(57)【要約】      （修正有）【課題】多次元データを、階層構造を持つ項目で分割する際に、分析目的に合致した適切なグループに自動的分割することを第一の目的とする。また、分割されたグループに対して、ユーザの着目する特徴を提示することを第二の目的とする。【解決手段】データ分割装置１００は、入力部２０１により説明変数および目的変数の入力を受け付ける入力処理を実行し、判定部２０２による判定処理および分割部２０３による分割処理（判定・分割処理）を実行する。分割処理結果としての階層構造データおよび判定テーブルが得られると、統合部２０４により統合処理を実行する。統合部２０４により統合処理結果としての階層構造データおよび判定テーブルが得られると、出力部２０５により統合処理結果を出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定手段、
前記判定手段によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割手段、
前記分割手段によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合手段、
として機能させることを特徴とするデータ分割プログラム。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用可能であると判定された場合、前記統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定することを特徴とする請求項１に記載のデータ分割プログラム。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用不可能であると判定された場合、前記分割対象グループはその階層の子階層に属する子グループ群への遷移を停止するグループであると判定し、
前記分割手段は、
前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする請求項２に記載のデータ分割プログラム。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分割プログラム。
【請求項５】
前記判定手段は、
前記目的変数が定型値である場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と前記グループ集合全体における前記目的変数の分布との有意性検定により、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載のデータ分割プログラム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一つに記載のデータ分割プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定手段と、
前記判定手段によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割手段と、
前記分割手段によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合手段と、
を備えることを特徴とするデータ分割装置。
【請求項８】
多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割工程と、
前記分割工程によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合工程と、
を含んだことを特徴とするデータ分割方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、階層をあらわす説明変数と分布の偏りをあらわすことができる目的変数とを有する多次元データ群を分割するデータ分割プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、データ分割装置、およびデータ分割方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多次元データの分析において、項目間の関連を分析するタスクは広く実施されている。また、その１つ以上の項目が階層構造を持つ場合も多い。たとえば、特許公報データにおいては、出願人といった階層を持たない項目と共に、ＩＰＣコードと呼ばれる階層性を持つ分類コードが付与されている。
【０００３】
この特許公報データの分析において、出願人とＩＰＣコードの関連性を分析するというタスクを想定する（従来技術１）。ＩＰＣコードは出願された特許公報の技術的な内容をコード化したものである。このＩＰＣコードと出願人との関連性を分析することにより、出願人毎の技術的な強み／弱みを把握することができるので、この分析は広くおこなわれている。
【０００４】
たとえば、あるＩＰＣコードを持つ特許公報が、ある出願人によって多量に出願されていることが分かれば、その出願人はそのＩＰＣコードで表される技術分野に強いことが分かり、その出願人に対して適切な戦略を立案することができる。
【０００５】
この分析手法としては，たとえば、特許公報データをＩＰＣコードで分割し、各グループの出願人の分布の偏りを見ることになる。具体的には、横軸をＩＰＣコード、縦軸を出願人とした出願人別出願件数積み上げグラフを作成することで、特定の出願人が出願件数の多くを占めているＩＰＣコードや、各出願人からまんべんなく出願されているＩＰＣコードといった情報を読みとることができる。
【０００６】
なお、上述において、「ＩＰＣコード」のように、階層性を持つ項目を「説明変数」と称す。一方、「出願人」のように、分布の偏りを知りたい項目を「目的変数」と称す。特に、「出願人」のように、数値以外の決まった値を定型値と称す。
【０００７】
また、公知のデータ分割技術の中で、上述の観点に類似するものとしては、下記特許文献１（従来技術２）が挙げられる。この従来技術２は、分割された結果に対して目的変数の分布の差異が有意かどうかを、統計的検定を用いて判定し、有意差がないグループを統合するものである。この技術を用いることで、元々の分割結果がいくつかのグループに統合され、かつ作成したグループの間には目的変数の分布に統計的に有意な差が生じていることが保証される。
【０００８】
また、階層性を持つデータの公知の分割技術として、各グループに属する個数を一定の範囲に収めるように分割することで、粒度の揃ったグループを作成する従来技術３（たとえば、下記特許文献２を参照。）がある。
【０００９】
また、目的変数として従来技術１の特許公報データにおける「出願人」といった定型値を取る項目ではなく、順序づけ可能な数値情報（連続値または離散値）を取る項目を選択する分析がある（従来技術４）。
【００１０】
たとえば、ＰＯＳデータを分析対象データとして、ある商品の売上数とその他の項目との関連性を分析するというタスクにおいては、着目する目的変数は売上数である。この分析により、たとえば、製品Ａは平日と休日では売上数に大きな差があることが判明すれば、曜日によって適切な仕入れ数を決定するといった活用をおこなうことができる。
【００１１】
ただし、日次の売上数にはばらつきが存在するのが普通である。したがって、個々の日次売上データを比較するだけでは有用な知識は得られない。そこで個々のデータをグループ化し、たとえば、「全く同じ条件下では、売上数はポアソン分布に従う」といった仮定（この仮定は妥当である）をおいた上で、統計的な分析を行なう必要がある。
【００１２】
また、階層構造を持つ説明変数としてデータ中に記載されている項目を採用するのではなく、データ中の自由記述項目（テキスト記述項目）に対して階層化クラスタリングと呼ばれる手法を適用することにより、データの階層構造を作成してその階層構造を説明変数とする分析がある（従来技術５）。
【００１３】
たとえば、ある製品に関するモニターアンケートにおいて、１レコードが性別とその製品に対する感想を自由に記載した項目のみから構成されるデータを分析する際に、性別の違いにより、対象製品の何に着目するかの違いを知りたいといった分析が挙げられる。
【００１４】
この分析においては、自由記述項目の記載内容の類似性を基に階層構造を作成して、適当な階層でグループに分け、たとえば、製品のデザインに着目した感想の多いグループは女性比率が多く、使い勝手に着目した感想の多いグループは男性比率が多いといった知識を獲得する。
【００１５】
このような階層化クラスタリングされた結果を分割する方法としては、分割結果のデータ数の差をなるべく抑えるように粒度を揃えて分割する方法や、クラスタリング時に算出される類似度の弱い部分で分割するといった方法は一般的で広く用いられている（従来技術６）。
【００１６】
【特許文献１】特開２００４−１５７８１４号公報
【特許文献２】特開平１０−１２４５２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかしながら、上述した従来技術１では、ＩＰＣコードは階層性を持っているため、上述のグラフの横軸にどの階層を採用すれば読みとりたい情報がグラフに現れるかは不明である。データ全体としては、各出願人からまんべんなく出願されているものであっても、それをＩＰＣコードの一つの階層で分割するとはっきりした偏りが生じているといった時、そのような特徴が見える階層はデータによって異なるので、グラフの作成前に適切な階層を決定することはできない。
【００１８】
そのため、分析者は階層毎のグラフを試行錯誤的に作成して、全グラフを検討する必要があった。また、本来の分析目的を考慮すれば、グラフの横軸を同じ階層のＩＰＣコードに揃えることに意味はない。たとえば、あるグループは第二階層で特徴が読みとれるが、別のグループは第三階層まで分けることではじめて特徴が出るといったことは十分に考えられるので、分析の際にはこのようなことも考慮して、各々のグループが特徴を持つような粒度に分割されていることが望ましい。
【００１９】
また、最下層まで分割をおこなっても、特徴の出ないグループ（上記の例における「各出願人からまんべんなく出願されているＩＰＣコードのグループ」）も存在する可能性がある。特徴があるグループと同様に、このような特徴のないグループも重要な情報であるが、このようなグループを分析者が発見するためには、階層毎に作成した複数のグラフを詳細に検討する必要があった。
【００２０】
また、上述した従来技術２では、階層性を持つ場合が考慮されておらず、上述した従来技術１のタスクにそのまま適用することができない。
【００２１】
また、上述した従来技術３も、作成されたグループが目的変数の分布に対して各々特徴を持つかどうかは不明である。なお、上記の公知技術を説明変数の階層性を考慮した工夫を加えて組み合わせたとしても、目的とする結果は得られない。
【００２２】
また、上述した従来技術４では、ＰＯＳデータに記録される購買は様々な条件下でおこなわれるので、「全く同じ条件下」という定義が極めて難しいという問題がある。そこで、多種多様な条件における個々の購買データに対して分析の際に無視可能な差異を無視してグループを作成する必要がある。この分割に用いられる項目が階層構造を持つ場合には、どの階層で分割した時にそれぞれ条件が異なっているグループが作成されるかは不明であるので、従来技術１の特許公報データの分析における分割と同様の問題が発生する。
【００２３】
たとえば、ある製品の売上数は、季節単位で変化するのか、月単位で変化するのか、週単位、曜日単位で変化するのかは分析を行なう前は不明である。そのため、分析者の持つ常識に頼った単位でデータを分割して結果を検証するか、全ての分割単位で売上数を比較するといった方法に頼らざるを得ない。
【００２４】
また、上述した従来技術５においても、どの階層でデータを分割すれば有用な知識が得られるかは不明である。たとえば、製品のデザインに着目した感想の多いグループにおいては男女比率に大きな違いはないが、その下位の階層が、デザインが「良い」といっているグループと「悪い」といっているグループが作成されていて、その２つのグループは男女比率が各々大きく偏っているといった知識は有用であるが、上位のグループで分けた時にはこの知識は獲得できない。つまりこの場合も、階層化クラスタリング結果をどのように分割すれば、有用な知見が得られるかは不明である。
【００２５】
また、従来技術５に対して従来技術６の分割手法を用いても、その分割結果が目的変数に関して特徴を持つかどうかは不明である。
【００２６】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、多次元データを、階層構造を持つ項目で分割する際に、分析目的に合致した適切なグループに自動的に分割することを第一の目的とする。ここで、「分析目的に合致した適切なグループ」とは、たとえばユーザの着目する項目の分布に特徴のあるグループであったり、着目する数値項目の変動に関して、同一の条件であるとみなせるグループである。また、分割されたグループに対して、ユーザの着目する特徴を提示することを第二の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかるデータ分割プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、データ分割装置、およびデータ分割方法は、多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定し、判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとし、得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得ることを特徴とする。
【００２８】
この発明によれば、目的変数にふさわしい粒度で、多次元データを分割することができる。
【００２９】
また、上記発明において、前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用可能であると判定された場合、前記統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定することとしてもよい。
【００３０】
この発明によれば、統計的検定の効率化を図ることができる。
【００３１】
また、上記発明において、前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用不可能であると判定された場合、前記分割対象グループはその階層の子階層に属する子グループ群への遷移を停止するグループであると判定し、前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることとしてもよい。
【００３２】
この発明によれば、属性判定の効率化を図ることができ、意味のない分割を抑制することができる。
【００３３】
また、上記発明において、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することとしてもよい。
【００３４】
特に、前記目的変数が定型値である場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と前記グループ集合全体における前記目的変数の分布との有意性検定により、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することとしてもよい。
【００３５】
この発明によれば、特徴のあるグループと特徴のないグループとを区別することができる。
【００３６】
また、上記発明において、前記両分布が有意に異なる場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布は前記グループ集合全体の分布と比較することにより前記分割対象グループが特徴的な分布であると判定し、前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることとしてもよい。
【００３７】
この発明によれば、特徴のあるグループを検出するとともに、下位の階層への過分割を抑制することができる。
【００３８】
また、上記発明において、前記目的変数が数値である場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と当該分布から推定される既知の確率分布モデルとの適合度検定をおこなうことにより、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することとしてもよい。
【００３９】
特に、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と前記確率分布モデルとが異ならない場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布であると判定し、前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることとしてもよい。
【００４０】
この発明によれば、特徴のあるグループと特徴のないグループとを区別することができる。
【００４１】
また、上記発明において、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布でなく、かつ、前記子階層に属する子グループ群が存在しない場合、前記分割対象グループは、その階層の子階層に属するグループ群への分割を停止するグループであると判定し、前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることとしてもよい。
【００４２】
この発明によれば、特徴のあるグループを検出するとともに、下位の階層への過分割を抑制することができる。
【００４３】
また、上記発明において、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布でなく、かつ、前記子階層に属する子グループ群が存在する場合、前記分割対象グループは、その階層の子階層に属する子グループの属性により判定可能であるグループと判定し、前記子グループをあらたに前記分割対象グループとすることとしてもよい。
【００４４】
この発明によれば、下位の階層への過分割を抑制することができる。
【００４５】
また、上記発明において、前記統合対象グループの階層の子階層に属する子グループがすべて分割を停止するグループであると判定されていたときは、前記子グループ群を削除し、前記統合対象グループを前記子グループ群と同一属性にすることとしてもよい。
【００４６】
この発明によれば、過分割されたグループを統合することができる。
【００４７】
また、上記発明において、前記統合対象グループの階層の子階層に属する各子グループにおける前記目的変数の分布がすべて特徴的な分布であると判定されていたときは、前記子グループ群を前記統合対象グループに統合しないこととしてもよい。
【００４８】
この発明によれば、特徴的な分布となるグループのみを残存させておくことができる。
【発明の効果】
【００４９】
本発明にかかるデータ分割プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、データ分割装置、およびデータ分割方法によれば、多次元データを、階層構造を持つ項目で分割する際に、分析目的に合致した適切なグループに自動的分割することができるという効果を奏する。また、分割されたグループに対して、ユーザの着目する特徴を提示することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるデータ分割プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、データ分割装置、およびデータ分割方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００５１】
（データ分割装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置のハードウェア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００５２】
図１において、データ分割装置１００は、コンピュータ本体１１０と、入力装置１２０と、出力装置１３０と、から構成されており、不図示のルータやモデムを介してＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク１４０に接続可能である。
【００５３】
コンピュータ本体１１０は、ＣＰＵ，記憶装置，インターフェースを有する。ＣＰＵは、データ分割装置１００の全体の制御を司る。記憶装置は、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク１１１，フラッシュメモリから構成される。ＲＡＭはＣＰＵのワークエリアとして使用される。
【００５４】
また、記憶装置には各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク１１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク１１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体１１０に対し着脱自在である。インターフェースは、入力装置１２０からの入力、出力装置１３０への出力、ネットワーク１４０に対する送受信の制御をおこなう。
【００５５】
また、入力装置１２０としては、キーボード１２１、マウス１２２、スキャナ１２３などがある。キーボード１２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス１２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ１２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体１１０内の記憶装置に格納される。なお、スキャナ１２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。
【００５６】
また、出力装置１３０としては、ディスプレイ１３１、プリンタ１３２、スピーカ１３３などがある。ディスプレイ１３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、プリンタ１３２は、画像データや文書データを印刷する。またスピーカ１３３は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。
【００５７】
（データ分割装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置の機能的構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置の機能的構成を示すブロック図である。
【００５８】
データ分割装置１００は、入力部２０１と判定部２０２と分割部２０３と統合部２０４と出力部２０５とＤＢ２１０とから構成されており、階層をあらわす説明変数と分布の偏りをあらわすことができる目的変数とを有する多次元データ群を分割する。なお、各機能は、図１に示したメモリまたはＨＤなどの記憶装置に記憶されているプログラムを、ＣＰＵに実行させることによって、またはＩ／Ｆによって、その機能を実現する。
【００５９】
まず、入力部２０１は、多次元データの階層をあらわす説明変数と分布の偏りをあらわすことができる目的変数との入力を受け付ける機能を有する。多次元データとは、説明変数と目的変数とを有するデータである。たとえば、上述したように、多次元データが特許公報データの場合、説明変数としてＩＰＣコードを有し、目的変数として「出願人」、「発明者」などの定型値や、「被引用数（その特許公報が何件の特許から引用されているか）」などの数値を有する。
【００６０】
また、多次元データにおいて、説明変数の代わりに、テキストによる自由記述項目が多次元データに含まれていてもよい。これは、自由記述項目に記載されるテキストに階層化クラスタリングと呼ばれる既知の手法を適用して多次元データ群の階層構造を作成し、その階層構造を説明変数として利用することとしてもよい。また、入力部２０１は、分割処理に用いるパラメータ（たとえば、統計的検定をおこなう際の危険率や、それ以上分割をおこなわないデータ個数）の入力を受け付けることとしてもよい。
【００６１】
このように、説明変数が入力されることで、説明変数に該当する多次元データのグループが特定される。この特定されたグループが初期の分割対象グループとなる。たとえば、特許公報データの分析の場合、ＩＰＣコードが「Ｇ０６」である場合、「Ｇ０６」が初期の分割対象グループとなる。この初期の分割対象グループである説明変数をルートとする階層構造データを図３に示す。
【００６２】
図３は、説明変数をルートとする階層構造データを示す説明図である。階層構造データ３００において、全体グループＲは説明変数をあらわしている。図３では、例として、第一階層、第二階層、第三階層にまで子孫となるグループが分岐している。第一階層のグループＡ，Ｂ，Ｃは、全体グループＲの子グループである。
【００６３】
以降、グループＧ（Ｇはグループ名）の階層の子階層に属するグループをＧ＃（＃は数字）、またその子階層に属するグループをＧ＃＃と表記する。たとえば、第一階層のグループＡの第二階層に属するグループはそれぞれ、Ａ１，Ａ２，Ａ３となり、第二階層のグループＡ１の子階層である第三階層に属するグループはそれぞれ、Ａ１１，Ａ１２となる。
【００６４】
この階層構造データ３００は、入力部２０１に直接与えてもよく、また、任意の説明変数が入力された場合、ＤＢ２１０内の多次元データ群がそれぞれ有する説明変数を参照することにより、自動的に作成することとしてもよい。また、ＤＢ２１０内にすでに多次元データ群全体の階層構造データ３００が格納されている場合には、入力部２０１に任意の説明変数を入力することで、その説明変数をルートとする部分的な階層構造データ３００を抽出することとしてもよい。
【００６５】
さらに、説明変数に該当するグループだけ与えて、その後、分割部２０３により分割する都度、その下位階層の子グループを追加していくこととしてもよい。この場合、図６に示す階層構造データ６００が直接生成されることとなる。
【００６６】
また、階層構造データ３００のルートとなる全体グループＲは、初期の分割対象グループとなる。分割対象グループとは、判定部２０２による判定対象および分割部２０３による分割対象となるグループであり、分割により得られる子階層のグループ（子グループ）をあらたに分割対象グループとすることで、判定部２０２の判定処理および分割部２０３の分割処理を再帰的に実行することができる。
【００６７】
この入力部２０１は、たとえば、図１に示したディスプレイ１３１に表示されたデータ項目をマウス１２２、キーボード１２１などの入力装置１２０を用いてユーザが選択するといったＩ／Ｆや、外部装置からネットワーク１４０を介して受信するといったＩ／Ｆで実現可能である。
【００６８】
また、図２において、判定部２０２は、入力部２０１によって入力された説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、分割対象グループの属性を判定する機能を有する。具体的には、分割対象グループがどのような属性のグループであるかを判定する。判定結果はフラグとして判定テーブルに保持される。
【００６９】
図４は、判定テーブル４００（初期状態）を示す説明図である。判定テーブル４００は、階層構造データ３００の各階層のグループごとのフラグを設定するテーブルである。図４に示した判定テーブル４００は、判定開始前の初期状態をあらわしているため、判定結果であるフラグはすべて「０」に設定しておく。フラグ：０は、再分割条件をあらわすフラグであり、停止条件および適合条件にマッチしない場合には、「０」のままである。
【００７０】
この判定部２０２により判定処理が実行されると、その判定結果として判定テーブル４００にフラグが設定される。フラグにはグループの属性に応じて数種類用意されている。フラグ：１は、その分割対象グループが「適合グループ」であることを示すフラグである。ここで、フラグ：１に設定されるための条件を適合条件と称す。
【００７１】
適合条件とは、分割対象グループにおける目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定するための条件であり、特徴的であれば適合条件にマッチしてフラグが「１」に設定される。一方、特徴的でなければ適合条件にマッチしないこととなる。
【００７２】
適合条件による判定は、目的変数の種類によって異なる。まず、目的変数が「出願人」のような定型値の場合について説明する。定型値の場合、全体グループＲにおける目的変数の分布と分割対象グループにおける目的変数の分布とが統計的検定により有意に異なるか否かにより、適合条件にマッチするか否かを判定する。特徴的である場合、適合条件にマッチして、フラグが「１」に設定される。一方、特徴的でない場合、適合条件にマッチしないこととなる。
【００７３】
一方、目的変数が数値である場合、分割対象グループの目的変数である数値が、分割対象グループの多次元データ群から推定される既知の確率分布モデルに従っているか否かにより、適合条件にマッチするか否かを判定する。既知の確率分布モデルに従っている場合、適合条件にマッチして、フラグが「１」に設定される。一方、特徴的でない場合、適合条件にマッチしないこととなる。
【００７４】
また、フラグ：２は、その分割対象グループが「停止グループ」であることを示すフラグである。ここで、フラグ：２に設定されるための条件を停止条件と称す。停止条件とは、子階層に属するグループ群への分割を停止するか否かを判定するための条件であり、２種類の停止条件が用意されている。ここでは、区別するため、一方を「停止条件１」、他方を「停止条件２」とする。
【００７５】
まず、停止条件１とは、分割対象グループに含まれる多次元データ群が、適合条件の判定に用いる統計的検定手法が適用できる条件であり、満たさない場合には停止条件１にマッチしてフラグが「２」に設定される。一方、満たす場合は統計的検定手法を適用できるため、停止条件１にマッチしないこととなる。
【００７６】
停止条件１としては、たとえば、統計的検定手法の精度を保証する多次元データ数よりも分割対象グループ内の多次元データ数が少ないといった条件である。少ない場合には停止条件１にマッチしてフラグが「２」に設定される。
【００７７】
一方、停止条件２とは、その分割対象グループが子階層を持たず、それ以上分割できない条件である。子階層を持たない場合には停止条件２にマッチしてフラグが「２」に設定される。一方、子階層を持つ場合には停止条件２にマッチせず、子階層への分割が可能となる。
【００７８】
また、分割部２０３は、判定部２０２によって判定された判定結果に基づいて、分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属するグループ群（子グループ群）に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに分割対象グループとする機能を有する。具体的には、分割対象グループが再分割条件にマッチした場合、子グループ群に分割する。
【００７９】
なお、分割とは、図３に示した階層構造データ３００が分割に先立って与えられている場合には、分割対象グループからその子グループ群に遷移することをいう。そして、遷移先となる子グループ群の中の任意のグループをあらたに分割対象グループとする。子グループ群があるにもかかわらず、子グループ群に分割（遷移）する必要がない場合には、その子グループ群以下のグループを削除する。
【００８０】
一方、図３に示した階層構造データ３００が分割に先立って与えられておらず、全体グループＲのみ与えられている場合には、分割とは、分割対象グループの子グループ群をＤＢ２１０から読み出して、分割対象グループに追加することをいう。この場合、分割された子グループ群のみが子階層に追加されるため、図６に示した階層構造データ６００が直接生成されることとなる。なお、判定部２０２の判定処理と分割部２０３の分割処理との具体例については後述する。
【００８１】
また、統合部２０４は、分割結果後のグループ集合となる階層構造データ３００を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属するグループ群（子グループ群）の属性に基づいて、当該子グループ群を統合対象グループに統合する機能を有する。
【００８２】
具体的には、統合部２０４は、分割部２０３により過分割されたグループをそのグループの属性を手がかりとして検出して、過分割なグループを削除することにより、その親グループに統合する。この場合、親グループの属性をあらわすフラグを、再分割条件をあらわす中間グループ（フラグ：０）から、停止条件をあらわすフラグ：２に変更する。なお、統合部２０４の統合処理の詳細については、後述する。
【００８３】
また、出力部２０５は、統合部２０４によって統合された統合結果を出力する機能を有する。統合結果とは、最終的に得られる（図１１の）階層構造データ１１００や判定テーブル４００の内容でもよく、また、統合結果毎に目的変数を集計してその分布をグラフ化した出力データとしてもよいが、これらの出力形態に限るものではない。
【００８４】
また、出力される階層構造データ１１００には、各々「適合グループ（フラグ：１）」または「停止グループ（フラグ：２）」の属性が付与されているため、その属性も提示することが可能である。この属性の表示方法も様々な形態が考えられるが、たとえば、上述したグラフ化した出力データである場合、全体と比べて目的変数の分布に特徴のあるグループ（「適合グループ（フラグ：１）」）と、分布の差がないグループ（「停止グループ（フラグ：２）」）を色分けして表示するといった方法が挙げられる。
【００８５】
（判定処理および分割処理の具体例）
つぎに、上述した判定部２０２の判定処理および分割部２０３の分割処理の具体例について説明する。まず、判定部２０２では、目的変数の種類にかかわらず、停止条件１⇒適合条件⇒停止条件２の順に判定処理を実行する。まず、目的変数が定型値である場合の判定処理について具体的に説明する。
【００８６】
たとえば、目的変数とする項目を、Ｘ，Ｙ，Ｚという定型値とする。このＸ，Ｙ，Ｚは、特許公報データの分析でいえば、たとえば、出願人Ｘ，出願人Ｙ，出願人Ｚに相当する。分割対象グループがルートとなる全体グループＲである場合、停止条件２を満たした場合に、分割部２０３により、子階層である第一階層のグループＡ〜Ｃに分割される。
【００８７】
判定部２０２では、このグループＡ〜Ｃの中から未判定のグループ（たとえば、グループＡ）を選び、分割対象グループとする。この分割対象グループとなったグループＡにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数と全体グループＲにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数とを図表に示す。
【００８８】
図５は、グループＡにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数と全体グループＲにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数とを示す図表である。まず、停止条件１にマッチするかどうかの判定処理を実行する。この停止条件１は、たとえば「分割対象グループの多次元データ数が１０個以下」といった条件が挙げられる。
【００８９】
また、つぎの適合条件のチェックに用いられる統計的検定手法と、統計的検定を行なう多次元データの性質によって定まる条件を用いてもよい。たとえば、統計的検定手法として一般的なχ２検定であれば、「無帰仮説が成立する時に、一つの目的変数に対するデータ個数の期待値が５未満となるものが４０％を超える場合、検定精度が著しく低下する」といった性質を持つことが知られている。停止条件１として、このような複雑な条件を採用することもできる。
【００９０】
図５で示したように、無帰仮説が成立する時、すなわち、グループＡと全体グループＲの目的変数の分布に差がない場合には、全体グループＲにおいては３つの目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚが均等な分布（いずれも１００）になっているので、グループＡにおいても各々の目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚが均等になっていると考えられる。
【００９１】
また、グループＡの多次元データは全部で９０個であるので、各目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚに対する多次元データ数の期待値は各々３０個（９０／３）となる。目的変数で分割した３つのグループの各々の期待値が５未満のものは１つもないので、グループＡは停止条件１にはマッチしない。したがって、この場合は適合条件の判定に移行する。
【００９２】
なお、目的変数が数値である場合、既知の確率分布モデルとの適合度検定を行なうが、その適合度検定においては、「分割対象グループに属する多次元データ数の期待値が１未満であるグループが一つでもある場合には、検定精度が低下する」という性質が知られているので、これを停止条件１に採用することもできる。
【００９３】
つぎに、適合条件にマッチするかどうかの判定処理を実行する。統計的検定手法として、上述したχ２検定を用いる場合、以下の式（１）で表されるχ２統計量を算出する。
【００９４】
χ２＝Σ｛（実測値−期待値）２／期待値｝・・・（１）
【００９５】
図５の場合、目的変数各々における期待値が３０であり、実測値が順に３２個，２８個，３０個であるので、上記式（１）に代入すると、χ２統計量は、０．２７と算出される。
【００９６】
つぎに、算出されたχ２統計量によって分布の異なりについて有意性を判定する。図５の場合、目的変数が取りうる値の異なり数は３であるので、自由度はそれより１少ない２となる。自由度２のχ２検定において、危険率（有意性がないにも関わらず有意であると判定してしまう確率）を、たとえば、５％とすると、その判定基準値は５．９９１となる。
【００９７】
したがって、算出されたχ２統計量が判定基準値５．９９１より大きい場合に有意に異なると言え、適合条件にマッチして、フラグが「１」に設定される。今回の分割対象グループであるグループＡのχ２統計量（＝０．２７）は判定基準値５．９９１以下であるため、グループＡは適合条件にマッチしない。したがって、この場合は停止条件２の判定に移行する。
【００９８】
さらに、停止条件２にマッチするかどうかの判定処理を実行する。図５に示したグループＡは子階層を持つため、さらに分割可能であり、停止条件２にマッチしない。以上の条件のいずれにもマッチしなかったグループは、再分割条件にマッチしたと判定される。今回のグループＡは再分割条件にマッチするので、第二階層のＡ１〜Ａ３の３グループに分割され、その各々のグループＡ１〜Ａ３に対して同様の判定処理を実行する。
【００９９】
グループＡ１は適合条件にマッチするので、「適合グループ（フラグ：１）」の属性が付与され、それ以上の分割は行なわれない。グループＡ２，Ａ３は再分割条件にマッチしたので「中間グループ（フラグ：０）」が付与されてさらに分割が行なわれる。その結果、グループＡ２はグループＡ２１，Ａ２２に分割され、このグループＡ２１，Ａ２２は各々適合条件にマッチするので「適合グループ（フラグ：１）」の属性が付与される。
【０１００】
また、グループＡ３は、グループＡ３１，Ａ３２に分割され、このグループＡ３１，Ａ３２は停止条件にマッチするので、各々「停止グループ（フラグ：２）」が付与される。グループＡにおける以上のような処理を、グループＢ，Ｃにも同様に行なうことにより、多次元データ群が分割される。分割結果とその判定結果を示す。
【０１０１】
図６は、分割処理後（統合処理前）の階層構造データ６００を示す説明図であり、図７は、分割処理後（統合処理前）の判定テーブル４００を示す図表である。なお、図６において、各グループの右下の数字は、そのグループの属性をあらわすフラグの値である。
【０１０２】
また、目的変数として数値を取る項目が選択された場合、適合条件のみが変わり、多次元データから推定される既知の確率分布モデルに分割対象グループの目的変数が従っているかどうかの判定（一般に、「適合度検定」と呼ばれる）を実行する。たとえば、目的変数としてある製品の１日の売上数といった離散値を取る項目が選択されたとする。このとき、たとえばグループＡ１（多次元データ数：５０）における各目的変数のデータ度数の分布を、下記図表に示す。
【０１０３】
図８は、グループＡ１における各目的変数のデータ度数の分布を示す図表である。一方、比較をおこなう確率分布関数としてポアソン分布を採用する場合、目的変数の期待値は２．４であるので、目的変数がｘとなる確率ｐ（ｘ）は下記式（２）で定義される。
【０１０４】
ｐ（ｘ）＝ｅｘｐ（−２．４）×２．４ｘ／ｘ！・・・（２）
【０１０５】
つぎに、目的変数が、式（２）の確率分布に従う場合、各々の目的変数を取る多次元データ数の期待値を以下に示す。
【０１０６】
図９は、グループＡ１における各目的変数のデータ度数の分布（期待値度数を追加）を示す図表である。各目的変数の値で分割した６つのグループにおいて、その期待度数が１未満のグループは一つもないので停止条件１にはマッチしない。したがって、適合条件の判定を実行することになる。
【０１０７】
つぎに、適合度検定によく用いられる統計値である修正χ２統計量を算出する。修正χ２統計量は、上記式（１）で定義されるため、今回の修正χ２統計量は、２．１３となる。
【０１０８】
一方、危険率５％の下での自由度５の基準値は９．４８８である。今回のデータにおける修正χ２統計量はその基準値を下回っているので２つの分布は異ならない。つまり、この分割対象グループにおける目的変数の分布はポアソン分布に従っているといえる。以上より、グループＡ１は適合条件にマッチし、それ以上の分割は行なわれない。
【０１０９】
なお、上述した例において、統計的検定には一般的なχ２統計量に基づく統計的検定手法を採用したが、この統計的検定手法にのみ限定されるものではない。また、目的変数が数値である場合に比較を行なう確率分布関数としてポアソン分布を用いて検定を行なったが、これに限るものではない。目的変数が連続値をとるのか離散値をとるのかといった目的変数の性質等から、予想される確率分布を考慮して、適切な確率分布モデルを選択することができる。
【０１１０】
たとえば、金属製品に塗料を吹き付けて錆留め用の皮膜を作成する作業を行なう場合、同条件下における皮膜厚は正規分布に従うと予想される。塗料をなるべく少なくしつつ、十分な皮膜厚を確保するための条件を発見するという分析は有用であるが、階層構造を持つ条件において、無視可能な条件の違いを無視し、真に皮膜厚に影響する粒度で多次元データを分割するのに有用である。
【０１１１】
（統合処理の具体例）
つぎに、上述した統合部２０４による統合処理の具体例について説明する。分割部２０３による分割結果には、過分割が発生している可能性がある。統合部２０４では、この過分割グループを検出し、それらを親階層で統合する。過分割グループとは具体的には、すべて停止条件にマッチしているグループ群である。停止条件にマッチしているグループ群は、目的変数に関して、特徴が見られないグループであり、このような特徴のないグループを分けておく意味は薄いので、統合部２０４によって統合する。
【０１１２】
統合部２０４による統合処理では、初期状態において、分割結果となるグループ集合（分割後の階層構造データ６００）のルートとなるグループ（全体グループＲ）を統合対象グループとして、以下の手順（１）〜（４）に沿って実現される。
【０１１３】
（１）統合対象グループが「中間グループ（フラグ：０）」の属性を持つ（すなわち、その階層の子階層に属するグループを持つ）か否かを判定し、この属性を持たない場合は、その統合対象グループの統合処理を終了する。
【０１１４】
（２）一方、属性を持つ場合には、子階層に属する各グループをそれぞれ統合対象グループとして、上記（１）を再帰的に実行する。この統合処理の結果、各グループには、「停止グループ（フラグ：２）」または「統合できない中間グループ（フラグ：３）」のいずれかの属性が付与されることになる。
【０１１５】
（３）統合対象グループの子階層に属するグループ群に「適合グループ（フラグ：１）」、または「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性を持つグループが含まれている場合には、統合対象グループに「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性を付与する。
【０１１６】
（４）統合対象グループの階層の下位階層のすべてのグループ（子孫グループ）に対して、統合処理を行なった結果、統合対象グループに「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が付与されていない場合には、このグループに「停止グループ（フラグ：２）」の属性を付与し、子孫グループをすべて削除する。この手順（１）〜（４）を、図６に示した分割結果となる階層構造データ６００を用いて説明する。
【０１１７】
なお、図１０は、統合処理中の階層構造データ６００を示す説明図であり、図１１は、統合処理後の階層構造データ１１００を示す説明図であり、図１２は、統合処理後の判定テーブル４００を示す図表である。
【０１１８】
［１］図６において、全体グループＲは、グループＡ〜Ｃの３つの子グループに分割されているので（フラグ：０）、［２］に移行する。
【０１１９】
［２］グループＡ（フラグ：０）は、さらに、グループＡ１，Ａ２，Ａ３の３つの子グループに分割されているので、グループＡを統合対象グループとして下記［２ａ］〜［２ｃ］の再帰処理を実行する。
【０１２０】
［２ａ］子グループであるグループＡ１は「適合グループ（フラグ：１）」の属性を持っているため、統合対象グループであるグループＡの属性は「統合できない中間グループ（フラグ：３）」に変更される（図１０を参照。）。
【０１２１】
［２ｂ］子グループであるグループＡ２（フラグ：０）は、その子階層に属するグループを持つので、グループＡ２を統合対象グループとする統合処理が適用される。グループＡ２の子グループであるグループＡ２１，Ａ２２のいずれも、「適合グループ（フラグ：１）」の属性を持っているので、グループＡ２の属性は、「統合できない中間グループ（フラグ：３）」に変更される（図１０を参照。）。またその結果、グループＡにも「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が付与されるが、グループＡ１で付与された属性と変わらない。
【０１２２】
［２ｃ］グループＡ３（フラグ：０）は、その子階層に属するグループを持つので、グループＡ３を統合対象グループとする統合処理が適用される。グループＡ３の子グループであるグループＡ３１，Ａ３２のいずれも、「停止グループ（フラグ：２）」の属性を持っているので、グループＡ３の属性は、「停止グループ（フラグ：２）」に変更される（図１０を参照。）。またその結果、子グループであるグループＡ３１，Ａ３２は削除される。
【０１２３】
以上により、図１０において、グループＡには「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が付与され、グループＡは、グループＡ１（フラグ：１），グループＡ２１（フラグ：１），グループＡ２２（フラグ：１），グループＡ３（フラグ：２）の４つに分割される。また、グループＡの属性が「統合できない中間グループ（フラグ：３）」であるので、全体グループＲにも「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が付与される。
【０１２４】
［３］また、図６において、グループＢ（フラグ：０）も、その子階層に属するグループを持つので、グループＡの場合と同様に、再帰的に統合処理が実施される。この処理の結果、グループＢには「停止グループ（フラグ：２）」の属性が付与され、この子孫グループであるグループＢ１，Ｂ２，Ｂ２１，Ｂ２２は削除される（図１１を参照。）。
【０１２５】
より具体的には、グループＢ１の属性は「停止グループ（フラグ：２）」であるので再帰処理は行なわれない。また、グループＢ２は「中間グループ（フラグ：０）」の属性を持つので、グループＢ２を統合対象グループとして、再帰的に統合処理が行なわれる。
【０１２６】
そして、グループＢ２の子グループであるグループＢ２１，Ｂ２２がいずれも「停止グループ（フラグ：２）」の属性を持つので、グループＢ２の属性は「停止グループ（フラグ：２）」に変更され、その子グループであるグループＢ２１，Ｂ２２が削除される（図１０を参照。）。
【０１２７】
この結果、グループＢ１，Ｂ２の両方が「停止グループ（フラグ：２）」の属性を持つことになるので、その親グループであるグループＢは「停止グループ（フラグ：２）」に変更され、グループＢ１，Ｂ２は削除される（図１１を参照。）。
【０１２８】
［４］また、図６において、グループＣ（フラグ：０）も、その子階層に属するグループを持つので、グループＡ，Ｂの場合と同様に、再帰的に統合処理が実施される。この処理の結果、グループＣの属性は、「統合できない中間グループ（フラグ：３）」に変更され、その子グループであるグループＣ１（フラグ：１）とグループＣ２（フラグ：２）に分割される（図１０、図１１を参照。）。
【０１２９】
また、グループＣの属性が「統合できない中間グループ（フラグ：３）」であるので、全体グループＲの属性は（既に付与されている）「統合できない中間グループ（フラグ：３）」を維持する。
【０１３０】
［５］全体グループＲには「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が付与されているので、一連の処理を終了する。これにより、図１１に示したような統合処理後の階層構造データ１１００と、図１２に示したような統合処理後の判定テーブル４００が得られる。
【０１３１】
ここで、分割結果（図６および図７）と統合結果（図１１および図１２）とを比較すると、子グループ群がすべて停止グループ（フラグ：２）である場合、その親グループの属性は停止グループ（フラグ：２）になり、子グループ群が削除された状態になっている。また、（統合処理が行なわれていない）グループの属性は、フラグ：０であったが、統合処理を行なった場合、「統合できない中間グループ（フラグ：３）」となっている。
【０１３２】
また、一つのグループに対して、子グループが１つでも「適合グループ（フラグ：１）」または「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性を持つ場合には、統合を行なわないとしているが、この条件を緩めて統合処理を行なうことも可能である。
【０１３３】
たとえば、子グループの数と、その中で「適合グループ（フラグ：１）」または「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性を持つグループの数を比較し、その割合が一定数以下である場合は統合を行なうといった処理や、「適合グループ（フラグ：１）」または「統合できない中間グループ（フラグ：３）」に属する多次元データ数と親グループの多次元データ数との割合が一定数以下である場合に統合を行なうといった処理としてもよい。
【０１３４】
また、親グループへの統合以外にも、あるグループ（親グループ）の子グループが「適合グループ（フラグ：１）」と「停止グループ（フラグ：２）」の属性に分かれている場合、複数の「停止グループ（フラグ：２）」を１つのグループに統合するという処理（複数の停止グループを一つにまとめる処理）を追加してもよい。この処理は、「適合グループ（フラグ：１）」となるグループが特に重要であり、特徴を持たない「停止グループ（フラグ：２）」に対しては、それ以上の詳細は分析する必要のない分析用途に適する。この処理の結果、親グループの直下の子グループとして、1つ以上の適合グループと1つの停止グループが作成される。
【０１３５】
たとえば、特許公報データの分析においては、出願人の分布に特徴のあるＩＰＣコードを持つグループに関しては、どの出願人から多く（または少なく）出願されているかという観点でさらに分析を進めるが、特徴のないグループはすべて「各出願人からまんべんなく出願されている特許公報のグループ」であるのでそれ以上の検討は行なわないといった場合である。
【０１３６】
（データ分割処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかるデータ分割処理手順について説明する。図１３は、この発明の実施の形態にかかるデータ分割処理手順を示すフローチャートである。図１３において、まず、入力部２０１により説明変数および目的変数の入力を受け付ける入力処理を実行し（ステップＳ１３０１）、判定部２０２による判定処理および分割部２０３による分割処理（判定・分割処理）を実行する（ステップＳ１３０２）。
【０１３７】
分割処理結果（図６に示した階層構造データ６００および図７に示した判定テーブル４００）が得られると、統合部２０４により統合処理を実行する（ステップＳ１３０３）。統合部２０４により統合処理結果（図１１に示した階層構造データ１１００および図１２に示した判定テーブル４００）が得られると、出力部２０５により統合処理結果を出力する出力処理を実行する（ステップＳ１３０４）。
【０１３８】
（判定・分割処理手順）
つぎに、図１３に示した判定・分割処理の詳細な処理手順について説明する。図１４は、図１３に示した判定・分割処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１４において、まず、説明変数をルートとする階層構造データ３００（図３を参照。）を取得して（ステップＳ１４０１）、その全グループの属性として、フラグ：０をセットする（ステップＳ１４０２）。
【０１３９】
つぎに、全体グループＲが停止条件２にマッチするか否かを判定する（ステップＳ１４０３）。停止条件２にマッチする場合（ステップＳ１４０３：Ｙｅｓ）、子グループが存在しないため、全体グループＲの属性をフラグ：２に変更し（ステップＳ１４０４）、ステップＳ１３０３に移行する。
【０１４０】
一方、停止条件２にマッチしない場合（ステップＳ１４０３：Ｎｏ）、子グループに分割する（ステップＳ１４０５）。この子グループ群の中にフラグ：０の属性を持つ子グループがあるか否かを判断し（ステップＳ１４０６）、フラグ：０の属性を持つ子グループが存在する場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、フラグ：０の属性を持つ子グループを１つ選択して分割対象グループとし（ステップＳ１４０７）、判定処理を実行する（ステップＳ１４０８）。なお、一度判定処理が実行された子グループは分割対象グループとして選ばれない。この判定処理（ステップＳ１４０８）については後述する。
【０１４１】
この判定処理による分割対象グループのフラグをチェックする（ステップＳ１４０９）。フラグ：０である場合（ステップＳ１４０９：Ｙｅｓ）、この分割対象グループは子グループ群を有するため、ステップＳ１４０５に戻る。これにより、再帰的に分割をおこなうことができる。
【０１４２】
一方、フラグ：０でない場合（ステップＳ１４０９：Ｎｏ）、すなわちフラグが１または２である場合、図３に示した階層構造データ３００から分割対象グループの子孫グループを削除して、ステップＳ１４０６に戻る。
【０１４３】
また、ステップＳ１４０６において、子グループ群にフラグ：０の属性を持つ子グループがない場合（ステップＳ１４０６：Ｎｏ）、当該子グループ群の判定処理が完了しているため、その親グループに遷移する（ステップＳ１４１０）。そして、その親グループは全体グループＲであるか否かを判断する（ステップＳ１４１１）。
【０１４４】
親グループでない場合（ステップＳ１４１１：Ｎｏ）、ステップＳ１４０６に戻る。これにより、フラグ：０の属性を持つ子グループをサーチすることができる。一方、親グループである場合（ステップＳ１４１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０３に移行する。これにより、一連の判定・分割処理を終了する。
【０１４５】
（判定処理手順）
つぎに、図１４に示した判定処理（ステップＳ１４０８）の詳細な処理手順について説明する。図１５は、図１４に示した判定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１５において、まず、ステップＳ１４０７で分割対象グループとして選択された子グループが停止条件１にマッチするか否かを判定する（ステップＳ１５０１）。停止条件１にマッチする場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）、分割対象グループのフラグを２に変更して（ステップＳ１５０２）、ステップＳ１４０９に移行する。
【０１４６】
一方、停止条件１にマッチしない場合（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）、適合条件にマッチするか否かを判定する（ステップＳ１５０３）。適合条件にマッチする場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、分割対象グループのフラグを１に変更して（ステップＳ１５０４）、ステップＳ１４０９に移行する。
【０１４７】
一方、適合条件にマッチしない場合（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、停止条件２にマッチするか否かを判定する（ステップＳ１５０５）。停止条件２にマッチする場合（ステップＳ１５０５：Ｙｅｓ）、分割対象グループのフラグを２に変更して（ステップＳ１５０６）、ステップＳ１４０９に移行する。一方、停止条件２にマッチしない場合（ステップＳ１５０５：Ｎｏ）、分割対象グループのフラグが０のまま、ステップＳ１４０９に移行する。これにより、一連の判定処理を終了する。
【０１４８】
（統合処理）
つぎに、図１３に示した統合処理の詳細な処理手順について説明する。図１６は、図１３に示した統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１６において、まず、全体グループＲのフラグをチェックし（ステップＳ１６０１）、フラグ：０でない場合（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、ステップＳ１３０４に移行する。
【０１４９】
一方、フラグ：０である場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、その子階層に遷移して（ステップＳ１６０２）、子階層に属するグループ群（子グループ群）に未選択の子グループがあるか否かを判断する（ステップＳ１６０３）。未選択の子グループがある場合（ステップＳ１６０３：Ｙｅｓ）、その子グループを１つ選択し（ステップＳ１６０４）、そのフラグをチェックする（ステップＳ１６０５）。
【０１５０】
そして、フラグ：０である場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０２に戻って、さらに子階層に遷移する。一方、フラグ：０でない場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、ステップＳ１６０３に戻って、未選択の子グループがあるか否かを判断する。
【０１５１】
また、ステップＳ１６０６において、その子グループ群において未選択の子グループがない場合（ステップＳ１６０３：Ｎｏ）、その子グループ群の親グループを統合対象Ｇループとして、その子グループ群のフラグをチェックする（ステップＳ１６０６）。
【０１５２】
子グループ群のフラグがすべて２である場合（ステップＳ１６０６：Ｙｅｓ）、統合対象となる親グループのフラグを２に変更し（ステップＳ１６０７）、子グループ群を削除する（ステップＳ１６０８）。このとき、子グループ群がその下位階層にグループを有する場合には、これらのグループもまとめて、すなわち子孫グループを削除する。そして、ステップＳ１６１０に移行する。
【０１５３】
一方、子グループ群のフラグがすべて２でない場合（ステップＳ１６０６：Ｎｏ）、親グループのフラグを３に変更し（ステップＳ１６０９）、ステップＳ１６１０に移行する。このステップＳ１６１０において、親グループが全体グループＲであるか否かを判断する（ステップＳ１６１０）。全体グループでない場合（ステップＳ１６１０：Ｎｏ）、その親階層に遷移して（ステップＳ１６１１）、ステップＳ１６０３に戻る。一方、全体グループＲである場合（ステップＳ１６１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０４に移行する。これにより、一連の統合処理を終了する。
【０１５４】
このように、この発明の実施の形態によれば、多次元データを目的に合わせて適切に分割することができる。また、目的変数が定型値を取る場合には、その分布に関して、「全体と比較して分布に特徴のあるグループ」、「全体と分布に違いのないグループ」といった属性が付与されており、この属性を提示することもできる。また、目的変数が数値を取る場合には、「既知の確率分布モデルに従うグループ」、「既知の確率分布モデルに従わないグループ」といった属性が付与されており、さらに前者に関しては、目的変数が従っている確率分布モデルのパラメータも提示することができる。
【０１５５】
ここで、本実施の形態と公知技術（上述した特許文献１）との比較をおこなう。公知技術は、分割された結果の組に対して、目的変数の分布に有意差がない場合にその二つを統合する技術である。本実施の形態における処理と公知技術を用いた処理を以下の例を用いて説明する。なお、この例では、目的変数に定型値を取る項目を指定した場合の処理であるが、目的変数として数値を取る項目を指定した場合も検定方法が異なるのみであり、同様の結果となる。
【０１５６】
・第一階層：説明変数は第一階層として、グループＡ，グループＢの２つの値を取る。
・第二階層：第一階層のグループＡ，Ｂは、それぞれ、グループＡ１〜Ａ５０，グループＢ１〜Ｂ５０の値を取る。
・各グループの特徴：グループＡ，Ｂは、目的変数の分布に関して、全体グループＲと比較すると特徴を持つ。また、グループＡ，Ｂの下位のグループ（グループＡ１〜Ａ５０，グループＢ１〜Ｂ５０）に関しては、目的変数の分布に関して多少の異なりが存在する。
【０１５７】
このような場合、判定・分割処理では、第一階層による分割でグループＡ，Ｂに分割される。各々のグループＡ，Ｂは適合条件にマッチするので、「適合グループ（フラグ：１）」の属性が与えられ、それ以上の分割は行なわない。以上の処理における判定回数は２回となる。
【０１５８】
また、統合処理では、全体グループＲはグループＡ，Ｂに分割されている。このグループＡ，Ｂは、「適合グループ（フラグ：１）」の属性を持つので、全体グループＲに「統合できない中間グループ（フラグ：３）」の属性が与えられ。処理を終了する。以上の処理における判定回数は２回である。
【０１５９】
なお、この判定処理は、単純に２つの下位グループにおける属性を参照して統合するかどうかを決定するだけであり、統計的検定といった複雑な処理は行なわない。以上により、多次元データは第一階層のグループＡ，Ｂに分割され、この二つのグループＡ，Ｂは、（検定に用いた危険率の下で）各々、全体グループＲと比較して目的変数の分布に違いがあるという属性が付与される。
【０１６０】
つぎに、公知技術による処理結果について説明する。まず、最下位グループまでの分割結果として、グループＡ１〜Ａ５０，Ｂ１〜Ｂ５０を作成する。つぎに、多次元データの階層性を考慮した工夫として、「上位グループが異なるグループは統合を行なわない」という条件を加えて統合処理を行なう。この条件を加えない場合、公知技術ではグループのすべての組み合わせに対して統合可能かどうかを判定するため、判定回数は１００個のうち、２個を選択する組み合わせの数である４９５０回の判定を行なうことになる。
【０１６１】
上記条件下で、たとえば、まず、グループＡの下位グループであるグループＡ１〜Ａ５０に対する統合処理を行なう。ここで、選択した２つのグループ間に有意差がない場合には、順次統合を行なっていくとすると、判定を全く誤らない場合には、１回の判定において２つのグループが統合されるので、４９回の判定処理が行なわれ、５０個のグループＡ１〜Ａ５０が１つのグループに統合される。
【０１６２】
しかしながら、判定に用いる統計的検定は必ず正しい判定ができることを保証しない。たとえば、一般的に広く採用される危険率５％検定においては、５％の割合で本当は有意差がないにも関わらず有意差があると判定してしまう。グループＡの処理においても、この確率で判定誤りが発生するとした場合、４９回中、１、２回は判定を誤ると考えられる。この誤りが発生すると、グループＡの下位グループＡ１〜Ａ５０において、統合されないグループが作成されてしまう。
【０１６３】
この場合は、１回の判定で統合されないグループができる分、統合処理でグループ数が減らないので、さらに判定回数が増加してしまう（最悪はすべて統合されない場合で判定回数は１２２５回となる）。下位階層でこのような統合されないグループが作成された場合、最終的には、グループＡへの統合が行なわれないので、適切な結果が得られない。また、このような誤りが発生する可能性は、グループＢにおける処理でも変わらない。
【０１６４】
なお、検定における危険率はユーザが制御可能であるので、この値をできる限り低くすることで前記誤り確率を低下させることができる。しかしながら、危険率を低下させることで、今度は、本当は有意差があるにも関わらず、有意差がないと判定してしまう誤りが増加する。その結果、たとえば、第二階層での統合処理によって統合されたグループＡ，Ｂ間にも有意差がないと判定してしまう可能性が高まり、結局は全く分割が行なわれない可能性が高まる。
【０１６５】
また、グループＡ，Ｂと正しく分割できたとしても、その２つのグループＡ，Ｂが全体グループＲと比較して目的変数の分布の偏りがある、つまり特徴を持つのかどうかは不明である。たとえば、グループＡは全体グループＲに比べて特徴を持つが、グループＢは特徴を持たないような多次元データであったとしても、本実施の形態においては各グループに付与されているフラグにより区別可能であるが、公知技術ではその区別はされずに分割結果が得られるだけである。以上より、公知技術による処理結果をまとめると以下の通りとなる。
【０１６６】
・判定回数は最低９９回（第二階層グループでの判定は各４９回、第一階層での判定回数は１回）である。
・検定回数が多いため、検定誤りが発生する可能性が高く、適切な分割結果が得られない可能性が高い。
・分割結果のグループの全体に対する特徴が不明である。
【０１６７】
なお、このような傾向は、多次元データの階層が多くなればなるほど最下層におけるグループ数が増えるのでますます悪化する。一方、本実施の形態においては、最上位階層から判定を行なっていくので、階層が多くなっても上位の階層で条件に適合すればそれ以上は分割を行なわないので、効率的である。
【０１６８】
また、本実施の形態は上位階層グループの多次元データ数が多い状態で検定を行なうので、公知技術が行なっている最下層の多次元データ数の少ないグループの間で行なう検定と比べて、検定精度が高いという利点もある。
【０１６９】
また、グループＢでは特徴を持たず、その下位グループのいくつかが特徴を持つ別データの場合、本実施の形態においては、検定を行なう順序によらずに同じ分割結果を得ることができる。一方、公知技術を用いた場合、一回の検定結果で有意差が生じなかったグループを順次統合していくといった処理を行なう場合、検定を行なうグループ組の選ぶ順番によって分割結果が変わってしまう可能性がある。
【０１７０】
しかしながら、この検定結果の適切な順番を予め決めることは不可能である。公知技術を利用し、かつどんな場合でもデータの順番によらない分割結果を得るには、たとえば、５０グループのすべての組に対して検定を行ない、その中で目的変数の分布が最も近いグループを統合していくという処理を繰り返すといった処理が必要となる。
【０１７１】
その場合は、一回目の統合に対しては５０個の中から２つを選ぶ組み合わせである１２２５回の検定を行なった後に、分布が最も近いグループを一つ統合し、次の統合においては、あらたにできたグループと残りのグループとの組み合わせ（４８組）に対してさらに統計量の算出を行なって次に統合するグループを決定するといった処理を、統合できなくなるまで繰り返すといった処理になる。
【０１７２】
この方法の場合、グループＢ１〜Ｂ５０の順番によらずに同じ分割結果が得られるが、統計量の算出回数、その中で最も近い統合可能なグループの探索および統合処理の回数が非常に多くなる。たとえば、このケースの統合は、それ以上統合できないグループが少数である場合、上記の一連の処理を約２５００回行なうことになる。
【０１７３】
一方、本実施の形態におけるグループＢの５０個の下位グループにおける検定処理は各々１回、計５０回で済むので、公知技術を用いた処理に比べると格段に少ない検定回数で処理を終えることができる。
【０１７４】
なお、この場合には、公知技術と本実施の形態では出力結果が異なる。公知技術では、同一階層に属するグループにおいて、目的変数の分布が同一と判定されたものは統合されて一つのグループになるが、本実施の形態では同階層グループにおける部分的な統合は行なわれない（なお、特徴を持たないグループについてはそれ以上の分析を行なわない場合には、一つに統合できる）。
【０１７５】
この違いについて検討すると、たとえば、適用例として挙げた特許公報データのＩＰＣコードによる出願人の傾向を見るという分析目的に利用する場合には、本実施の形態における分割結果（厳密には統合結果）の方が適切であることが分かる。
【０１７６】
たとえば、同一階層の２つのＩＰＣコードＸ，Ｙについて、ＩＰＣコードＸを持つ特許公報データが１０００件あり、ＩＰＣコードＹを持つ特許公報データが１００件ある場合、公知技術では出願人分布が同じとみなせる時は合わせて１１００件の１グループが作成されるが、その内訳は不明となる。
【０１７７】
一方、本実施の形態においてはこの２つのグループ（ＩＰＣコードＸ，Ｙ）は統合されないので、ＩＰＣコードＸの技術については出願件数が多く、ＩＰＣコードＹの技術は比較的出願件数が少ないという重要な情報が保持される。
【０１７８】
以上説明したように、この発明の実施の形態によれば、多次元データを、階層構造を持つ項目で分割する際に、分析目的に合致した適切なグループに自動的分割することができる。また、分割されたグループに対して、ユーザの着目する特徴を提示することができる。
【０１７９】
なお、本実施の形態で説明したデータ分割方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１８０】
また、本実施の形態で説明したデータ分割装置１００は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ(Programmable Logic Device)によっても実現することができる。具体的には、たとえば、上述したデータ分割装置１００の機能的構成（機能ブロックの各符号を入れる）をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、データ分割装置１００を製造することができる。
【０１８１】
（付記１）コンピュータを、
多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定手段、
前記判定手段によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割手段、
前記分割手段によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合手段、
として機能させることを特徴とするデータ分割プログラム。
【０１８２】
（付記２）前記判定手段は、
前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用可能であると判定された場合、前記統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定することを特徴とする付記１に記載のデータ分割プログラム。
【０１８３】
（付記３）前記判定手段は、
前記分割対象グループに属する多次元データの数に基づいて前記統計的検定が利用不可能であると判定された場合、前記分割対象グループはその階層の子階層に属する子グループ群への遷移を停止するグループであると判定し、
前記分割手段は、
前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする付記２に記載のデータ分割プログラム。
【０１８４】
（付記４）前記判定手段は、
前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載のデータ分割プログラム。
【０１８５】
（付記５）前記判定手段は、
前記目的変数が定型値である場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と前記グループ集合全体における前記目的変数の分布との有意性検定により、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することを特徴とする付記４に記載のデータ分割プログラム。
【０１８６】
（付記６）前記判定手段は、
前記両分布が有意に異なる場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布は前記グループ集合全体の分布と比較することにより前記分割対象グループが特徴的な分布であると判定し、
前記分割手段は、
前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする付記５に記載のデータ分割プログラム。
【０１８７】
（付記７）前記判定手段は、
前記目的変数が数値である場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と当該分布から推定される既知の確率分布モデルとの適合度検定をおこなうことにより、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が特徴的な分布であるか否かを判定することを特徴とする付記４に記載のデータ分割プログラム。
【０１８８】
（付記８）前記判定手段は、
前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布と前記確率分布モデルとが異ならない場合、前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布であると判定し、
前記分割手段は、
前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする付記７に記載のデータ分割プログラム。
【０１８９】
（付記９）前記判定手段は、
前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布でなく、かつ、前記子階層に属する子グループ群が存在しない場合、前記分割対象グループは、その階層の子階層に属するグループ群への分割を停止するグループであると判定し、
前記分割手段は、
前記分割対象グループに選ばれていないグループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする付記４に記載のデータ分割プログラム。
【０１９０】
（付記１０）前記判定手段は、
前記分割対象グループにおける前記目的変数の分布が前記確率分布モデルに従う特徴的な分布でなく、かつ、前記子階層に属する子グループ群が存在する場合、前記分割対象グループは、その階層の子階層に属する子グループの属性により判定可能であるグループと判定し、
前記分割手段は、
前記子グループをあらたに前記分割対象グループとすることを特徴とする付記４に記載のデータ分割プログラム。
【０１９１】
（付記１１）前記統合手段は、
前記統合対象グループの階層の子階層に属する子グループがすべて前記判定手段により分割を停止するグループであると判定されていたときは、前記子グループ群を削除し、前記統合対象グループを前記子グループ群と同一属性にすることを特徴とすることを特徴とする付記１〜１０のいずれか一つに記載のデータ分割プログラム。
【０１９２】
（付記１２）前記統合手段は、
前記統合対象グループの階層の子階層に属する各子グループにおける前記目的変数の分布がすべて特徴的な分布であると判定されていたときは、前記子グループ群を前記統合対象グループに統合しないことを特徴とすることを特徴とする付記１〜１１のいずれか一つに記載のデータ分割プログラム。
【０１９３】
（付記１３）付記１〜１２のいずれか一つに記載のデータ分割プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【０１９４】
（付記１４）多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定手段と、
前記判定手段によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割手段と、
前記分割手段によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合手段と、
を備えることを特徴とするデータ分割装置。
【０１９５】
（付記１５）多次元データ群の階層をあらわす説明変数に該当する多次元データのグループを分割対象グループとした場合、当該分割対象グループにおける分布の偏りをあらわすことができる目的変数の分布に基づいて統計的検定をおこなうことにより、前記分割対象グループの属性を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された判定結果に基づいて、前記分割対象グループから当該分割対象グループが属する階層の子階層に属する子グループ群に分割して、当該子グループ群の中から選ばれた子グループをあらたに前記分割対象グループとする分割工程と、
前記分割工程によって得られたグループ集合を構成する任意のグループを統合対象グループとした場合、当該統合対象グループの階層の子階層に属する子グループ群の属性に基づいて、当該子グループ群を前記統合対象グループに統合して統合結果を得る統合工程と、
を含んだことを特徴とするデータ分割方法。
【産業上の利用可能性】
【０１９６】
以上のように、本発明にかかるデータ分割プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、データ分割装置、およびデータ分割方法は、複数の項目を持つ多次元データの分割処理に関し、たとえば特許公報データなど、項目の一つが階層構造を持つデータの分析に適する。また、項目の一つがテキストで記述されるデータの分析にも好適である。
【図面の簡単な説明】
【０１９７】
【図１】この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態にかかるデータ分割装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】説明変数をルートとする階層構造データを示す説明図である。
【図４】判定テーブル（初期状態）を示す説明図である。
【図５】グループＡにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数と全体グループＲにおける目的変数Ｘ，Ｙ，Ｚ別の多次元データ数とを示す図表である。
【図６】分割処理後（統合処理前）の階層構造データを示す説明図である。
【図７】分割処理後（統合処理前）の判定テーブルを示す図表である。
【図８】グループＡ１における各目的変数のデータ度数の分布を示す図表である。
【図９】グループＡ１における各目的変数のデータ度数の分布（期待値度数を追加）を示す図表である。
【図１０】統合処理中の階層構造データを示す説明図である。
【図１１】統合処理後の階層構造データを示す説明図である。
【図１２】統合処理後の判定テーブルを示す図表である。
【図１３】この発明の実施の形態にかかるデータ分割処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１３に示した判定・分割処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１４に示した判定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１３に示した統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１９８】
１００  データ分割装置
２０１  入力部
２０２  判定部
２０３  分割部
２０４  統合部
２０５  出力部
３００，６００，１１００  階層構造データ
４００  判定テーブル
【図１】
2008299382.tif 000003
【図２】
2008299382.tif 000004
【図３】
2008299382.tif 000005
【図４】
2008299382.tif 000006
【図５】
2008299382.tif 000007
【図６】
2008299382.tif 000008
【図７】
2008299382.tif 000009
【図８】
2008299382.tif 000010
【図９】
2008299382.tif 000011
【図１０】
2008299382.tif 000012
【図１１】
2008299382.tif 000013
【図１２】
2008299382.tif 000014
【図１３】
2008299382.tif 000015
【図１４】
2008299382.tif 000016
【図１５】
2008299382.tif 000017
【図１６】
2008299382.tif 000018