KR100616054B1 - 데이터 분석 시스템, 데이터 분석 방법 및 프로그램을기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명에서는 데이터 분석 결과를 사용자가 파악하기 쉬운 형식으로 표시한다. 본 발명에서는 인자 분석의 결과로부터 인자마다 항목과 인자 부하량의 조합을 구하여, 이 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 표시한다.

데이터 분석 시스템, 데이터 분석 방법, 프로그램 기억, 컴퓨터 판독가능한 기록 매체

Description

데이터 분석 시스템, 데이터 분석 방법 및 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체{DATA ANALYSIS SYSTEM, DATA ANALYSIS METHOD AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM WHICH STORES PROGRAM}

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 2는 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의한 항목 소트 후의 표시예를 나타낸 도면.

도 3은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 항목 소트 후, 인자 부하량이 소정 범위에 있는 정보만을 표시 허가한 경우의 표시예를 나타낸 도면.

도 4는 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 항목 소트 후, 인자 부하량이 소정 범위에 있는 정보만을 표시 허가하여, 공백 부분을 삭제한 경우의 표시예를 나타낸 도면.

도 5는 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 인자 부하량에 따른 소트 후, 그룹 분리를 행한 경우의 표시예를 나타낸 도면.

도 6은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 인자 부하량에 따른 소트 후 인자 부하량이 소정 범위에 있는 정보만을 표시 허가한 경우의 표시예 를 나타낸 도면.

도 7은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 인자 부하량에 따른 소트 후, 인자 사이에서 동일한 표시 스페이스를 확보한 경우의 표시예를 나타낸 도면.

도 8은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해, 종축을 인자 부하량으로 하고, 횡축을 인자로 하고, 해당하는 좌표 위치에 항목의 식별 정보에 기초한 지표를 표시한 그래프를 도시한 도면.

도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 10은 분산 분석 결과의 예를 나타내는 도면.

도 11은 분산 분석에 의해 차가 있다고 된 항목에 대한 다중 비교법의 결과의 예를 나타내는 도면.

도 12는 다중 비교법에 따라 산출된 평가치에 기초하여 작성한 승패표의 예를 나타내는 도면.

도 13a 및 도 13b는 순위차 결정 수법을 나타내는 개념도.

도 14는 다중 비교법에 따라 산출된 평가치에 기초하여 작성한 순위 그래프의 예를 나타내는 도면.

도 15는 본 발명의 제3 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 16은 Z 스코어의 의미를 나타내는 도면.

도 17은 본 발명의 제4 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 18은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서 Z 스코어로 된 텔레비전에 관한 평가 항목의 중시도/만족도의 평가 결과를 나타낸 도면.

도 19는 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서, Z 스코어로 된 텔레비전에 관한 평가 항목의 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사와의 승패 관계 외에 표시한 경우의 예를 나타내는 도면.

도 20은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서, Z 스코어에 의한 각종 제품의 가격에 관한 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사의 각종 제품의 가격과의 승패 관계 외에 표시한 경우의 예를 나타내는 도면.

도 21은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서, Z 스코어로 된 텔레비전에 관한 평가 항목의 20대 여성의 중시도/만족도의 평가 결과에, 다른 제품과의 승패 관계 외에 표시한 경우의 예를 나타내는 도면.

도 22는 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서, Z 스코어로 된 텔레비전의 평가 항목에 관한 독신 남성의 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사의 텔레비전과의 승패 관계 외에 표시한 경우의 예를 나타내는 도면.

도 23은 동일한 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 있어서, Z 스코어로 된 텔레비전의 접속성에 관한 년대/성별별 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사의 텔레비전의 접속성과의 승패 관계 외에 표시한 경우의 예를 나타내는 도면.

도 24는 인자 분석의 결과의 일례를 나타낸 도면.

도 25는 분산 분석의 결과의 일례를 나타낸 도면.

도 26은 다중 비교법의 결과의 일례를 나타낸 도면.

도 27은 종래의 데이터 분석 시스템에 의해 인자 분석 결과의 표 형식으로 표시한 예를 나타내는 도면.

도 28은 어떤 값 이상의 인자 부하량에 빗금을 쳐서 인자의 의미 부여를 지원하는 표시 형식을 나타내는 도면.

도 29은 특정 제품을 소정의 평가 항목으로 평가하는 앙케이트예를 나타내는 도면.

도 30은 각종 제품의 어떤 항목을 중시하고 있는지를 평가하는 앙케이트예를 나타내는 도면.

도 31은 포트폴리오 분석이라고 하는 4상감의 그래프의 예를 나타내는 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

1 : 데이터 분석 시스템

2 : 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스

3 : 인자 분석 처리부

4 : 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스

5 : 편집부

6 : 편집 결과 저장부

7 : 표시 형태 지시부

8 : 표시부

본원은 본 명세서에서 참조되는 일본 특허 출원 제1999-375473호(1999년 12월 28일)에 의해 우선권 주장된다.

본 발명은 수집된 데이터에 대한 분석 결과를 사용자에게 제공하는 데이터 분석 시스템, 데이터 분석 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

각종 앙케이트 조사 결과, POS 데이터 등에 대한 분석으로서 다변량(多變量) 해석이 이용된다. 다변량 해석에는, 예를 들면 중회귀 분석(multiple regression analysis), 클러스터 분석, 판별 분석, 주성분 분석, 인자 분석, 분산 분석, 다중 비교법 등과 같은 각종 해석 수법(手法)이 있고, 분석하는 내용에 따라 적합한 수법이 선택되어 이용된다. 이 다변량 해석의 각종 수법들 중, 앙케이트 결과나 조사 결과, POS 데이터의 분석에 적합한 수법의 예로서 인자 분석, 분산 분석, 다중 비교법의 3개의 수법에 대하여 이하에서 설명한다.

인자 분석은 몇개의 변수들 사이에 숨어 있는 공통의 인자(특징, 팩터)를 탐색하는 수법이다. 몇개의 항목에 대해 평가한 결과를 변수로 하여 인자 분석을 실행하면, 복수의 인자마다 각 항목에 관한 인자 부하량을 얻을 수 있다. 분석자는, 인자마다 인자 부하량의 절대치가 큰 항목을 참고로 하여 인자의 의미 부여(인자의 해석·명명)를 행한다.

도 24는 인자 분석 결과의 일례를 나타내는 도면이다. 여기서는, 영어, 수학, 이과(理科), 사회, 국어에 관한 시험을 행하고, 이 영어, 수학, 이과, 사회, 국어를 변수로 하고, 인자수를 2로 하여 인자 분석을 실행한 예를 나타내고 있다.

이 결과, 인자 1에서는 영어, 수학, 이과의 인자 부하량이 특히 크므로, 이 인자 1을 「이과계열적 능력」이라고 추정할 수 있고, 인자 2에서는 사회, 국어의 인자 부하량이 크므로 「문과계열적 능력」으로서 추정할 수 있다.

이어서, 분산 분석에 대해 설명한다. 분산 분석은, 수준(그룹) 사이에 차가 있는지의 여부에 대해 조사하는 수법이다.

이 분산 분석의 순서를 설명하면, 우선 최초로 차의 유무를 조사하는 대상인 수준을 설정한다. 예를 들면 텔레비전 제조 회사에 관한 조사의 경우에는, 텔레비전 메이커 P1사, P2사, …, P21사가 수준으로서 설정된다.

이어서, 분산 분석에서는, 각 수준마다의 관측치의 평균치, 및 모든 관측치의 평균을 구한다. 예를 들면, 각 수준 Pi(i=1∼21)에 대해 표 1과 같은 관측이 행해졌다.

수준 Pi의 평균을 μi, 모든 관측치의 평균을 μ로 하면, 이들 평균치에는 이하의 수학식 1과 같은 관계가 있다.

즉, 수학식 1의 좌변을 전 변동 S_T로 하고, 우변의 제1항을 수준간 변동 S_P로 하고, 우변의 제2항을 수준내 변동 S_E로 하면 수학식 2가 성립된다.

그리고, 분산 분석에 있어서는, 각 수준간에 차이가 있는지의 여부를 조사한다. 즉, 상기 예에서 수준간 변동 S_P가 수준내 변동 S_E에 비하여 큰 경우에는 차이 가 있다고 할 수 있다. S_P/S_E에 자유도 m1, m2를 고려한 값은, 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다. 이것은 자유도 (m1, m2)의 F 분포에 따른다는 것을 의미한다.

이 결과를 이용하여 F 검정(檢定) (분산비 검정)을 행한다. 즉, 「가설 H0 : 모든 수준에서 평균이 동일하다」로 하여 (m1·S_P)/(m2·S_E)의 값을 구하고, 유의 수준 (有意 水準) α일 때의 F 값인 F(m2, m1 ; α)를 구하여, 이하의 수학식 4가 성립하는지의 여부를 판정한다. F 값이란, 일반적으로, (수준간의 평균 평방/수준내의 평균 평방)으로 구할 수 있는 값이다.

판정 결과, 수학식 4가 성립되면 가설 H0이 기각되고, 각 수준 P1∼P21사이에 차이가 있다고 판정된다.

도 25는 분산 분석 결과의 일례를 나타내는 도면이다. 여기서는, 텔레비전 메이커 P1∼P21사가 제조한 텔레비전의 「디자인」 및 「DVD 접속 용이성」에 대해 관측을 하고, 분산 분석을 실행한 결과를 도시하고 있다. 최종적으로는, 이 분산 분석 결과 얻어지는 Pr(F)의 값이 소정의 임계치보다 작으면 차이가 있다고 판정된다. 이 소정의 임계치를 0.045로 하면, 각 결과의 Pr(F)로부터 「디자인」에 대해 서는 P1∼P21사의 사이에서 차이가 없고, 「DVD 접속 용이성」에 대해서는 P1∼P2l 사의 사이에서 차이가 있다고 판정된다.

이어서, 다중 비교법에 대해 설명한다. 다중 비교법에는 다수의 수법이 있지만, 그 중 일례에 대해 진술한다. 이 다중 비교법으로는, 어떤 수준간에 차이가 있는지를 조사하고, 또한 이 때에 2개의 수준의 모든 조합 (Pu, Pv)에 대해 동시에 차이를 비교하여 그 차이의 우열(優劣)을 조사한다. 또, 상기된 바와 같은 예(P1∼P21사의 텔레비전)를 생각하면, 수준의 조합 (Pu, Pv)에서 u 및 v는 1∼21의 임의의 값이 된다.

V_P=S_P/m2로 하고, V_E= S_E/m1로 하면, 수학식 5를 얻을 수 있다.

또한, (Pu, Pv)의 차이는, μu-μv 라고 할 수 있다.

여기서, 수학식 6으로 표시되는 통계량을 생각하면, 이 통계량은 스튜던트화된 범위(Student range) q(m2, m1 :α)에 의해 검정될 수 있다.

즉, 「가설 H0 수준간 u, v의 평균이 같다」로 하여 이하의 수학식 7이 성립되면, H0가 기각되고, 수준간 u, v에 차이가 있다고 판정된다.

또, 이 때에 계산되는 μu-μv가 다중 비교법에서의 평가치가 된다. 또한, μu-μv의 값이 마이너스이면 Pu는 Pv보다 열등하다고 판정되고, μu-μv가 플러스이면 Pu는 Pv 보다 우월하다고 판정된다.

여기서, 상기 수학식 7을 변형하면, 이하의 수학식 8 및 수학식 9를 구할 수있다.

이 수학식 8, 수학식 9는 「동시 신뢰 구간」을 나타내고 있다. 수학식 8에서 얻어지는 값을 LowerBound, 수학식 9로 얻어지는 값을 UpperBound로 하면, 이 LowerBound와 UpperBound 사이에 제로가 포함되지 않은 경우에 「차이가 있다」고 판정된다.

도 26은 다중 비교법 결과의 일례를 도시한 도면이다. 여기서는, 텔레비전 메이커 P1∼P21 사가 제조한 텔레비전의 「화면 선명도」에 대해 관측을 하고, P1 사와 다른 메이커인 P2∼P21사 간에 다중 비교법을 실행한 결과를 도시하고 있다.

이 결과로부터, P5사의 LowerBound와 UpperBound 사이에는 제로가 포함되지 않기 때문에, P1사와 P5사 사이에는 차이가 있다고 판정된다. 또한, P1사의 텔레비전의 「화면 선명도」에 관한 관측치의 평균치 μ1과 P5사의 텔레비전의 「화면 선명도」에 관한 관측치의 평균치 μ5와의 차를 평가치로서 계산하면, P1사의 텔레비전과 P5사의 텔레비전 사이에서의 우열을 가리는 것이 가능하다.

종래의 데이터 분석 시스템에서는, 데이터 베이스에 기억된 관측치 등에 대해 상기된 바와 같은 다변량 해석에 따른 분석이 실행되면, 그 해석 결과가 사용자(분석자, 관측자)에게 제공된다.

종래의 데이터 분석 시스템에 의해 인자 분석을 실행한 경우, 그 결과는 도 27에 도시된 바와 같이, 표 형식으로 표시되는 것이 일반적이다. 이 일반적인 표 형식의 표시에서는, 데이터 항목의 명칭이 행 항목이 되고, 인자의 명칭이 열 항목이 되며, 데이터 항목의 명칭과 인자의 명칭의 교차 위치에 해당하는 인자 부하량이 표시된다.

또한, 도 28에 도시된 바와 같이, 도 27에 도시된 종래의 표 형식의 표시의 확장으로서, 어떤 값 이상의 인자 부하량에 빗금을 쳐서 인자의 의미 부여를 지원하는 표시 형식도 이용되고 있다.

일본 특개평 제5-l81897호 공보에는, 통계 처리 결과를 출력하기 위한 장치에 관한 발명이 개시되어 있지만, 본 발명에 의해 출력되는 결과는 앞의 도 27의 표시 형식과 동일하다.

그러나, 상기된 바와 같은 종래의 데이터 분석 시스템에서의 인자 분석의 결과 표시에 대해서는, 인자나 데이터 항목이 많아진 경우에, 각각의 교점 위치에 표시되어 있는 인자 부하량이 어떤 데이터 항목의 어떤 인자에 대응하는지 알아보기 힘들다는 문제가 있다. 예를 들면, 인자수가 많은 경우에는, 표에 도시되어 있는 인자 부하량이 어떤 항목에 대응하는지를 볼 때에 사용자가 표의 좌측까지 항목을 찾아가야한다. 또한, 어떤 인자에서 인자 부하량이 높은 데이터 항목만을 조사하고 싶다고 하는 요구에 대응하기 어렵다고 하는 문제가 있다. 일본 특개평 제5-181897호 공보에 개시된 주성분 분석 결과의 표 형식에 따른 표시도 마찬가지이며, 주성분수나 관측치가 많아진 경우에 각각의 교점 위치에 표시되는 주성분 득점이 어떤 주성분의 어떤 관측치의 값인지 알아보기 힘들고, 주성분 득점이 높은 관측치를 주성분마다 보고 싶다고 하는 요구에 대응하기 어렵다는 문제가 있다.

또한, 일본 특개평 제10-307815호 공보에서는, 다변량 해석 결과의 표시 방법과 장치, 및 다변량 해석 결과의 표시 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 발명이 개시되어 있다. 본 발명을 적용하면, 다변량 해석 결과가 아이콘을 이용하여 시각적으로 표시되며, 분석 내용에 관련된 데이터 항목이 선분으로 연결되고, 선분의 굵기로 분석 내용에서의 여러 계수가 표시되며, 선분의 색으로 분석의 종류가 표시된다.

그러나, 이와 같이 분석 내용을 나타내는 아이콘과 데이터 항목을 나타내는 아이콘을 선분으로 접속하는 표시 형식에는, 데이터 항목수가 적은 경우에는 파악이 용이하지만, 데이터 항목수가 많아지면 데이터 항목 각각을 아이콘으로 나타내 기 때문에 파악하기 어렵고 표시가 복잡해진다는 문제가 있다. 또한, 분석에 있어서의 여러 계수를 선분의 굵기로 나타내면, 여러 계수치의 값의 종류가 증가한 경우에 선들 간의 굵기 차이가 미묘해져, 정확한 값의 판단이 곤란해진다는 문제가 있다.

또한, 데이터 분석 시스템 중에는, 분산 분석을 실행하여 수준간에 차가 있는지의 여부를 판정한 결과나, 다중 비교법을 실행하여 어떤 수준이 어떤 수준에 대하여 차이가 있는지, 또한 그 차이의 레벨을 판정한 결과를 표시하는 시스템도 있다.

그러나, 데이터 분석 시스템에 의해 분산 분석을 행해도, 수준간에 차이가 있는지의 여부라는 결과밖에 얻을 수 없으므로, 분석의 참고 자료로서 이용하기 어렵다고 하는 문제가 있다. 또한, 다중 비교법을 행하면, 수준간에서 차이가 없는 조합까지 처리를 실행하기 때문에 처리 시간이 길어진다고 하는 문제가 있다. 따'라서, 종래에 있어서 분산 분석이나 다중 비교법이 실제의 분석에 이용되는 것은 드물고, 분석 수법으로는 전혀 수준이 다른 단순 비교나 크로스 집계가 이용되고 있다.

또한, 데이터 분석 시스템에는 마케팅 조사를 행하는 시스템도 있지만, 이 시스템에서 행해지는 마케팅 조사로는, 예를 들면 거래처의 판매 데이터에 기초하고 있는 메이커가 이 거래처를 평가하는 등의 조사가 있다. 이 종래의 데이터 분석 시스템에 의해 메이커가 거래처를 평가하는 경우에는, 판매고, 거래고의 대소(大小) 만으로 평가를 행하고 있다. 예를 들면, 어떤 메이커에서 5개의 상품 A1∼A5를 제조하여 5개의 판매점 B1∼B5에서 판매하고 있는 경우에는, 각 상품/각 점포마다의 판매 실적은 통상, 표 2에 나타낸 바와 같이 표시된다.

종래에는, 사용자가 판매점 B1∼B5에 대한 판단을 행하는 경우, 이 표 2에 기초하여 판매 실적(금액)의 대소만으로 판단하기 때문에, 표 2의 경우에는, B1 점포가 132만 엔(円)으로 가장 높아, 이 B1 점포가 가장 좋은 평가를 받았다.

그러나, 이러한 평가에서는, 메이커에서 주력하고 있는 상품을 판매해 주는지, 다른 판매점과의 밸런스로 생각한 경우인지 하는 관점에서의 평가를 얻을 수 없다. 예를 들면, 메이커로서는 상품 A3의 판매에 주력하고 싶다고 하는 방침이 있다고 하자. 표 2에서는, B1 점포는 상품 A3의 판매 실적이 낮고, B5 점포의 판매 실적이 높게 되어 있다. 이러한 경우, B5 점포의 평가를 높다고 해야하지만, 종래의 평가로는 판매 실적만으로 판단하기 때문에 불가능하였다. 또한, 판매 단가가 다른 상품을 판매 가격만으로 평가하거나, 혹은 판매 수량만으로 평가하는 경우에는, 단가가 높은 것은 판매액이 높지만 판매 수량은 적어지고, 단가가 낮은 것 은 판매액이 낮지만 판매 수량이 많아지게 되어, 비슷비슷하여 평가가 곤란해진다고 하는 문제가 있다.

또한, 데이터 분석 시스템에는, 앙케이트의 결과로부터 평균치를 산출하거나, 포트폴리오 분석을 행하는 시스템도 있다.

예를 들면, 도 29에 도시된 바와 같은 앙케이트(100)에 의해, 특정 제품(예를 들면 텔레비전 메이커 P1∼P5사의 텔레비전)의 각종 평가 항목에 만족하고 있는지의 여부를 5 단계로 평가한다.

또한, 도 30에 도시된 바와 같은 앙케이트(200)에 의해, 어떤 제품의 어떤 평가 항목을 중시하고 있는지/중시하지 않은지를 5 단계로 평가한다.

이 앙케이트 결과를 데이터 베이스에 등록하면, 데이터 분석 시스템은, 데이터 베이스에 등록되어 있는 앙케이트 결과로부터 평균치를 구하고, 특정 제품이 있는 평가 항목은 어느 정도 만족하고 있는지, 어떤 평가 항목은 어느 정도 중시되고 있는지를 사용자에게 제공한다.

표시의 형식으로는, 예를 들면 도 31에 도시된 바와 같이, 중시도, 만족도를 2축으로 하고, 특정 제품(예를 들면 P1 사의 텔레비전)에 관한 각 평가 항목 (화질, 음질 등)의 중시도의 평균치, 만족도의 평균치를 구하고, 이 각 평균치를 좌표치로 하여 각 평가 항목을 표시하여, 포트폴리오 분석이라고 하는 4상한(象限)의 그래프(38)를 표시하는 경우가 있다.

그러나, 이러한 중시도, 만족도 등에 관한 5 단계의 평가 등을 분석하는 데이터 분석 시스템에 있어서, 단순하게 5 단계 평가의 평균치를 표시하고, 이 평균 치로 사용자가 평가의 내용을 판단하면, 각 평가의 내용이 평균치의 주위에 집중하고 있는 것인지, 혹은 변동되고 있는지를 파악하는 것이 곤란해진다고 하는 문제가 있다. 또한, 중시도, 만족도를 2축으로 하고, 4 상한의 그래프(38) 상에 평가 항목을 표시한 경우라도, 이 평가 항목들 사이에서의 상대적인 평가 혹은 데이터 샘플들 사이에서의 비교 평가를 할 수 없다고 하는 문제가 있다.

본 발명은 데이터의 분석 결과를 사용자가 파악 용이한 형식으로 제공하는 데이터 분석 시스템 및 데이터 분석 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

제1 발명의 데이터 분석 시스템은, 편집 처리 수단이 인자 분석의 결과로부터 인자마다 항목과 인자 부하량의 조합을 구하고, 표시 처리 수단이 편집 처리 수단에 의해 얻어진 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 표시한다.

이에 따라, 인자 부하량과 항목과의 관계를 용이하게 파악 가능하게 되고, 사용자의 분석 작업을 효과적으로 지원할 수 있다.

제2 발명은, 제1 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단이 항목에 따른 소트(sort) 지시에 기초하여, 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 소정의 항목순으로 재배열하여 표시한다.

이와 같이 항목에 따라 소트함으로써, 사용자가 인자 사이에서 각 항목에 관한 인자 부하량을 대비하는 등의 작업이 용이해진다.

제3 발명은, 제1 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단 이 인자 부하량에 따른 소트 지시에 기초하여, 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 인자 부하량의 내림차순 또는 오름차순으로 재배열하여 표시한다.

이에 따라, 인자 부하량에 따른 소트 후, 각 인자에 있어서 어떤 항목의 인자 부하량이 큰지를 사용자가 용이하게 파악할 수 있게 된다.

제4 발명은, 제3 발명와 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단이 항목과 인자 부하량의 조합을 인자 부하량에 기초하여 그룹화한 상태로 인자마다 표시한다.

이에 따라, 어떤 인자에서 인자 부하량이 있는 범위 내에 포함되는 항목에는 어떤 것이 있는지를 사용자가 용이하게 파악할 수 있게 된다.

제5 발명은, 제1 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단이 인자 부하량이 소정의 범위에 포함되는 조합만을 인자마다 표시한다.

이에 따라, 인자 부하량이 인자의 의미 부여에 이용하는 범위에 있는 항목만을 인자마다 사용자에게 제공할 수 있고, 사용자의 인자의 의미 부여 작업을 지원할 수 있다.

또, 제2 내지 제4의 발명에 있어서의 표시 처리 수단은 인자 부하량이 소정의 범위에 포함되는 조합만을 인자마다 표시해도 좋다.

제6 발명은, 제1 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단이, 절대치화의 지시에 기초하여, 각 인자 부하량의 절대치를 구하고, 각 인자 부하량을 대신하여 이 절대치를 이용하여 동작한다.

이에 따라, 인자의 의미 부여 작업을 인자 부하량의 절대치를 참고로 하여 행하는 경우에도, 유효하게 사용자의 작업을 지원할 수 있다.

또, 제2 내지 제5의 발명에서의 표시 처리 수단은, 절대치화의 지시에 기초하여, 각 인자 부하량의 절대치를 구하고, 각 인자 부하량을 대신하여 이 절대치를 이용하여 동작한다고 해도 좋다.

제7 발명의 데이터 분석 시스템은, 편집 처리 수단이 인자 분석의 결과로부터 인자마다 항목과 인자 부하량의 조합을 구하고, 표시 형태 지시 수단이 사용자로부터의 표시 형태 지시를 접수한다. 그리고, 표시 처리 수단은 표시 형태 지시 수단에 의해 접수된 표시 형태 지시를 입력하고, 표시 형태 지시에 표시 지시가 포함되어 있은 경우에 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 표시하는 기능, 표시 형태 지시에 항목 소트 지시가 포함되어 있은 경우에 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 소정의 항목순으로 재배열하여 표시하는 기능, 표시 형태 지시에 인자 부하량 소트 지시가 포함되어 있은 경우에 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 인자 부하량의 내림차순 또는 오름차순으로 재배열하여 표시하는 기능, 표시 형태 지시에 그룹화 지시가 포함되어 있은 경우에 항목과 인자 부하량의 조합을 인자 부하량에 기초하여 그룹화한 상태로 인자마다 표시하는 기능, 표시 형태 지시에 표시 허가 지시가 포함되어 있은 경우에 인자 부하량이 소정의 범위에 포함되는 조합만을 인자마다 표시하는 기능, 및 표시 형태 지시에 절대치화 지시가 포함되어 있는 경우에 각 인자 부하량의 절대치를 구하여 각 인자 부하량을 대신하여 이 절대치를 이용하여 어느 한 기능을 실현시키는 기능 중 적어도 하나의 기능을 포함하고 있다.

이에 따라, 사용자의 의사에 기초하여, 상기 각 기능을 자유롭게 제공하면서, 인자의 의미 부여(인자의 해석·명명)를 지원할 수 있다.

제8 발명의 데이터 분석 시스템은, 분산 분석 수단이 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 다중 비교 처리 수단이 분산 분석 수단에 의해 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상들 사이에 차가 있다고 판정된 항목을 추출하고, 이 추출된 항목마다 복수의 조사 대상 중 임의의 조사 대상을 기준으로 하여 다중 비교법을 적용하여, 이 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태를 구하고, 표시 처리 수단이, 다중 비교 처리 수단에 의해 구해진 기준과 다른 조사 대상과의 차의 상태를 표시한다.

이에 따라, 다중 비교법의 결과를 고속으로 사용자에게 제공할 수 있다.

제9 발명은, 제8 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 다중 비교 처리 수단이, 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태로서 차의 유무와 평가치를 구하고, 표시 처리 수단이, 다중 비교 처리 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목을 제1 요소로 하고, 다중 비교 처리 수단에 의해 기준사이에 차가 있다고 하여 다른 조사 대상의 식별 정보를 제2 요소로 하고, 다중 비교 처리 수단에 의해 구해진 평가치에 기초한 평가 지표를 대응하는 위치에 표시한다.

예를 들면, 차가 있다고 하여 추출된 항목 또는 모든 항목을 열로 하고, 차가 있다고 판단된 다른 조사 대상의 식별 정보 또는 모든 조사 대상의 식별 정보를 행하여, 평가 지표를 해당하는 위치에 표시한 테이블을 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자에게 시각적으로 파악하기 쉬운 다중 비교법의 실행 결과를 고속으로 제 공할 수 있다.

제10 발명은, 제8 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 다중 비교 처리 수단이, 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태로서 평가치를 구하고, 표시 처리 수단이, 다중 비교 처리 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목을 제1 요소로 하고, 다중 비교 처리 수단에 의해 구해진 평가치를 제2 요소로 하여, 복수의 조사 대상의 식별 정보를 대응하는 위치에 표시한다.

예를 들면, 차가 있다고 하여 추출된 항목마다, 평가가 높은 순으로 조사 대상의 식별 정보를 표시하는 그래프를 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자에게 시각적으로 파악하기 쉬운 다중 비교법의 실행 결과를 고속으로 제공할 수 있다.

제11 발명의 데이터 분석 시스템은, 분산 분석 수단이, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 판별 분석 수단이, 분산 분석 수단에 의해 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상 사이에서 차가 있다고 판정된 항목을 추출하고, 이 추출된 항목마다, 복수의 조사 대상에 대한 판별 분석을 실행하여, 추출된 항목에 대해 각 조사 대상이 고평가측인지 혹은 저평가측인지를 평가 결과로 하여 구하고, 표시 처리 수단이, 판별 분석 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목에 관한 각 조사 대상의 평가 결과에 기초한 평가 지표를 표시한다.

제12 발명의 데이터 분석 시스템은, 정규화 수단이 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하고, 평가 수단이, 정규화 수단에 의해 정규화된 결과를, 복수의 항목 중 적어도 하나에 대해 할당된 가중치 및 정규화된 결과에 관련지어진 점수 중 적어도 한쪽을 이용하여 변경하고, 복수의 조사 대상마다의 평가치를 구하여, 표시 처리 수단이, 평가 수단에 의해 구해진 복수의 조사 대상마다의 평가치를 표시한다.

이에 따라, 사용자의 평가 관점을 고려한 유효한 분석 결과를 제공할 수 있다.

제13 발명의 데이터 분석 시스템은, 정규화 수단이, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하고, 비교 수단이 정규화 수단에 의해 정규화된 결과에 기초하여 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교하고, 표시 처리 수단이 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 정규화 수단에 의해 정규화된 결과를 좌표치로 하여, 각 조사 대상의 식별 정보 및 비교 수단에 의해 얻어지는 비교 결과를 나타내는 지표를 표시한다.

이에 따라, 예를 들면 포트폴리오 분석에 있어서, 이 평가 항목 사이에서의 상대적인 평가 혹은 데이터 샘플 사이에서의 비교 평가를 사용자에게 용이하게 파악시킬 수 있다.

제14 발명은, 제13 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 비교 결과를 나타내는 지표는 비교의 결과에 따른 우열의 정도에 따라 전환되는 특징을 갖는다.

따라서, 평가의 차의 레벨을 시각적으로 인식할 수 있고, 분석 내용을 사용자에게 용이하게 파악시킬 수 있다.

제15 발명은, 제13 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 형태 지시 수단이 복수의 조사 대상과 복수의 항목에 관한 지정을 접수하고, 비교 수단이 정규화 수단에 의해 정규화된 결과에 기초하여, 표시 형태 지시 수단에 의해 지정 된 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교한다. 그리고, 표시 처리 수단이, 표시 형태 지시 수단에 의해 지정된 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 정규화 수단에 의해 정규화된 결과를 좌표치로 하고, 표시 형태 지시 수단에 의해 지정된 복수의 조사 대상의 식별 정보 및 비교 수단에 의해 얻어지는 비교 결과를 나타내는 지표를 표시한다.

따라서, 예를 들면 포트폴리오 분석에 있어서, 축이 되는 항목이나, 조사 대상이나, 비교하는 대상을 자유롭게 전환하면서 분석 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 따라서, 다면적인 분석 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

또, 이 제15 발명은, 제14 발명에 대해서도 마찬가지로 적용함으로써, 동일한 작용, 효과를 실현할 수 있다.

제16 발명은, 제13 발명과 동일한 데이터 분석 시스템이지만, 표시 처리 수단이 복수의 조사 대상사이에 천이 관계가 있는 경우에, 이 천이 관계에 관한 정보도 표시한다.

이에 따라, 예를 들면 조사 대상이 각각 년대마다 나누어져 있는 경우에, 각 년대를 화살표로 연결하는 등 각 조사 대상 사이의 관계를 명확하게 표시할 수 있어, 사용자에게 한층 유효한 분석 결과를 제공할 수 있다.

또, 이 제16 발명은, 제14 또는 제15 발명에 대해서도 마찬가지로 적용함으로써, 동일한 작용, 효과를 실현할 수 있다.

제17 발명의 데이터 분석 방법은, 인자 분석의 결과로부터 인자마다 항목과 인자 부하량의 조합을 구하는 단계와, 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 표시 하는 단계로 이루어진다.

제18 발명의 데이터 분석 방법은, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하는 단계, 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상들 간에 차가 있다고 판정된 항목을 추출하는 단계, 추출된 항목마다 상기 복수의 조사 대상 내의 임의의 조사 대상을 기준으로 하여 다중 비교법을 적용하는 단계, 및 다중 비교법에 따라 구해진 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태를 구하여 표시하는 단계로 이루어진다.

제19 발명의 데이터 분석 방법은, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하는 단계, 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상 사이에서 차가 있다고 판정된 항목을 추출하는 단계, 추출된 항목마다 상기 복수의 조사 대상에 대한 판별 분석을 실행하고, 추출된 항목에 대해 각 조사 대상이 고평가측인지 혹은 저평가측인지를 평가 결과로서 구하는 단계, 및 판별 분석에 따라 차가 있다고하여 추출된 항목에 관한 각 조사 대상의 평가 결과에 기초한 평가 지표를 표시하는 단계로 이루어진다.

제20 발명은, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하는 단계, 정규화된 결과를, 복수의 항목 중 적어도 하나에 대해 할당된 가중치 및 정규화된 결과에 관련된 점수 중 적어도 한쪽을 이용하여 변경하고, 복수의 조사 대상마다의 평가치를 구하는 단계, 및 복수의 조사 대상마다의 평가치를 표시하는 단계로 이루어진다.

제21 발명의 데이터 분석 방법은, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하는 단계, 정규화된 결과에 기초하여 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교하는 단계, 및 복수의 항목을 좌표 축으로 하여 정규화된 결과를 좌표치로 하고, 각 조사 대상의 식별 정보 및 비교 결과를 나타내는 지표를 표시하는 단계로 이루어진다.

상기 제17 내지 제21의 발명의 데이터 분석 방법은, 각각 제1, 8, 11∼13의 발명에서 설명한 데이터 분석 시스템에 의한 작용과 동일한 데이터 분석 방법으로서, 동일한 효과를 얻을 수 있다.

제22 발명은, 컴퓨터로, 인자 분석의 결과로부터 인자마다 항목과 인자 부하량의 조합을 구하게 하는 편집 기능과, 편집 기능에 따라 얻어진 항목과 인자 부하량의 조합을 인자마다 표시시키는 표시 기능을 실현시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다.

제23 발명은, 컴퓨터로, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석시키는 분산 분석 기능과, 분산 분석 기능에 따라 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상들 간에 차가 있다고 판정된 항목을 추출하고, 이 추출된 항목마다 복수의 조사 대상 중 임의의 조사 대상을 기준으로 하여 다중 비교법을 적용하고, 이 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태를 구하게 하는 다중 비교 처리 기능과, 다중 비교 처리 기능에 따라 구해진 기준과 다른 조사 대상과의 차의 상태를 표시시키는 표시 기능을 실현시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다.

제24 발명은, 컴퓨터로, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결 과를 분산 분석시키는 분산 분석 기능과, 분산 분석 기능에 따라 분산 분석한 결과, 복수의 조사 대상들 간에 차가 있다고 판정된 항목을 추출하고, 이 추출된 항목마다, 복수의 조사 대상에 대한 판별 분석을 실행시키고, 추출된 항목에 대해 각 조사 대상이 고평가측인지 혹은 저평가측인지를 평가 결과로서 구하게 하는 판별 분석 기능과, 판별 분석 기능에 따라 차가 있다고 하여 추출된 항목에 관한 각 조사 대상의 평가 결과에 기초한 평가 지표를 표시시키는 표시 기능을 실현시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다.

제25 발명은, 컴퓨터로, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화시키는 정규화 기능과, 정규화 기능에 따라 정규화된 결과를, 복수의 항목 중 적어도 하나에 대해 할당된 가중치 및 정규화된 결과에 관련지어진 점수 중 적어도 한쪽을 이용하여 변경시켜서, 복수의 조사 대상마다의 평가치를 구하게 하는 평가 기능과, 평가 기능에 따라 구해진 복수의 조사 대상마다의 평가치를 표시시키는 표시 기능을 실현시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다.

제26 발명은, 컴퓨터로, 복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화시키는 정규화 기능, 정규화 기능에 따라 정규화된 결과에 기초하여 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교시키는 비교 기능, 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 정규화 기능에 따라 정규화된 결과를 좌표치로 하고, 각 조사 대상의 식별 정보 및 비교 기능에 따라 얻어지는 비교 결과를 나타내는 지표를 표시시키는 표시 기능을 실현시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다.

상기 제22 내지 제26의 발명은, 각각 제1, 8, 11∼13의 발명에서, 설명한 데이터 분석 시스템의 기능을 컴퓨터에 의해 실현하기 위한 프로그램을 기억한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체이다.

이러한 프로그램을 기억한 기억 매체를 이용함으로써, 상술된 기능을 갖지 않은 서버 등의 계산기, 컴퓨터, 계산기 시스템에 대해서도, 간단히 상술한 기능을 부가할 수 있다.

본 발명의 추가의 목적 및 장점들은 다음의 상세한 설명에서 설명되어 이를 통해 보다 명백해질 것이며, 또한 본 발명의 실시에 의해 이해될 것이다. 본 발명의 목적 및 장점들은 본 명세서에서 특정되어 설명된 수단 및 이들의 조합에 의해서 실현 및 얻을 수 있다.

(1) 이하, 본 발명의 제1 실시예에 대해 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시예에서는, 인자 분석에 의해 얻어진 결과를 사용자가 파악하기 쉽도록 표시하는 데이터 분석 시스템에 대해 설명한다.

도 1은 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.

본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(1)은, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(2), 인자 분석 처리부(3), 및 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스(4)를 구비하고, 또한 특수한 요소로서 편집부(5), 편집 결과 저장부(6), 표시 형태 지시부(7), 및 표시부(8)를 구비하고 있다.

분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(2)는, 수집한 각종 앙케이트 결과나 조사 데이터를 기억한다. 예를 들면, 사용자가 텔레비전의 어떤 항목 (품질, 수리 체제, 튼튼함, 화질, 얇기, 무게, 가격, 음질, 디자인, 크기, 접속 등)을 중시하는 앙케이트 결과 등이 기억된다.

인자 분석 처리부(3)는, 지정된 인자수에 기초하여, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(2)에 기억되어 있는 조사 결과에 대한 인자 분석을 실행하고, 인자 분석의 결과를 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스(4)에 기억한다. 예를 들면 앙케이트의 항목을 변수로 하고, 소정의 인자수를 설정하여 인자 분석을 실행하고, 항목의 수 × 인자의 수만큼의 인자 부하량을 얻는다.

본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(1)의 특징적인 부분인 편집부(5)는, 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스(4)에 기억되어 있는 인자 부하량을 입력하고, 각 인자 부하량이 어떤 항목에 대응하고 있는지를 인식하고, 이 입력한 인자 부하량이라고 인식한 항목의 식별 정보(예를 들면 항목의 명칭)를 조합한다. 또한, 이 인자 부하량과 항목의 식별 정보와의 조합이 어떤 인자에 관한 것인지를 인식하고, 인자 부하량 및 항목의 식별 정보가 조합과 인자의 식별 정보(예를 들면 인자 번호)를 더욱 관련지어, 조합 정보로서 편집 결과 저장부(6)에 기억한다.

즉, 이 편집부(5)는, 인자 분석에 의해 얻어지는 각 인자 부하량을, 인자의 식별 정보마다 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]이라는 형식으로 하고, 더욱 [인자의 식별 정보 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]] 으로서 관리 가능하게 한다.

표시 형태 지시부(7)는, 사용자로부터의 표시 형태 지시를 받아, 그 내용을 표시부(8)로 출력한다.

표시부(8)는, 표시 형태 지시부(7)로부터 표시 형태 지시의 내용을 입력하면, 편집 결과 저장부(6)의 조합 정보를 판독하고, 입력한 표시 형태 지시의 내용을 고려하면서, 조합 정보에 포함되어 있는 인자의 식별 정보를 이용하여 인자마다 항목의 식별 정보 및 인자 부하량을 표시한다.

구체적으로는, 이 표시부(8)는, 절대치 연산 기능(8a), 항목 소트 기능(8b), 인자 부하량 소트 기능(8c), 그룹화 기능(8d), 표시 허가 기능(8e)을 이용함으로써, 표시 형태 지시의 내용을 고려한 표시를 실현한다.

절대치 연산 기능(8a)은, 표시 형태 지시부(7)를 통해 입력한 표시 형태 지시에 인자 부하량의 절대치 연산 지시가 포함되어 있으면, 판독한 조합 정보의 인자 부하량을 그 절대치로 갱신한다.

항목 소트 기능(8b)은, 입력한 표시 형태 지시에 항목 소트 지시가 포함되어 있으면, 동일한 인자의 식별 정보를 포함하는 조합 정보를 소정의 항목순이 되도록소트한다.

인자 부하량 소트 기능(8c)은, 입력한 표시 형태 지시에 인자 부하량 소트 지시가 포함되어 있으면, 동일한 인자의 식별 정보를 포함하는 조합 정보를 인자 부하량의 내림차순 혹은 오름차순으로 소트한다.

그룹화 기능(8d)은, 인자 부하량 소트 기능(8c)에 따라 소트된 각 인자마다의 조합 정보가, 인자 부하량에 기초하여 어떤 그룹에 포함되는지를 구별한다.

표시 허가 기능(8e)은, 조합 정보 중, 인자 부하량이 소정의 범위에 포함되 는 조합 정보만의 표시를 허가한다.

상기된 바와 같은 구성을 갖는 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(1)에서는, 우선 항목에 관한 관측치가 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(2)에 저장되고, 이 항목에 관한 관측치와 소정의 인자수에 기초하여 인자 분석 처리부(3)에 의해 인자 분석이 실행되어 인자 부하량이 구해지고, 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스(4)에 저장된다. 여기서는, 예로서 항목수(20), 인자수(4)로서 인자 분석을 실행했다. 이 경우, 구해지는 인자 부하량의 수는 80이 된다.

그렇게 하면, 인자 분석 결과 저장 데이터 베이스(4)에 저장된 인자 부하량에 대해, 각각에 대응하는 항목의 식별 정보 및 인자의 식별 정보가 편집부(5)에 의해 조합되고, 조합 정보로서 편집 결과 저장부(6)에 기억된다. 즉, 구해진 80개의 인자 부하량 각각에, 항목의 식별 정보 및 인자의 식별 정보가 조합되고, [인자의 식별 정보 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]]이라는 형식의 80개의 조합 정보가 구해진다.

여기서, 제1 예로서, 사용자가 항목에 따른 소트 후에 표시를 기대하는 취지의 지시를 표시 형태 지시부(7)에 대해 입력했다. 그렇게 하면, 편집 결과 저장부(6)의 각 조합 정보가 표시부(8)에 의해 참조되고, 각 조합 정보의 인자의 식별 정보로부터의 어떤 조합 정보가 어떤 인자에 관한 정보인지 판단되고, 항목 소트 기능(8b)에 의해 인자마다 소정의 항목 순으로 조합 정보가 소트되고, 인자마다 소트 후의 조합 정보 중 항목의 식별 정보와 인자 부하량이 표시된다.

도 2는, 상기 제1 예(항목 소트 후의 인자 분석 결과)의 표시예를 나타내고 있고, 각 인자마다 소정의 항목순으로 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]이 세로 방향으로 표시되어 있다.

제2 예로서, 사용자가 항목 소트 후에 인자 부하량 0.45 이상만의 표시를 기대하는 취지의 지시를 표시 형태 지시부(7)에 대해 입력한다. 이 경우, 우선 상기된 바와 같은 처리에 따라 인자마다 소정의 항목 순으로 조합 정보가 소트된다. 그리고, 항목에 따른 소트 후의 조합 정보 중 0.45 이상의 인자 부하량을 갖는 조합 정보의 항목의 식별 정보 및 인자 부하량만이 표시 허가 기능(8e)에 의해 표시 허가되고, 표시된다.

도 3은, 상기 제2 예(항목 소트 후에 인자 부하량이 소정 범위에 있는 정보만을 표시 허가한 인자 분석 결과)의 표시예를 나타내고, 각 인자마다, 소정의 항목순으로 소트되고, 인자 부하량 0.45 이상의 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]이 세로 방향으로 표시되어 있다.

또, 도 4에 도시된 바와 같이, 표시 형태 지시부(7)를 경유하여 입력하는 사용자의 지시에 기초하여, 도 3에 도시된 바와 같은 표시 결과의 공백 부분을 없애고, 각 인자마다 상부로부터 항목과 인자 부하량을 순차 표시시키는 기능을 표시부(8)에 부가해도 된다.

제3 예로서, 사용자가, 인자 부하량에 의해 내림차순 소트를 행하고, 그 후에 인자 부하량 0.45 이상을 제1 그룹으로 하고, 인자 부하량 0.45 미만을 제2 그룹으로 하여 표시하는 것을 기대하는 취지를 표시 형태 지시부(7)에 대해 입력했다. 이 경우, 각 조합 정보의 인자의 식별 정보로부터 어떤 조합 정보가 어떤 인 자에 관한 정보인지 판단되고, 인자 부하량 소트 기능(8c)에 의해 인자마다 인자 부하량의 내림차순으로 조합 정보가 소트된다. 그리고, 인자마다 소트된 조합 정보에 대해, 그룹화 기능(8d)에 따라 제1 그룹과 제2 그룹과의 소속이 식별되고, 이 제1 그룹과 제2 그룹의 경계를 나타내는 선분, 및 항목의 식별자와 인자 부하량의 조합이 표시된다.

도 5는, 상기 제3 예(인자 부하량에 따른 소트 후, 그룹 분리를 행한 인자 분석 결과)의 표시예를 나타내고, 각 인자마다, 인자 부하량의 내림차순으로 소트된 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]이 세로 방향으로 표시되고, 인자 부하량 0.45를 경계로 하는 선분이 표시되어 있다.

제4 예로서, 사용자가, 인자 부하량에 의해 내림차순 소트를 행하고, 그 후에 인자 부하량 0.45 이상만의 표시를 기대하는 취지를 표시 형태 지시부(7)에 대해 입력한다. 이 경우, 각 조합 정보의 인자의 식별 정보로부터 어떤 조합 정보이 어떤 인자에 관한 정보인지가 판단되어, 인자 부하량 소트 기능(8c)에 따라 인자마다 인자 부하량의 내림차순으로 조합 정보가 소트되고, 인자 부하량이 0.45 이상의 항목의 식별 정보와 인자 부하량이 인자마다 표시된다.

도 6은, 상기 제4 예(인자 부하량에 따른 소트 후, 인자 부하량이 소정 범위에 있는 정보만을 표시 허가한 인자 분석 결과)의 표시예를 나타내고, 각 인자마다, 인자 부하량의 내림차순으로 소트되고, 인자 부하량 0.45 이상의 [항목의 식별 정보 인자 부하량]이 세로 방향으로 표시되어 있다.

제5 예로서, 사용자가, 인자 부하량의 내림차순 소트 후에 인자 부하량의 소 수점 이하 1자릿수의 동일 정보를 그룹으로 하여 분리하고, 인자 사이에서 각 그룹을 동일 스페이스에 의해 표시하는 것을 기대하는 취지를 표시 형태 지시부(7)에 대해 입력했다. 이 경우, 각 조합 정보의 인자의 식별 정보로부터 어떤 조합 정보가 어떤 인자에 관한 정보인지가 판단되고, 인자 부하량 소트 기능(8c)에 따라 인자마다 인자 부하량의 내림차순에 조합 정보가 소트된다. 그리고, 그룹화 기능(8d)에 의해 소트 후의 조합 정보가 인자마다 소수점 이하 1자릿수마다의 그룹으로 분리되고, 인자 사이에서 동일한 그룹에 동일한 표시 스페이스가 확보되어, 항목의 식별 정보와 인자 부하량이 표시된다.

도 7은, 상기 제5 예(인자 부하량 소트 후에 그룹 분리하고, 인자 사이에서 동일한 표시 스페이스를 확보한 인자 분석 결과)의 표시예를 나타내고, 각 인자마다, 인자 부하량의 내림차순에 소트되고, [항목의 식별 정보, 인자 부하량]이 세로 방향으로 표시되고, 인자 부하량의 소수점 이하 1자릿수를 경계로 하는 선분이 표시되어 있다.

또, 표시부(8)는, 표시 형태 형태 지시부(7)를 경유하여 입력하는 사용자의 절대치 연산 지시에 기초하여, 절대치 연산 기능(8a)에 의해 인자 부하량을 절대치로서 취급 가능하다.

또한, 표시부(8)는, 표시 형태 형태 지시부(7)를 경유하여 입력하는 사용자의 그래프 지시에 기초하여, 도 8에 도시된 바와 같이 종축을 인자 부하량으로 하고, 횡축을 인자의 식별 정보로 하고, 해당하는 좌표 위치에 항목의 식별 정보에 기초한 지표를 표시하는 그래프 표시 기능을 구비하고 있어도 된다. 또한, 이 그 래프 표시 기능에 동일한 항목을 선분으로 연결하는 기능을 부가해도 된다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(1)에 있어서는, 인자 분석의 결과가 [인자의 식별 정보[항목의 식별 정보, 인자 부하량]]이라는 형식으로 관리되고, 인자마다 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]의 조합이 표시된다. 이에 따라, 인자 부하량이 어떤 항목에 대응하는 것인지를 인식하는 경우에 사용자가 표의 좌측까지 항목을 찾아가지 않아도 되고, 인자 부하량이 어떤 인자의 어떤 항목에 대응할지 명확하게 표시할 수 있다.

또한, 항목을 키로서 인자마다 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]을 소트할 수 있다. 이에 따라, 다른 인자 사이에서 임의의 항목의 인자 부하량이 어떻게 되는지를 사용자가 파악하여 쉬워진다.

또한, 인자 부하량을 키로서 인자마다 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]을 소트할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 개개의 인자로 어떤 항목의 인자 부하량이 클지(개개의 인자에서 어떤 항목의 관련이 강할지)를 용이하게 파악할 수 있다.

또한, 인자마다 사용자의 입력하는 조건에 해당하는 [항목의 식별 정보, 인자 부하량]을 표시시킬 수 있어, 더욱 그룹 분리도 가능하다.

따라서, 인자 분석의 결과로부터 사용자가 각 인자의 해석·명명하는 작업을 양호하게 지원할 수 있다. 또한, 인자 분석에 있어서의 인자수의 적부의 판단도 양호하게 지원할 수 있다.

또, 사용자가 인자 부하량의 절대치를 이용하여 각 인자를 해석·명명하는 경우도, 인자 부하량의 절대치에 대해 상기된 바와 같은 취급을 가능하게 함으로써 작업을 지원 가능하게 하고, 기타 그래프 표시 등을 이용함으로써 더욱 효과적으로 사용자의 판단을 보조할 수 있다.

(2) 이어서, 본 발명의 제2 실시예에 대해 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시예에서는, 분산 분석에 의해 수준(조사 대상) 사이에 차가 있다고 판단된 항목을 추출하고, 그 차가 있다고 인정된 항목에 대해 다중 비교법을 적용하여 수준의 우열을 조사하는 데이터 분석 시스템에 대해 설명한다.

도 9는, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(우열 분석 시스템)의 구성을 나타내는 블록도이다.

또, 이하에서는, 앞서 설명한 도 29의 앙케이트(100)의 결과에 대해 분석을 행하는 경우를 예로 하여 설명하겠지만, 적용 가능한 분석은 이것에 한정되는 것은 아니고, 각종 조사에 대해 본 실시예와 동일한 분석 수법을 실행할 수 있다.

이 예의 경우, 항목은 「화질」, 「음질」, 「텔레비전의 두께」…등으로, 조사 대상은 각각 P1사∼P5사의 텔레비전이다.

본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(9)은, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)와, 분산 분석 처리부(11)와, 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스(12)와, 표시 형태 지시부(13)와, 다중 비교 처리부(14)와, 다중 비교 결과 저장부(15)와, 표시부(16)를 구비하고 있다.

분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)는, 수집한 각종 앙케이트 결과나 조사 데이터를 기억한다. 여기서는, 앞서 설명한 도 29의 앙케이트(100)의 결과가 기억되어 있다.

분산 분석 처리부(11)는, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)에 기억되어 있는 조사 결과에 대한 분산 분석을 실행하고, 분산 분석의 결과(19)를 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스(12)에 기억한다. 여기서는, 각 메이커 P1∼P5사의 텔레비전을 조사 대상으로 하고, 앙케이트의 항목 (화질, 음질…등)마다 F치 및 Pr(F)을 구하여 기억한다. 이 때, 항목 중 화질, 플랫 화면, 접속 단자의 수, 텔레비전의 무게에 관한 Pr(F)이 0.045 이하였다. 또한, Pr(F)이 0.045 이하의 항목에 대해서는 각 메이커 P1∼P5사의 텔레비전 사이에서 차가 있다고 파악된다.

표시 형태 지시부(13)는, 사용자로부터의 표시 형태 지시를 접수하여 다중 비교 처리부(14)와 표시부(16)로 출력한다. 표시 형태 지시에는, 다중 비교법을 실행하는 경우에 어떤 조사 대상을 기준으로 할지의 지시나, 결과의 표시 방법은 표 형식인지 혹은 그래프 형식인지의 지시 등이 포함된다.

다중 비교 처리부(14)는, 표시 형태 지시부(13)로부터 표시 형태 지시를 입력하면, 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스(12)에 기억되어 있는 각 항목의 Pr(F)을 판독하고, 이 Pr(F)이 0.045 이하의 항목에 대해서는 각 메이커 P1∼P5사의 텔레비전 사이에서 조사 결과에 차가 있다고 판정한다. 그리고, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)를 참조하고, 분산 분석 결과(19)로부터 차가 있다고 판정된 항목에 대해서만, 입력된 표시 형태 지시가 나타내는 조사 대상을 기준으로 하여 다른 조사 대상사이에서 다중 비교법을 실행하고, 이 결과 얻어지는 다른 조사 대상마다의 평가치와 차의 유무를 다중 비교 결과 저장부(15)에 기억한다. 여기서는, 분산 분석 결과(19)로부터, 화질, 플랫 화면, 접속 단자의 수, 텔레비전의 무 게에 관한 Pr(F)이 0.045 이하이고, 이 화질, 플랫 화면, 접속 단자의 수, 텔레비전의 무게에 차가 있다고 판정되었다. 또한, P1사의 텔레비전과 다른 P2∼P3사의 텔레비전사이에서 다중 비교법을 적용하는 취지가 사용자로부터 입력되어, 다중 비교법이 실행되었다.

표시부(16)는, 표시 형태 지시부(13)로부터 표시 형태 지시를 입력하면, 다중 비교 결과 저장부(15)의 다중 비교법의 실행 결과를 판독하고, 입력된 표시 형태 지시의 내용을 고려하면서 기준의 조사 대상과 다른 조사 대상의 승패표(17) 혹은 각 조사 대상에 관한 순위 그래프(18)를 표시한다.

구체적으로는, 이 표시부(16)는, 표 작성 기능(16a)과 그래프 작성 기능(16b)을 이용함으로써, 표시 형식 지시의 내용을 고려한 표시를 실현한다.

표 작성 기능(16a)은, 이 분산 분석에 따라 차가 있다고 된 항목에 대해 다중 비교법을 실행한 결과, 기준의 조사 대상과 다른 조사 대상 사이에서 차가 있다고 하여 다른 조사 대상의 평가치를 조사하고, 이 차가 있다고 하여 다른 조사 대상보다도 기준의 조사 대상이 고평가인지 혹은 저평가인지를 판정한다. 또한, 항목을 행 항목으로 하고, 다른 조사 대상(P1∼P2사의 텔레비전)을 열 항목으로 하는 표를 준비한다. 그리고, 상기된 판정 결과로부터, 기준의 조사 대상이 고평가가 된 항목과 다른 조사 대상에 해당하는 위치에 고평가 지표(예를 들면 ○)를 붙이고, 기준의 조사 대상이 저평가가 된 항목과 다른 조사 대상에 해당하는 위치에 저평가 지표(예를 들면 ●)를 붙인다.

그래프 작성 기능(16b)은, 분산 분석에 따라 차가 있다고 된 항목에 대해 다 중 비교법을 실행한 결과(다중 비교 결과 저장부(15)의 내용)을 참조하여, 종축을 평가치로 하고, 횡축을 분산 분석에 따라 차가 있다고 된 항목으로 하고, 기준의 조사 대상의 평균치를 기준으로 하여 다른 조사 대상의 식별 정보를 각각의 평가치에 기초하여 해당 위치에 표시하고, 항목 사이에서 동일한 조사 대상을 선분으로 연결한 그래프를 작성한다.

상기된 바와 같은 구성을 갖는 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(9)의 동작을 구체예를 예로 들면서 이하에 설명한다.

우선, P1∼P5사의 텔레비전에 관한 소비자의 기호 조사가 실시되고, 도 29의 앙케이트(100)에 의해, P1∼P5사의 텔레비전에 대한 화질, 음질 등에 관한 소비자의 평가가 5 단계로 평가된다. 수집된 앙케이트(100)는, 분석 대상·정보 저장 데이터 베이스(10)에 저장된다. 이 앙케이트(100)에서는, 조사 대상이 P1∼P5사의 텔레비전이고, 항목이 화질, 음질…등으로 되어 있다.

그렇게 하면, 이 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)의 내용에 기초하여, 각 항목에 관한 분산 분석이 분산 분석 처리부(11)에 의해 실행된다.

도 10은, 분산 분석의 결과의 예를 나타내는 도면으로서, 이 분산 분석 결과 (19)에서는 각 항목마다 F 치와 Pr(F)이 요구되고 있다.

여기서, 예로서, 사용자가 P1사의 텔레비전을 기준으로 하는 승패표(17)의 표시를 기대하는 취지의 지시를 표시 형태 지시부(13)에 대해 입력한다.

그렇게 하면, 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스(12)의 내용이 다중 비교 처리부(14)에 의해 참조되고, 분산 분포 결과(19)보다 화질, 플랫 화면, 접속 단자 의 수, 텔레비전의 무게에 대해 P1∼P5사의 사이에서 차가 있다고 판정된다. 또, 여기서는, 통계적으로 조사 대상 사이에서 차가 있다고 인정되는 임계치를 0.045로 하고, 이 임계치 이하의 항목에서 차가 인정받는 것으로 한다.

그리고, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(10)의 내용이 다중 비교 처리부(14)에 의해 참조되며, 통계적으로 차가 있다고 된 항목 (화질, 플랫 화면, 접속 단자의 수, 텔레비전의 무게)에 대해, 사용자에 의해 지정된 비교의 기준(중심) P1사와 다른 P2∼P5사를 비교하는 다중 비교법이 실행되어, 결과가 다중 비교 결과 저장부(15)에 기억된다. 이에 따라, 각 P1∼P5사의 텔레비전사이에서 어떠한 차가 있는지의 분석 결과를 얻을 수 있다.

도 11은, 분산 분석에 의해 차가 있다고 된 항목에 대한 다중 비교법의 결과의 예를 나타내는 도면이다. 이와 같이, 분산 분석 결과(19)에서, 통계적으로 차가 있다고 인정된 각 항목(화질, 플랫 화면, 접속 단자의 수, 텔레비전의 무게)에 관한 다중 비교 결과(20a∼20d)에서는, P1사를 기준으로 P2∼P5사마다, 평가치와 차의 유무가 요구되고 있다.

예를 들면, 화질의 경우, P1사에서 봤을 때 P2사와 P5사 사이에는 차가 있다고 인정되고, P3사와 P4사에 대해서는 차가 있다고는 인정되지 않는다(이 차의 유무는, 다중 비교법에 따라 구해지는 LowerBound와 UpperBound로부터 판정 가능하다). 그리고, 평가치가 P2사에 대해서는 0.845, P5사에 대해서는 -0.045로 산출되어 있다.

그렇게 하면, 이 다중 비교 결과 저장부(15)의 다중 비교 결과(20a∼20d)가 표시부(16)에 의해 참조되어, 사용자의 지시에 따라 표 작성 기능(16a)이 기동되어 있다.

다중 비교법으로는 평가치가 플러스인 경우, 기준의 조사 대상에 대해 다른 조사 대상이 우위에 있다고 판단된다. 따라서, 화질에 관한 다중 비교 결과(20a)에서는 P2사의 평가치가 플러스(0.845)이고, P2사는 P1사에 대해 화질에서 낫다고 (다시 말해 P1사는 P2사에 비해 화질에서 뒤떨어짐) 판단된다.

또한, 평가치가 마이너스인 경우, 기준의 조사 대상에 대해 다른 조사 대상이 우위에 없다고 판단된다. 따라서, 화질에 관한 다중 비교 결과(20a)에서는 P5사의 평가치가 마이너스(-0.045)이고, P5사는 P1 사에 비해 화질에서 뒤떨어진다고 (다시 말해 P1사는 P5사에 비해 화질에서 우위) 판단된다.

표 작성 기능(16a)에서는, 상기된 바와 같은 판단이 분산 분석에서 차가 있다고 된 각 항목에 대해 행해지고, 다중 비교법에 따라 차가 있다고 한 조사 대상에 대해 기준의 조사 대상인 P1사가 낫다고 하는 경우에는 ○, 뒤떨어져 있는 경우에는 ●이 승패표(17)의 해당 위치에 표시된다.

도 12는, 다중 비교법에 따라 산출된 평가치에 기초하여 작성된 승패표(17)의 예를 나타내는 도면이다. 이 승패표(17)에서는, 각 항목을 열 항목으로 하고, 각 조사 대상을 행 항목으로 하고 있다. 각 항목 중 분산 분석에서 차가 있다고 된 항목과, 이 차가 있다고 된 항목에 관한 다중 비교법에 따라 차가 있다고 된 조사 대상의 교차 위치에, 다중 비교법에 따라 얻을 수 있는 평가치에 의해 판단된 평가 지표가 표시된다.

이에 대해, 예를 들면, 사용자가 P1사의 텔레비전을 기준으로 하는 순위 그래프(18)의 표시를 기대하는 취지의 지시를 표시 형태 지시부(13)에 대해 입력하였다고 하자.

이 경우, 다중 비교 처리부(4)에 의해 다중 비교 결과 저장부(15)에 다중 비교 결과(20a∼20d)가 기억되기까지의 처리는, 승패표(17)를 표시하는 경우와 마찬가지이다.

그 후, 다중 비교 결과 저장부(15)의 다중 비교 결과(20a∼20d)가 표시부(16)에 의해 참조되고, 사용자의 지시에 따라 그래프 작성 기능(16b)이 기동된다.

기동된 표 작성 기능(16a)에서는, 다중 비교 결과(20a∼20d)의 평가치로부터, 각각의 다중 비교 결과(20a∼20d)에 관한 순위차 결정이 행해진다.

도 13a 및 도 13b는, 순위차 결정 수법을 나타내는 개념도이며, 예로서 다중 비교 결과(20a)에 관한 순위차의 결정 수법을 나타내고 있다. 다른 다중 비교 결과(20b∼20d)에 관한 순위차의 결정 수법에 관해서도 마찬가지이다.

도 13a에 도시된 바와 같이, 우선 기준의 조사 대상 P1사와 다른 조사 대상 P2∼P5사 사이의 평가치의 대소에 기초하여, 우위인 측부터 P4→P5→P1→P2→P3이라는 랭킹이 이루어진다.

또한, 도 13b에 도시된 바와 같이, 상기 랭킹에서의 인접하는 조사 대상사이에서의 평가치의 차가 연산된다.

그래프 작성 기능(16b)에서는, 상기된 수법에 따라 다중 비교 결과(20a∼20d)의 모두에 대해 순위차가 결정되면, 기준 P1에 관한 각 항목의 평균치 μ1을 기준으로 한 순위차가 그래프화되고, 표시된다.

도 14는, 다중 비교법에 따라 산출된 평가치에 기초하여 작성한 순위 그래프(18)의 예를 나타내는 도면이다. 이 순위 그래프(18)에서는, 종축을 평가치(순위)로 하고, 횡축을 항목으로 하고 있다. 그리고, 항목마다의 순위차에 따라, 해당 위치에 조사 대상의 식별 정보가 표시되어, 동일한 조사 대상이 항목 사이에서 선분에 의해 접속된다.

이상 설명된 바와 같이, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(9)에서는, 분산 분석에 따라 조사 대상 사이에서 유의차가 분석되어, 유의차가 있는 항목에 한하여 다중 비교법이 적용되고, 조사 대상사이의 차가 명확해진다. 이에 따라, 모든 항목에 대해 다중 비교법을 실행할 필요가 없기 때문에, 다중 비교법의 이용에 기인하는 처리 속도의 저하를 억제할 수 있어, 단시간에 복수의 조사 대상 사이의 비교 분석할 수 있다.

또한, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(9)에서는, 어떤 항목에 대해, 어떤 조사 대상이 다른 조사 대상과 비교하여 나은지/뒤떨어져 있는지를 표시할 수 있다.

따라서, 시각적인 효과가 높아, 사용자가 이해가 용이한 분석 결과를 제공할 수 있어, 사용자의 분석 작업을 양호하게 지원할 수 있다.

또, 본 실시예에서, 어느 정도의 평가차인지를 사용자가 파악 가능하게 하기 때문에, 승패표(17)에 배치하는 고평가 지표, 저평가 지표의 크기나 색, 형상, 지 표의 점멸 시간의 간격 등을 평가치의 차에 따라 변화시켜도 된다.

또한, 본 실시예에서는, 다중 비교법을 대신하여 판별 분석을 이용해도 좋다. 즉, 분산 분석에 따라 차가 있다고 된 항목에 관한 것으로, 각 조사 대상을 판별 분석에 따라 분리하고, 그 분리 결과를 표시해도 좋다.

또한, 본 실시예에서는, 텔레비전이라는 상품에 대한 평가 항목(화질, 음질, 디자인 등)에 대해 경합 타사 사이에서 비교를 행하고 있지만, 이 외에도 각종 조합을 생각할 수 있다.

예를 들면, 점포마다, 이용자에 대해 행한 앙케이트 조사(점포의 청결함, 점원의 대응, 점원의 지식, 애프터 서비스 등에 대한 평가)의 결과를 평가 항목으로서 점포마다 승패를 분석해도 좋다.

또한, 취급 브랜드마다, 이용자에 대해 행한 앙케이트 조사(적당한 가격, 디자인 센스, 기능성, 내구성, 이미지 등에 대한 평가)의 결과를 평가 항목으로서 브랜드마다의 승패를 분석해도 좋다.

(3) 이어서, 본 발명의 제3 실시예에 대해 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시예에서는, 조사 대상을 평가하는 항목이 복수개 있는 경우에, 각각의 항목마다의 평가치의 적정화를 꾀하는 데이터 분석 시스템에 대해 설명한다.

도 15는, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(유통 통신부 시스템)의 구성을 나타내는 블록도이다.

본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(21)은, 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(22)와, 정규화부(23)와, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(24)와, 평가 기준 설정부(25)와, 평가 기준 저장 데이터 베이스(26)와, 평가부(27)와, 표시부(28)를 구비하고 있다.

분석 대상 저장 데이터 베이스(22)는, 가령 POS 데이터 등과 같은 조사 데이터를 기억한다. 예를 들면, 앞서 도시된 표 2와 같은, 각 판매점 B1∼B5에서의 어느 메이커 제조의 5개의 상품 A1∼A5의 판매 실적 등이 기억된다. 이 경우, 조사 대상은 각 판매점 B1∼B5이고, 평가하는 항목은 상품 A1∼A5의 판매 실적이 된다.

정규화부(23)는, 각 항목의 평균치와 표준 편차를 구하고, 각각의 항목의 값을 정규화한 결과(24a)를 산출하고, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(24)에 기억한다. 예를 들면, 정규화한 값으로 하여 Z 스코어를 이용할 수 있지만, 편차치 등의 다른 정규화값을 이용해도 좋다. 이 Z 스코어는 이하와 같은 수학식 10에 의해 산출된다.

이에 따라, 각 항목에서의 개개의 값의 순위치가 평균과 분포를 기준으로 하여 산출된다.

구해진 Z 스코어는, 도 16에 도시된 바와 같은 의미를 갖는다. 이 Z 스코어를 이용함에 따라, 예를 들면 상품 A1, 상품 A2를 모두 100만엔 판매했다고 해도, 상품 A1 혹은 상품 A2에서의 각 판매점에서의 판매액의 변동(다른 판매점에서도 100만엔정도 팔았는지, 혹은 다른 판매점은 수십만엔밖에 못 팔았는지)을 고려한 랭킹이 이루어진다.

도 15에서의 평가 기준 설정부(25)는, 사용자들로부터 소정의 평가 항목에의 가중치나 Z 스코어용의 점수 변환 정보 등과 같은 평가 기준을 접수하여 평가 기준 저장 데이터 베이스(26)에 기억한다. 여기서는, 상품 A3의 가중치를 3으로 하고, 상품 A4의 가중치를 2로 한다는 취지의 평가 기준이 입력되었다. 또한, Z 스코어의 값이 2.0 이상의 경우를 10점, 1.0 이상의 경우를 8점, 0.5 이상의 경우를 6점, 0 이상인 경우를 5점, 0 미만인 경우를 3점, -0.5 이하인 경우를 2점, -1.0 이하의 경우를 1점, -2.0 이하인 경우를 0점으로 하는 취지의 평가 기준이 입력되었다. 또, 평가 기준은, 이것에 한정되는 것은 아니고, 자유롭게 설정 가능하다.

평가부(27)는, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(24)의 정규화 결과(24a)를 참조하고, 또한 평가 기준 저장 데이터 베이스(26)의 평가 기준을 참조하여, 각 조사 대상마다의 평가치를 구한다. 예를 들면, 각 Z 스코어를 상기한 점수로 치환하고, 판매점 B1∼B5마다 가산하여 합계점을 구한다. 또한, 이 합계점을 총점수(10점×상품수)로 나누고, 100을 곱하여 각 판매점 B1∼B5의 평가를 백점 만점으로 평가해도 된다. 또한, 합계점을 구하기 위한 가산시에, 상품마다의 이익율(매출 총이익, 순이익), 상품마다의 위치 부여 (팔고 싶은 상품, 팔고 싶지 않은 상품) 등을 고려하여, 웨이티드하여 합계점을 구해도 된다.

표시부(28)는, 평가부(27)에 의해 구해진 평가 결과를 표시한다.

상기된 바와 같은 구성을 갖는 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(21)에서는, 우선 어떤 메이커가 취급하고 있는 상품 A1∼A5의 판매점 B1∼B5마다의 판매 금액이 분석 대상 정보 저장 데이터 베이스(22)에 저장된다. 여기서는 앞서 설명 한 표 2가 저장되어 있다. 예를 들면 B1 점포는 상품 A1을 25만엔, 상품 A2를 40만엔, 상품 A3을 5만엔, 상품 A4를 12만엔, 상품 A5를 50만엔, 단위 기간 내에 판매했다.

그렇게 하면, 정규화부(23)에 의해, 이하에 도시된 표 3과 같은 각 상품 A1∼A5마다의 평균치 및 표준 편차가 구해진다.

또, 이 평균치 및 표준 편차를 이용하여 정규화부(23)에 의해, 이하에 도시된 표 4와 같은 각 판매 금액의 Z 스코어가 구해지고, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(24)에 기억된다. 이에 따라, 예를 들면 B1 점포의 각 상품 A1∼A5에 대한 Z 스코어는, -0.71, -0.l, -0.67, -0.92, 0.5로 구해진다.

또, 사용자가 앞서 상술된 바와 같은 점수 및 가중치에 관한 평가 기준을 평가 기준(25)에 대해 입력하고 있다.

평가부(27)에서는, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(24)와 평가 기준 저장 데이터 베이스(26)와의 참조가 행해지고, 표 4에서의 Z 스코어가 점수(10점 만점)로 치환되어, 표 5를 얻을 수 있다.

이 표 5에서는, 각 판매점 B1∼B5마다 각 상품 A1∼A5의 판매 금액이 점수로서 평가되어 있다. 예를 들면, B3 점포에 대해 상품 A1의 판매 금액의 평가는 3점, 상품 A2의 평가는 2점, 상품 A3의 평가는 3점, 상품 A4의 평가는 2점, 상품 A5의 평가는 3점이 된다.

또한, 이 표 5에서는, 각 상품 A1∼A5마다의 점수가 각 판매점 B1∼B5마다 가산된 합계가 표시된다. 여기서는, B1 점포의 합계점이 29점, B2 점포의 합계점이 15점, B3 점포의 합계점이 13점, B4 점포의 합계점이 23점, B5 점포의 합계점이 17점이 된다.

또한, 이 표 5에서는, 상품수가 5개이고, 50점 만점의 평가가 되기 때문에, 각 판매점 B1∼B5의 합계점이 50으로 나누어지고, 그 후 100이 곱해지고, 100점 만점의 평가가 가장 우측열에 표시된다. 이 결과, B1 점포의 평가가 58점, B2 점포의 평가가 30점, B3 점포의 평가가 26점, B4 점포의 평가가 46점, B5 점포의 평가가 34점이 된다.

또한, 평가부(27)에서는, 표 6과 같이, 사용자의 평가 관점에 기초한 웨이티드를 이용한 평가를 얻을 수 있다.

예를 들면, 메이커가 이익율이 높은 상품 A3과 상품 A4의 판매를 중시하는 경우, 이 2 상품 A3, A4에 대해 가중치를 곱하여 평가한다. 표 6에서는, 상품 A3의 점수에 가중치 3, 상품 A4의 점수에 가중치 2를 곱한다. 이 결과, 최종적인 평가는, B1 점포가 45점, B2 점포가 26.25점, B3 점포가 26.25점, B4 점포가 46.25점, B5 점포가 47.5점이 된다.

그리고, 이 표 5 혹은 표 6 등과 같은 평가부(27)에서 얻어진 평가 결과가, 표시부(28)에 의해 표시된다. 상기된 결과, 사용자의 관점을 고려하지 않고 평가한 경우에는 표 5로부터 B5 점포는 34점에서 3위로 판단된다. 이에 비해, 사용자의 관점을 고려하여 평가한 경우에는 표 6으로부터 B5 점포는 47.5점으로 1위라고 판단된다.

이상 설명된 바와 같이, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(21)에서는, 조사 대상이 각 평가 항목마다 정규화된 평가치에 따라 평가된다. 또한, 사용자의 평가 관점에서 정해진 가중치가 그 평가 항목의 평가치에 반영된다.

따라서, 단순히 판매 금액의 대소에 따라 평가가 결정되는 것은 아니고, 다른 판매점이 거의 판매되지 않은 제품을 많이 팔고 있고, 자사가 판매하고 싶은 제품을 많이 팔고 있고, 단가가 높은 것을 팔아 합계의 판매 금액이 높아지고 있다는 점을 고려하면서 평가를 결정할 수 있다.

또, 본 실시예에서는, 상품마다의 판매 실적을 기초로 점포에 대한 평가를 행하고 있지만, 이러한 평가외에도 이하와 같은 평가를 행할 수 있다.

예를 들면, 취급 상품에 대해, 이익율, 판매 실적, 판매장 면적 등을 평가 항목으로서 평가를 행해도 좋다.

또한, 상품의 시간대 다른 판매 실적, 판매 단가 등을 기초로 점포를 평가해도 좋다.

또한, 상품의 반품액, 반품율 등을 기초로 점포를 평가해도 된다.

또한, 년대, 남녀별 판매 실적, 판매 단가 등을 기초로 점포를 평가해도 된 다.

또한, 앙케이트 조사 결과 등으로부터 얻어지는 소비자의 점포에 대한 평가의 정규화치를 구하고, 점포의 평가를 행해도 좋다.

또한, 앙케이트 조사 결과 등으로부터 얻어지는 소비자의 상품에 대한 평가의 정규화치를 구하여, 상품의 평가를 행해도 좋다.

기타, 각종 조사 대상의 평가에 대해, 적용 가능하다.

(4)이어서, 본 발명의 제4 실시예에 대해 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시예에서는, 어떤 조사 대상에 관한 복수의 조사 결과를 좌표치로 하여 이 조사 대상을 좌표 공간에 표시할 때에, 정규화한 값을 좌표치에 이용하고, 또한 이 조사 대상에 관한 소정의 비교 결과도 좌표 공간에 표시하는 데이터 분석 시스템에 대해 설명한다.

이하에서는, 앞서 설명한 도 29의 앙케이트(100)(만족도 조사 용지)와 동일한 앙케이트를 각종 제품(텔레비전, 비디오, 냉장고, 에어컨, 다리미 등)에 대해 준비하고, 이 앙케이트에 의해 P1∼P5사의 각종 제품에 관한 각 평가 항목에 대한 만족도를 수집한 경우를 예로서 설명한다.

또한, 앞서 설명한 도 30의 앙케이트(200)(제품에 관한 중시도 조사 용지)에 의해, 각종 제품에 관하여, 평가 항목에 대한 피험자의 중시도를 수집했다.

도 17은, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(중시 만족도 분석 시스템)의 구성을 나타내는 블록도이다.

본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(29)은, 분석 대상 저장 데이터 베이스(30)와, 정규화부(31)와, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(32)와, 비교부(33)와, 비교 결과 저장 데이터 베이스(34)와, 표시 형태 지시부(35)와, 설정 저장부(36)와, 표시부(37)를 구비하고 있다.

분석 대상 저장 데이터 베이스(30)는, 수집한 앙케이트 결과나 조사 데이터를 기억한다. 여기서는, 각종 제품에 관한 만족도의 조사 앙케이트(1001∼100n)가 P1사∼P5사의 각종 제품에 대해 실행된 결과, 및 각종 제품마다의 평가 항목에 관한 중시도의 앙케이트(200)의 결과가 기억되어 있다.

또한, 이 분석 대상 저장 데이터 베이스(30)에는, 조사 데이터에 관한 속성도 기억되어 있다. 예를 들면, 앙케이트(1001∼100n, 200)에 해답한 피험자의 연령, 성별, 년대, 직업 등을 속성으로 할 수 있다.

정규화부(31)는, 분석 대상 저장 데이터 베이스(30)의 기억 내용을 참조하여, 각종 사항(제품이나 평가 항목 등)을 조사 대상, 각종 사항(중시도, 만족도 등)을 축으로 이용하는 축 항목으로서 정규화를 행하고, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(32)에 기억한다. 여기서는, 피험자의 속성을 고려하면서, 이하의 관점 등으로부터 Z 스코어를 계산한다.

전 제품 대 특정 메이커 제품(전체, 년대별, 남녀별 등)

특정 제품 대 특정 메이커 제품(전체, 년대별, 남녀별 등)

특정 제품 평가 항목 대 특정 메이커 제품 평가 항목(전체, 년대별, 남녀별 등)

예를 들면, 앙케이트(100l∼100n)의 만족도를 각 평가 항목마다 Z 스코어로 변환한 결과(3001∼300n), 및 앙케이트(200)의 중시도를 각 평가 항목마다의 Z 스코어로 변환한 결과(400) 등을 얻을 수 있다.

또, 이 정규화부(31)는, 각종 사항을 고려하여 정규화를 행하고 있지만, 예를 들면 표시 형태 지시부(35)에서 사용자에게 지시된 사항만을 고려하여 정규화를 실행해도 좋다.

비교부(33)는, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(32)에 기억되어 있는 Z 스코어에 기초하여, 각 메이커와 그 밖의 메이커사이의 Z 스코어에 의한 우열 정보 등의 비교 데이터를 구하고, 비교 결과 저장 데이터 베이스(34)에 기억한다. 예를 들면, 텔레비전에 관한 P1사와 다른 P2∼P5사와의 화질의 Z스코어를 조사하고, P1 사보다도 Z 스코어가 작은 메이커가 1사, 큰 메이커가 3사 있으면, P1사의 텔레비전의 화질은 타사와 비교하여 많은 부분에서 뒤떨어진다는 취지의 비교 데이터를 구한다. 마찬가지로, 다른 제품이나 다른 평가 항목에 대해서도 동일한 비교 데이터를 구해도 된다. 또한, P1∼P5사의 임의의 조합에 관한 우열을 비교 데이터로서 구해도 되고, 기타 각종의 비교 결과를 비교 데이터로 할 수 있다.

또, 이 비교부(33)는, 표시 형태 지시부(35)에서 사용자에게 지시된 사항에 관한 비교만을 구한다.

표시 형태 지시부(35)는, 사용자로부터의 표시 형태 지시를 접수하고, 그 내용을 설정 저장부(36)가 혹은 표시부(37)에 출력하고, 필요하면 그 밖의 구성 요소에도 출력한다. 예를 들면, 조사 대상(표시하는 대상)의 지정, 축 항목 (축으로 이용하는 사항)의 지정, 비교 대상의 지정 등이 입력된다.

설정 저장부(36)는, 사용자가 표시 형태 지시부(35)에서 설정한 비교 결과 표시용의 지표를 저장한다. 예를 들면, 앞서 설명한 비교부(33)에 의한 비교에 의해 승률이 75%이상 100% 이하까지의 경우에는 크기 4포인트의 ○를 표시하는 취지의 설정이 기억된다.

표시부(37)는, 표시 형태 지시부(35)로부터 입력한 표시 형태 지시에 표시 지시가 포함되어 있으면, 정규화 결과 저장 데이터 베이스(32)를 참조하여, 비교 결과 저장 데이터 베이스(34) 및 설정 저장부(36)를 참조하여, 표시 형태 지시의 내용에 따른 4상한 그래프를 표시한다.

이 표시부(37)는, 예를 들면 축 항목, 비교 대상, 조사 대상 등을 사용자의 지정 내용에 따라 전환하여 표시한다.

상기된 바와 같은 구성을 갖는 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(29)에서, 제1 예로서, P1사의 텔레비전에 관한 각종 평가 항목을 조사 대상으로 하고, 중시도/만족도를 축 항목으로 한 경우의 표시가 사용자로부터 지시되었다.

도 18은, 이 제1 예에서의 표시 결과를 나타내고, Z 스코어로 된 P1사의 텔레비전에 관한 중시도/만족도의 평가 결과이다. 이 도 18로부터 예를 들면 피험자는 P1사의 텔레비전의 접속성에 대해서는 중시하거나 만족하는 것을 파악할 수 있다. 또한, 디자인에 대해서는 중시하고 있지만 불만으로 생각하고 있는 것을 파악할 수 있다. 또한, 패키지에 대해서는 중시하지 않지만 만족하는 것을 파악할 수 있다. 또한, 중시도/만족도의 레벨은 정규화되기 때문에, 중시도와 만족도사이에서 레벨을 비교 판정할 수 있다.

제2 예로서, 상기 제1 예의 지시에, 더욱 P1사가 다른 P2∼P5사와 비교하여 더 많은 부분에서 나은지의 여부를 표시하는 취지의 지시가 사용자에 의해 부가되었다.

도 19는, 이 제2 예에 있어서의 평가 결과를 나타내고, Z 스코어가 된 P1사의 텔레비전의 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사 P2∼P5와의 승패 관계를 더해 표시하고 있다. 즉, 이 도 19는, 앞의 도 18의 표시 결과에 P1사와 타사사이에서의 비교를 도입하고, P1사의 텔레비전이 타사 P2∼P5의 텔레비전과 비교하여 더 나은 경우에는 ○, 뒤떨어지는 경우에는 ●를 표시하고, 또한 그 크기로 우열의 정도를 나타내고 있다. 이에 따라, 예를 들면 피험자는 디자인을 중시하고, P1사의 디자인을 불만으로 생각하고 있지만, 타사와 비교한 경우에는 P1사의 디자인은 우수하다고 파악할 수 있다.

제3 예로서, P1 사의 각종 제품의 가격에 관한 중시도/만족도의 표시, 및 타사의 각종 제품의 가격과의 비교 결과가 사용자로부터 지시되었다. 이 제3의 예는 P1사의 각종 제품을 조사 대상으로 하고, 가격의 중시도/만족도를 축 항목으로 하고, 타사 P2∼P5의 각종 제품의 가격과의 비교 결과를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시된 경우에 상당한다.

도 20은, 이 제3 예에서의 표시 결과를 나타내고, Z 스코어에 의한 P1사의 각종 제품의 가격에 관한 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사 P2∼P5의 각종 제품의 가격과의 승패 관계를 더해 표시한다. 즉, 이 도 20은, 가격이라는 관점에서 P1사의 제품을 평가하고, 타사 P2∼P5와의 비교를 행한다. 예를 들면 피험자는 세 탁기에 대해 가격을 중시하여 P1사의 세탁기의 가격에 대해 만족하고 있지만, P1 사의 세탁기의 가격은 타사와 비교할 경우 뒤떨어진다고 평가하는 것을 파악할 수 있다.

제4 예로서, P1사의 텔레비전에 대해 20대 여성에게 주목하여, P1 사의 다른 제품과의 비교를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시되었다. 이 제4 예는, 20대 여성에서의 P1 사의 텔레비전의 평가 항목을 조사 대상으로 하고, 중시도/만족도를 축 항목으로 하고, P1 사의 다른 제품과의 비교 결과를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시된 경우에 상당한다.

도 21은, 이 제4 예에서의 표시 결과를 나타내고, Z 스코어로 된 P1 사의 텔레비전에 관한 평가 항목의 20대 여성의 중시도/만족도의 평가 결과와 동일한 P1 사의 다른 제품과의 승패 관계를 더해 표시한 결과이다. 이 도 21에 의해, 예를 들면 20대 여성은 텔레비전에 대해 디자인을 중시하여 P1 사의 텔레비전의 디자인에 불만이지만, 다른 P1사의 제품과 비교하면 디자인의 평가가 높다는 것을 파악할 수 있다. 또한, 가격에 대해서는 중시하면서 만족하고 있지만, 다른 P1사의 제품과 비교하면 가격의 평가가 낮은 것을 파악할 수 있다.

제5 예로서, P1 사의 텔레비전에 대해 독신 남성에게 주목하여, 타사 P2∼P5의 텔레비전과의 비교를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시된다. 이 제5 예는, 독신 남성에서의 P1사의 텔레비전의 평가 항목을 조사 대상으로 하고, 중시도/만족도를 축 항목으로 하고, 타사 P2∼P5의 텔레비전과의 비교 결과를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시된 경우에 상당한다.

도 22는, 이 제5예에서의 표시 결과를 나타내고, Z 스코어가 된 P1사의 텔레비전의 평가 항목에 관한 독신 남성의 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사 P2∼P5의 텔레비전의 승패 관계를 더해 표시하고 있다. 이 도 22에 의해, 예를 들면 독신 남성은 텔레비전에 대해 접속성을 중시하며, P1사의 텔레비전의 접속성에 불만이 있지만, 타사 P2∼P5보다는 평가가 높다는 것을 파악할 수 있다. 또한, 디자인을 중시하면서 만족하고 있으므로, 타사 P2∼P5보다 평가도 높다는 것을 파악할 수 있다.

제6 예로서, P1사의 텔레비전의 접속성에 대해 남녀별/년대별 평가, 및 타사 P2∼P5의 텔레비전의 접속성과의 비교를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시되고, 또한 년대의 천이 관계를 표시하는 취지도 지시되었다. 이 제6 예는, 각 성별, 년대마다의 P1사의 텔레비전의 접속성을 조사 대상으로 하고, 중시도/만족도를 축 항목으로 하고, 타사 P2∼P5의 텔레비전의 접속성과의 비교 결과를 표시하며, 천이 관계를 표시하는 취지가 사용자로부터 지시된 경우에 상당한다.

도 23은, 이 제6 예에서의 표시 결과를 나타내고, Z 스코어로 된 P1사의 텔레비전의 접속성에 관한 년대/성별의 중시도/만족도의 평가 결과에, 타사 P2∼P5의 텔레비전의 접속성과의 승패 관계를 더해 표시하고 있다. 이 도 23에 의해, 예를 들면 남성에 대해서는 20대로부터 40대까지는 접속성을 중시하고 있지만 불만으로 생각하고, 타사 P2∼P5의 텔레비전의 접속성에 비하면 우수하다고 파악할 수 있다. 또한, 남성의 50대에서 60대는 접속성을 중시하면서 만족하고 있다고 파악할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따른 데이터 분석 시스템(29)에서는, 조사 대상에 관한 축 항목의 값이 정규화되고, 이 정규화된 값에 기초하여 조사 대상의 식별 정보가 4상한 그래프 상에 배치된다. 또한, 조사 대상을 표시하는 경우에, 다른 사항과의 비교 결과로부터 결정되는 지표도 함께 배치된다.

이에 따라, 분석 결과의 변동 형편이나 축 항목 사이에서의 상대적인 평가 혹은 데이터 샘플사이에서의 비교 평가를 사용자에게 파악시킬 수 있고, 사용자의 분석 작업을 지원할 수 있다.

또, 본 실시예에서는, 중시도와 만족도를 축 항목으로 하여 4상감으로 분석을 하고 있지만, 이 중시도, 만족도 외에도 각종 사항을 축 항목으로서 이용할 수 있다.

예를 들면, 점포마다의 매상고와 이익률을 축 항목으로 함으로써, 이익률이 높지만 이익을 내지 않거나(염가 판매하고 있음), 혹은 매상고는 낮지만 이익을 내고 있는 등의 정보를 얻을 수 있다. 또한, 판매 목표액을 비교 사항으로 하여, 목표를 클리어하고 있는지의 여부를 나타내는 지표를 표시하고, 그 지표의 크기로 취급, 상품수를 표현해도 좋다.

또한, 점포(혹은 상품)마다의 매상고와 리피트율(월별 구매 횟수)을 축 항목으로 함으로써, 그 점포(상품)가 불특정 다수의 고객을 상대로 하고 있는 것인지, 혹은 특정한 특징을 갖는 고객이 타겟인지를 명확하게 할 수 있다. 이에 따라, 그 점포(상품)의 판매 전략을 세울 수 있다. 또한, 지표의 크기로 점포 면적, 내점 손님수 등의 부가 가치 정보를 표현해도 좋다.

또한, 중시도, 만족도, 기대도, 필요도, 충족도를 자유롭게 조합하여 축 항목으로 할 수 있다. 예를 들면, 제품의 기능에 대해, 그 기능을 이용자가 얼마만큼 중시하고 있는지/필요하게 생각되어지는지, 새로운 기능으로서 기대하고 있는지와, 현재 제공되는 기능에 대해 만족하고 있는지, /충족하는지 등을 조합함으로써, 중시는 하고 있는지 현 시점에서는 필요하게 생각되어지지 않은지, 필요성이 높지만 만족하지 않는다는 등을 분석할 수 있다.

또한, 소비자에 대해 상품의 인지도 조사를 행하고, 그 결과(상품 인지도)와 광고 비용을 축 항목으로 하여 분석을 해도 좋다. 비교 대상으로 하여 타사의 동일카테고리 상품과의 인지도의 비교를 행하고, 지표의 크기로 인지도의 차를 표현하여, 분석 결과에 부가 정보를 갖게 해도 좋다. 또한, 비교 대상으로서 타사의 동일한 카테고리 상품과의 인지도의 비교를 행하고, 지표의 크기로 그 상품의 판매액이나 이익액 등을 표현하여, 분석 결과에 부가 정보를 갖게 해도 좋다.

또한, 자사 상품의 시장 공유와 이익율을 축 항목으로 하고, 지표의 종별과 그 크기로 타사의 동일한 카테고리 상품과의 우열을 표현하고, 자사 상품의 포지션을 명확하게 하여 상품 전략 등의 입안을 지원할 수 있다.

또한, 본 실시예에서는, 표시 결과를 4상한 그래프의 형식으로 표시하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니고, 1 혹은 3 이상의 좌표 공간에 표시 대상을 배치해도 좋다.

또한, 상기 각 실시예에 따른 데이터 분석 시스템은, 동일한 작용·기능을 실현 가능하면 각 구성 요소의 배치를 변경시켜도 되고, 또한 각 구성 요소를 자유롭게 조합해도 좋다.

또한, 상기 각 실시예에 따른 데이터 분석 시스템에 의해 제공되는 데이터 분석 방법을, 발명으로서 취급하는 것도 가능하다.

또한, 상기 각 실시예에 따른 데이터 분석 시스템의 각 기능, 각 요소는, 컴퓨터에 실행시킬 수 있는 프로그램으로서, 예를 들면 자기 디스크 (플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광 디스크 (CD-ROM, DVD 등), 반도체 메모리등의 기록 매체에 기입하여 적용하거나, 통신 매체에 의해 전송하여, 각종 계산기, 계산기 시스템에 적용하는 것도 가능하다. 상기 각 기능을 실현하는 컴퓨터는, 기록 매체에 기록된 프로그램을 판독하고, 프로그램에 의해 동작이 제어됨으로써, 상술한 처리를 실행한다.

본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자들에 의해 부가적인 장점 및 변형이 용이하게 얻어질 수 있다. 그러므로, 본 발명은 본 명세서에 도시된 상세한 설명 및 대표적인 실시예들에 한정되지 않는다. 따라서, 첨부된 특허 청구 범위의 이의 등가적 기술에 의해 정의된 일반적인 본원 발명 개념의 기술 사상이나 기술 범위에 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 행해질 수 있다.

Claims (26)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 데이터 분석 시스템에 있어서,

   복수의 조사(調査) 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 그 분산 분석의 결과를 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스에 저장하는 분산 분석 수단;

   상기 분산 분석 수단에 의해 분산 분석한 결과, 상기 복수의 조사 대상들 사이에 차(差)가 있다고 판정된 항목을 상기 분산 분석 결과 저장 데이터베이스로부터 추출하고, 이 추출된 항목마다 상기 복수의 조사 대상 중 임의의 조사 대상을 기준으로 하여 다중 비교법을 적용하여, 이 기준과 다른 조사 대상 사이의 차의 상태를 구하고 다중 비교 결과 저장부에 저장하는 다중 비교 처리 수단; 및

   상기 다중 비교 처리 수단에 의해 구해진 기준과 다른 조사 대상과의 차의 상태를 표시하는 표시 수단

   을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
9. 제8항에 있어서,

   상기 다중 비교 처리 수단은, 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태로서 차의 유무와 평가치를 구하고,

   상기 표시 수단은, 상기 다중 비교 처리 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목을 제1 요소로 하고, 상기 다중 비교 처리 수단에 의해 상기 기준과의 사이에 차가 있다고 판단된 다른 조사 대상의 식별 정보를 제2 요소로 하여, 상기 다중 비교 처리 수단에 의해 구해진 평가치에 기초한 평가 지표를 대응하는 위치에 표시하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
10. 제8항에 있어서,

    상기 다중 비교 처리 수단은, 기준과 다른 조사 대상사이의 차의 상태로서 평가치를 구하고,

    상기 표시 수단은, 상기 다중 비교 처리 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목을 제1 요소로 하고, 상기 다중 비교 처리 수단에 의해 구해지는 평가치를 제2 요소로 하여, 상기 복수의 조사 대상의 식별 정보를 대응하는 위치에 표시하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
11. 데이터 분석 시스템에 있어서,

    복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 그 분산 분석의 결과를 분산 분석 결과 저장 데이터베이스에 저장하는 분산 분석 수단;

    상기 분산 분석 수단에 의해 분산 분석한 결과, 상기 복수의 조사 대상 사이에서 차가 있다고 판정된 항목을 상기 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스로부터 추출하고, 이 추출된 항목마다, 상기 복수의 조사 대상에 대한 판별 분석을 실행하여, 상기 추출된 항목에 대해 각 조사 대상이 고평가측인지 혹은 저평가측인지를 평가 결과로서 구하는 판별 분석 수단; 및

    상기 판별 분석 수단에 의해 차가 있다고 하여 추출된 항목에 관한 각 조사 대상의 평가 결과에 기초하여 평가 지표를 표시하는 표시 수단

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
12. 삭제
13. 데이터 분석 시스템에 있어서,

    복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하고, 정규화 결과 저장 데이터베이스에 기억하는 정규화 수단;

    상기 정규화 결과 저장 데이터베이스에 기억된, 상기 정규화 수단에 의해 정규화된 결과에 기초하여 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교하고, 비교 결과를 비교 결과 저장 데이터베이스에 기억하는 비교 수단; 및

    상기 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 상기 정규화 결과 저장 데이터베이스에 기억된 정규화된 결과를 좌표치로 하여, 각 조사 대상의 식별 정보 및 상기 비교 수단에 의해 얻어지는, 상기 비교 결과 저장 데이터 베이스에 기억된 상기 비교 결과를 나타내는 지표를 표시하는 표시 수단

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
14. 제13항에 있어서,

    상기 비교 결과를 나타내는 지표는, 비교의 결과에 따른 우열의 정도에 따라 전환되는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
15. 제13항에 있어서,

    상기 복수의 조사 대상과 상기 복수의 항목에 관한 지정을 접수하는 표시 형태 지시 수단을 부가하고,

    상기 비교 수단은, 상기 정규화 수단에 의해 정규화된 결과에 기초하여, 상기 표시 형태 지시 수단에 의해 지정된 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교하고,

    상기 표시 수단은, 상기 표시 형태 지시 수단에 의해 지정된 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 상기 정규화 수단에 의해 정규화된 결과를 좌표치로 하고, 상기 표시 형태 지시 수단에 의해 지정된 복수의 조사 대상의 식별 정보 및 상기 비교 수단에 의해 얻어지는 비교 결과를 나타내는 지표를 표시하는

    것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
16. 제13항에 있어서,

    상기 표시 수단은, 상기 복수의 조사 대상들 사이에 천이 관계(transitional relationship)가 있는 경우에, 이 천이 관계에 관한 정보도 표시하는 것을 특징으로 하는 데이터 분석 시스템.
17. 삭제
18. 삭제
19. 삭제
20. 삭제
21. 삭제
22. 삭제
23. 컴퓨터가,

    복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 그 분산 분석의 결과를 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스에 저장하는 분산 분석 기능;

    상기 분산 분석 기능에 따라 분산 분석한 결과, 상기 복수의 조사 대상들 사이에 차가 있다고 판정된 항목을 상기 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스로부터 추출하고, 이 추출된 항목마다 상기 복수의 조사 대상 중 임의의 조사 대상을 기준으로 하여 다중 비교법을 적용하고, 이 기준과 다른 조사 대상 사이의 차의 상태를 구하여, 다중 비교 결과 저장부에 저장하는 다중 비교 처리 기능; 및

    상기 다중 비교 처리 기능에 따라 구해진 기준과 다른 조사 대상과의 차의 상태를 표시하는 표시 기능

    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
24. 컴퓨터가,

    복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 분산 분석하고, 그 분산 분석의 결과를 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스에 저장하는 분산 분석 기능;

    상기 분산 분석 기능에 따라 분산 분석한 결과, 상기 복수의 조사 대상들 사이에 차가 있다고 판정된 항목을 상기 분산 분석 결과 저장 데이터 베이스로부터 추출하고, 이 추출된 항목마다, 상기 복수의 조사 대상에 대한 판별 분석을 실행시켜서, 상기 추출된 항목에 관해 각 조사 대상이 고평가측인지 혹은 저평가측인지를 평가 결과로서 구하게 하는 판별 분석 기능; 및

    상기 판별 분석 기능에 따라 차가 있다고 하여 추출된 항목에 관한 각 조사 대상의 평가 결과에 기초한 평가 지표를 표시하는 표시 기능

    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
25. 삭제
26. 컴퓨터가,

    복수의 조사 대상을 복수의 항목에 대해 평가한 결과를 정규화하고, 정규화 결과 저장 데이터 베이스에 기억하는 정규화 기능;

    상기 정규화 결과 저장 데이터 베이스에 기억된 상기 정규화 기능에 따라 정규화된 결과에 기초하여 복수의 조사 대상과 임의의 비교 대상을 비교하고, 비교 결과를 비교 결과 저장 데이터 베이스에 기억하는 비교 기능; 및

    상기 복수의 항목을 좌표 축으로 하고, 상기 정규화 결과 저장 데이터 베이스에 기억되는 정규화된 결과를 좌표치로 하여, 각 조사 대상의 식별 정보 및 상기 비교 기능에 따라 얻어지는 상기 비교 결과 저장 데이터 베이스에 기억되는 상기 비교 결과를 나타내는 지표를 표시하는 표시 기능

    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

Images