意識した営業戦術の評価／立案が不可欠になっ
てきた。ところが、外部のデータは、一般に自行の利用
目的とは異なる意図で集計されているため、自行内部の
データと直接比較することが出来ないことが多かった。
このような場合、外部データはあくまでも参考情報とし
て内部データとは別々に扱うか、または、外部データを
内部データの形式に感覚的に合わせるなどしていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】これからのマーケティ
ングに必要となるのは、実績とその推移の正確かつ定量
的把握であり、そのためにはまず外部環境要因を示す各
データを内部データと直接比較し、定量的に考察する必
要がある。しかし、外部データと内部データを集計して
いる集合単位が異なると、直接比較はそもそも不可能で
あるし、また集合単位を合わせる方法が大ざっぱである
と、比較考察の精度は失われ、結果が意味をなさなくな
るという問題があった。

【０００４】本発明の目的は、複数の異なる集合単位で
集計されたデータを、自由かつ精度良く統合する方法を
提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は編集前のデータを入力し、編集に用いる集
合を入力し、編集前のデータの分布状況を含むデータの
分布状況を示すモデルを入力し、モデルを用いて編集前
のデータを編集に用いる集合毎に編集し、編集したデー
タを格納する。

【０００６】

【作用】データの分布状況を示すモデルを入力／利用す
るため、編集処理をモデルに従って厳密に実施すること
が可能となり、編集の精度が向上する。また、編集に用
いる集合単位を自由に入力できるため、編集も自由に実
施できる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。

【０００８】図１，図２は本発明の実施例を示す処理フ
ローチャートである。図３は本実施例を実現するための
装置の説明図である。

【０００９】まず、図３に示す装置構成図に関して説明
する。その装置構成は、計算機301に画像入力装置３０
２，出力装置３０６，記憶装置３０３および入力装置３
０４，３０５を接続したものである。画像入力装置３０
２は、イメージスキャナまたはイメージリーダと呼ばれ
るようなものである。記憶装置３０３は、磁気記憶装置
に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよい。
要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納するた
めに十分な容量を備えていればよい。図３では、入力装
置としてキーボード３０４，マウス３０５の二つを示し
てあるが、他の入力装置を用いてもよいし、それらを組
み合わせて用いても、またどれか一つでもよい。以上の
説明から当業者は直ちに類推できるように、本発明を実
施する装置構成は、一般に計算機または計算機システム
と呼ばれるものであればよい。当然のこととして、本発
明を実施するために、製作した専用装置であっても、上
述のような周辺機器の機能が充足されればよい。

【００１０】図３を引用しながら、図１の処理フローに
従って、本実施例における動作を説明する。

【００１１】少なくとも一つの集合を単位として集計さ
れた編集前データを、入力装置304を用いて計算機３０
１へ入力し（ステップ１０１）編集に用いる集合を、入
力装置３０５を用いて入力し（ステップ１０２）、例え
ば、編集前データとしては、「県」単位に集計されたデ
ータ、あるいは「年」単位に集計されたデータ等があ
り、これらの編集に用いる集合は、それぞれ「市町村」
単位や「週」単位等がある。なお、編集に用いる集合
は、編集前の集合全体の部分集合である必要がある。編
集前データの集合と編集に用いる集合の共通集合の部分
集合を単位とする分布モデルを、入力装置３０４を用い
て入力し（ステップ１０３）編集前データを、分布モデ
ルを用いて共通集合単位に分割し（ステップ１０４）共
通集合単位のデータを、編集に用いる集合を単位に集計
し（ステップ１０５）集計データを記憶装置３０３に格
納する。（ステップ１０６）なお、分布モデルは一度入
力すれば、別のデータ編集時にも繰返し利用できるた
め、その場合は、本フローにおいて、ステップ１０３を
省略することもできる。

【００１２】次に、上記実施例の変形例を説明する。図
２はその処理フローチャートである。図２において、図
１と同じ処理は図１と同じ符号を付けてある。

【００１３】図１と異なる点は、ステップ１０２とステ
ップ１０３の順序を入れ替えたことである。すなわち、
分布モデルを入力した後で編集単位としたい集合を入力
する。従って、この場合は分布モデルとして、入力が予
測される全ての編集単位とする集合に対応できるもので
なくてはならない。なお、ステップ１０２以降のステッ
プは図１と全く同じである。

【００１４】次に、上記実施例に基づいたデータ処理方
法の第１の具体例を示す。ここでは、図１の各処理ステ
ップを図４および図５を用いて詳細に説明する。図４
は、編集前のデータ，編集後のデータ，分布モデルをそ
れぞれ格納するファイル形式の例を示した図である。図
５は、人口データが累積されていく過程を説明するため
の図である。

【００１５】＜ステップ１０１＞編集前のデータとし
て、ある地域の小学校の学区を単位とした人口データを
キーボード３０４から入力し、ファイル４０１の形で格
納する。

【００１６】＜ステップ１０２＞次に、支店名と従業員
数からなるファイルに支店担当地域の人口データを保持
するフィールドを追加したファイル４０２を作成して、
記憶装置３０３に格納する。このファイル４０２を作成
することにより、人口データを支店単位で編集する意図
を入力する。

【００１７】＜ステップ１０３＞各学区に対応する複数
の支店名と、その支店の担当地域が学区の中でどれくら
いの面積を占めるかを、相対比（百分率）で記入したフ
ァイル４０３をキーボード３０４から入力し、記憶装置
３０３に格納する。この場合、ファイル４０３が、支店
単位での人口データの編集に用いる分布モデルである。

【００１８】＜ステップ１０４＞支店の面積比に代替さ
れる人口の分布モデルを用いて、各学区の人口データを
支店毎に分割する。図４を例に示すと、東小学区に対応
している支店はＡ支店，Ｂ支店，Ｃ支店であり、それぞ
れの担当地域が東小学区内に占める面積比は５０％，３
０％，２０％である。東小学区の人口データ２０００人
をこの比に応じて按分すると、Ａ支店１０００人，Ｂ支
店６００人，Ｃ支店４００人となる。得られた各支店の
人口データを図５の形式でファイル４０２に格納する。

【００１９】＜ステップ１０５＞今の場合、学区数が複
数あるので、ステップ１０４の処理をすべての学区につ
いて繰返す。その都度得られた各支店の人口データは、
支店ごとに累積していく。図５に示したように、データ
の累積はファイル４０２の人口フィールドの既入力デー
タを書き換える形で行なう。例えば、既に入力データと
して１０００人があり、新たな処理によって、２００人
が算出された場合は、１０００人を1000人＋２００人＝
１２００人で書き換える。なお、学区数が一つの場合で
あれば、実質的には本ステップは何の処理も行なわな
い。

【００２０】＜ステップ１０６＞以上、集計された支店
単位の人口データを記憶装置３０３にファイル４０２の
形で格納し、必要に応じて、ディスプレイ３０６に同様
の形式で出力する。

【００２１】本例によれば、分布モデルを表形式で入力
させるため、モデルの修正，再利用が容易にできるとい
う効果が得られる。

【００２２】次に、上記実施例の第２の具体例を第１の
具体例と同様、図６ないし図９を用いて説明する。

【００２３】＜ステップ１０１＞図６は、いくつかのエ
リア（領域）で区切られた地図とそれに対応するエリア
属性テーブルの例である。境界線を定義した地図６０１
を画像入力装置３０２から入力する。ここでは、境界線
で囲まれた閉領域をエリアと呼び、本具体例では、支店
の担当地域を示すものとする。エリア属性テーブル６０
２はエリアコード，エリア名称及びエリア別に集計され
た情報、この場合は人口データの各フィールドからな
る。ユーザはエリアコードで示される各領域を、地図６
０１に示されている各領域に対応するようにエリア属性
テーブルをあらかじめ作成しておく。

【００２４】＜ステップ１０２＞図７は、ユーザが地図
６０１上に新たに定義したい新規エリアの境界線７０１
を入力する方法の説明図である。ディスプレイ３０６上
に表示した地図６０１上に、新しい境界線７０１を、マ
ウス３０５を使って描画する。ここでは、新規エリア
を、店の所在地を中心とする円内領域で表現する。ま
ず、地図６０１の適当なところを、店の所在地としてマ
ウス３０５でポインティングする。次に、円の半径をキ
ーボード３０４から数値で入力する。これにより、地図
６０１上に編集に用いる単位である、円形のエリア（新
規店のテリトリ）７０２を入力できる。

【００２５】＜ステップ１０３＞地図６０１の各エリア
において、新規エリア７０２と重なっている部分に新た
にエリアコード，エリア名称をつける。地図６０１の各
エリア内で、新規エリアが占める面積を画素数をカウン
トして算出し、相対比を求める。図８は、新規エリアが
定義された地図とそれに対応するエリア属性テーブルの
例である。同図において、地図６０１の各エリアＡ〜Ｃ
と新規エリア７０２との共通領域を、それぞれエリア
Ａ′，エリアＢ′，エリアＣ′とする。いま、画素数の
カウントにより、エリアＡに占めるエリアＡ′の面積比
が５０％、同様に、エリアＢでは４０％、エリアＣでは
５０％と求まったとする。新たに定義付けられた領域の
エリアコード，エリア名称，面積比をファイル８０１の
形式で格納しておく。ここでは、画素に対応する分布密
度を均一であるとしたが、図９の様に、画素集合を長方
形領域（メッシュ）で管理し、各々に対し、異なる密度
を割り当ててもよい。メッシュサイズをいろいろ変える
ことで、現実に即したきめ細かな分布モデルを実現でき
る。

【００２６】＜ステップ１０４＞上記分布モデルに応じ
て各エリアの人口データを按分して、各共通領域の人口
データを求め、図１０に示すファイル８０１の人口フィ
ールドに保持する。この例で言えば、エリアＡ，Ｂ，Ｃ
の人口データが８００人，１０００人，５００人である
から、エリアＡ′，Ｂ′，Ｃ′の人口はその面積比に応
じて４００人，４００人，２５０人と求まる。

【００２７】＜ステップ１０５＞得られた共通領域の人
口データの総和を新規エリアの人口データとする。よっ
て、この場合、新規エリア７０２の人口データは４００
人，４００人，２５０人を足しあわせて１０５０人と求
まる。

【００２８】＜ステップ１０６＞得られた新規エリア７
０２の人口データをファイル１００１の形で記憶装置に
格納する。

【００２９】なお、ステップ１０２に述べた境界線定義
に関する処理は、昨今のグラフィック入力の機能を利用
してもよい。これによれば、画面をユーザとのインター
フェースとして、エリア境界線を対話的に入力できるた
め、ユーザによる境界線の追加や削除等の修正処理が簡
単にできるという効果も得られる。

【００３０】また、本具体例によると、エリアを自由に
定義できるため、既に定義されたエリア単位の情報を、
ユーザの知りたい任意のエリアの情報に編集できるとい
う効果が得られる。

【００３１】以上の二つの具体例では、いずれもデータ
の集計単位がエリア，学区のような、いわば、空間的集
計単位の場合について述べたが、年，月，日のような、
いわゆる時間的集計単位の場合も本発明の権利範囲であ
る。例えば、図１１に示したように、ある商品の販売実
績が年単位で１１０１の形式で管理されているとする。
これを月単位で編集したいとする。この場合、１１０２
のような月単位の分布モデル、例えば、過去の販売実績
や月単位で得られている他の商品の販売実績等を用い
る。これにより、年単位で得た販売実績を月単位に編集
した１１０３が得られる。このように、編集したい単位
の分布モデルが存在すれば、様々なデータを時間的にも
統合して利用できるわけである。

【００３２】次に、本発明を銀行営業店の営業戦術分析
に適用した応用例を示す。

【００３３】図１２は、本応用例を示す処理フローチャ
ートである。営業戦術分析の場合、営業店の経営体質や
営業環境などを総合的に考察する必要がある。したがっ
て、複数の集計単位の異なるデータ、例えば、銀行内部
の営業店単位のデータと、人口データのような地域単位
の外部統計データ等を統合利用する必要がある。

【００３４】営業戦術分析では、同一条件下で公平に各
営業店の実績を比較できるよう、類似の経営資源や、営
業環境を持つ営業店を分類して同一グループにまとめ
る。まず、営業店を分類するための分類軸データを、経
営資源，マーケット，競合度という三つの大きな観点か
ら収集し、入力し（ステップ１２０１）ここで、資金
量，従業員数といった内部データは営業店単位である
が、人口，事業所数等のデータは学区単位の外部の統計
データである（図１３）。このように、集計単位の異な
る外部データを上記に述べた方法により営業店単位のデ
ータに編集し、集計単位を統一し（ステップ１２０２）
統一された営業店単位の内部，外部データを分類軸とし
て営業店をクラスタ分析にかけ（ステップ１２０３）、
クラスタ分析は、類似した特徴をもったサンプルを一つ
のグループにまとめる一般の統計手法である。このよう
にして、類似経営体質，営業環境をもつ営業店を同一グ
ループにまとめることができる。

【００３５】この分類結果に基づき営業店の営業成績を
比較考察する。例えば、図１４のように、縦軸に業務純
益，横軸に定期性預金量を示した、各営業店の散布図を
出力する（ステップ１２０４）。この図は、グループご
とに違う属性の点表示をしている。この図をもとに、業
務純益の公平な優劣判定が可能となる。さらには、縦軸
と横軸との相関を見ることで、優秀な業務純益をあげた
営業店に共通する原因を抽出できる。これにより、本部
から営業店への戦術指導、及び経営資源配分を的確に実
施できる。

【００３６】次に、図３で示した装置構成図上で本発明
によるデータ処理装置を実現する実施例を図１５を用い
て説明する。装置構成の概要は図３のそれと同様である
ので説明を省略する。なお、本実施例は図１を用いて説
明した機能に対応させて説明する。

【００３７】入力装置３０４を用いて編集前データを入
力し（１５０１）編集に用いる集合をユーザに指定させ
（１５０２）入力装置３０４を用いて入力した分布モデ
ルに従って、編集前データを分割し（１５０３）得られ
たデータを編集に用いる単位に集計して(１５０４)編集
後のデータを記憶装置３０３に格納する。(１５０５)以
上、本実施例によれば、図１を用いて説明した実施例と
同様に、たとえ、複数の異なる集合単位で集計されたデ
ータであっても、データの分布状況を示すモデルを計算
機に入力し、精度よく集計単位を統合する編集処理がで
きる。さらに、本実施例は、計算機で実現する各機能を
専用的な回路で実現する場合に対して示唆を与えている
ので、回路技術者にとって専用装置を実現するために有
用である。

【００３８】

【発明の効果】本発明によれば、複数の異なる集合単位
で集計されたデータを、自由かつ精度良く統合する方法
を提供するという顕著な効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す処理フローチャート。

【図２】実施例の変形例を示す処理フローチャート。

【図３】本発明を実施するための装置構成例の説明図。

【図４】編集前のデータ，編集後のデータ，分布モデル
をそれぞれ格納するファイル形式の例の説明図。

【図５】データの累積過程を示した例の説明図。

【図６】エリアを定義した地図とエリアに関する属性テ
ーブルの例の説明図。

【図７】境界線図に新たなエリアを入力する方法の説明
図。

【図８】新たに定義したエリアの分割図とその分割され
たエリアに対する属性テーブルの説明図。

【図９】画素の分布密度を管理する例の説明図。

【図１０】エリア情報の格納形式の例と編集後データを
格納するファイル形式の説明図。

【図１１】時間的単位の編集前データ，分布モデル，編
集後データを格納するファイル形式の例の説明図。

【図１２】本発明の適用分野の一つである営業店戦術分
析での応用例を示す処理フローチャート。

【図１３】応用例で用いるデータの一例の説明図。

【図１４】経営指標による散布図。

【図１５】図１を用いて説明した機能に対応させて、図
３に示した装置構成図上で本発明によるデータ処理方法
及びシステムを実現する実施例のブロック図。

【符号の説明】

３０１…計算機、３０２…画像入力装置、３０３…記憶
装置、３０４，３０５…入力装置、３０６…出力装置。

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】少なくとも一つの集合を単位として集計さ
   れた編集前のデータを、前記集合とは少なくとも部分的
   に異なる少なくとも一つの集合を単位とするデータに編
   集するデータ処理において、編集前のデータを入力し、
   編集に用いる集合を入力し、入力した編集に用いる集合
   毎にデータの分布状況を示すモデルを入力し、前記モデ
   ルを用いて前記編集前のデータを前記編集に用いる集合
   毎に編集し、前記編集したデータを格納することを特徴
   とするデータ処理方法。
2. 【請求項２】少なくとも一つの集合を単位として集計さ
   れた編集前のデータを、前記集合とは少なくとも部分的
   に異なる少なくとも一つの集合を単位とするデータに編
   集するデータ処理において、編集前のデータを入力し、
   前記編集前のデータの分布状況を含むデータの分布状況
   を示すモデルを入力し、編集に用いる集合を入力し、前
   記モデルを用いて前記編集前のデータを前記編集に用い
   る集合毎に編集し、前記編集したデータを格納すること
   を特徴とするデータ処理方法。
3. 【請求項３】請求項１または２において、 前記データの編集に用いる集合の入力において、前記集
   合を含む集合を出力し、前記出力に対して前記集合を対
   話的に入力するデータ処理方法。
4. 【請求項４】請求項１または２において、前記データの
   編集に用いる集合の入力において、前記データとは別の
   データを指定し、前記指定したデータが集計の単位とし
   ている集合を前記編集に用いる集合とするデータ処理方
   法。
5. 【請求項５】請求項１，２，３または４において、前記
   データの分布状況を示すモデルは、分布データの存在比
   率を用いて表現するデータ処理方法。
6. 【請求項６】請求項１，２，３，４または５において、 編集前のデータ及び前記データの編集は、空間的集計単
   位または、時間的集計単位であるデータ処理方法。
7. 【請求項７】請求項１，２，３，４または５において、
   空間的集計単位である前記データの編集において、前記
   データの分布状況を示すモデルは、編集前の集合に対応
   する少なくとも一つの編集後の集合と、前記編集後の集
   合が編集前の集合の中でどれくらいの面積を占めるかを
   表わした相対比とを用いて表現するデータ処理方法。
8. 【請求項８】請求項１，２，３，４または５において、
   前記編集前のデータは、地図上に定義付けられた領域単
   位のデータであり、前記データの編集に用いる集合の入
   力は、地図上の任意の領域であるデータ処理方法。
9. 【請求項９】請求項８において、前記データの分布状況
   を示すモデルは、異なる密度を割り当てた地図像上の画
   素数を用いて表現するデータ処理方法。
10. 【請求項１０】少なくとも一つの集合を単位として集計
    された編集前のデータを、前記集合とは少なくとも部分
    的に異なる少なくとも一つの集合を単位とするデータに
    編集するデータ処理において、編集前のデータを入力す
    る手段と、編集に用いる集合を入力する手段と、前記編
    集前のデータの分布状況を含むデータの分布状況を示す
    モデルを入力する手段と、前記モデルを用いて前記編集
    前のデータを前記編集に用いる集合毎に編集する手段
    と、前記編集したデータを記憶装置に格納する手段から
    なることを特徴とするデータ処理システム。