JPH09305571A - 時系列データ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】処理日時などの時間情報、顧客Ｎo.などの顧客
を特定する情報、商品名などの商品またはサービスを特
定する情報を最低限含むレコードからなる時系列データ
から、顧客が商品（サービス）を購買する順序を自動的
に決定する。 【解決手段】処理日時などの時間情報、顧客Ｎo.などの
顧客を特定する情報、商品名などの商品またはサービス
を特定する情報を最低限含むレコードからなる時系列デ
ータを対象とし、商品をその購買顧客が類似した複数の
グループに分類するクラスタリング処理１０１と、該ク
ラスタリング処理により生成された各クラス内の商品間
の購買される順序関係を定義する順序関係定義処理１０
２と、ユーザが指定した商品と、同一クラス内の他の商
品との順序関係を表示する順序関係表示処理１０３から
構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、販売情報などの時
系列データから、顧客の商品購買の順序関係を自動的に
求める方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ディスクの大容量化および低価格
化、ＣＰＵの高速化および並列分散処理の実用化、また
はデータベースシステムのダウンサイジングへの適用が
進み、大量データの蓄積が容易かつ安価になった。プラ
ントにおける、品質管理データ、操業データ、ビジネス
分野における顧客データ、ＰＯＳデータ、トランザクシ
ョンデータなどである。また、これらのデータの多く
は、常時追加、更新が行われる時系列データである。

【０００３】これらの時系列データを解析する手法とし
ては、重回帰分析、相関分析などの多変量解析の手法が
広く知られている。（従来技術１） また、時系列データをフィルタリングによりスペクトル
に変換し、データの特徴を抽出し、線形予測や、パター
ンマッチングをおこなう方法が、「パターン認識と学習
のアルゴリズム」（文一総合出版、１９９０）なる文献
に解説されている。（従来技術２） また、ＰＯＳデータに含まれる特徴を抽出する技術とし
ては、同時に購買されている商品の組を抽出し、さら
に、それらの商品の因果関係を求めるＡssociation Ｒ
ulesと呼ばれる技術がある。ＡＡＡＩ Ｗorkshop on
Ｋnowledge Ｄiscovery in ＤatabasesのＨeikki
Ｍannila他によるＥfficient Ａlgorithms for Ｄ
iscovering Ａssociation Ｒules（ｐ１８１−１９
２）になる文献に解説がある。（従来技術３）

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術１は、複
数の系列の類似性を比較するものであり、１つの系列の
中に現れる特徴を抽出するものではない。

【０００５】上記従来技術２は、一つの系列の中の特徴
を抽出する技術ではあるが、音声認識などの、連続的に
現れるデータに適しており、トランザクションデータ中
の特徴を抽出するのは困難である。

【０００６】上記従来技術３で述べられているＡssocia
tion Ｒulesは、マーケットバスケットと呼ばれる、顧
客が同時に購入する商品の組合せとそれらの因果関係を
求めるものである。しかし、異なる時間や場所で購入さ
れた商品の関連を求めるものではない。

【０００７】上記従来技術１、２、３の問題点に鑑み、
本発明は、時系列データ中に含まれる特徴を事例発生の
順序関係の形で抽出することを第１の目的とする。

【０００８】さらに、抽出した特徴を直観的に理解でき
る形式で表示することを第２の目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明の時系列データ処理方法では、時系列データ
に基づき、顧客の商品購買順序を自動的に決定する処理
を備えている。

【００１０】特に本発明の望ましい態様では、商品をそ
の購買顧客が類似した複数のグループに分類するクラス
タリング処理と、該クラスタリング処理により生成され
た各クラス内の商品間の購買される順序関係を定義する
順序関係定義処理と、ユーザが指定した商品と、同一ク
ラス内の他の商品との順序関係を表示する順序関係表示
処理を備えている。

【００１１】具体的には、上記クラスタリング処理は、
任意の２つの商品の距離定義として、２つの商品を購入
した顧客層の違いを利用することを特徴とする。

【００１２】上記グループ内順序関係定義処理は、クラ
スを選択する処理と、各クラス内で２つの商品の組合せ
を全て生成する処理と、２つの商品の購買が同時におこ
なわれたレコード数および順次購買されたレコード数を
カウントする処理と、該レコード数に基づき、商品間の
購買の順序関係を決定する処理と、順序関係が成立した
商品間の時間差の平均値と標準偏差を求める処理と、ク
ラス毎に商品間の順序関係まとめた順序関係定義表を作
成する処理を備えている。

【００１３】上記順序関係表示処理は、上記順序関係定
義表を参照し、ユーザが指定した商品と、同一グループ
内の他の商品との順序関係図を作成し、グラフィック表
示する処理を備えている。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態について説明する。

【００１５】図１は、本発明の対象である時系列データ
処理方法のフローチャートである。この方法を用いて対
象とする時系列データから顧客の商品購買順序を求め
る。

【００１６】図１において１０１は、商品をその購買顧
客が類似した複数のグループに分類するクラスタリング
処理、生成された各クラスにおいて、各商品間の購買さ
れる順序関係を定義する順序関係定義処理、１０３は、
同一クラス内の他の商品との順序関係を表示する順序関
係表示処理である。対象とする時系列データは例えば、
図２に示す形式で与えられる。

【００１７】次に図１の各処理について詳しく説明す
る。まず、クラスタリング処理１０１について説明す
る。クラスタリング処理１０１では、ユーザが指定した
商品を、ユーザが指定したクラス数に分類する。クラス
タリング手法としては、一般的に知られている最長距離
法などを用いる。

【００１８】ここで、クラスタリングに用いる距離の定
義式を以下の（数１）に示す。

【００１９】

【数１】

【００２０】数１は任意の２商品Ａ，Ｂの距離を示す。
Ａ，Ｂをいずれも購入した顧客数の、どちらか一方でも
購入した顧客数に対する割合を１から引いたものであ
る。商品Ａ，Ｂを購入する顧客が全て同じなら最小値０
となり、全て異なれば最大値１となる。２つの商品いず
れも購入している顧客数の、いずれか一方でも購入して
いる顧客数に対する割合が大きくなるほど、距離は０に
近くなる。例えば、クラスタリングの結果は、図３に示
すような形式にまとめられる。

【００２１】なお、このクラスタリング処理は必ずしも
実行する必要はない。この処理をスキップした場合に
は、クラス数が一つとして後の処理を実行する。

【００２２】次に順序関係定義処理１０２の詳細を図４
に示す。図４に示す通り、順序関係定義処理は、ユーザ
がクラスを選択するクラス選択処理４０１、任意の２商
品（例えば、Ａ，Ｂとする）を順次選択し、処理４０４
以降を繰り返す商品選択処理４０２，２つの商品が同時
に購入されている事例数、Ａが購入された後にＢが購入
されている事例数、Ｂが購入された後にＡが購入されて
いる事例数をカウントする事例カウント処理４０４、処
理４０４でカウントした事例数から、２つの商品の順序
関係を決定する商品関係決定処理４０５、２つの商品の
購買に順序関係が認められた場合に、時間差の平均値と
標準偏差を求める時間差算出処理４０６、各クラス内の
商品間の順序関係を表示する順序関係定義表生成処理４
０３から成る。

【００２３】商品関係決定処理４０５では、Ａを購入し
た後にＢを購入した顧客数が、Ａ，Ｂ同時に購入した顧
客数以上であり、かつＡを購入した後にＢを購入した顧
客数が、Ｂを購入した後にＡを購入した顧客数よりも多
い場合は、ＡがＢに先行することを示す（Ａ→Ｂ）型と
判断し、Ｂを購入した後にＡを購入した顧客数が、Ａ，
Ｂ同時に購入した顧客数以上であり、かつＢを購入した
後にＡを購入した顧客数が、Ａを購入した後にＢを購入
した顧客数よりも多い場合は、ＢがＡに先行することを
示す（Ｂ→Ａ）型と判断し、Ａ，Ｂ同時に購入した顧客
数が、Ａを購入した後にＢを購入した顧客数、Ｂを購入
した後にＡを購入した顧客数のいずれよりも多い場合
は、ＡとＢは同時に購買されたことを示す同時購買型と
判断し、Ａを購入した後にＢを購入した顧客数が、Ｂを
購入した後にＡを購入した顧客数と等しく、かつ、Ａを
購入した後にＢを購入した顧客数が、Ａ，Ｂ同時に購入
した顧客数よりも多い場合は、判別が不可能であること
を示す判別不能型と判断し、判断した結果を出力する。

【００２４】処理４０５において、同時とは、厳密に同
時刻である必要はなく、ユーザが定義可能とする。例え
ば、同日のレコードを全て同時と定義することもでき
る。

【００２５】時間差算出処理４０６では、商品関係決定
処理４０５において、（Ａ→Ｂ）型、あるいは（Ｂ→
Ａ）型と判断された商品の組合せにおいて、購買された
時間差の平均値と標準偏差を求める。

【００２６】対象とするデータは、 ａ）商品Ａ，Ｂを購入した全顧客 ｂ）商品Ａ，Ｂを購入した顧客の中で、処理４０５にお
いて判断された順序関係を満たす全顧客 のいずれかをユーザが選択できる。

【００２７】順序関係定義表生成処理４０３では、処理
４０２，４０４，４０５，４０６において決定した順序
関係の結果をまとめた順序関係定義表を作成する。商品
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが同一クラスにカテゴリ化された場合に
作成される表の例を図５にまとめる。図５に示す表の各
セルには、商品購買の順序関係、順序関係が成立した場
合には、その時間差の平均値と標準偏差を記入してい
る。ここで、順序関係の右隣の括弧内に記述されている
数値は、（定義した順序関係が成立している顧客数）／
（その２つの商品を購買している顧客数）である。

【００２８】次に順序関係表示処理１０３について説明
する。順序関係表示処理１０３は、ユーザが指定した商
品と、同一クラス内の他の商品との順序関係図を作成
し、グラフィック表示する。商品を１つ指定すれば、同
一クラス内の他の商品との順序関係は処理１０２におい
て生成される順序関係定義表を参照することにより一意
に決定する。例えば、図５に示す順序関係定義表が成立
している場合に、商品Ａを選択した場合の順序関係図を
図６に示す。図６において、Ａに先行して購入されたＤ
はＡの左側、Ａの後に購入されたＢはＡの右側におか
れ、矢印で結ばれている。矢印は時間の推移を表す。矢
印の下には、順序関係定義表に記述されている値が記入
されている。Ａと同時に購入されたＣはＡの真下に記述
され、二重線で結ばれている。時間の推移が存在しない
ことを表している。二重線の右側には順序関係定義表に
記述されている値が記入されている。

【００２９】以上の時系列データ処理方法の具体的利用
例である。販売戦略立案支援システムについて説明す
る。ある会員制のスーパーマーケットでは、図２に示す
形式の時系列データが蓄積されている。このデータを用
いて、商品配列案、ダイレクトマーケティング戦略案、
需要量予測案を自動的に作成する。図７に販売戦略立案
支援システムの構成図を示す。販売戦略立案支援システ
ムは、本発明の時系列データ処理７０２と、商品配列決
定処理７０７、ダイレクトマーケティング支援処理７０
８、需要量予測方式決定支援処理７０９により構成され
る。時系列データ処理７０２は、時系列データ７０１、
ユーザ指定情報７０３を入力とし、クラスタリング結果
表７０４、順序関係定義表７０５、順序関係図７０６を
出力する。商品配列決定処理７０７は、クラスタリング
結果７０４、順序関係定義表７０５およびユーザ指定情
報７０３を入力とし、商品配列案７１０を出力する。ダ
イレクトマーケティング支援処理７０８は、順序関係定
義表７０５およびユーザ指定情報７０３を入力とし、ダ
イレクトマーケティング戦略案７１１を出力する。需要
量予測方式決定支援処理７０９は、順序関係定義表７０
９、ユーザ指定情報７０３を入力とし、需要量予測方式
案７１２を出力する。また、ユーザは、順序関係図７０
６を参照し、ユーザ指定情報７０３を決定する。

【００３０】まず、商品配列案７１０を出力するプロセ
スを具体的に説明する。商品配列案７１０を出力するに
は、まず、時系列データ処理７０２により、クラスタリ
ング結果７０４、順序関係定義表７０５を出力する。

【００３１】ここで入力するユーザ指定情報７０３は、 ・対象商品 ・同時の定義 であり、ここでは、対象商品を全商品、同時の定義とし
て同日を選択する。クラスタリング結果７０４は図３に
示す形式、順序関係定義表７０５は図５に示す形式で表
される。ただし、図５はクラス１に関する順序関係定義
表であり、クラスの数だけ、同様な表が存在する。

【００３２】商品配列決定処理では、ユーザ指定情報７
０３により、以下に述べる３手法の中から１つを選択す
る。

【００３３】（１）クラス参照 クラスタリング結果７０４のみ参照し、同一クラスに含
まれる商品は近傍に配置する。この例だと、出力される
商品配置案７１０は、 ｉ）商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを近傍に配置 ii）商品Ｅ，Ｇ，．．．を近傍に配置 などである。

【００３４】（２）同時購買参照 各クラスの順序関係定義表を参照し、同時に購買される
商品を近傍に配置することとする。この例だと、出力さ
れる商品配置案７１０は、ｉ）商品Ａ，Ｃを近傍に配置
などである。

【００３５】（３）ユーザ指定 順序関係図を参照し、ユーザが近傍に配置する商品を決
定する。例えば、図６に示す順序関係図を参照し、７０
％の顧客が商品Ｄ，Ａの両方を購入しているし、時間差
も１５日しかないので、近傍に配置する。と決定する。

【００３６】次にダイレクトマーケティング戦略７１１
を出力するプロセスを具体的に説明する。まず、時系列
データ処理７０２により、クラスタリング結果７０４、
順序関係定義表７０５を出力するところまでは、商品配
列案７１０を出力する時と同様である。

【００３７】ダイレクトマーケティング支援処理７０８
では、ユーザ指定情報７０３を参照し、ダイレクトマー
ケティング戦略案を作成する。ここで指定されるユーザ
指定情報７０３は、 ・事例数の最小値 ・事例の割合の最小値 ・時間差の標準偏差の最大値 ・ダイレクトメール発送のタイミング 等の中からユーザが指定可能である。例えば、事例数の
最小値＝３０、事例の割合の最小値＝６５％、時間差の
標準偏差の最大値＝１０日、ダイレクトメール発送のタ
イミング＝時間差の平均値−２日と指定すれば、出力さ
れるダイレクトマーケティング戦略案７１１は、「商品
Ｄを購買した顧客に対し、購買日の１３日後にダイレク
トメールを送付」などである。

【００３８】次に需要量予測方式案を出力するプロセス
を具体的に説明する。まず、時系列データ処理７０２に
より、クラスタリング結果７０４、順序関係定義表７０
５を出力するところまでは、商品配列案７１０を出力す
る時と同様である。

【００３９】需要量予測方式決定支援処理７０９では、
ユーザ指定情報７０３を参照し、需要量予測方式案を出
力する。ここで指定されるユーザ指定情報７０３は、 ・事例数の最小値 ・事例の割合の最小値 ・時間差の標準偏差の最大値 等の中からユーザが指定可能である。例えば、事例数の
最小値＝３０、事例の割合の最小値＝６５％、時間差の
標準偏差の最大値＝１０日と指定すれば、出力される需
要量予測方式案は、 「商品Ａの需要量予測値＝１５日前の商品Ｄの販売量×
０．７」 となる。

【００４０】以上、本発明の時系列データ処理方法を販
売戦略立案システムに適用した例を説明した。この例
は、時系列データとして販売実績データを利用した例で
ある。この例では、各商品間の順序関係を求めたが、単
体の商品である必要は無く、オーディオ製品、家電製品
等、商品のグループも対象にできる。また、本発明が対
象とするデータは、販売実績データに限定されない。本
発明の時系列データ処理方法は、時間的順序関係が含ま
れるデータならば、例えば、プラントにおける商品管理
データにも適用可能である。

【００４１】

【発明の効果】本発明の時系列データ処理方法により、
与えられる時系列データに基づき、顧客の商品（サービ
ス）販売順序を自動的に決定することが可能になる。

【００４２】本発明によれば、あらかじめ商品をその購
買顧客が類似した複数のグループに分類することによ
り、順序関係を定義する商品の組み合わせの数を削減
し、処理を高速化できる。

【００４３】本発明によれば、商品間の距離定義とし
て、２つの商品を購入した顧客層の違いを利用すること
により、顧客が類似した商品のグループを生成できる。

【００４４】本発明によれば、商品間の購買の順序関係
を定義した順序関係定義表を作成することにより、ユー
ザがある商品を指定すれば、その商品と他の商品の購買
の順序関係を即座に呈示できる。

【００４５】本発明によれば、ユーザか指定した商品と
他の商品の購買の順序関係をグラフィック表示すること
により、ユーザは購買の順序関係を直感的に理解でき
る。

【００４６】また、本発明の時系列データ処理方法を利
用すれば、商品配置案、ダイレクトメール戦略案、需要
量予測方法案を容易に生成でき、販売戦略立案システム
等を構築できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のフローチャートである。

【図２】本発明の処理の対象である時系列データの例で
ある。

【図３】商品をクラスタリングした結果の例である。

【図４】商品の順序関係を定義する順序関係定義処理１
０２のパド図である。

【図５】順序関係定義処理１０２の出力である順序関係
定義表の例である。

【図６】順序関係表示処理１０３の出力である順序関係
図の例である。

【図７】本発明の時系列データ処理方法を適用した販売
戦略立案システムの構成図である。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】処理日時などの時間情報、顧客Ｎo.などの
   顧客を特定する情報、商品名などの商品またはサービス
   を特定する情報を最低限含むレコードから成る時系列デ
   ータを処理する方法において、該時系列データに基づ
   き、顧客の商品（サービス）購買順序を自動的に決定す
   る処理を備えたことを特徴とする時系列データ処理方
   法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の時系列データ処理方法に
   おいて、商品をその購買顧客が類似した複数のグループ
   に分類するクラスタリング処理と、該クラスタリング処
   理により生成された各クラス内の商品間の購買される順
   序関係を定義する順序関係定義処理と、ユーザが指定し
   た商品と、同一クラス内の他の商品との順序関係を表示
   する順序関係表示処理を備えたことを特徴とする時系列
   データ処理方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の時系列データ処理方法に
   おいて、上記クラスタリング処理は、任意の２つの商品
   の距離定義として、２つの商品を購入した顧客層の違い
   を利用することを特徴とする時系列データ処理方法。
4. 【請求項４】請求項２に記載の時系列データ処理方法に
   おいて、上記グループ内順序関係定義処理は、クラスを
   選択する処理と、各クラス内で２つの商品の組合せを全
   て生成する処理と、２つの商品の購買が同時におこなわ
   れたレコード数および順次購買されたレコード数をカウ
   ントする処理と、該レコード数に基づき、商品間の購買
   の順序関係を決定する処理と、順序関係が成立した商品
   間の時間差の平均値と標準偏差を求める処理と、クラス
   毎に商品間の順序関係まとめた順序関係定義表を作成す
   る処理を備えたことを特徴とする時系列データ処理方
   法。
5. 【請求項５】請求項２に記載の時系列データ処理方法に
   おいて、上記順序関係表示処理は、上記順序関係定義表
   を参照し、ユーザが指定した商品と、同一グループ内の
   他の商品との順序関係図を作成し、グラフィック表示す
   る処理を備えたことを特徴とする時系列データ処理方
   法。