JPH11238048A - Product data analysis device and recording medium recording data analysis program - Google Patents
Product data analysis device and recording medium recording data analysis programInfo
- Publication number
- JPH11238048A JPH11238048A JP3849698A JP3849698A JPH11238048A JP H11238048 A JPH11238048 A JP H11238048A JP 3849698 A JP3849698 A JP 3849698A JP 3849698 A JP3849698 A JP 3849698A JP H11238048 A JPH11238048 A JP H11238048A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- attribute
- analysis
- comparison
- hierarchy
- 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.)
- Pending
Links
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、プログラムされた
コンピュータによって商品データ分析を行う装置、及び
商品データ分析プログラムを記録した記録媒体に関する
ものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for analyzing product data by a programmed computer and a recording medium on which a product data analysis program is recorded.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来から、プログラムされたコンピュー
タによって、商品の品種、サイズ等の各種属性を階層化
し、この属性階層を用いて商品データを分析する装置が
知られている。この種の装置では、商品データの有する
各商品属性の定義は、図２に示すように、大分類、中分
類、小分類等と一貫性を持った縦方向の連携を持つもの
が多い。また、商品データの分析手法としては、分析対
象となる商品データのみを用いた１データによる分析、
若しくは分析対象の商品データ以外に１つの比較対照デ
ータを用いた２データによる比較分析が基本である。ま
た、商品の品種、サイズ等の各種属性の組み合わせに応
じてデータの分類と順位付けを行う属性マトリクス分析
を行う装置が知られている。この種の装置では、図６
（ａ）（ｂ）に示すように、分析対象となる商品データ
のみを用いた分析が行われている。2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known an apparatus which hierarchizes various attributes such as product type and size by using a programmed computer, and analyzes product data using the attribute hierarchies. In this type of apparatus, the definition of each product attribute included in the product data often has a vertical cooperation consistent with a large classification, a middle classification, a small classification, and the like, as shown in FIG. As a method of analyzing product data, analysis using only one data using only product data to be analyzed,
Alternatively, the comparison analysis is basically based on two data using one comparative control data other than the product data to be analyzed. Further, there is known an apparatus for performing attribute matrix analysis for classifying and ranking data according to a combination of various attributes such as product type and size. In this type of device, FIG.
As shown in (a) and (b), analysis is performed using only the product data to be analyzed.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような従来の属性階層を用いて商品データを分析する装
置では、属性階層の各階層に設定される大分類、中分
類、小分類のそれぞれの商品属性が縦方向に連携してい
るため、商品データを属性階層の構造に従って掘り下げ
て分析する際に、各階層を構成する商品属性を組み替え
て分析することができない。このため、分析対象となる
データの持つ要素のうちのどの要素が、どのような影響
を及ぼしているかを明確に分析できないでいた。また、
従来の２つ以内のデータによる分析手法では、比較対象
がない、又は、比較対象の数が少ないため分析基準が不
明確であるという問題があった。また、従来の属性マト
リクス分析を行う装置においても、比較対象を持たない
ため、分析基準が不明確であるという問題があった。However, in an apparatus for analyzing product data using the above-described conventional attribute hierarchy, each of the large classification, the medium classification, and the small classification set in each of the attribute hierarchies. Since the product attributes are linked in the vertical direction, it is not possible to rearrange and analyze the product attributes constituting each layer when analyzing the product data in detail according to the structure of the attribute hierarchy. For this reason, it has not been possible to clearly analyze which element of the data to be analyzed has which effect. Also,
The conventional analysis method using two or less data has a problem that the analysis standard is unclear because there is no comparison object or the number of comparison objects is small. Further, even in a conventional apparatus for performing attribute matrix analysis, there is a problem that an analysis standard is unclear because there is no comparison target.
【０００４】本発明は、上述した問題点を解決するため
になされたものであり、商品データを階層的に掘り下げ
て分析する属性階層分析を行う際に、各階層を構成する
商品属性を組み替えて分析することができるようにし
て、分析対象となる商品データの持つ要素のうちのどの
要素が、どのような影響を及ぼしているかを明確に分析
できるようにし、また、商品データの属性階層分析及び
属性マトリクス分析を行う際の基準を明確にして、正確
な分析を行うことが可能な商品データ分析装置及び商品
データ分析プログラムを記録した記録媒体を提供するこ
とを目的とする。[0004] The present invention has been made to solve the above-described problems. When performing attribute hierarchy analysis in which product data is analyzed in a hierarchical manner, product attributes constituting each hierarchy are rearranged. Analysis so that it is possible to clearly analyze which elements of the product data to be analyzed have an effect, and to analyze the attribute hierarchy of the product data. An object of the present invention is to provide a product data analysis device and a recording medium on which a product data analysis program is recorded, which can clarify a standard for performing attribute matrix analysis and perform accurate analysis.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、プログラムされたコンピュータによって、
商品の品種、サイズ等の各種属性を階層化すると共に、
これらの階層を構成する属性を相互に独立可能とし、こ
の属性階層を用いて商品データを分析する装置であっ
て、属性階層の各階層に設定する属性を入力する属性入
力手段と、属性入力手段によって入力設定された属性階
層の各階層毎に、最上位の階層から当該階層までの各階
層が持つ全ての属性値の組み合わせに応じてデータを集
計するデータ集計手段と、データ集計手段によって集計
された集計データを記憶する記憶手段と、記憶手段に記
憶された集計データを各属性階層毎に表示する表示手段
と、表示手段にどの属性階層の集計データを表示するか
を指示する表示階層指示手段とを備え、属性入力手段
は、属性階層の各階層に設定する属性を変更入力するこ
とが可能であり、属性入力手段によって各階層に設定す
る属性の変更入力がされた場合に、データ集計手段は変
更された属性階層に応じたデータ集計を行い、記憶手段
は変更された属性階層に応じた集計データを記憶するよ
うにしたものである。In order to achieve the above-mentioned object, the present invention provides a computer-implemented program
Various attributes such as product type and size are hierarchized,
An attribute input device for inputting an attribute to be set in each of the attribute hierarchies, wherein the attributes constituting these hierarchies can be made independent of each other and product data is analyzed using the attribute hierarchies. For each of the attribute hierarchies input and set by the data aggregation means, data aggregation means for totalizing data according to a combination of all attribute values of each hierarchy from the highest hierarchy to the hierarchy and data aggregation means. Storage means for storing the aggregated data, display means for displaying the aggregated data stored in the storage means for each attribute layer, and display hierarchy instructing means for indicating which attribute hierarchy of the aggregated data is to be displayed on the display means The attribute input means is capable of changing and inputting an attribute to be set in each of the attribute hierarchies, and the attribute input means is configured to change and input an attribute to be set in each of the hierarchies. When the data collecting unit performs data aggregations corresponding to the changed attribute hierarchy, storage means are those provided to store aggregate data corresponding to the changed attribute hierarchy.
【０００６】上記構成においては、属性階層分析に用い
られる属性階層の各階層を構成する属性を相互に独立可
能なものとしたことにより、属性入力手段によって属性
階層の各階層に設定する商品属性を組み替えることがで
き、しかも、商品属性を組み替えた場合に、変更された
属性階層に応じたデータ集計を行い、この集計データを
記憶手段に記憶することができる。これにより、属性階
層分析を行う際に、組み替えた属性階層に応じた集計デ
ータを用いて商品データを分析することができるように
なる。In the above configuration, the attributes constituting each of the attribute hierarchies used in the attribute hierarchy analysis can be mutually independent, so that the product attributes set in each of the attribute hierarchies by the attribute input means can be used. When the product attributes are rearranged, data can be totaled according to the changed attribute hierarchy, and the total data can be stored in the storage means. Thus, when performing the attribute hierarchy analysis, it is possible to analyze the product data by using the aggregate data according to the rearranged attribute hierarchy.
【０００７】また、分析されるデータは、本来の分析対
象データと、これとの比較分析に用いられる比較対照用
のデータとに分けられており、これらを選択する対照デ
ータ選択手段をさらに備え、データ集計手段は、本来の
分析対象データに加えて、対照データ選択手段によって
選択された複数の比較対照用データの集計を行うように
することができる。これにより、本来の分析対象データ
に加えて、複数の比較対照用データを用いて属性階層分
析を行うことができるので、比較対照用データの数が少
ないため分析基準が不明確になるということがなくな
る。Further, the data to be analyzed is divided into the original data to be analyzed and data for comparison and comparison used for comparison analysis with the original data to be analyzed, and further provided is a control data selecting means for selecting these. The data summing means can sum up a plurality of comparison data selected by the reference data selecting means in addition to the original data to be analyzed. This makes it possible to perform attribute hierarchy analysis using multiple comparison data in addition to the original data to be analyzed, so that the analysis standard becomes unclear because the number of comparison data is small. Disappears.
【０００８】また、本発明は、プログラムされたコンピ
ュータによって、商品データのマトリクス分析を行う装
置であって、分析されるデータは、本来の分析対象デー
タと、これとの比較分析に用いられる比較対照用のデー
タとに分けられており、これらを選択する対照データ選
択手段と、商品の品種、サイズ等の各種属性の組み合わ
せに応じてデータの分類と順位付けを行う属性マトリク
ス分析手段とを備え、属性マトリクス分析手段は、本来
の分析対象データに加えて、対照データ選択手段によっ
て選択された比較対照用データの分類と順位付けを行う
ようにしたものである。この構成においては、本来の分
析対象データに加えて、ユーザが対照データ選択手段を
用いて選択した比較対照用データを用いて属性マトリク
ス分析を行うことができるので、比較対照用データがな
いため分析基準が不明確になるということを防ぐことが
できる。Further, the present invention is an apparatus for performing a matrix analysis of commodity data by a programmed computer, wherein the data to be analyzed is the original data to be analyzed and a comparative control used for comparative analysis. For comparison, and a reference data selection means for selecting these, and an attribute matrix analysis means for classifying and ranking data according to a combination of various attributes such as product type and size, The attribute matrix analysis means classifies and ranks the comparison data selected by the reference data selection means in addition to the original analysis target data. In this configuration, in addition to the original data to be analyzed, the attribute matrix analysis can be performed using the comparison data selected by the user using the reference data selection means. It is possible to prevent the standards from becoming unclear.
【０００９】また、本発明は、商品の品種、サイズ等の
各種属性を階層化すると共に、これらの属性を相互に独
立可能とし、この属性階層を用いてデータを分析するた
めのコンピュータに読み取り可能なプログラムを記録し
た記録媒体であって、コンピュータにユーザの属性入力
に応じて属性階層の各階層の属性を設定させる手順と、
属性階層の各階層毎に、最上位の階層から当該階層まで
の各階層が持つ全ての属性値の組み合わせに応じてデー
タを集計させる手順と、集計した集計データを記憶させ
る手順と、ユーザの指示に応じた属性階層の集計データ
を表示させる手順と、各階層に設定する属性の変更入力
がされた場合に、変更された属性階層に応じたデータ集
計を行い、この集計データを記憶させる手順とを実行さ
せるものである。このプログラムを記録した記録媒体を
使用してコンピュータにより商品データの属性階層分析
を行うことによって、組み替えた属性階層に応じた集計
データを用いて商品データを分析することができるよう
になる。In addition, the present invention hierarchizes various attributes such as product type and size, makes these attributes mutually independent, and allows a computer to analyze data using this attribute hierarchy. A recording medium on which a program is recorded, wherein the computer sets the attribute of each of the attribute layers according to the user's attribute input;
For each of the attribute layers, a procedure for summarizing data according to a combination of all attribute values of each of the layers from the highest hierarchy to the hierarchy, a procedure for storing the aggregated data, and a user instruction A procedure for displaying the aggregated data of the attribute hierarchy according to the above, and a step of, when an attribute change to be set for each hierarchy is input, performing data aggregation according to the changed attribute hierarchy and storing the aggregated data. Is executed. By performing the attribute hierarchy analysis of the product data by the computer using the recording medium on which the program is recorded, it becomes possible to analyze the product data using the total data according to the rearranged attribute hierarchy.
【００１０】また、前記プログラムによって分析される
データは、本来の分析対象データと、これとの比較分析
に用いられる比較対照用のデータとに分けられており、
前記プログラムは、コンピュータに本来の分析対象デー
タに加えて、ユーザによって選択された複数の比較対照
用データの集計を行わせる手順を実行させるものとする
ことができる。これにより、本来の分析対象データに加
えて、複数の比較対照用データを用いて属性階層分析を
行うことができる。The data analyzed by the program is divided into original data to be analyzed and data for comparison and comparison used for comparison analysis with the original data.
The program may cause the computer to execute a procedure for totalizing a plurality of comparative data selected by the user in addition to the original analysis target data. Thus, attribute hierarchy analysis can be performed using a plurality of pieces of comparison data in addition to the original analysis target data.
【００１１】また、本発明は、データのマトリクス分析
を行うためのコンピュータに読み取り可能なプログラム
を記録した記録媒体であって、分析されるデータは、本
来の分析対象データと、これとの比較分析に用いられる
比較対照用のデータとに分けられており、コンピュータ
に本来の分析対象データに加えて、ユーザによって選択
された比較対照用データの分類と順位付けを行わせる手
順を実行させるものである。このプログラムを記録した
記録媒体を使用してコンピュータにより商品データの属
性マトリクス分析を行うことによって、本来の分析対象
データに加えて、ユーザが対照データ選択手段を用いて
選択した比較対照用データを用いて属性マトリクス分析
を行うことができる。The present invention also relates to a recording medium on which a computer readable program for performing a matrix analysis of data is recorded, wherein the data to be analyzed is the original data to be analyzed and a comparative analysis of the data to be analyzed. The data is divided into data for comparison and comparison used by the computer, and in addition to the original data to be analyzed, the computer performs a procedure for classifying and ranking the data for comparison and comparison selected by the user. . By performing an attribute matrix analysis of the product data by a computer using the recording medium on which the program is recorded, in addition to the original data to be analyzed, the comparison data selected by the user using the comparison data selecting means is used. To perform attribute matrix analysis.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態による
記録媒体を用いた商品データ分析システムについて図面
を参照して説明する。図１（ａ）（ｂ）は、それぞれ本
実施形態によるデータ分析プログラムを記録したＣＤ−
ＲＯＭ（記録媒体）がインストールされるスタンドアロ
ーン型システムとクライアント・サーバ型システムの概
略構成図である。ＣＤ−ＲＯＭ１には、ＰＯＳシステム
で集積したデータを分析するためのプログラムが格納さ
れている。スタンドアローン型システムは、システム全
体の制御と各種演算を行うＣＰＵ２（データ集計手段、
マトリクス分析手段）を備えている。このＣＰＵ２に
は、ＣＤ−ＲＯＭ１のデータの読み出しを行うＣＤ−Ｒ
ＯＭドライブ３、記憶装置４（記憶手段）、各種データ
の入力に使用されるキーボード５とマウス６、及び各種
のデータを表示するディスプレイ７（表示手段）が接続
されている。記憶装置４には、市場、全店、地域、比較
店、分析店等の各種のＰＯＳ集積データを含むデータベ
ースであるＰＯＳデータ４１、ＰＯＳデータ４１に基づ
いて作成された商品データ分析用のデータベースである
分析用テーブルＤＢ４２、各種マスタ４３、データベー
ス管理用のシステムであるＤＢＭＳ（Database Managem
ent System）４５等が格納されている。ＣＤ−ＲＯＭ１
をＣＤ−ＲＯＭドライブ３に装着すると、ＣＰＵ２がＣ
Ｄ−ＲＯＭドライブ３に指示を与えて、ＣＤ−ＲＯＭ１
に格納された分析用プログラム４４が記憶装置４にイン
ストールされる。また、属性入力手段、表示階層指示手
段及び対照データ選択手段は、ＣＰＵ２、キーボード５
及びマウス６より構成される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a merchandise data analysis system using a recording medium according to one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIGS. 1A and 1B are CD-ROMs each storing a data analysis program according to the present embodiment.
1 is a schematic configuration diagram of a stand-alone system and a client-server system in which a ROM (recording medium) is installed. The CD-ROM 1 stores a program for analyzing data accumulated in the POS system. In the stand-alone system, the CPU 2 (data totaling means,
Matrix analysis means). The CPU 2 has a CD-R for reading data from the CD-ROM 1.
An OM drive 3, a storage device 4 (storage means), a keyboard 5 and a mouse 6 used for inputting various data, and a display 7 (display means) for displaying various data are connected. The storage device 4 is a POS data 41 which is a database including various POS integrated data of markets, all stores, regions, comparison stores, analysis stores, and the like, and a database for merchandise data created based on the POS data 41. Analysis table DB 42, various masters 43, DBMS (Database Managem
ent System) 45 and the like are stored. CD-ROM1
Is loaded into the CD-ROM drive 3, the CPU 2
An instruction is given to the D-ROM drive 3 and the CD-ROM 1
Is stored in the storage device 4. The attribute input means, the display hierarchy instructing means, and the reference data selecting means include a CPU 2, a keyboard 5
And a mouse 6.
【００１３】図１（ｂ）に示されるクライアント・サー
バ型システムは、クライアント８、サーバ９、ルータ１
０、及びルータ１０を介して通信回線でサーバ９と結ば
れるリモート端末１１より構成される。クライアント・
サーバ型システムでは、分析用プログラム４４がクライ
アント８側及びリモート端末１１側に配される。また、
ＰＯＳデータ４１、分析用テーブルＤＢ４２及び各種マ
スタ４３がサーバ９側に配される。The client-server type system shown in FIG. 1B has a client 8, a server 9, and a router 1.
0, and a remote terminal 11 connected to the server 9 via a communication line via a router 10. client·
In the server system, the analysis program 44 is provided on the client 8 side and the remote terminal 11 side. Also,
The POS data 41, the analysis table DB 42, and various masters 43 are arranged on the server 9 side.
【００１４】図２は従来の商品データ分析システムの属
性階層分析に用いる商品属性の説明図、図３は本実施形
態による商品データ分析システムの属性階層分析に用い
る商品属性の説明図である。従来の属性階層分析に用い
る各階層の商品属性は、同種類の商品属性を大分類、中
分類、小分類等と縦方向に分割したものであるため、商
品データを属性階層の構造に従って掘り下げて分析する
際に、各階層を構成する商品属性を組み替えることはで
きない。例えば、商品（ロ）は、大分類Ａ1 の中の中分
類Ａ11の中の小分類Ａ112 であるため、小分類と大分類
とを入れ替えて、小分類Ａ112 の中の中分類Ａ11の中の
大分類Ａ1 とはできない。このため、商品データを属性
階層の構造に従って掘り下げて分析しても、各商品の持
つ属性の中でどの属性が商品の売れ行きに影響を与えて
いるかを明確に分析できなかった。これに対して、図３
に示したように、本実施形態の属性階層分析に用いる各
階層の商品属性には、それぞれ上下の階層の商品属性か
ら独立した性質（異なった性質）の商品属性を設定す
る。FIG. 2 is an explanatory diagram of a product attribute used for attribute hierarchy analysis of the conventional product data analysis system, and FIG. 3 is an explanatory diagram of a product attribute used for attribute hierarchy analysis of the product data analysis system according to the present embodiment. The product attributes of each layer used for conventional attribute hierarchy analysis are the same type of product attributes that are vertically divided into large classification, medium classification, small classification, etc., so that product data can be drilled down according to the structure of the attribute hierarchy. At the time of analysis, it is not possible to rearrange the product attributes constituting each layer. For example, since the product (b) is the small category A 112 in the middle category A 11 in the large category A 1 , the small category and the large category are switched, and the middle category A in the small category A 112 is replaced. It is not possible to classify into A11, which is one of the 11 major categories. For this reason, even if the product data is analyzed in detail according to the structure of the attribute hierarchy, it has not been possible to clearly analyze which attribute of each product has an influence on the sales of the product. In contrast, FIG.
As shown in (1), as the product attribute of each layer used in the attribute hierarchy analysis of the present embodiment, a product attribute having a property (different property) independent from the product attributes of the upper and lower layers is set.
【００１５】これにより、各階層の属性を組み替えるこ
とが可能となる。例えば、図３の属性階層ＴＲ１の第２
階層の属性と第３階層の属性とを入れ替えた場合には、
属性組み替え前に「Ａ−Ｉ−ａ−ｉ」であった商品
（イ）が、属性組み替え後に「Ａ−ａ−Ｉ−ｉ」とな
る。従って、商品（イ）が「しょうゆ−1000ml−ペット
ボトル−濃い口」の場合には、「しょうゆ−ペットボト
ル−1000ml−濃い口」となる。階層組み替え前の属性階
層ＴＲ１と階層組み替え後の属性階層ＴＲ２とを用いて
属性階層分析を行うことにより、消費者が「しょうゆの
1000ml」を求めているのか、「しょうゆのペットボト
ル」を求めているのかを分析することができる。This makes it possible to rearrange the attributes of each layer. For example, the second of the attribute hierarchy TR1 in FIG.
When the attribute of the hierarchy and the attribute of the third hierarchy are exchanged,
The product (A) that was “AIai” before the attribute rearrangement becomes “AaiIi” after the attribute rearrangement. Therefore, if the product (a) is "soy sauce-1000 ml-plastic bottle-dark mouth", it becomes "soy sauce-plastic bottle-1000 ml-dark mouth". By performing the attribute hierarchy analysis using the attribute hierarchy TR1 before the hierarchy rearrangement and the attribute hierarchy TR2 after the hierarchy rearrangement, the consumer can use the soy sauce
You can analyze whether you are looking for "1000ml" or "soy sauce plastic bottle".
【００１６】図４は、上記属性階層ＴＲ１を用いて属性
階層分析を行った場合の各階層の属性階層分析画面と単
品分析画面を示す図である。第１階層の属性階層分析画
面Ｄ１には、属性階層ＴＲ１の第１階層の各属性値毎の
商品売上合計額が表示される。具体的に言えば、「Ａ」
には第１階層の属性値１＝「Ａ」である商品（イ）、
（ロ）、（ハ）等の売上の合計額が、「Ｂ」には第１階
層の属性値１＝「Ｂ」である商品（ニ）、（ホ）、
（ヘ）、（ト）、（チ）等の売上の合計額が表示され
る。また、第２階層以降の各階層の画面Ｄ２乃至Ｄ４に
は、属性階層ＴＲ１の第１階層から当該階層までの各階
層の全ての属性値の組み合わせに応じて各商品の売上が
集計される。具体的に言えば、第２階層の画面Ｄ２の
「Ｂ−Ｉ」には、第１階層の属性値１＝「Ｂ」で第２階
層の属性値２＝「Ｉ」の商品（ニ）、（ホ）、（ヘ）の
売上の合計額が表示され、「Ｂ−ＩＩＩ」には、第１階
層の属性値１＝「Ｂ」で第２階層の属性値２＝「ＩＩ
Ｉ」の商品（ト）、（チ）の売上の合計額が表示され
る。FIG. 4 is a diagram showing an attribute hierarchy analysis screen and a single item analysis screen of each hierarchy when the attribute hierarchy analysis is performed using the attribute hierarchy TR1. On the attribute hierarchy analysis screen D1 of the first hierarchy, the total product sales amount for each attribute value of the first hierarchy of the attribute hierarchy TR1 is displayed. Specifically, "A"
Contains the product (A) whose first-level attribute value 1 = “A”,
(B), (c), etc., the total amount of sales is “B”, the product (d), (e),
The total amount of sales such as (f), (g), and (h) is displayed. In addition, on the screens D2 to D4 of the respective layers from the second layer onward, the sales of each product are totaled according to the combination of all the attribute values of each layer from the first layer of the attribute layer TR1 to the corresponding layer. Specifically, “BI” on the second-layer screen D2 includes a product (d) with the first-layer attribute value 1 = “B” and the second-layer attribute value 2 = “I”, The total amount of sales of (e) and (f) is displayed. In “B-III”, the attribute value 1 of the first hierarchy = “B” and the attribute value 2 of the second hierarchy = “II”
The total amount of sales of the products (g) and (h) of "I" is displayed.
【００１７】上記の各階層の画面でマウス６を用いて対
象となる属性値を選択することにより、選択した属性値
についての下位階層の分析画面を表示することができ
る。例えば、図に示すように、第１階層の画面Ｄ１で
「Ｂ」を選択することにより、属性階層ＴＲ１で属性１
＝「Ｂ」の条件を充たす「Ｂ−Ｉ」、「Ｂ−ＩＩＩ」等
の売上合計額を表示した第２階層の画面Ｄ２を表示する
ことができる。また、第２階層の画面Ｄ２で「Ｂ−Ｉ」
を選択することにより、属性階層ＴＲ１で属性１＝
「Ｂ」で属性２＝「Ｉ」の条件を充たす「Ｂ−Ｉ−
ａ」、「Ｂ−Ｉ−ｂ」の売上合計額を表示した第３階層
の画面Ｄ３を表示することができ、さらに、第３階層の
画面Ｄ３で「Ｂ−Ｉ−ａ」を選択することにより、属性
１乃至属性３がそれぞれ「Ｂ」、「Ｉ」、「ａ」という
条件を充たす「Ｂ−Ｉ−ａ−ｉ」、「Ｂ−Ｉ−ａ−ｉ
ｉ」の売上合計額を表示した第４階層の画面Ｄ４を表示
することができる。各階層の画面で現在表示されている
画面に表示されていない属性値の商品売上合計額を見た
い場合には、マウス６で矢印ウィンドウＷ１をクリック
することにより、画面の左右移動を行うことができる。By selecting a target attribute value using the mouse 6 on the screen of each layer described above, an analysis screen of a lower layer for the selected attribute value can be displayed. For example, as shown in the figure, by selecting "B" on the screen D1 of the first hierarchy, the attribute 1 is selected on the attribute hierarchy TR1.
A second-level screen D2 that displays the total sales amount such as “BI” and “B-III” that satisfies the condition of “= B” can be displayed. "BI" is displayed on the screen D2 of the second hierarchy.
Is selected, the attribute 1 =
"B-I-" that satisfies the condition of attribute 2 = "I" with "B"
a, a third-level screen D3 displaying the total sales amount of "BIa" and "BIb" can be displayed. Further, "BIa" can be selected on the third-level screen D3. , The attributes 1 to 3 satisfy the conditions of “B”, “I”, and “a”, respectively, “BIai”, “BIai”
The screen D4 of the fourth hierarchy displaying the total sales amount of “i” can be displayed. If the user wants to see the total product sales of attribute values that are not displayed on the currently displayed screen of each hierarchical screen, the user can click the arrow window W1 with the mouse 6 to move the screen left and right. it can.
【００１８】詳細は図７で説明するが、本実施形態によ
る商品データ分析システムでは、分析用テーブルＤＢ４
２の内部に特定の属性階層に対応した複数の分析用テー
ブルを持つことにより、必要に応じて階層を組み替えた
属性階層分析画面を表示することができる。従って、図
４に示される分析画面を見ても、どのような商品属性が
分析対象となる店舗（以下、分析店という）の売上に影
響を与えているかを把握できない場合は、別の属性階層
を持った属性階層分析画面を表示して分析を行う。例え
ば、属性階層ＴＲ１に対応した図４の属性階層分析画面
を用いて属性階層分析を行うことにより、分析店の「し
ょうゆ−1000ml」の売上合計の特徴を把握することはで
きるが、「しょうゆ−ペットボトル」の売上合計の特徴
を把握することはできない。この場合に、階層組み替え
後の属性階層ＴＲ２に対応した属性階層分析画面を出力
表示して属性階層分析を行うようにすれば、「しょうゆ
−ペットボトル」の売上合計の特徴を把握することが可
能になる（図示省略）。このように、階層組み替え前と
階層組み替え後の属性階層分析画面を用いることによ
り、消費者が「しょうゆのペットボトル」を求めている
のか、「しょうゆの1000ml」を求めているのかを分析す
ることができる。Although details will be described with reference to FIG. 7, in the commodity data analysis system according to the present embodiment, the analysis table DB4
By having a plurality of analysis tables corresponding to a specific attribute hierarchy inside 2, it is possible to display an attribute hierarchy analysis screen in which the hierarchies are rearranged as necessary. Therefore, if it is not possible to grasp what kind of product attribute is affecting the sales of the store to be analyzed (hereinafter referred to as “analysis store”) by looking at the analysis screen shown in FIG. Display the attribute hierarchy analysis screen with For example, by performing an attribute hierarchy analysis using the attribute hierarchy analysis screen of FIG. 4 corresponding to the attribute hierarchy TR1, it is possible to grasp the characteristics of the total sales of the soy sauce-1000 ml of the analysis store. It is not possible to grasp the characteristics of the total sales of “PET bottles”. In this case, if the attribute hierarchy analysis screen corresponding to the attribute hierarchy TR2 after the hierarchy rearrangement is output and displayed to perform the attribute hierarchy analysis, it is possible to grasp the characteristics of the total sales of “soy sauce-plastic bottle”. (Not shown). In this way, by using the attribute hierarchy analysis screens before and after the rearrangement of the hierarchy, it is possible to analyze whether the consumer is requesting a soy sauce plastic bottle or a soy sauce 1000 ml. Can be.
【００１９】図４の各階層の分析画面には、各属性値毎
に、分析店の売上合計に加えて、市場、全店、比較店等
の複数の比較対照用データの売上合計が表示される。複
数の比較対照用のデータと比較することができるので、
分析店のデータの特徴が比較店との違いであるか、全店
や市場との違いであるかを明確に判断することができ
る。売上合計だけでなく、売上数量、粗利等でも分析可
能である。On the analysis screen of each layer in FIG. 4, for each attribute value, in addition to the total sales of the analysis stores, the total sales of a plurality of comparative data such as markets, all stores, and comparison stores are displayed. . Since you can compare with multiple comparison data,
It is possible to clearly determine whether the characteristic of the data of the analysis store is different from the comparison store or whether it is different from all stores or the market. It is possible to analyze not only the total sales but also the sales volume, gross profit, etc.
【００２０】上記比較対照用の売上合計データは、ＰＯ
Ｓデータ４１の持つ各種のＰＯＳ集積データに基づいて
分析店の売上合計データと共に分析用テーブルＤＢ４２
上の一つの分析用テーブルに作成される。図５は、分析
用テーブルＤＢ４２中の各分析用テーブルＴＢの内容を
示す図である。日付テーブルには、属性用テーブルの売
上合計を期間別に分割するための所定の複数期間分の期
間開始日と期間終了日が格納されている。また、属性用
テーブル（４個あり）には、図４の各階層に表示される
属性値毎の売上合計額が格納されており、例えば、４２
ａの行には図４の画面Ｄ１の（品種）Ａの売上合計額が
格納されている。さらに、商品別テーブル（４個あり）
には、各商品毎の売上合計が格納されており、例えば、
４２ｂの行には商品（イ）の売上合計が格納されてい
る。各分析用テーブルＴＢには、属性用テーブル及び商
品別テーブルが、それぞれ４個格納可能であり、例えば
図４に示すように、分析店に加えて、市場、全店、比較
店の３つの比較対照用データが選択された場合には、そ
れぞれのテーブルにそれらの比較対照用データが個々に
格納される。本実施形態の商品データ分析システムで
は、１つの分析用テーブルＴＢに分析店及び各比較対照
用データの属性用テーブルを持つようにしたことによ
り、図４に示される各階層の分析画面を表示する際の処
理速度を速めることができる。また、図５に示される１
番目の分析用テーブルＴＢには、組み替え前の属性階層
ＴＲ１に対応したデータが格納され、２番目以降の分析
用テーブルＴＢには、組み替え後の属性階層ＴＲ２等の
属性階層ＴＲ１と異なる属性階層に対応したデータが格
納される。The total sales data for comparison is PO
An analysis table DB42 together with the total sales data of the analysis shop based on the various POS integrated data of the S data 41
It is created in the above one analysis table. FIG. 5 is a diagram showing the contents of each analysis table TB in the analysis table DB. The date table stores a period start date and a period end date for a plurality of predetermined periods for dividing the total sales of the attribute table by period. Further, the attribute table (there are four) stores the total sales amount for each attribute value displayed in each level of FIG.
The row a stores the total sales amount of (type) A on the screen D1 in FIG. In addition, a table by product (there are four)
Stores the total sales of each product. For example,
The total sales of the product (a) is stored in the row 42b. Each analysis table TB can store four attribute tables and four product-specific tables. For example, as shown in FIG. 4, in addition to the analysis store, three comparison targets of the market, all stores, and the comparison store are provided. When the data for comparison is selected, the data for comparison and comparison are individually stored in the respective tables. In the product data analysis system according to the present embodiment, the analysis screen of each layer shown in FIG. 4 is displayed by providing one analysis table TB with an analysis store and an attribute table of each comparative data. In this case, the processing speed can be increased. In addition, 1 shown in FIG.
The data corresponding to the attribute hierarchy TR1 before the rearrangement is stored in the second analysis table TB, and the second and subsequent analysis tables TB are stored in the attribute hierarchy TR1 such as the attribute hierarchy TR2 after the rearrangement. The corresponding data is stored.
【００２１】また、図４に示されるように、属性階層分
析画面Ｄ１乃至Ｄ４の各階層の画面で表示されたグラフ
の属性値を選択してキーボード５のファンクションキー
を操作することにより、選択された属性値を持つ商品に
ついての単品分析画面Ｄ５に移動することができる。こ
の単品分析画面Ｄ５には、分析店だけでなく、画面移動
前の属性階層分析画面に表示されていた市場、全店、比
較店の３つの比較対照用データの単品情報が売上金額順
に表示される。例えば、第１階層の画面Ｄ１で「Ｂ」を
選択して単品分析画面Ｄ５に移動した場合には、属性１
＝「Ｂ」に該当する商品についての単品情報が売上順
に、市場、全店、比較店、分析店の各欄に表示される。
単品分析画面Ｄ５の分析店データ及び３つの比較対照用
データ（以下、対照データという）は、それぞれ各商品
別の売上金額を表示したセル（画面上の一つひとつの区
画）の集合より構成される。単品分析画面Ｄ５中の１つ
のセルをマウス６で選択することにより、他の対照デー
タ中の同じ商品のセルが画面上で強調表示される。例え
ば、図に示すように、分析店データのセルＣ１を選択す
ることにより、他の対照データ中の商品（ニ）のセルが
画面上で強調表示される。単品分析画面Ｄ５で現在表示
されている画面に表示されていない商品の商品売上合計
額を見たい場合には、マウス６で矢印ウィンドウＷ２を
クリックすることにより、画面の上下移動を行うことが
できる。本実施形態では、単品分析画面Ｄ５に表示する
各対照データの単品情報をＰＯＳデータ４１内部の売上
情報から直接読み取るのではなく、１つの分析用テーブ
ルＴＢに格納された４つの商品別テーブルを読み取るこ
とにより、図４の単品分析画面Ｄ５を表示する際の処理
速度を速めている。As shown in FIG. 4, the attribute value of the graph displayed on the screen of each layer of the attribute hierarchy analysis screens D1 to D4 is selected, and the selected value is operated by operating the function key of the keyboard 5. Can be moved to the single item analysis screen D5 for the product having the attribute value. On the single item analysis screen D5, not only the analysis store, but also single item information of three comparison / contrast data of the market, all stores, and the comparison store displayed on the attribute hierarchy analysis screen before the screen is moved is displayed in the order of the sales amount. . For example, when “B” is selected on the first level screen D1 and moved to the single item analysis screen D5, the attribute 1
= Single item information on products corresponding to “B” is displayed in the order of sales in each column of market, all stores, comparison store, and analysis store.
The analysis store data and the three comparison data (hereinafter referred to as reference data) on the single item analysis screen D5 are each composed of a set of cells (each section on the screen) displaying the sales amount of each product. By selecting one cell in the single item analysis screen D5 with the mouse 6, the cell of the same product in the other control data is highlighted on the screen. For example, as shown in the figure, by selecting the cell C1 of the analysis store data, the cell of the product (d) in the other control data is highlighted on the screen. When the user wants to see the total sales amount of the products not displayed on the currently displayed screen on the single item analysis screen D5, the user can click the arrow window W2 with the mouse 6 to move the screen up and down. . In the present embodiment, the single item information of each control data displayed on the single item analysis screen D5 is not read directly from the sales information in the POS data 41, but the four product-specific tables stored in one analysis table TB are read. Thus, the processing speed when displaying the single item analysis screen D5 in FIG. 4 is increased.
【００２２】上記単品分析画面Ｄ５が表示された状態
で、マウス６を操作することにより、図６（ｃ）に示さ
れるクロス分析画面Ｄ６に移動することができる。この
クロス分析画面Ｄ６は、属性マトリクス分析用の画面で
ある。属性マトリクス分析とは、商品の品種、サイズ等
の各種属性の組み合わせに応じてデータの分類と順位付
けを行うものである。本実施形態では、ユーザが属性マ
トリクス分析に用いる２つの商品属性を選択することが
できる。また、ユーザは、単品分析画面Ｄ５に表示され
た３つの比較対照データの中から１つの対照データを選
択し、その対照データと単品分析画面Ｄ５に表示された
分析店データとを用いて商品データの属性の組み合わせ
に応じた属性マトリクス分析を行うことができる。例え
ば、クロス分析画面Ｄ６の場合は、サイズ、味の２つの
属性の値の組み合わせに応じて分析店データと比較店デ
ータについての各商品データの分類と、同一の属性値を
持つ商品データの中での各商品の売上金額に応じた商品
データの順位付けを行う。クロス分析画面Ｄ６では、属
性マトリクス分析に比較店のデータを組み込むことによ
って、属性レベルで比較店との品揃えの比較を行うこと
ができ、しかも、各商品について単品レベルでの売上金
額の比較を行うことができる。例えば、図に示されるよ
うに、商品（ニ）の売上金額は、サイズ＝「Ｉ」で味＝
「ｉ」の商品の中で分析店では１位であるが、比較店で
は２位であることが分かる。また、サイズ＝「ＩＩＩ」
で味＝「ｉｉ」の商品は、分析店では品揃えがあるが、
比較店では品揃えがないことが視覚的にも把握可能であ
る。このように比較用のデータと対照させることで、一
定の分析基準を持った商品データの分析を行うことがで
きる。By operating the mouse 6 while the single item analysis screen D5 is displayed, it is possible to move to the cross analysis screen D6 shown in FIG. 6C. This cross analysis screen D6 is a screen for attribute matrix analysis. The attribute matrix analysis classifies and ranks data according to a combination of various attributes such as product type and size. In the present embodiment, the user can select two product attributes used for the attribute matrix analysis. Further, the user selects one control data from the three comparison data displayed on the single item analysis screen D5, and uses the comparison data and the analysis store data displayed on the single item analysis screen D5 to output the product data. Attribute matrix analysis according to the combination of the attributes can be performed. For example, in the case of the cross analysis screen D6, the classification of each product data of the analysis store data and the comparison store data according to the combination of the values of the two attributes of size and taste, and the classification of the product data having the same attribute value And rank the product data according to the sales amount of each product. In the cross analysis screen D6, by incorporating the data of the comparison store into the attribute matrix analysis, it is possible to compare the product lineup with the comparison store at the attribute level, and to compare the sales amount at the single item level for each product. It can be carried out. For example, as shown in the figure, the sales amount of the product (d) is size = “I” and taste =
It can be seen that among the products of “i”, the analysis store is first, but the comparison store is second. Also, size = "III"
The product with taste = “ii” has a lineup at the analysis store,
At comparison shops, it is possible to visually grasp that there is no product lineup. By comparing the data with the data for comparison in this way, it is possible to analyze the product data having a certain analysis standard.
【００２３】上記クロス分析画面Ｄ６では、単品分析画
面Ｄ５と同様に、画面中の１つのセルをマウス６で選択
することにより、比較データ中の同じ商品のセルが画面
上で強調表示される。例えば、図６（ｃ）に示すよう
に、分析店データの商品（ニ）のセルＣ２を選択するこ
とにより、比較店データ中の同商品（ニ）のセルＣ３が
画面上で強調表示される。また、分析用テーブルＴＢ
（図５）の商品別テーブルのマトリクス分析用属性格納
用の列４２ｃには、各商品毎にクロス分析画面Ｄ６のマ
トリクス分析に用いる属性として選択することが可能な
複数（例えば６つ）の属性についての値が格納可能であ
る。本実施形態では、ＰＯＳデータ４１内部の売上情報
を直接読み取るのではなく、列４２ｃの各属性をキーに
商品別テーブルの商品データを読み取ることにより、ク
ロス分析画面Ｄ６を表示する際の処理速度を速めてい
る。On the cross analysis screen D6, similarly to the single item analysis screen D5, by selecting one cell on the screen with the mouse 6, the cell of the same product in the comparison data is highlighted on the screen. For example, as shown in FIG. 6C, by selecting the cell C2 of the product (d) in the analysis store data, the cell C3 of the same product (d) in the comparison store data is highlighted on the screen. . In addition, the analysis table TB
In a column 42c for storing a matrix analysis attribute of the product-specific table (FIG. 5), a plurality of (for example, six) attributes that can be selected as attributes used for the matrix analysis of the cross analysis screen D6 for each product. Can be stored. In the present embodiment, instead of directly reading the sales information inside the POS data 41, the processing speed when displaying the cross analysis screen D6 is reduced by reading the product data of the product-specific table using each attribute of the column 42c as a key. Speeding up.
【００２４】図７は、ＰＯＳデータ投入の処理を示すフ
ローチャートである。ＰＯＳデータ投入とは、ＰＯＳデ
ータ４１の持つ各種のＰＯＳ集積データに基づいて分析
用テーブルＤＢの各分析用テーブルＴＢを作成すること
である。分析用テーブルＴＢの作成が始まると（＃
１）、属性階層分析画面Ｄ１乃至Ｄ４、単品分析画面Ｄ
５及びクロス分析画面Ｄ６で用いる比較対照用のＰＯＳ
集積データの選択画面が表示されるので、選択画面の指
示に従って、ＰＯＳデータ４１の持つ各種のＰＯＳ集積
データの中から、分析店のＰＯＳ集積データと３つの比
較対照用のＰＯＳ集積データとを選択する（＃２）。次
に、属性階層分析で用いる各階層の商品属性を選択画面
に表示された属性から選択する（＃３）。そして、＃３
で選択した属性階層の組み合わせに従って、＃２で選択
した分析店のＰＯＳ集積データと比較対照用のＰＯＳ集
積データの売上情報に基づき、分析用テーブルＴＢの属
性用テーブルに格納する各属性の組み合わせ毎の売上合
計と、商品別テーブルに格納する各商品毎の売上合計の
サマリー（集計）処理を行う（＃４）。そして、サマリ
ー処理の結果である売上合計を用いて＃３で選択した属
性階層に応じた属性用テーブルと商品別テーブルの作成
を行い、１つの分析用テーブルＴＢの作成を終える（＃
５）。上述のように、本実施形態では、分析用テーブル
ＤＢ４２の内部に属性階層を入れ替えた複数の分析用テ
ーブルＴＢを格納することができる。これにより、選択
する分析用テーブルＴＢを変更するだけで、切り口の異
なる分析を行うことが可能になる。FIG. 7 is a flowchart showing a process for inputting POS data. The POS data input means that each analysis table TB of the analysis table DB is created based on various POS integrated data of the POS data 41. When the creation of the analysis table TB starts (#
1), attribute hierarchy analysis screens D1 to D4, single item analysis screen D
5 and the POS for comparison used in the cross analysis screen D6
Since the integrated data selection screen is displayed, the user selects the POS integrated data of the analysis shop and the three POS integrated data for comparison from the various POS integrated data of the POS data 41 according to the instruction on the selection screen. (# 2). Next, the product attribute of each layer used in the attribute layer analysis is selected from the attributes displayed on the selection screen (# 3). And # 3
According to the combination of the attribute hierarchies selected in the above, based on the POS integrated data of the analysis store selected in # 2 and the sales information of the POS integrated data for comparison, each combination of the attributes stored in the attribute table of the analysis table TB (# 4) is performed for the total sales of the products and the total sales for each product stored in the product-specific table. Then, an attribute table and a product-specific table corresponding to the attribute hierarchy selected in # 3 are created using the total sales as a result of the summary processing, and the creation of one analysis table TB is completed (#
5). As described above, in the present embodiment, a plurality of analysis tables TB in which attribute hierarchies are exchanged can be stored in the analysis table DB. Thus, it is possible to perform an analysis with a different aspect only by changing the analysis table TB to be selected.
【００２５】図８は、分析用テーブルＴＢを用いた商品
データの分析処理を示すフローチャートである。先ず、
分析処理に用いる分析用テーブルＴＢを選択し（＃１
１）、属性階層分析画面Ｄ１乃至Ｄ４を用いて属性階層
分析を行う（＃１２乃至＃１５）。これらの各画面から
は、属性トレンド分析画面に移動して各階層の属性に応
じた属性値毎の推移を分析することや（＃１６）、店舗
別属性分析画面に移動して各階層の属性に応じた各店舗
毎の属性値の占有率を分析することができる（＃１
７）。また、属性階層分析画面Ｄ１乃至Ｄ４からは、単
品分析画面Ｄ５に移動して、これらの画面Ｄ１乃至Ｄ４
で選択した特定の属性値を持つ商品についての単品分析
を行うことができる（＃１８）。この単品分析画面Ｄ５
からは、図６のクロス分析画面Ｄ６、価格帯分析画面及
び単品トレンド画面に移動することが可能である。クロ
ス分析画面Ｄ６では、図７の＃２で選択したＰＯＳ集積
データの内の１つのＰＯＳ集積データを比較対照データ
として、属性マトリクス分析を行うことができる（＃１
９）。また、価格帯分析画面では、２つの店舗データを
選択してグラフとポートフォリオを表示して価格帯を分
析することができる（＃２０）。さらにまた、単品トレ
ンド画面では、単品分析画面Ｄ５に表示された各店舗に
ついての単品毎の売上の推移を分析することができる
（＃２１）。そして、＃１２乃至＃２１の各分析処理で
分析した結果に基づいて分析店に陳列する商品について
の品揃えデータを作成する（＃２２）。FIG. 8 is a flowchart showing a process of analyzing product data using the analysis table TB. First,
An analysis table TB used for the analysis process is selected (# 1
1) Perform attribute hierarchy analysis using the attribute hierarchy analysis screens D1 to D4 (# 12 to # 15). From each of these screens, the user moves to the attribute trend analysis screen to analyze the transition of each attribute value according to the attribute of each layer (# 16). Occupancy of the attribute value for each store according to the data can be analyzed (# 1
7). Further, from the attribute hierarchy analysis screens D1 to D4, the screen is moved to the single item analysis screen D5, and these screens D1 to D4 are moved.
A single item analysis can be performed on a product having a specific attribute value selected in (# 18). This single item analysis screen D5
From, it is possible to move to the cross analysis screen D6, price range analysis screen, and single item trend screen of FIG. On the cross analysis screen D6, an attribute matrix analysis can be performed using one POS integrated data of the POS integrated data selected in # 2 of FIG. 7 as comparison data (# 1).
9). Further, on the price range analysis screen, two store data can be selected, a graph and a portfolio are displayed, and the price range can be analyzed (# 20). Furthermore, on the single item trend screen, it is possible to analyze the change in sales of each individual item for each store displayed on the single item analysis screen D5 (# 21). Then, based on the results of the analysis in each of the analysis processes # 12 to # 21, assortment data for the products to be displayed at the analysis store is created (# 22).
【００２６】図９（ａ）（ｂ）は、それぞれクライアン
ト・サーバ型システムにおける図７に示したＰＯＳデー
タ投入時と図８に示した商品データ分析時のデータと指
示の流れを示す図である。図９（ａ）に示すように、Ｐ
ＯＳデータ投入時には、クライアント８からの指示
（）に従って、クライアント８側の分析プログラム４
４がサーバ側のＤＢＭＳ４５にＳＱＬ（Structured Que
ry Language ）命令（）を発し、このＳＱＬ命令に従
って、ＤＢＭＳ４５がＰＯＳデータ４１に格納された各
種のＰＯＳ集積データ（）に基づいて分析用テーブル
ＤＢ４２上の各分析用テーブルＴＢ（）を作成する。
また、図９（ｂ）に示すように、商品データ分析時に
は、クライアント８で指示された分析操作の内容（）
に従って、クライアント８側の分析プログラム４４がサ
ーバ側のＤＢＭＳ４５にＳＱＬ命令（）を発し、この
ＳＱＬ命令に従って、ＤＢＭＳ４５が分析用テーブルＤ
Ｂ４２に格納されたデータから必要なデータをクライア
ント８側の分析プログラム４４に転送する（，）。
分析プログラム４４は、ＤＢＭＳ４５から受け取ったデ
ータ（）に基づいて作成した表示データ（）をクラ
イアント８の画面上に表示する。FIGS. 9 (a) and 9 (b) are diagrams showing the flow of data and instructions at the time of POS data input shown in FIG. 7 and at the time of product data analysis shown in FIG. 8, respectively, in the client-server type system. . As shown in FIG.
At the time of inputting the OS data, the analysis program 4 of the client 8 according to the instruction () from the client 8
4 stores the SQL (Structured Que) in the DBMS 45 on the server side.
ry Language) command (), and the DBMS 45 creates each analysis table TB () on the analysis table DB 42 based on the various POS integrated data () stored in the POS data 41 in accordance with the SQL command.
Further, as shown in FIG. 9B, at the time of analyzing the product data, the content of the analysis operation specified by the client 8 ()
, The analysis program 44 on the client 8 issues an SQL command () to the DBMS 45 on the server side, and in accordance with this SQL command, the DBMS 45
The necessary data from the data stored in B42 is transferred to the analysis program 44 on the client 8 side (,).
The analysis program 44 displays the display data () created based on the data () received from the DBMS 45 on the screen of the client 8.
【００２７】本発明は、上記実施形態に限られるもので
はなく、様々な変形が可能である。例えば、上記実施形
態では、分析用プログラムを格納した記録媒体としてＣ
Ｄ−ＲＯＭ１を用いたが、ＭＯ（Magnetic Optical Dis
k ），ＦＰＤ等を用いてもよい。また、上記実施形態に
おけるクライアント・サーバ型システムでは、サーバ９
側に分析用テーブル４２を持つ構成としたが、クライア
ント８側に分析用テーブル４２を持つ構成としてもよ
い。これにより、商品データ分析時のレスポンスを向上
させることができる。The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications are possible. For example, in the above embodiment, the recording medium storing the analysis program is C
Although D-ROM1 was used, MO (Magnetic Optical Dis
k), FPD or the like may be used. In the client-server type system in the above embodiment, the server 9
Although the configuration has the analysis table 42 on the side, the configuration may be such that the analysis table 42 is provided on the client 8 side. Thereby, the response at the time of analyzing the product data can be improved.
【００２８】[0028]
【発明の効果】以上のように本発明によれば、属性階層
分析に用いられる属性階層の各階層を構成する属性を相
互に独立可能なものとしたことにより、属性入力手段に
よって属性階層の各階層に設定する商品属性を組み替え
ることができる。また、商品属性を組み替えた場合に、
変更された属性階層に応じたデータ集計を行い、この集
計データを記憶手段に記憶することができる。これによ
り、属性階層分析を行う際に、組み替えた属性階層に応
じた集計データを用いて分析することができるので、分
析対象となる商品データの持つ要素のうちのどの要素
が、どのような影響を及ぼしているかを明確に分析する
ことが可能となる。As described above, according to the present invention, the attributes constituting each of the attribute hierarchies used in the attribute hierarchy analysis can be mutually independent. Commodity attributes set in the hierarchy can be rearranged. Also, if you change the product attributes,
Data aggregation according to the changed attribute hierarchy is performed, and the aggregation data can be stored in the storage unit. As a result, when performing the attribute hierarchy analysis, the analysis can be performed using the aggregated data according to the rearranged attribute hierarchy, so that which of the elements of the product data to be analyzed has an Can be clearly analyzed.
【００２９】また、分析されるデータは、本来の分析対
象データと、これとの比較分析に用いられる比較対照用
のデータとに分けられており、これらを選択する対照デ
ータ選択手段をさらに備え、データ集計手段を本来の分
析対象データに加えて、対照データ選択手段によって選
択された複数の比較対照用データの集計を行うようにす
ることにより、本来の分析対象データに加えて、複数の
比較対照用データを用いて属性階層分析を行うことがで
きるので、分析基準を明確にして、正確な属性階層分析
を行うことができるようになる。Further, the data to be analyzed is divided into the original data to be analyzed and data for comparison and comparison used for comparison analysis with the original data to be analyzed, and further provided is a control data selecting means for selecting these. In addition to the original data to be analyzed, a plurality of data for comparison and comparison selected by the control data selection means are added to the data to be analyzed, so that a plurality of data for comparison Since the attribute hierarchy analysis can be performed by using the application data, the analysis criteria can be clarified, and the accurate attribute hierarchy analysis can be performed.
【００３０】また、本発明によれば、本来の分析対象デ
ータに加えて、対照データ選択手段によって選択された
比較対照用データの分類と順位付けを行うようにしたの
で、本来の分析対象データに加えて、ユーザが対照デー
タ選択手段を用いて選択した比較対照用データを用いて
属性マトリクス分析を行うことができる。これにより、
分析基準が不明確になることを防いで、正確な属性マト
リクス分析を行うことが可能になる。According to the present invention, in addition to the original data to be analyzed, the data for comparison and comparison selected by the reference data selecting means are classified and ranked, so that the original data to be analyzed is In addition, the attribute matrix analysis can be performed using the comparison data selected by the user using the comparison data selection means. This allows
It is possible to perform accurate attribute matrix analysis while preventing the analysis standard from being unclear.
【図１】（ａ）（ｂ）は、それぞれ本発明の一実施形態
によるデータ分析プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭが
インストールされるスタンドアローン型システムとクラ
イアント・サーバ型システムの概略構成図である。FIGS. 1A and 1B are schematic configuration diagrams of a stand-alone system and a client-server system in which a CD-ROM storing a data analysis program according to an embodiment of the present invention is installed.
【図２】従来の商品データ分析システムの属性階層分析
に用いる商品属性の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of product attributes used for attribute hierarchy analysis of a conventional product data analysis system.
【図３】本実施形態による商品データ分析システムの属
性階層分析に用いる商品属性の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of product attributes used for attribute hierarchy analysis of the product data analysis system according to the embodiment.
【図４】属性階層ＴＲ１を用いて属性階層分析を行った
場合の各階層の属性階層分析画面と単品分析画面を示す
図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an attribute hierarchy analysis screen and a single item analysis screen of each hierarchy when an attribute hierarchy analysis is performed using the attribute hierarchy TR1.
【図５】分析用テーブルＤＢ中の各分析用テーブルの内
容を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the contents of each analysis table in the analysis table DB.
【図６】（ａ）（ｂ）は従来のクロス分析画面を、
（ｃ）は本実施形態によるクロス分析画面を示す図であ
る。FIGS. 6A and 6B show a conventional cross analysis screen,
(C) is a diagram showing a cross analysis screen according to the present embodiment.
【図７】ＰＯＳデータ投入の処理を示すフローチャート
である。FIG. 7 is a flowchart showing a POS data input process.
【図８】分析用テーブルを用いた商品データの分析処理
を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a process of analyzing product data using an analysis table.
【図９】（ａ）（ｂ）は、それぞれクライアント・サー
バ型システムにおけるＰＯＳデータ投入時と商品データ
分析時のデータと指示の流れを示す図である。FIGS. 9A and 9B are diagrams showing the flow of data and instructions at the time of POS data input and product data analysis in a client-server system, respectively.
【符号の説明】 １ ＣＤ−ＲＯＭ（記録媒体） ２ ＣＰＵ（データ集計手段、属性マトリクス分析
手段、属性入力手段、表示階層指示手段、対照データ選
択手段） ４ 記憶装置（記憶手段） ５ キーボード（属性入力手段、表示階層指示手
段、対照データ選択手段） ６ マウス ７ ディスプレイ（表示手段）[Description of Signs] 1 CD-ROM (recording medium) 2 CPU (data totaling means, attribute matrix analyzing means, attribute input means, display hierarchy instructing means, reference data selecting means) 4 storage device (storage means) 5 keyboard (attribute) Input means, display hierarchy instruction means, control data selection means) 6 mouse 7 display (display means)
Claims (6)
て、商品の品種、サイズ等の各種属性を階層化すると共
に、これらの階層を構成する属性を相互に独立可能と
し、この属性階層を用いて商品データを分析する装置で
あって、 属性階層の各階層に設定する属性を入力する属性入力手
段と、 前記属性入力手段によって入力設定された属性階層の各
階層毎に、最上位の階層から当該階層までの各階層が持
つ全ての属性値の組み合わせに応じてデータを集計する
データ集計手段と、 前記データ集計手段によって集計された集計データを記
憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶された集計データを各属性階層毎に
表示する表示手段と、 前記表示手段にどの属性階層の集計データを表示するか
を指示する表示階層指示手段とを備え、 前記属性入力手段は、属性階層の各階層に設定する属性
を変更入力することが可能であり、 前記属性入力手段によって各階層に設定する属性の変更
入力がされた場合に、前記データ集計手段は変更された
属性階層に応じたデータ集計を行い、前記記憶手段は変
更された属性階層に応じた集計データを記憶するように
したことを特徴とする商品データ分析装置。1. A program-mapped computer hierarchizes various attributes such as product type and size, and makes the attributes constituting these hierarchies mutually independent, and analyzes the product data using the attribute hierarchies. An attribute input means for inputting an attribute to be set in each of the attribute layers; and for each of the attribute layers input and set by the attribute input means, each of the attributes from the highest level to the corresponding level. A data totaling unit that totals data according to a combination of all attribute values of the hierarchy; a storage unit that stores the totalized data totalized by the data totaling unit; Display means for displaying for each hierarchy, and display hierarchy instructing means for instructing which attribute hierarchy of the aggregation data is to be displayed on the display means; The means is capable of changing and inputting an attribute to be set in each layer of the attribute hierarchy. When the attribute inputting means changes and inputs the attribute to be set in each layer, the data totaling means is changed. A merchandise data analyzer, wherein data aggregation is performed according to the attribute hierarchy, and the storage unit stores aggregate data according to the changed attribute hierarchy.
ータと、これとの比較分析に用いられる比較対照用のデ
ータとに分けられており、これらを選択する対照データ
選択手段をさらに備え、 前記データ集計手段は、本来の分析対象データに加え
て、対照データ選択手段によって選択された複数の比較
対照用データの集計を行うようにしたことを特徴とする
請求項１に記載の商品データ分析装置。2. The data to be analyzed is divided into original data to be analyzed and data for comparison used for comparison analysis with the original data to be analyzed, and further provided is a control data selecting means for selecting these. 2. The product data analysis according to claim 1, wherein the data tabulation unit tabulates a plurality of comparison and comparison data selected by the reference data selection unit in addition to the original analysis target data. 3. apparatus.
て、商品データのマトリクス分析を行う装置であって、 分析されるデータは、本来の分析対象データと、これと
の比較分析に用いられる比較対照用のデータとに分けら
れており、これらを選択する対照データ選択手段と、 商品の品種、サイズ等の各種属性の組み合わせに応じて
データの分類と順位付けを行う属性マトリクス分析手段
とを備え、 前記属性マトリクス分析手段は、本来の分析対象データ
に加えて、対照データ選択手段によって選択された比較
対照用データの分類と順位付けを行うようにしたことを
特徴とする商品データ分析装置。3. An apparatus for performing a matrix analysis of commodity data by a programmed computer, wherein the data to be analyzed includes original data to be analyzed and data for comparison and comparison used for comparative analysis. Control data selection means for selecting these, and attribute matrix analysis means for classifying and ranking data according to a combination of various attributes such as product type and size. The merchandise data analyzer, wherein the means performs classification and ranking of the comparison data selected by the reference data selection means in addition to the original analysis target data.
化すると共に、これらの属性を相互に独立可能とし、こ
の属性階層を用いて商品データを分析するためのコンピ
ュータに読み取り可能なプログラムを記録した記録媒体
であって、 コンピュータにユーザの属性入力に応じて属性階層の各
階層の属性を設定させる手順と、 前記属性階層の各階層毎に、最上位の階層から当該階層
までの各階層が持つ全ての属性値の組み合わせに応じて
データを集計させる手順と、 集計した集計データを記憶させる手順と、 ユーザの指示に応じた属性階層の集計データを表示させ
る手順と、 各階層に設定する属性の変更入力がされた場合に、変更
された属性階層に応じたデータ集計を行い、この集計デ
ータを記憶させる手順とを実行させるための商品データ
分析プログラムを記録した記録媒体。4. A computer-readable program for analyzing various types of attributes, such as product type and size, and making these attributes mutually independent, and analyzing product data using the attribute hierarchy. A recording medium for recording, wherein a procedure for causing a computer to set an attribute of each of the attribute layers according to a user's attribute input; and for each of the attribute layers, a layer from the highest layer to the corresponding layer. A procedure for summarizing data according to the combination of all the attribute values of, a procedure for storing the aggregated data, a procedure for displaying the aggregated data of the attribute hierarchy according to the user's instruction, and setting for each hierarchy When an attribute change is input, the data is aggregated according to the changed attribute hierarchy, and the procedure for storing the aggregated data is performed. Recording medium recording the analysis program.
タは、本来の分析対象データと、これとの比較分析に用
いられる比較対照用のデータとに分けられており、 前記プログラムは、コンピュータに本来の分析対象デー
タに加えて、ユーザによって選択された複数の比較対照
用データの集計を行わせる手順を実行させるようにした
ことを特徴とする請求項４に記載の商品データ分析プロ
グラムを記録した記録媒体。5. The data analyzed by the program is divided into original data to be analyzed and data for comparison and comparison used in comparison analysis with the original data. The recording medium according to claim 4, further comprising a step of executing a procedure for totalizing a plurality of comparative data selected by the user in addition to the target data.
のコンピュータに読み取り可能なプログラムを記録した
記録媒体であって、 分析されるデータは、本来の分析対象データと、これと
の比較分析に用いられる比較対照用のデータとに分けら
れており、 コンピュータに本来の分析対象データに加えて、ユーザ
によって選択された比較対照用データについて、商品の
品種、サイズ等の各種属性の組み合わせに応じてデータ
の分類と順位付けを行わせる手順を実行させるようにし
たことを特徴とする商品データ分析プログラムを記録し
た記録媒体。6. A recording medium storing a computer-readable program for performing a matrix analysis of commodity data, wherein the data to be analyzed is used for comparison analysis with original data to be analyzed. It is divided into data for comparison and comparison. In addition to the original data to be analyzed by the computer, the data for comparison and comparison selected by the user can be divided according to the combination of various attributes such as product type and size. A recording medium on which a product data analysis program is recorded, wherein a procedure for performing classification and ranking is executed.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3849698A JPH11238048A (en) | 1998-02-20 | 1998-02-20 | Product data analysis device and recording medium recording data analysis program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3849698A JPH11238048A (en) | 1998-02-20 | 1998-02-20 | Product data analysis device and recording medium recording data analysis program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11238048A true JPH11238048A (en) | 1999-08-31 |
Family
ID=12526883
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3849698A Pending JPH11238048A (en) | 1998-02-20 | 1998-02-20 | Product data analysis device and recording medium recording data analysis program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11238048A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002149777A (en) * | 2000-11-14 | 2002-05-24 | Hoyu Co Ltd | Method for generating shelf allocation pattern |
| JP2002203021A (en) * | 2000-10-25 | 2002-07-19 | Rohto Pharmaceut Co Ltd | Shelving allocation proposition data generation system and terminal device |
| JP2003030406A (en) * | 2001-07-19 | 2003-01-31 | Datum:Kk | Job analysis system, program recording medium thereof and job analysis table thereof |
| JP2003162617A (en) * | 2001-11-27 | 2003-06-06 | World:Kk | Support system for supply chain management, supply chain management method and recording medium with information processing program operable on computer recorded thereon |
| JP2005222451A (en) * | 2004-02-09 | 2005-08-18 | Jfe Steel Kk | Profit-and-loss management information presentation method, profit-and-loss management information presentation device and profit-and-loss management information presentation processing program |
| JP2005284698A (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Jfe Steel Kk | Profit and loss management information presenting method, profit and loss management information presenting device, profit and loss management information presentation processing program, and the like |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05165893A (en) * | 1991-12-13 | 1993-07-02 | Mitsubishi Electric Corp | Data edition system |
| JPH05307573A (en) * | 1992-04-30 | 1993-11-19 | Olympus Optical Co Ltd | Electronic information processor |
| JPH09265479A (en) * | 1996-03-29 | 1997-10-07 | Hitachi Ltd | Multi-dimensional data processing method |
-
1998
- 1998-02-20 JP JP3849698A patent/JPH11238048A/en active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05165893A (en) * | 1991-12-13 | 1993-07-02 | Mitsubishi Electric Corp | Data edition system |
| JPH05307573A (en) * | 1992-04-30 | 1993-11-19 | Olympus Optical Co Ltd | Electronic information processor |
| JPH09265479A (en) * | 1996-03-29 | 1997-10-07 | Hitachi Ltd | Multi-dimensional data processing method |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002203021A (en) * | 2000-10-25 | 2002-07-19 | Rohto Pharmaceut Co Ltd | Shelving allocation proposition data generation system and terminal device |
| JP2002149777A (en) * | 2000-11-14 | 2002-05-24 | Hoyu Co Ltd | Method for generating shelf allocation pattern |
| JP2003030406A (en) * | 2001-07-19 | 2003-01-31 | Datum:Kk | Job analysis system, program recording medium thereof and job analysis table thereof |
| JP2003162617A (en) * | 2001-11-27 | 2003-06-06 | World:Kk | Support system for supply chain management, supply chain management method and recording medium with information processing program operable on computer recorded thereon |
| JP2005222451A (en) * | 2004-02-09 | 2005-08-18 | Jfe Steel Kk | Profit-and-loss management information presentation method, profit-and-loss management information presentation device and profit-and-loss management information presentation processing program |
| JP4539103B2 (en) * | 2004-02-09 | 2010-09-08 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Profit / loss management information presentation method, profit / loss management information presentation device, and profit / loss management information presentation processing program |
| JP2005284698A (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Jfe Steel Kk | Profit and loss management information presenting method, profit and loss management information presenting device, profit and loss management information presentation processing program, and the like |
| JP4622286B2 (en) * | 2004-03-30 | 2011-02-02 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Profit / loss management information presentation method, profit / loss management information presentation device, and profit / loss management information presentation processing program |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6580737B2 (en) | DATA SEARCH DEVICE, DATA SEARCH METHOD, DATA SEARCH PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM | |
| US11675781B2 (en) | Dynamic dashboard with guided discovery | |
| JP3463010B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
| US7519585B2 (en) | Selection context filtering | |
| US8190992B2 (en) | Grouping and display of logically defined reports | |
| US8099674B2 (en) | Computer systems and methods for automatically viewing multidimensional databases | |
| US9043266B2 (en) | Unified interactive data analysis system | |
| US9798781B2 (en) | Strategy trees for data mining | |
| US7051025B2 (en) | Method and system for displaying multidimensional aggregate patterns in a database system | |
| US20060112070A1 (en) | Interactive graphical interface for data manipulation and presentation | |
| JP2002251589A (en) | Graph creation supporting program, storage medium storing it, graph automatic creation method, and system for it | |
| CA2649776A1 (en) | Computer systems and methods for automatic generation of models for dataset | |
| US20120095793A1 (en) | Business intelligence exception analysis by cause and effect | |
| Lewerenz et al. | Modelling data warehouses and OLAP applications by means of dialogue objects | |
| JPH11238048A (en) | Product data analysis device and recording medium recording data analysis program | |
| JP2004005671A (en) | Information processor, and information processing method | |
| US20090172023A1 (en) | Data management system for manufacturing enterprise and related methods | |
| JP4630480B2 (en) | Summary extraction program, document analysis support program, summary extraction method, document analysis support method, document analysis support system | |
| JPH09282307A (en) | Commodity sales trend analysis method and system therefor | |
| JP2003030406A (en) | Job analysis system, program recording medium thereof and job analysis table thereof | |
| JPH07262172A (en) | Data analyzer | |
| Vaisman et al. | Data Analysis in Data Warehouses | |
| EP0797162A2 (en) | Graphical user interface and display process for data segments in a computer database | |
| JP2005165988A (en) | Method and system for displaying table to manage state of performance evaluation index item, and display program | |
| US20050052474A1 (en) | Data visualisation system and method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20021119 |