【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、データ分析を行なう装置にかかり、特に、双対尺度法でデータを分析する装置に関する。

【０００２】双対尺度法は顧客データ，ＰＯＳデータ，
マーケットリサーチ・データなどの分析に用いられており、その分析結果から市場が把握され、さらに消費者の行動が予測される。 尚、双対尺度法の内容については、
文献「質的データの数量化」西里静彦著（朝倉書店）に説明されている。

【従来の技術】従来におけるこの種のデータ分析装置は、与えられたデータ（顧客データ，ＰＯＳデータ，マーケットリサーチ・データなど）を双対尺度法で分析し、数値などが羅列された分析結果を出力する。 ユーザ（マーケッター）は装置から出力された分析結果を用紙上にプロットしてこれを評価する。 あるいは、装置から出力された分析結果のデータをグラフ描画装置へ入力してディスプレイ画面のマップ上にプロット表示させ、その表示内容を検討する。

【発明が解決しようする課題】従来においては、数値などが羅列された形で分析結果が出力されることから、統計の専門知識を持たないユーザはその分析結果を十分に活用できない。 また統計の専門知識を持つユーザであっても、膨大な量の分析結果が出力された場合には、その評価に多大な労力を必要とし、時間を費やす。 本発明は上記従来の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、高度な専門知識やノウハウを必要とすることなく、
多量のデータを容易に評価することが可能となる装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、第１発明，第２発明，第３発明，第４発明にかかる装置は図１の様に構成されている。 同図において第１発明にかかる装置は、与えられたデータを双対尺度法で分析する双対尺度法分析手段１０と、双対尺度法の分析結果が２次元のマップ上にプロットされた表示をディスプレイ１２に行わせる双対尺度マップ表示手段１４と、を有する。 また第２発明にかかる装置は、与えられたデータを双対尺度法で分析する双対尺度法分析手段１０と、
双対尺度法の分析結果が２次元のマップ上にプロットされた表示をディスプレイ１２に行わせる双対尺度マップ表示手段１４と、与えられたデータから特化係数を算出する特化係数算出手段１６と、算出された特化係数が所定の値以上となるプロットが直線で結ばれた表示をディスプレイ１２に行わせる特化係数直線表示手段１８と、
を有する。 さらに第３発明にかかる装置は、与えられたデータを双対尺度法で分析する双対尺度法分析手段１０
と、双対尺度法の分析結果が２次元のマップ上にプロットされた表示をディスプレイ１２に行わせる双対尺度マップ表示手段１４と、与えられたデータのクラスタ分析を行なうクラスタ分析手段２０と、クラスタ分析の結果を双対尺度法分析手段１０に与えて関連のプロットをクラスタ化してディスプレイ１２に表示させるクラスタ化プロット表示手段２２と、を有する。 そして第４発明にかかる装置は、与えられたデータを双対尺度法で分析する双対尺度法分析手段１０と、双対尺度法の分析結果が２次元のマップ上にプロットされた表示をディスプレイ１２に行わせる双対尺度マップ表示手段１４と、新たに与えられたデータのマップ上における位置を算出する新データ位置算出手段２４と、新たに与えられたデータのプロットが算出された位置に追加された表示をディスプレイ１２に行わせる新データ追加表示手段２６と、を有する。

【作用】

/* 双対尺度法による分析 */ 第１発明では、与えられたデータが双対尺度法で分析され、その結果が２次元のマップ上へ直ちに表示出力される（図２参照）。 このため、統計の専門知識を持たないユーザであっても、各項目の関連性（既存の市場における各商品の位置付け）をマップ表示から容易にかつ速やかに把握することが可能となる。 /* 特化係数による分析 */ 第２発明では、与えられたデータから特化係数が算出されてその係数が所定の値以上となるプロットを直線で結ぶ表示が行われ（図３参照）、したがって、関連性の高い項目をこの直線表示から容易に特定することが可能となる。 /* クラスタ分析 */ 第３発明では、与えられたデータのクラスタ分析が行なわれて関連したプロットを特定する表示が行なわれるので（図４，図５参照）、多量のデータから関連性の高いものを迅速に捜し出すことが可能となる。 /* 拡大度数表分析 */ 第４発明においては、新たなデータが与えられると、マップ上における同データの位置が算出されてその位置にプロットを追加した表示が行われ（図６参照）、このため、既存の市場に新たな商品を投入した場合における同商品の位置付けをこの表示から推測することが可能となる。 /* 順次表示，拡大縮小表示，変色表示，バブルチャート，項目名消去 */ なお、プロットが多数重なって理解が困難となった場合や理解を更に深めようとする場合には、マップ原点より遠いものから順に各プロットを再表示し（図７参照）、
ユーザが指定した位置に近いものから順に各プロットを再表示し（図８参照）、マップを拡大または縮小して表示し（図９参照）、ユーザが指定したデータのプロットを変色表示し（図１０参照：注目のプロットを容易に捜し出せる）、データの反応速度に応じた面積の円をプロットとして表示し（図１１参照：マップ上における各データの重要度を確認できる）、マップ上の文字情報（項目名など）を消去する（図１２参照）などの手段を設けることが好ましい。

【実施例】図１３において、ハードディスク１３０は顧客データ，ＰＯＳデータ，マーケットリサーチ・データのファイルを格納しており、マウス１３２，キーボード１３４はユーザが操作する。 コンピュータ１３６はマウス１３２，キーボード１３４から与えられたユーザの指示に従い、ハードディスク１３０からデータファイルを読み込んで分析の処理を行い、カラーのディスプレイ１
３８を制御する。 /* データファイルの入力と双対尺度法による分析 */ 図１４にはファイル入出力画面が示されており、ユーザがデータファイル（ハードディスク１３０に格納されているもののいずれか）の名称を入力すると、図１５の処理が開始され、最初にユーザ指定のデータファイルが読み込まれる。 次いで、双対尺度法の分析処理が行なわれ、ディスプレイ１３８の画面上に分析結果がマップ表示される。 すなわち、図１５から理解されるように、データを読み込んだ後（ステップ１００）、行列の周辺度数、総和の計算がなされ（ステップ１０２）、また固有方程式の計算がなされる（ステップ１０４）。 そして、
第２解を求めるまで行われ（ステップ１０６）、第２解が求められないときは（ステップ１０６でＮＯ）、固有値と固有ベクトルの計算がなされ（ステップ１１０）、
最適解の算出がされる（ステップ１１２）。 また、第１
解ならば表示用構造体配列のｘ座標に代入され、第２解ならば表示構造体配列のｙ座標に代入される（ステップ１１４）。 そして、第２解が求められたときは（ステップ１０６でＹＥＳ）、マップに表示されるのである（ステップ１０８）。 それらの処理では、度数表（ユーザの指定したデータファイルから作成）における行列両項目の反応パターンにつき類似度が算出されて特徴を最も良く表す主成分の軸とその軸と直交しこれに次いで特徴を良く表す軸とが取り出され、２次元マップ上に度数表の各項目がプロットされる。 したがって、データの構造や各項目の類似性などの特徴をマップ上における項目間の近さや遠さからビジュアルに把握でき、特に、行項目と列項目とが同時にプロットされるので、軸の意味付けを行なわなくとも、行項目間または列項目間の位置関係からそれらの特徴を容易に読みとることが可能となる。 図１６にはこのときの具体的な画面表示が示されており、
図中右側の大きなメインマップには分析結果の座標値がプロットされ、図中左下の小さなサブマップはマップの拡大／縮小時におけるパイロットマップとなる。 このように、本装置が単独で分析結果をそのままマップ表示するので、他のツール（グラフィック表示のプログラム）
を用意して分析結果をそのツールに引き渡す作業が不要となり（図１７参照）、したがって、既存の市場において自己の商品がどのような位置を占めるのかをマップ表示された内容から容易に把握できる。 /*項目切り出し*/ 分析結果の画面表示から異常値などの不要データを確認した場合において、入力されたデータファイルを編集し直して分析を繰り返すことは、作業効率の大幅な低下を招く（図１８参照）。 その場合、図１９のように度数表のウインドウが開かれて図２０の処理が行なわれ、図２
１で示されるように不要データは入力操作に従いマスクされてマップ表示から削除される。 すなわち、図２０に示すように、リストより項目の選択がなされ（ステップ２００）、次いで選択項目を度数表でマスクし、分析対象の度数表から除外する（ステップ２０２）。 そして、
双対尺度法分析のマップへの表示を行なうのである（２
０４）。 あるいは、図２２の処理が行われマウスドラッグ等で必要なデータの存在する方形領域が指定されると、図２３のように、その領域外に存在する不要なデータがマスクされてマップ表示より削除される（指定された領域外の不要なデータは異なる色で表示される）。 すなわち、図２２に示すように、マップ上の取り出したい部分をマウスで矩形を描き、指定する（ステップ３０
０）。 次いで矩形の４角の座標を原座標に変換し（ステップ３０２）、表示用構造体の全項目を調べ、矩形外であれば度数表をマスクする（ステップ３０４）。 そして、抽出のときは（ステップ３０６でＹＥＳ）、マスクされた項目を度数表から除外し（ステップ３１０）、双対尺度法分析のマップへの表示を行う（３１２）。 また、抽出できないときは（ステップ３０６でＮＯ）、中止される（ステップ３０８）。 /* 特化係数による分析 */ 図２４のマップ表示画面上に開かれたプルダウンメニューから“特化係数”の項目が選択されると、特化係数の値が１．５以上となる項目のプロットが図２５のように直線（特化係数ライン）で結ばれる。 その際には図２
６、図２７の処理が行われており、図２６の処理では値が１．５以上となる特化係数の全てに配列が用意されて特化係数の降順にソートされ、図２７の処理ではこれらのプロットを結ぶ直線がそれまでのマップ表示に重ね合わせて表示される。 すなわち、図２６から理解されるように、行列とその周辺度数から特化係数行列の計算を行い（ステップ４００）、特化係数１．５以上のセルの数を集計する（ステップ４０２）。 次いで、特化係数のセル位置（ｉ行ｊ列番目）と特化係数値を格納する配列の領域を確保する（ステップ４０４）。 そして、１．５以上のセル位置と値を格納し（ステップ４０６）、配列を特化係数の値を基準にし降順にソートするのである（ステップ４０８）。 また、図２７に示すように、１．５以上の特化係数の数までとして（ステップ５００）、表示用配列ｉ行ｊ列番目の情報により、それに対応する行と列の項目のマップ上の座標を結ぶ（ステップ５０４）。
そして、順次表示、継続し（ステップ５０４、ステップ５０４でＹＥＳ、ステップ５０６）、継続がなくなったときに終了する（ステップ５０６でＮＯ、ステップ５０
８）。 また、“特化係数表”のメニュー項目が選択されると、度数表全項目の組み合せ（行×列）に関する特化係数が図２８のように表形式でウィンドウ表示され、かつ、特化係数の値が１．５以上のものは赤色で、それ以外のものは青色で各々表示される（この特化係数表はソートして再表示させることが可能である）。 以上のように、単純な形の特化係数表（図２９参照）は作成されず、値が１．５以上となる特化係数を赤色で表示した特化係数表が作成され、あるいは、それらの項目が直線で結ばれる（図３０参照）。 したがって、他と強く結び付いている関連性の高い項目を表内の赤色表示から特定でき、また、マップ上の直線表示により容易に確認でくきる。 なお、いずれかの項目のみに着目して関連性を調べる場合、ユーザは図３１のようにその項目のプロット部分をクリックし、同部分より引き出された直線のみを表示させる。 /* クラスタ分析 */ 図３２のメニュー表示が画面上に開かれたときに図３３
の処理が行なわれ、図３２のプルダウンメニューから“クラスター分析のみ”の項目が選択されると、行項目間、列項目間で関連性の高いものが調べられてそれらが同一色とされたマップ表示がクラスタ度数表とともに表示され、さらに、デンドログラムも作成されて表示される（図３４参照）。 すなわち、図３３に示すように、終了条件を満たすまで（ステップ６００）、クラスター分析処理度数表行列の結合した項目の位置を返し（ステップ６０２）、インデックスのリメイクグループ１と２の先頭項目番号を返す（ステップ６０４）。 そして表示の型がクラスタ分析のみのとき（ステップ６０６でクラスタ分析のみ）、はじめて行項目がクラスタリングされ（ステップ６０８）、行項目表示色の配色がなされる（ステップ６０８でＹＥＳ、ステップ６１０）。 次いで、はじめて列項目がクラスタリングされ（ステップ６
１２）、列項目表示色の配列がなされる（ステップ６１
２でＹＥＳ、ステップ６１４）。 さらに、グループ１の最後のメンバまで移動し（ステップ６１８）、最後のメンバのポインタに、結合するグループ２の先頭項目のアドレスを代入し（ステップ６２０）、グループ２をたどり、グループ１の先頭の色を代入する（ステップ６２
２）。 そして、マップ表示し（ステップ６２４）、デンドログラム作成、表示する（ステップ６２６）。 ここで、表示の型がクラスタ分析＆双対尺度法のとき（ステップ６０６でクラスタ分析＆双対尺度法）、双対尺度法分析され（ステップ６１６）、マップ表示（ステップ６
２４）、デンドログラム作成、表示される（ステップ６
２６）。 すなわち、図３２のプルダウンメニューから“クラスター分析＆双対尺度法”の項目が選択されると、クラスタ分析に続いて双対尺度法の分析が行なわれ、行項目間、列項目間で関連性の高いものが同一の位置にまとめてプロットされたマップ表示がクラスタ度数表およびデンドログラムとともに表示されるのである（図３５参照・・・図３４において同一色で表示しても良い）。 このように、度数表から関連性の高いものの順でクラスタリングが行なわれてその結果が２種類の方法で表示（クラスタリングされたものを色変えで表示したり、マップ上の同一位置にまとめる）されることから、
多量のデータを圧縮要約した形で把握し、あるいはマップ上の位置からデータ構造をより容易に確認することも可能となる。 さらに、度数表とデンドログラム（および情報量推移グラフ）が表示されるので（図３６参照）、
分析結果やデータ構造の理解が容易となり、再分析や度数表の再構築をスムーズに行える。 すなわち、図３７のようにクラスタ分析とデンドログラム表示のプログラムが用意されてデンドログラムのみが表示される場合に比し、入力データの内容を多角的に効率良く検討することが可能となる。 /* 拡大度数表分析 */ 図３８の表示が行なわれているときにファイル名が入力されると、図３９の処理が行なわれ、ファイル名入力のファイルから追加データが読み込まれてマップ上におけるこの追加データの位置が算出され、その位置にプロットを追加した表示（図４０参照）が行われる（以上、図４１参照）。 すなわち、図３９に示すように、追加データが読み込まれ（ステップ６０１）、データの格納領域のリメイクデータの格納が行われ（ステップ６０３）、
表示用構造体のリメイク追加データの座標を計算し、構造体配列に格納され（ステップ６０５）、マップへ表示されるのである（ステップ６０７）。 したがって、既存の市場へ新たに投入する商品を消費者がどのように受け止めるのか、競合商品はどれになるのかをこの表示から推測できる。 また、次年度のデータを追加してその予測も行える。 /* 順次表示 */ 図４２の画面が表示されているときにおいて図４３の処理が行なわれ、原点が基準点として定められた場合には、マップ上でその基準点より離れた項目から順にプロット表示が行なわれ、任意の点が基準点として定められた場合には、図４４のようにマップ上でその基準点に近い項目から順にプロット表示が行われる（以上、図４５
参照）。 すなわち、図４３に示すように、順次表示部分選択が行OR列OR両方かでなされ（ステップ７００）、中心位置の選択が原点OR任意点かでなされ（ステップ７０
２）、任意点の場合、その位置の取得がなされ（ステップ７０４）、表示用構造体配列の順次表示部分をソートし、任意点の場合、中心位置からの距離を基準に昇順とし、原点の場合、中心位置からの距離を基準に降順とする（ステップ７０６）。 そして、表示項目を全て表示するまで、点と項目名の表示が行われるのである（ステップ７０８、ステップ７１０、ステップ７１２、ステップ７１２でＹＥＳ、ステップ７１４）。 このように、原点より離れた特徴量の大きな項目から順に表示できるので、度数表の構造理解が容易となる。 また、任意の項目に近い項目から順に表示できるので、項目間の競合関係を調べることが可能となる。 /* 拡大縮小表示 */ 図４６の画面表示が行なわれているときに、メインマップまたはサブマップ上でマウスドラッグが行なわれると、ドラッグ開始点と終了点を結ぶ直線が対角線となる四角形の領域が指定され、その領域が拡大表示される（図４７参照：サブマップ内でマウスドラッグが行われた場合には、縮小表示も行える）。 このように、マップを任意に拡大表示できることから、データ構造の理解が容易となる。 /* 変色表示 */ 図４８の画面上に開かれたウィンドウの表から項目が選択されると、選択された項目のプロットが図４９のようにマップ上で色変え表示され、したがって、注目の項目を容易に捜し出せる。 /* バブルチャート */ 図５０の画面が表示されたときに図５１の処理が行なわれ、図５０の画面上に開かれたウィンドウの表から項目が選択されると、選択された項目のバブルチャートが図５２のように表示される。 すなわち、図５１に示すように、バブル表示部分の選択が行か列かで行なわれ（ステップ８００）、バブルに反映する項目の選択が行われ（ステップ８０２）、選択された項目の度数を集計し、
表示構造体へ代入する（ステップ８０４）。 そして、バブル表示項目を表示し、度数表の周辺度数の最大のものと、表示構造体の集計度数からとの比率からバブルを表示する（ステップ８０６）。 図５３ではこのときの作用が説明されており、選択された項目のバブルは周辺度数（あるいは、指定された項目の度数）に比例した大きさとなる。 このように、項目への反応の大きさがマップ上にバブル表示されることから、入力度数表の質的な特徴とともにその量的な特徴（項目の重要度）も同時に把握できる。 例えば、実際の購買データが分析の対象となった場合には、商品間の関係のみならず、バブルから商品市場の大きさを理解できる。 また、年齢層の項目が用意されている場合には、年齢層間の市場の違いを把握できる。 /* 項目名消去 */ 図５４の画面で”行項目”が選択されると、行項目の項目名がマップ上から消去され、また、”列項目”が選択されると、列項目の項目名がマップ上から消去される。
したがって多数の項目がマップ上にプロットされた場合、項目の位置関係を容易に把握できる（クラスタ分析で配色の変化を観察する場合にも項目名を消去する）。 /* 度数表ソート */ 図５５の度数表（双対尺度法分析時のもの）上で表示されたメニューから項目”ソート”が選択されると、図５
６の処理が開始されて任意解の入力が受け付けられ、この解をキーとして表示中の度数表がソートされる。 すなわち、図５６に示すように、ソートに表示する解（1-
2）を入力し（ステップ９００）、行・列部分のそれぞれの表示構造体を昇順にソートする。 第１解ならばｘ軸の値を基準に、第２解ならばｙ軸の値を基準に、（ステップ９０２）。 そして、ソートされた項目順に度数または特化係数を表示する（ステップ９０４）。 ソート後の度数表においては、関連性の高い項目が近い位置に集められ、関連性の低いものが離れて配置される（図５７参照）。 したがって、その度数表から各項目の関連性をきわめて容易に把握することが可能となる。 しかも任意解の入力が受け付けられ、ソートに使用されるキーを選択できることから、各項目の関連性をより多くの視点から把握することが可能となる。 なお、前記の特化係数表やクラスタ度数表においてもソートを行なえ、例えばクラスタ度数表の場合、図５８のようにクラスタ化した項目部分が集められて他と異なる色で表示される。 /* ローデータ逆算 */ 例えば、自己の商品のイメージを変化させて他社の商品と競合させたり、これと逆のことを行なうためにいずれの項目に注力すべきかを調べる場合，あるいは、新商品のコンセプト開発やそのコンセプトの変更（リポジショニング）を行なう場合においては、マップ上のプロット位置が移動される。 これらの場合には、図５９のメニューウィンドウから項目”ローデータ逆算”が選択されて図６０の処理が開始され、図６１のように対象となる項目がマウス操作で最初に指定される。 すなわち、図６０
に示すように、逆算し、項目をマウスで指定し（ステップ１０００）、そのままドラッグし移動位置を指定し、
その位置を取得する（ステップ１００２）。 そして、最適解を算出し、度数を逆算して（ステップ１００４）、
逆算表を出力する（ステップ１００６）。 この様に、マウスドラッグが行なわれて移動先の位置が指定されると、両位置が矢印で結ばれてから（図５９，図６２参照）、最適解が算出されて度数の逆算が行なわれ、移動前と移動後の度数を対応させた度数逆算表が表示されるのである（図６１，図６２参照）。 以上説明したように本実施例によれば、双対尺度法の分析が行われると、その分析結果を２次元のマップ上にプロットした表示が直ちに行われるので、統計の専門知識を持たないユーザであっても、各項目の関連性を容易に把握でき、したがって、既存の市場における各商品の位置付けを効率よく調べることが可能となる。 しかも、特化係数が所定の値以上となるプロットを直線で結ぶ表示が双対尺度法分析のマップ上において行われるので（図２４、２５、２８、
３１参照）、関連性の高い項目をこの直線表示から容易に特定することが可能となる。 さらに、相対尺度法分析のマップ上において関連性の高いプロットがクラスタ分析で結びつけられることから（図３４、図３５参照）、
項目が多数であっても、関連性の高いものを速やかに捜し出すことが可能となる。 また、双対尺度法分析のマップ上に新たなデータのプロットを追加できることから（図４１参照）、既存の市場へ新たに投入する商品を消費者がどのように受け止めるのか、競合商品はどれになるのかをこの表示から推測したり、次年度の予測を行うことが可能となる。 そして、原点より遠いものやユーザが指定した位置に近い特徴のあるものからマップ上で項目が再表示され、重なりが生じて理解が困難となったマップ部分が拡大表示され、任意の項目がマップ上で変色表示されてその検索が容易化され、マップ上に各項目がバブルチャートでプロットされて項目の重要度がその円の大きさで表現され、マップから多過な表示情報（項目名）や異常値のどの不要な項目が消去され、ローデータの逆算とその表示が行われるなど、多量なデータを様々な、また有用な形式の表現をとることが可能となる。

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、双対尺度法によって分析された結果がそのまま２次元マップ上に展開されて表示され、しかも、この２次元マップ上において関連性の高いものを直線で結んだりクラスタ化した表示が行われ、さらに、新たなデータも追加表示されるので、高度な専門知識やノウハウを持たないものであっても、またデータが多量であっても、同データを容易にかつスピーディに正しく評価し、予測することが可能となり、その結果、装置の活用範囲を市場分析のみならず、商品開発、店舗戦略、販売促進、ＣＩ活動などの分野にも拡大できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】発明の原理説明図である。

【図２】第１発明の作用説明図である。

【図３】第２発明の作用説明図である。

【図４】第３発明の作用説明図である。

【図５】第４発明の作用説明図である。

【図６】第５発明の作用説明図である。

【図７】原点を基準とした順次表示の作用説明図である。

【図８】ユーザ指定点を基準とした順次表示の作用説明図である。

【図９】拡大縮小表示の作用説明図である。

【図１０】変色表示の作用説明図である。

【図１１】バブルチャート表示の作用説明図である。

【図１２】項目名消去の表示作用説明図である。

【図１３】実施例の構成説明図である。

【図１４】ファイル入出力画面の説明図である。

【図１５】双対尺度分析の処理手順を説明するフローチャートである。

【図１６】基本画面の説明図である。

【図１７】双対尺度法による分析の作用説明図である。

【図１８】不要データ発見時の作業手順説明図である。

【図１９】項目削除画面の説明図である。

【図２０】項目削除の処理手順を説明するフローチャートである。

【図２１】項目削除の作用説明図である。

【図２２】項目削除の処理手順を説明するフローチャートである。

【図２３】項目削除の作用説明図である。

【図２４】特化係数のメニュー画面説明図である。

【図２５】特化係数直線の表示画面説明図である。

【図２６】特化係数ライン表示用配列の作成処理を説明するフローチャートである。

【図２７】特化係数ラインの表示処理を説明するフローチャートである。

【図２８】特化係数表の表示画面説明である。

【図２９】特化係数表の作成手順説明図である。

【図３０】特化係数処理の説明図である。

【図３１】指定項目の特化係数ライン表示作用説明図である。

【図３２】クラスタ分析のメニュー表示説明図である。

【図３３】クラスタ分析時の処理手順を説明するフローチャートである。

【図３４】クラスタ分析時の画面表示説明図である。

【図３５】クラスタ分析時の画面表示説明図である。

【図３６】クラスタ分析の作用説明図である。

【図３７】デンドログラムの作成手順説明図である。

【図３８】拡大度数表分析のメニュー表示説明図である。

【図３９】拡大度数表分析の処理手順を説明するフローチャートである。

【図４０】追加データの表示画面説明図である。

【図４１】拡大度数表分析の作用説明図である。

【図４２】順次表示のメニュー画面説明図である。

【図４３】順次表示の処理手順を説明するフローチャートである。

【図４４】順次表示画面の説明図である。

【図４５】順次表示の作用説明図である。

【図４６】拡大縮小表示画面の説明図である。

【図４７】拡大表示画面の説明図である。

【図４８】変色表示指定画面の説明図である。

【図４９】変色表示画面の説明図である。

【図５０】バブルチャート指定画面の説明図である。

【図５１】バブルチャート表示の処理手順を説明するフローチャートである。

【図５２】バブルチャートの表示画面説明図である。

【図５３】バブルチャートの表示作用説明図である。

【図５４】項目名消去の画面説明図である。

【図５５】度数表の表示画面説明図である。

【図５６】度数表ソートの処理手順を説明するフローチャートである。

【図５７】度数表のソート作用説明図である。

【図５８】クラスタ分析時のソート作用説明図である。

【図５９】ローデータ逆算画面の説明図である。

【図６０】ローデータ逆算の処理手順を説明するフローチャートである。

【図６１】ローデータ逆算の作用説明図である。

【図６２】逆算度数表の表示画面説明図である。

【符号の説明】

１３０ ハードディスク １３２ マウス １３４ キーボード １３６ コンピュータ １３８ ディスプレイ