(57)【要約】【課題】  データ分析の効率化を図れる入力属性条件決定装置、方法、プログラム、および、データ分析装置、方法、プログラムを提供する。【解決手段】  入力属性条件決定装置およびデータ分析装置は、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群および第２データ群中において入力属性がその数値以下であるデータの割合をそれぞれ第１の頻度および第２の頻度として演算する頻度演算部６と、入力属性がとる全ての数値の各々について第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する頻度累積差演算部７と、１つの入力属性がとる各数値の中で上記差分値が最大となる数値を該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定部１３０と、上記閾値に基づいて第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように分析データ群を２分化するための入力属性条件を決定する入力属性条件決定部１１１とを備える。【選択図】図１３
2004252972.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定装置であって、
入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、
入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段と、
１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定手段と、
上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、上記入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段とを含むことを特徴とする入力属性条件決定装置。
【請求項２】
上記閾値決定手段で決定された閾値における、第１の頻度と第２の頻度との大小関係を判定する極性判定手段をさらに含み、
上記入力属性条件決定手段は、
入力属性条件を満たすデータ群に第２データ群がまとまり、入力属性条件を満たさないデータ群に第１データ群がまとまるように、
上記極性判定手段により第１の頻度が第２の頻度より大きいと判定された場合には、上記入力属性条件を「入力属性が閾値を超える」という条件に決定し、
上記極性判定手段により第２の頻度が第１の頻度より大きいと判定された場合には、上記入力属性条件を「入力属性が閾値以下」という条件に決定することを特徴とする請求項１に記載の入力属性条件決定装置。
【請求項３】
上記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、
上記出力属性は、製品の品質判定結果であり、
上記第２データ群は、品質判定結果が不良のデータ群であることを特徴とする請求項１に記載の入力属性条件決定装置。
【請求項４】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、
上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、
上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、
請求項１または２に記載の入力属性条件決定装置とを含み、
上記頻度演算手段および差分演算手段は、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について上記演算を行い、
上記閾値決定手段は、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、閾値を決定することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項５】
数値属性でない入力属性を含む基本データ群に対し、入力属性を数値に変換する処理を行う数値変換手段をさらに備えていることを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する分割ルール評価手段と、
上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、上記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段とを含むことを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、
分析データ群抽出手段による処理、入力属性条件決定装置による処理、分割ルール評価手段による処理、および、分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることを特徴とする請求項６に記載のデータ分析装置。
【請求項８】
上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることを特徴とする請求項７に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
上記分割ルール評価手段は、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、上記分析データ群の第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合に対する、上記分析データ群の第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合の比率を、分割ルール評価値として演算するものであることを特徴とする請求項６に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、
上記分類手段は、分類条件設定手段で設定された分類条件に基づいて基本データ群を分類するようになっていることを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
上記基本データ群は、複数の出力属性を含み、
上記分類条件設定手段は、上記複数の出力属性の各々に対して分類条件を設定し、
上記分類手段は、分類条件設定手段で設定された各々の分類条件の論理和または論理積に依って、基本データ群を分類するようになっていることを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、上記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれる割合を表す、第２データ群分離度を演算する第２データ群分離度演算手段と、
上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、上記基本データ群中の第２データ群の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第１の要因抽出手段とを含むことを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含むことを特徴とする請求項６または７に記載のデータ分析装置。
【請求項１４】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、
上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、
上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、
分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、
分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、
上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す第２評価指標を演算する第２の評価手段と、
上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項１５】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群を分析対象とし、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、
基本データ群を出力属性に依って第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、
各入力属性の全ての数値について、入力属性がその数値以下であるデータが第１データ群および第２データ群のうちの一方に偏っている度合いを表す閾値評価指標を演算する第１の評価手段と、
第１の評価手段で演算された閾値評価指標に基づいて、各入力属性について最大の閾値評価指標を持つ数値を各入力属性の閾値として決定する閾値決定手段と、
閾値決定手段で決定された各入力属性の閾値に基づいて、「入力属性が閾値以下であれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す第１のルール評価値と、「入力属性が閾値を超えていれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す第２のルール評価値とを各入力属性について演算する第２の評価手段と、
第２の評価手段でルール評価値が演算された、全ての入力属性に関する相関ルールのうちで最も高いルール評価値を持つ相関ルールの入力属性条件を示すデータを、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項１６】
上記第２の要因抽出手段で抽出された入力属性条件に基づいて、分析データ群を、上記入力属性条件を満たす要因データ群と、上記入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段をさらに含み、
上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、
分析データ群抽出手段による処理、第１の評価手段による処理、入力属性条件決定手段による処理、第２の評価手段による処理、第２の要因抽出手段による処理、および分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることを特徴とする請求項１４に記載のデータ分析装置。
【請求項１７】
上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることを特徴とする請求項１６に記載のデータ分析装置。
【請求項１８】
上記第１の評価手段は、
各入力属性の全ての数値について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、
各入力属性の全ての数値について、第１の頻度と第２の頻度との差分を演算する差分演算手段とを含むことを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析装置。
【請求項１９】
上記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、
上記出力属性は、製品の品質判定結果であり、
上記第２データ群は、品質判定結果が不良のデータ群であることを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析装置。
【請求項２０】
終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、
上記終了条件判定手段は、上記分析データ群抽出手段で抽出した分析データ群における第２データ群のデータ数が０であるかを終了条件として判定を行い、
上記終了条件判定手段において終了条件を満たしていると判定されると、上記一連の処理の実行を終了するようになっていることを特徴とする請求項７または１６に記載のデータ分析装置。
【請求項２１】
請求項１に記載の入力属性条件決定装置を用いて、数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定方法であって、
上記頻度演算手段により、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、
上記差分演算手段により、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップと、
上記閾値決定手段により、１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定ステップと、
上記入力属性条件決定手段により、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、上記入力属性条件を決定する入力属性条件決定ステップとを含むことを特徴とする入力属性条件決定方法。
【請求項２２】
請求項４に記載のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、
上記分類手段により、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、
上記分析データ群抽出手段により、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、
上記入力属性条件決定装置の上記頻度演算手段により、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、分析データ群の第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、分析データ群の第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、
上記入力属性条件決定装置の上記差分演算手段により、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップと、
上記入力属性条件決定装置の上記閾値決定手段により、各々の入力属性について、それぞれ、上記差分値が最大となる数値を該入力属性の閾値として決定する閾値決定ステップと、
上記入力属性条件決定装置の上記入力属性条件決定手段により、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性条件を決定する入力属性条件決定ステップとを含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２３】
請求項６に記載の上記分割ルール評価手段により、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する分割ルール評価ステップと、
請求項６に記載の上記データ分析装置の上記分割手段により、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、上記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割ステップとを含むことを特徴とする請求項２２に記載のデータ分析方法。
【請求項２４】
請求項１４に記載のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、
上記分類手段により、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、
上記分析データ群抽出手段により、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、
上記第１の評価手段により、各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、
上記入力属性条件決定手段により、各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、
上記第２の評価手段により、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す第２評価指標を演算する第２の評価ステップと、
第２の要因抽出手段により、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出ステップとを含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２５】
数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、
コンピュータを、
入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段、
入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段、
１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定手段、および、
上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段として機能させるための入力属性条件決定プログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の入力属性条件決定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、
コンピュータを、上記基本データ群を、出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、
上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、
分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、分析データ群の第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、分析データ群の第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段、
分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段、各々の入力属性について、それぞれ、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性の閾値として決定する閾値決定手段、
上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段として機能させるためのデータ分析プログラム。
【請求項２８】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、
コンピュータを、
上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、
上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、
各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段、
各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段、
上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す第２評価指標を演算する第２の評価手段、
上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段として機能させるためのデータ分析プログラム。
【請求項２９】
請求項２７に記載のデータ分析プログラム、および／または、請求項２８に記載のデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）、例えば製造工程で製造される製品の特性等と、出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）、例えば製造プロセス条件等とで構成されるデータに対して、出力属性の値がまとまるような、入力属性条件を決定する入力属性条件決定装置および入力属性条件決定方法並びに入力属性条件決定プログラム、および、上記の入力属性条件決定装置を用いて、入力属性と出力属性との因果関係を分析するデータ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
出力属性と入力属性との因果関係を分析する有効な手法としては、決定木手法が知られている（特許文献１参照）。この手法では、入力属性の値で順次切り分けた葉の部分で、出力属性の値がうまくまとまるような木構造を作成する。
【０００３】
図１０は、特許文献１の従来技術の項（特許文献１の段落［０００２］〜［０００５］および図２２参照）に記載されている決定木の１例であり、表１（本明細書の［発明を実施するための最良の形態］の項参照）のデータ群を分析対象としている。表１のデータ群は、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４の４つの入力属性の値と、これら入力属性に対する出力属性ｙの値とを組とするデータを１２個集めた集合である。この手法で作成される決定木（以下、「従来の決定木−１」と呼ぶ事にする）では、図１０に示すように、出力属性ｙの値Ｘ，Ｙ，Ｚが入力属性ｘ２，ｘ３，ｘ１の各値によって、うまく切り分けられている。
【０００４】
しかし、図１０の従来の決定木−１の作成においては、データを分類する際に、入力属性がとる値の数（属性値の種類数）だけのデータ集合に分類される。例えば、入力属性ｘ２は４種類の値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）をとるので、入力属性ｘ２による分類により４つの集合に分類される。そのため、入力属性がとる値の数が増えると、決定木が煩雑になる可能性がある。
【０００５】
この課題の解決策として、特許文献１では、各属性において、まとめられる属性値を１つのラベルで表現し、ラベルによりデータ分類する決定木を提案している。
【０００６】
図１１は、特許文献１の実施例（特許文献１の段落［００１０］〜［００２８］および図１３参照）に記載のラベル階層である。この実施例では、例えば、４種の属性値（１，２，３，４）からなるｘ３属性について、ｘ３属性値「１」「２」に「２．５以下」というラベルをつけおよび、ｘ３属性値「３」「４」に「２．５以上」というラベルをつけて階層構造を表現している。
【０００７】
図１２は、特許文献１に記載された図１１のラベル階層構造を用いて作成される決定木の一例であり、表１のデータ群を分析対象としている（特許文献１の段落［００１０］〜［００２８］および図１４参照）。図１２の決定木では、出力属性ｙの値Ｘ，Ｙ，Ｚが入力属性ｘ２，ｘ３，ｘ１の各値によって、うまく切り分けられている。また、図１２に示す如く、図１１のラベル階層構造を用いて作成される決定木（以下、この決定木を従来の決定木−２と呼ぶ事にする）は、図１０に示す従来の決定木−１に比べて、非常に簡潔である。
【０００８】
ここで、上記のような木構造を形成する際には、各々のノード（図１２のｔ１，ｔ２，ｔ３，…）において、最適な分岐条件を決定するための評価指標が必要となる。このような評価指標としては、Ｇｉｎｉインデックスや最小２乗基準などが知られているが、表１のデータのように、出力属性（目的属性）ｙが質的変数の場合には、Ｇｉｎｉインデックスが用いられることが多い。以下、このＧｉｎｉインデックスを用いた、最適な分岐条件の決定方法である、Ｇｉｎｉインデックス法について説明する。
【０００９】
Ｇｉｎｉインデックスは非特許文献１のｐ４４〜ｐ４７に記載されているように、下式で表される。
【００１０】
ｉ（ｔ）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ）｝２      （１）
ここで、ｐ（ｊ｜ｔ）は、ノードｔにおいて、出力属性ｙがｙ＝ｊとなる確率である。
【００１１】
Ｇｉｎｉインデックスｉ（ｔ）が小さいことは、ノードｔにおいて、出力属性ｙの値がうまくまとまっていることを意味している。
【００１２】
一例として、図１２のルートノードｔ１における、Ｇｉｎｉインデックスは、
ｉ（ｔ１）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ１）｝２
＝１−｛（Ｘ｜ｔ１）２＋（Ｙ｜ｔ１）２＋（Ｚ｜ｔ１）２｝
＝１−｛（４／１２）２＋（４／１２）２＋（４／１２）２｝
＝０．６６７                                          （２）
となる。
【００１３】
また、ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ  である、ルートノードｔ１の子ノードｔ２におけるＧｉｎｉインデックスは、
ｉ（ｔ２）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ２）｝２
＝１−｛（Ｘ｜ｔ２）２＋（Ｙ｜ｔ２）２＋（Ｚ｜ｔ２）２｝
＝１−｛（４／１０）２＋（２／１０）２＋（４／１０）２｝
＝０．６４                                            （３）
また、ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ  である、ルートノードｔ１の子ノードｔ３におけるＧｉｎｉインデックスは、
ｉ（ｔ３）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ３）｝２
＝１−｛（Ｘ｜ｔ３）２＋（Ｙ｜ｔ３）２＋（Ｚ｜ｔ３）２｝
＝１−｛（０／２）２＋（２／２）２＋（０／２）２｝
＝０                                                  （４）
となる。ここで、ｉ（ｔ３）＝０であることは、ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ  なる条件において、出力属性ｙの値がよくまとまっていることを示している（出力属性ｙの値がＹのみになっている）。
【００１４】
「ルートノードｔ１を子ノードｔ２とｔ３とに分岐させることにより、どの程度、出力属性のまとまりが良くなったか？」は、上記のＧｉｎｉインデックスに基づいて評価することができる。Ｇｉｎｉインデックス法では、この評価指標として、下式で表される改善度△ｉ（ｔ１）が用いられる。
【００１５】
△ｉ（ｔ１）
＝ｉ（ｔ１）−｛ｐｔ２・ｉ（ｔ２）＋ｐｔ３・ｉ（ｔ３）｝      （５）
ここで、ｐｔ２、ｐｔ３は、ルートノードｔ１（１２データ）を、子ノードｔ２（ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ；１０データ）と子ノードｔ３（ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ；２データ）とに分岐させるときの、分岐割合を示しており、ｐｔ２＝１０／１２、ｐｔ３＝２／１２である。
【００１６】
したがって、図１２の例において、ルートノードｔ１を、子ノードｔ２とｔ３とに分岐させることにより、出力属性のまとまりが改善される程度は、
△ｉ（ｔ１）
＝ｉ（ｔ１）−｛ｐｔ２・ｉ（ｔ２）＋ｐｔ３・ｉ（ｔ３）｝
＝０．６６７−｛（１０／１２）×０．６４＋（２／１２）×０｝
＝０．１３４                                                （６）
となる。
【００１７】
なお、特許文献１では、下式（７）を用いて、出力属性のまとまりが改善される程度を評価しているが、基本的な考え方は、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度（（５）（６）式）と同じである。
【００１８】
△ｉ’（ｔ１）＝Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ２）｝２＋Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ３）｝２        （７）
上記のＧｉｎｉインデックス（（３）（４）式）、および改善度（（６）式）は、各入力属性が取り得る、全ての分岐条件のパターンについて計算される。そして、これらのうちで、改善度が最大となる条件が、最終的な分岐条件として決定される。図１２における、ルートノードｔ１からの分岐の例では、改善度が△ｉ（ｔ１）が最大となる、ｔ２：「ｘ２＝ａ，ｂ」、ｔ３：「ｘ２＝ｃ，ｄ」なる分岐条件が最終的に選択される。
【００１９】
ここで、上記のＧｉｎｉインデックスおよび改善度を計算する際の、分岐条件のパターン数は、入力属性が取り得る値の数によって決まり、例えば、入力属性ｘ２については、とり得る値が、ａ，ｂ，ｃ，ｄの４種のため、
・ｔ２：「ｘ２＝ａ」、  ｔ３：「ｘ２＝ｂ，ｃ，ｄ」
・ｔ２：「ｘ２＝ａ，ｂ」、  ｔ３：「ｘ２＝ｃ，ｄ」
・ｔ２：「ｘ２＝ａ，ｂ，ｃ」、  ｔ３：「ｘ２＝ｄ」
の３パターンとなる。このパターン数は入力属性が取り得る値の数が増えると増加する。
【００２０】
なお、特許文献１では、分岐条件を決定するための計算（（７）式）を、各入力属性が取り得る全ての分岐条件のパターンについてでなく、図１１のラベルによる分類パターンについてのみ行い、計算を簡略化している。
【特許文献１】特開平８−３１４７２５号公報（公開日：平成８年(1996)１１月２９日）
【非特許文献１】大滝厚、堀江宥治、Dan Steinberg著、「応用２進木解析法−ＣＡＲＴによる−」日科技連、１９９８年７月６日発行、ｐ４４−ｐ４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
Ｇｉｎｉインデックス法（Ｇｉｎｉインデックスおよび改善度）による従来の最適分岐条件の決定方法を、デバイス等の製品の製造工程における製品特性不良の要因分析に応用する場合を題材にして、従来のＧｉｎｉインデックス法の課題を説明する。
【００２２】
いま、表１の入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が製品製造工程における各種のプロセスデータやインライン検査データ、出力属性ｙが製造された製品の特性データであり、出力属性ｙ＝Ｙが製品特性不良に相当するものとする。そして、プロセス技術者が、製品特性不良ｙ＝Ｙに対し、Ｇｉｎｉインデックス法を用いて、製品特性不良の要因（「どの入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」）を調査するものとする。なお、このように、製品特性不良の要因を調査する場合には、深い階層の厳密な決定木を形成するよりも、各入力属性に対して、良品と不良品とを切り分ける最適な分岐条件（閾値）を明確にし、これら各入力属性の最適分岐条件のうちで、不良に対する影響度の高い条件を抽出することが要求される場合が多い。
【００２３】
上記の題材で、良品と不良品とを切り分ける（ルートノードから子ノードに分岐させる）ために、各入力属性が取り得る分岐条件パターンに対して計算した、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度を、図２０〜図２３に示す。Ｇｉｎｉインデックスおよび改善度の計算を行う分岐条件のパターン数は、入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が取り得る全ての分岐条件パターンで、合計１２条件（各入力属性について３条件）である。図２０〜図２３より、ｙ＝Ｘ，Ｚなる良品と、ｙ＝Ｙなる不良品とを切り分ける分岐条件として、入力属性ｘ１については、「ｘ１＝Ａ，Ｂと、ｘ１＝Ｃ，Ｄとの分岐」が、入力属性ｘ２については、「ｘ２＝ａ，ｂと、ｘ２＝ｃ，ｄとの分岐」が、入力属性ｘ３については、「ｘ３＝１，２と、ｘ３＝３，４との分岐」が、入力属性ｘ４については、「ｘ４＝１０と、ｘ４＝２０，３０，４０との分岐」が、それぞれ適切であることが分かる。このように、表１のデータ群を分析対象とした場合には、Ｇｉｎｉインデックス法により、製品特性不良の要因となる条件（各入力属性における最適分岐条件）を抽出することが可能である。
【００２４】
しかしながら、実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造現場では、１工程につき１０〜１００属性程度のプロセスデータやインライン検査データがあり、しかも、その値は有効桁数が多い多値の数値である。例えば、一つの入力属性が取り得る値の数が、数万〜数十万というオーダである。このような場合には、（３）（４）式と同様のＧｉｎｉインデックス、および（６）式と同様の改善度が１属性につき、数万〜数十万回計算され、さらに、このような数万〜数十万回の計算が、入力属性の数だけ行われることになる。このような大がかりの計算には、膨大な時間がかかり、また、場合によってはコンピュータのメモリが不足し、計算が不可能になってしまうことがある。すなわち、従来のＧｉｎｉインデックス法では、計算の負荷が大きいという問題があった。したがって、Ｇｉｎｉインデックス法による最適分岐条件の決定、および、これを用いたデータ分析は効率が悪い。
【００２５】
また、Ｇｉｎｉインデックス法の他の課題として、不良品の確率ｐ（Ｙ｜ｔ）が良品の確率ｐ（ＸＺ｜ｔ）に比べて極端に小さい場合には、
ｉ（ｔ）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ）｝２
＝１−｛ｐ（ＸＺ｜ｔ）２＋ｐ（Ｙ｜ｔ）２｝            （８）
で表されるＧｉｎｉインデックスに、不良品の確率ｐ（Ｙ｜ｔ）がほとんど反映されず、良品と不良品とを切り分ける条件（各入力属性における最適分岐条件）を抽出する上で、その確度が低下するという問題があった。この問題は、ルートノード（総サンプル）にほとんど不良品が含まれない場合に顕著となるが、特定の不良カテゴリに着目すれば、このようなケースも少なくない。したがって、Ｇｉｎｉインデックス法による最適分岐条件の決定、および、これを用いたデータ分析は、その確度が低い。
【００２６】
上記特許文献１の決定木生成手法をデバイス等の製品の製造工程における製品特性不良の要因分析に応用する場合を題材にして、従来技術の他の課題を説明する。
【００２７】
いま、表１の入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が製品製造工程における各種のプロセスデータやインライン検査データ、出力属性ｙが製造された製品の特性データであり、出力属性ｙ＝Ｙが製品特性不良に相当するものとする。そして、プロセス技術者が、製品特性不良ｙ＝Ｙに対し、特許文献１の従来技術に記載された手法で生成された決定木−１（図１０）、または特許文献１に記載された手法で生成された従来の決定木−２（図１２）を用いて、製品特性不良の要因を調査するものとする。
【００２８】
このとき、特許文献１の従来技術に記載された手法で生成された決定木−１では、注目すべきｙ＝Ｙが樹形の中の複数箇所（図１０の例では４箇所）に分散しているため煩雑であり、「どの入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」という製品特性不良の要因をプロセス技術者が判断しにくい。図１０の例では、入力属性が４属性だけでかつ各属性値の種類も４つだけであるため、何とか、プロセス技術者が製品特性不良の要因を判断することも可能である。しかしながら、実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造現場では、１工程につき１０〜１００属性程度のプロセスデータやインライン検査データがあり、しかも、その値は、有効桁数が多い多値の数値で、非常に広い範囲で分布している。例えば、一つの入力属性が取り得る値の数が、数万〜数十万というオーダである。さらに、外乱（入力属性として検出できていない属性）の影響により、各入力属性の値が同じであっても、出力属性の値がばらつく事も多い。これらのような場合に特許文献１の従来技術に記載された手法を用いると、厳密な分析を目指すがあまり、無限数のデータ集合に分類されてしまい、もはや、プロセス技術者が、適正に製品特性不良の要因を特定する事ができなくなる。
【００２９】
一方、特許文献１に開示された手法により生成される決定木−２（図１２）では、ラベル階層による分類がなされているので、決定木が簡潔である。そのため、プロセス技術者が、ｙ＝Ｙなる製品特性不良の要因を特定しやすい。
【００３０】
しかし、この図１２に示す簡潔な決定木−２を作成するには、図１１に示すラベル階層構造を予め定義しておく必要がある。そのため、特許文献１の決定木生成手法は、まとめられる属性値の見当がつかない場合には適用できない。上述したように、実際のデバイスのような製品の製造現場では、１工程につき１０〜１００属性程度の、プロセスデータやインライン検査データがあり、しかも、その値は、有効桁数が多い多値の数値で、非常に広い範囲で分布している。さらに、外乱（入力属性として検出できていない属性）の影響により、各入力属性の値が同じであっても、出力属性の値がばらつく事も多い。これらのような状況下で、各入力属性に対し、一つのラベルとしてまとめられる属性値を見出す事は、経験豊富なプロセス技術者であっても、非常に困難である。したがって、特許文献１のデータ分析は効率が悪い。
【００３１】
本発明は、上記従来の問題点を鑑みてなされたものであり、その目的は、データ分析の効率化を図ることにある。より詳細には、本発明の目的は、良品と不良品とを切り分ける入力属性の条件を求める際の計算の負荷を大幅に低減することでデータ分析を効率化できる入力属性条件決定装置および入力属性条件決定方法並びに入力属性条件決定プログラムと、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、出力属性と入力属性との因果関係を導き出せることでデータ分析を効率化できるデータ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラムを提供することにある。
【００３２】
本発明の他の目的は、上記課題に鑑み、良品と不良品とを切り分ける入力属性の条件を高い確度で決定をすることができる入力属性条件決定装置および入力属性条件決定方法並びに入力属性条件決定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３３】
本発明に係る入力属性条件決定装置は、上記の課題を解決するために、数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定装置であって、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段と、１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定手段と、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、上記入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段とを含むことを特徴としている。
【００３４】
本発明に係る入力属性条件決定方法は、上記の課題を解決するために、前記の入力属性条件決定装置を用いて、数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定方法であって、上記頻度演算手段により、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、上記差分演算手段により、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップと、上記閾値決定手段により、１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定ステップと、上記入力属性条件決定手段により、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、上記入力属性条件を決定する入力属性条件決定ステップとを含むことを特徴としている。
【００３５】
本発明に係る入力属性条件決定プログラムは、上記の課題を解決するために、数値属性である少なくとも１つの入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合であり、出力属性の値に依り第１データ群と第２データ群とに分類される分析データ群に対して、コンピュータを、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段、１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定する閾値決定手段、および、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段として機能させるための入力属性条件決定プログラムであることを特徴としている。
【００３６】
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の課題を解決するために、上記の入力属性条件決定プログラムを記録したものであることを特徴としている。
【００３７】
上記装置、方法、プログラム、あるいは記録媒体によれば、入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算し、この差分値を、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように分析データ群を２分化するための閾値の評価指標としている。そして、１つの入力属性がとる各数値の中で、評価指標（差分値）が最大となる数値を、該入力属性の閾値とし、少なくとも１つの入力属性に対応する少なくとも１つの閾値を決定している。これにより、入力属性がとる全ての数値の各々について第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算するのみの非常に簡単な演算処理で、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度に相当する閾値評価指標を得ることができる。すなわち、上記構成では、Ｇｉｎｉインデックス法のように、入力属性が取り得る全ての分岐条件のパターン毎にＧｉｎｉインデックス（（３）（４）式）や改善度（（６）式）を計算するような膨大な演算処理を行う必要がなく、入力属性が取り得る値の数だけのデータに対して差分値を求める演算処理を行うだけでよい。したがって、分析データ群が実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造工程のデータである場合のように、一つの入力属性が取り得る値の数が数万〜数十万というオーダであっても、ほとんど計算負荷がかからず、短時間で処理を行うことができる。すなわち、計算負荷がかからず、短時間で、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を決定することができる。したがって、データ分析の効率化を図ることができる。
【００３８】
また、上記構成によれば、第１の頻度および第２の頻度は、それぞれ、対応するデータ群中において入力属性がその数値以下であるデータ数を、そのデータ群中のデータ総数で規格化したものであるから、これらの差分値は、分析データ群中における第１データ群の割合と第２データ群の割合とが極端に異なる場合であっても、その確度を落とすことがなく、この差分値を閾値評価指標とすることによって、第１データ群と第２データ群とを切り分けるための入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。
【００３９】
本発明に係る入力属性条件決定装置は、上記閾値決定手段で決定された閾値における、第１の頻度と第２の頻度との大小関係を判定する極性判定手段をさらに含み、上記入力属性条件決定手段は、入力属性条件を満たすデータ群に第２データ群がまとまり、入力属性条件を満たさないデータ群に第１データ群がまとまるように、上記極性判定手段により第１の頻度が第２の頻度より大きいと判定された場合には、上記入力属性条件を「入力属性が閾値を超える」という条件に決定し、上記極性判定手段により第２の頻度が第１の頻度より大きいと判定された場合には、上記入力属性条件を「入力属性が閾値以下」という条件に決定することがより好ましい。これにより、入力属性条件を満たすデータ群に第２データ群がまとまり、入力属性条件を満たさないデータ群に第１データ群がまとまるような入力属性条件を、具体的に、「入力属性が閾値を超える」という条件、または「入力属性が閾値以下」という条件に決定することができる。
【００４０】
本発明に係る入力属性条件決定装置の実施の一形態においては、上記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、上記出力属性は、製品の品質判定結果であり、上記第２データ群は、品質判定結果が不良のデータ群である。
【００４１】
この場合、不良品（品質判定結果が不良の製品）が発生する要因となる、製造工程における製造プロセス条件や製造途中での特性（インライン検査結果）を特定することができる。
【００４２】
本発明に係るデータ分析装置は、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、請求項１または２に記載の入力属性条件決定装置とを含み、上記頻度演算手段および差分演算手段は、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について上記演算を行い、上記閾値決定手段は、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、閾値を決定することを特徴としている。
【００４３】
本発明に係るデータ分析方法は、上記の課題を解決するために、前記のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、上記分類手段により、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、上記分析データ群抽出手段により、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、上記入力属性条件決定装置の上記頻度演算手段により、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、分析データ群の第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、分析データ群の第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、上記入力属性条件決定装置の上記差分演算手段により、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップと、上記入力属性条件決定装置の上記閾値決定手段により、各々の入力属性について、それぞれ、上記差分値が最大となる数値を該入力属性の閾値として決定する閾値決定ステップと、上記入力属性条件決定装置の上記入力属性条件決定手段により、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性条件を決定する入力属性条件決定ステップとを含むことを特徴としている。
【００４４】
本発明に係るデータ分析プログラムは、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、コンピュータを、上記基本データ群を、出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、分析データ群の第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、分析データ群の第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段、分析データ群の各々の入力属性がとる全ての数値の各々について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算手段、各々の入力属性について、それぞれ、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性の閾値として決定する閾値決定手段、上記閾値決定手段で決定された閾値に基づいて、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように上記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段として機能させるためのデータ分析プログラムであることを特徴としている。
【００４５】
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の課題を解決するために、上記のデータ分析プログラムを記録したものであることを特徴としている。
【００４６】
上記装置、方法、プログラム、あるいは記録媒体によれば、前記の入力属性条件決定装置、方法、プログラム、あるいは記録媒体を含むので、データ分析の効率化を図ることができると共に、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。
【００４７】
本発明に係るデータ分析装置は、数値属性でない入力属性を含む基本データ群に対し、入力属性を数値に変換する処理を行う数値変換手段をさらに備えていてもよい。これにより、少なくとも１つの数値でない入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対しても、入力属性条件を決定することが可能となる。
【００４８】
本発明に係るデータ分析装置は、上記入力属性条件決定装置は、複数の入力属性条件を決定するようになっており、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する分割ルール評価手段と、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、上記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段とを含んでいてもよい。
【００４９】
本発明に係るデータ分析方法は、上記分割ルール評価手段により、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する分割ルール評価ステップと、上記分割手段により、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、上記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割ステップとを含んでいてもよい。
【００５０】
上記装置、方法によれば、上記入力属性条件決定装置で決定された複数の入力属性条件の中から、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件を満たす要因データ群、すなわち第２データ群に対応する問題事象（例えば不良品の発生）が起こる最大の要因（入力属性条件）を持つデータ群を導き出せる。
【００５１】
本発明に係るデータ分析装置は、上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、分析データ群抽出手段による処理、入力属性条件決定装置による処理、分割ルール評価手段による処理、および、分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることが好ましい。
【００５２】
上記構成によれば、繰り返しの処理によって、より詳細な要因分析結果が得られ、複数の要因を節点として木構造を作成できる。それゆえ、単独の相関ルールでは表現し難い複数の要因の絡み合った分析対象であっても、十分高い精度で要因を究明できる。
【００５３】
また、繰り返し処理を行わない場合に、外乱の影響で閾値評価指標（差分値）の確度が低かったとしても、繰り返し処理を行うことにより、この問題を解消できる。
【００５４】
さらに、ある入力属性において、第２データ群に対応する出力属性条件の要因が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２タイプの場合においても、繰り返しの処理によって、それらの双方の要因を抽出することができる。
【００５５】
本発明に係るデータ分析装置は、上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることが好ましい。
【００５６】
上記構成によれば、分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記の繰り返し処理を行っているから、第２データ群に対応する出力属性条件の要因分析に対して、簡潔で、かつ、十分な要因分析結果が得られる。
【００５７】
また、他データ群を新たな分析データ群として処理を行っているから、それ以前の繰り返し処理の過程で抽出された要因（入力属性条件）の影響を除外でき、第２データ群に対応する出力属性条件の、新たな要因を高い確度で抽出することができる。
【００５８】
上記分割ルール評価手段は、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、上記分析データ群の第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合に対する、上記分析データ群の第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合の比率を、分割ルール評価値として演算するものであることが好ましい。これにより、ルール評価値を容易に演算することができる。
【００５９】
本発明に係るデータ分析装置は、分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、上記分類手段は、分類条件設定手段で設定された分類条件に基づいて基本データ群を分類するようになっていてもよい。これにより、ユーザが分類条件を任意に設定してすることが可能となるので、それに対応した多様な入力属性条件（要因）を導き出すことができる。
【００６０】
本発明に係るデータ分析装置は、上記基本データ群は、複数の出力属性を含み、上記分類条件設定手段は、上記複数の出力属性の各々に対して分類条件を設定し、上記分類手段は、分類条件設定手段で設定された各々の分類条件の論理和または論理積に依って、基本データ群を分類するようになっていてもよい。これにより、複数の出力属性条件がともに満たされる要因や、複数の出力属性条件のいずれかが満たされる要因を導き出すことができる。
【００６１】
本発明に係るデータ分析装置は、上記入力属性条件決定装置は、複数の入力属性条件を決定するようになっており、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の各々について、上記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれる割合を表す、第２データ群分離度を演算する第２データ群分離度演算手段と、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、上記基本データ群中の第２データ群の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第１の要因抽出手段とを含む構成であってもよい。
【００６２】
上記構成によれば、第２データ群に対応する出力属性条件の最大の要因である入力属性条件（決定木における分岐条件）だけでなく、それ以外の入力属性条件についても、第２データ群分離度の高い入力属性条件を全て抽出できる。したがって、第２データ群に対応する出力属性条件の最大の要因（決定木における分岐条件）に競合する要因（競合因子）が存在しても、その要因を逃すことなく確実に捉えることができる。また、上記構成によれば、決定した複数の要因（入力属性条件）に対して、第２データ群分離度を評価指標として優先順位（第２データ群に対応する出力属性条件に対する影響度の順位）を付けることが可能となる。
【００６３】
さらに、上記構成によれば、第２データ群が第１データ群から分離される確度を示す第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、出力属性条件の要因を示す情報を抽出している。そのため、如何に複雑な決定木となろうとも明確に問題事象の要因を把握することができる。
【００６４】
本発明に係るデータ分析装置は、上記入力属性条件決定装置は、複数の入力属性条件を決定するようになっており、上記入力属性条件決定装置で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含む構成であってもよい。
【００６５】
上記構成によれば、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、第２データ群に対応する出力属性条件（結果）の要因を抽出でき、データ分析の効率化を図ることができる。
【００６６】
本発明に係るデータ分析装置は、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す第２評価指標を演算する第２の評価手段と、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含むことを特徴としている。
【００６７】
本発明に係るデータ分析方法は、上記の課題を解決するために、前記のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、上記分類手段により、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、上記分析データ群抽出手段により、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、上記第１の評価手段により、各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、上記入力属性条件決定手段により、各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、上記第２の評価手段により、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す、第２評価指標を演算する第２の評価ステップと、第２の要因抽出手段により、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出ステップとを含むことを特徴としている。
【００６８】
本発明に係るデータ分析プログラムは、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、コンピュータを、上記基本データ群を、出力属性の値に依って第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、上記分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段、各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す、第２評価指標を演算する第２の評価手段、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中で、第２評価指標が最大となる入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段として機能させるためのデータ分析プログラムであることを特徴としている。
【００６９】
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の課題を解決するために、上記のデータ分析プログラムを記録したものであることを特徴としている。
【００７０】
上記装置、方法、プログラム、あるいは記録媒体によれば、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、第２データ群に対応する出力属性条件（結果）の要因を抽出できる。それゆえ、例えば第２データ群が悪い結果（例えば不良品の発生）に対応するデータ群であれば、その悪い結果の要因をユーザが容易に把握できる。逆に、第２データ群が良い結果（例えば優れた特性を持つ製品の発生）に対応するデータ群であれば、その良い結果の要因をユーザが容易に把握できる。したがって、データ分析の効率化を図ることができる。
【００７１】
上記データ分析装置は、上記第１の評価手段は、各入力属性の全ての数値の各々について、入力属性がその数値以下のデータと、入力属性がその数値を超えるデータとの２分化による、第１データ群と第２データ群との切り分けの程度を表す閾値評価指標を、上記入力属性条件評価指標として演算し、上記第２の評価手段は、上記入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、上記分析データ群の第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合に対する、上記分析データ群の第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータの割合の比率を、第２評価指標として演算するものであることがより好ましい。
【００７２】
本発明に係るデータ分析装置は、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群を分析対象とし、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、基本データ群を出力属性に依って第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、各入力属性の全ての数値について、入力属性がその数値以下であるデータが第１データ群および第２データ群のうちの一方に偏っている度合いを表す閾値評価指標を演算する第１の評価手段と、第１の評価手段で演算された閾値評価指標に基づいて、各入力属性について最大の閾値評価指標を持つ数値を各入力属性の閾値として決定する閾値決定手段と、閾値決定手段で決定された各入力属性の閾値に基づいて、「入力属性が閾値以下であれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す第１のルール評価値と、「入力属性が閾値を超えていれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す第２のルール評価値とを各入力属性について演算する第２の評価手段と、第２の評価手段でルール評価値が演算された、全ての入力属性に関する相関ルールのうちで最も高いルール評価値を持つ相関ルールの入力属性条件を示すデータを、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する第２の要因抽出手段とを含むことを特徴としている。
【００７３】
上記構成によれば、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、第２データ群に対応する出力属性条件（結果）の要因を抽出でき、データ分析の効率化を図ることができる。
【００７４】
本発明に係るデータ分析装置は、上記第２の要因抽出手段で抽出された入力属性条件に基づいて、分析データ群を、上記入力属性条件を満たす要因データ群と、上記入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段をさらに含み、上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、分析データ群抽出手段による処理、第１の評価手段による処理、入力属性条件決定手段による処理、第２の評価手段による処理、第２の要因抽出手段による処理、および分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることがより好ましい。
【００７５】
上記構成によれば、繰り返しの処理によって、より詳細な要因分析結果が得られ、複数の要因を節点として木構造を作成できる。それゆえ、単独の相関ルールでは表現し難い複数の要因の絡み合った分析対象であっても、十分高い精度で要因を究明できる。
【００７６】
本発明に係るデータ分析装置は、上記分析データ群抽出手段は、上記分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることが好ましい。
【００７７】
上記構成によれば、分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記の繰り返し処理を行っているから、第２データ群に対応する出力属性条件の要因分析に対して、簡潔で、かつ、十分な要因分析結果が得られる。
【００７８】
また、他データ群を新たな分析データ群として処理を行っているから、それ以前の繰り返し処理の過程で抽出された要因（入力属性条件）の影響を除外でき、第２データ群に対応する出力属性条件の、新たな要因を高い確度で抽出する事ができる。
【００７９】
上記第１の評価手段は、各入力属性の全ての数値について、第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、各入力属性の全ての数値について、第１の頻度と第２の頻度との差分を演算する差分演算手段とを含むことがより好ましい。これにより、閾値評価指標を容易に演算することができる。すなわち、計算負荷がかからず、短時間で、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を決定することができる。また、分析データ群中における第１データ群の割合と第２データ群の割合とが極端に異なる場合であっても、その確度を落とすことがなく、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。
【００８０】
上記第２の評価手段は、第１のルール評価値として、第１データ群中において入力属性が閾値以下であるデータの割合に対する、第２データ群中において入力属性が閾値以下であるデータの割合の比率を第１の比率として演算すると共に、第２のルール評価値として、第１データ群中において入力属性が閾値を超えるデータの割合に対する、第２データ群中において入力属性が閾値を超えるデータの割合の比率を第２の比率として演算するものであることがより好ましい。これにより、第１および第２のルール評価値を容易に演算することができる。
【００８１】
本発明に係るデータ分析装置は、終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、上記終了条件判定手段は、上記分析データ群抽出手段で抽出した分析データ群における第２データ群のデータ数が０であるかを終了条件として判定を行い、上記終了条件判定手段において終了条件を満たしていると判定されると、上記一連の処理の実行を終了するようになっていることがより好ましい。これにより、必要以上の無駄な処理が行われることを回避できる。
【発明の効果】
【００８２】
本発明の入力属性条件決定装置、入力属性条件決定方法、入力属性条件決定プログラムおよびそれを記録した記録媒体によれば、第１のデータ群と第２のデータ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を決定するための評価指標として第１の頻度と第２の頻度との差分値を用いており、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算するだけの簡単な演算処理で評価指標（差分値）を演算できる。そのため、計算負荷がかからず、短時間で、第１のデータ群と第２のデータ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を決定することができる。
【００８３】
また、第１の頻度および第２の頻度は、それぞれ、各々に対応するデータ群中のデータ総数で規格化したものであるから、それらの差分値は、全データに対する第１のデータ群の割合と、全データに対する第２のデータ群の割合とが極端に異なっていても、入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）の正確な評価指標となる。したがって、第１のデータ群と第２のデータ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。
【００８４】
本発明のデータ分析装置、データ分析方法、データ分析プログラムおよびそれを記録した記録媒体によれば、前記の入力属性条件決定装置、方法、プログラム、あるいは記録媒体とを含むので、データ分析の効率化を図ることができると共に、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を高い確度で決定することができ、データ分析の信頼性を高めることができる。
【００８５】
また、ラベル階層構造を予め定義する事なく、「入力属性が入力属性条件を満たす」、例えば「入力属性が閾値以下」あるいは「入力属性が閾値を超える」といった非常に簡潔な形で、問題事象である特定の出力属性条件（問題事象）が発生する要因を導き出すことが可能となる。
【００８６】
以上のことから、本発明は、データ分析の効率化を図ることができるという効果を奏する。また、本発明の入力属性決定装置、入力属性決定方法、入力属性決定プログラムおよびそれを記録した記録媒体は、良品と不良品とを切り分ける入力属性の条件を高い確度で決定を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】
【００８７】
〔実施の形態１〕
次に、本発明の一実施形態を以下に説明する。
【００８８】
まず、本実施形態のデータ分析装置１００、および、その構成要素である入力属性条件決定装置１００Ａを図１３に基づいて説明する。図１３に示すように、データ分析装置１００は、基本データ群格納部１０２、文字−数値データ変換部（数値変換手段）１、分類条件設定部（分類条件設定手段）１０３、データ分類部（分類手段）１０４、分類後基本データ群格納部１０５、分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）１０６、データ行分離部１０７、データ列抽出部５、頻度演算部（頻度演算手段）６、頻度累積差演算部（差分演算手段）７、閾値決定部（閾値決定手段）１３０、極性判定部（極性判定手段）１３１、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１１、不良品分離度演算部（第２データ群分離度演算手段）１１２、第１の要因抽出部（第１の要因抽出手段）１０９、頻度累積比率演算部（分割ルール評価手段）１６、データ分割部（分割手段）１１５、終了条件判定部（終了条件判定手段）１１、要因決定部１１７、複合要因不良数計算部１１８、数値−文字データ変換部１１９、分析結果データ格納部１４、および出力部１５を備えている。
【００８９】
上記のデータ分析装置１００（図１３）の中で、データ行分離部１０７、データ列抽出部５、頻度演算部（頻度演算手段）６、頻度累積差演算部（差分演算手段）７、閾値決定部（閾値決定手段）１３０、極性判定部（極性判定手段）１３１、および、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１１が、入力属性条件決定装置１００Ａを構成する。
【００９０】
基本データ群格納部１０２は、実施の形態２のデータ分析装置における分析対象データ格納部２と同一の機能を有するものであり、基本データ群ＤＡを格納しているハードディスク等の記憶装置である。
【００９１】
文字−数値データ変換部１は、実施の形態２と同様、数値でない入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群ＤＡに対し、数値属性である入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４と出力属性ｙとで構成されるデータの集合である基本データ群ＤＡ０が得られるように、入力属性を数値に変換する処理を行うものである。
【００９２】
分類条件設定部１０３は、実施の形態２のデータ分析装置における閾値設定部３に代わるものであり、出力属性ｙの閾値ｙthに代えて出力属性ｙの分類条件を設定する。
【００９３】
データ分類部１０４、分類後基本データ群格納部１０５、およびデータ行分離部１０７は、実施の形態２のデータ分析装置におけるデータ分類部４に代わるものである。
【００９４】
データ分類部１０４は、分類条件設定部１０３で設定された分類条件に基づいて、基本データ群ＤＡ０を、出力属性ｙの値に依って、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とに分類し、その分類結果を表す分類フラグを各データに付与するものである。
【００９５】
分類後基本データ群格納部１０５は、分類フラグが付与された基本データ群（ＤＡ００）を格納するハードディスク等の記憶装置である。
【００９６】
分析データ群抽出部１０６は、分類後基本データ群ＤＡ００の中で分析対象とする分析データ群ＤＡ００’を抽出するものである。分析データ群抽出部１０６は、データ分割部１１５で分割されたデータ群のうち、他データ群を次の分析データ群ＤＡ００’（新たな分析データ群）として抽出する。なお、分析データ群抽出部１０６は、データ分割部１１５で分割されたデータ群の全てを次の分析データ群ＤＡ００’として抽出してもよい。
【００９７】
データ行分離部１０７は、分析データ群ＤＡ００’のデータを各々の分類フラグに基づいて２分化し、良品の第１データ群ＤＡ１および不良品の第２データ群ＤＡ２を抽出するものである。
【００９８】
データ列抽出部５は、良品の第１データ群ＤＡ１から、入力属性ｘｊの各々のデータ列である１−ｘｊデータ群を抽出し、また、不良品の第２データ群ＤＡ２から、入力属性ｘｊの各々のデータ列である２−ｘｊデータ群を抽出するものである。
【００９９】
頻度演算部６および頻度累積差演算部７は、実施の形態２のデータ分析装置における頻度演算部６および頻度累積差演算部７と同一の機能を有するものである。
【０１００】
頻度演算部６は、データ列抽出部５で抽出された１−ｘｊデータ群および２−ｘｊデータ群を用い、入力属性ｘｊの個々の数値について、良品の第１データ群中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合である第１の頻度（１−ｘｊ頻度累積％）と、不良品の第２データ群中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合である第２の頻度（２−ｘｊ頻度累積％）とを計算するものである。
【０１０１】
頻度累積差演算部７は、入力属性ｘｊの各値に対して、１−ｘｊ頻度累積％と２−ｘｊ頻度累積％との差分を表す、ｘｊ頻度累積差％を計算するものである。
【０１０２】
閾値決定部１３０は、実施の形態２のデータ分析装置における入力属性閾値決定部８と同一の機能を有するものであり、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、入力属性ｘｊの個々の値に対するｘｊ頻度累積差％の中で、その値が最大となる入力属性ｘｊの値を、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とがそれぞれまとまるように分析データ群ＤＡ００’を２分化するための入力属性ｘｊの閾値ｘｊ−ｔｈとして決定するものである。
【０１０３】
極性判定部１３１は、閾値決定部１３０で決定された閾値ｘｊ−ｔｈにおける、第１の頻度（１−ｘｊ頻度累積％）と第２の頻度（２−ｘｊ頻度累積％）との大小関係を判定するものである。
【０１０４】
入力属性条件決定部１１１は、分析データ群ＤＡ００’中で入力属性条件を満たすデータ群に不良品の第２データ群ＤＡ２がまとまり、入力属性条件を満たさないデータ群に良品の第１データ群ＤＡ１がまとまるように、極性判定部１３１により第１の頻度が第２の頻度より大きいと判定された場合には、入力属性条件を「入力属性ｘｊが閾値ｘｊ−ｔｈを超える」という条件に決定し、極性判定部１３１により第２の頻度が第１の頻度より大きいと判定された場合には、入力属性条件を「入力属性ｘｊが閾値ｘｊ−ｔｈ以下」という条件に決定するものである。
【０１０５】
不良品分離度演算部１１２は、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件の各々について、分類後基本データ群ＤＡ００中で該入力属性条件を満たすデータの中に不良品の第２データ群ＤＡ２が含まれる割合を表す不良品分離度を演算するものである。
【０１０６】
第１の要因抽出部１０９は、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件の中で、分類後基本データ群ＤＡ００中の第２データ群ＤＡ２の割合を表す不良品含有率よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出するものである。
【０１０７】
頻度累積比率演算部１６は、実施の形態２と同様、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件の各々について、ルール評価値を演算するものである。ただし、本実施形態の頻度累積比率演算部１６は、実施の形態２のように２種類のルール評価値を計算するのではなく、頻度累積下比率または頻度累積上比率（後述）を、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群ＤＡ００’中の第２データ群ＤＡ２に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値として計算するものである。
【０１０８】
データ分割部１１５は、実施の形態２のデータ分析装置における要因未発見データ抽出部１０に対応するものであり、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件の中から、上記分割ルール評価値の値が最大となる入力属性条件を抽出し、分析データ群ＤＡ００’を、該入力属性条件を満たす要因データ群と該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割するものである。
【０１０９】
要因決定部１１７は、第１の要因抽出部１０９の繰り返しの処理で抽出された、同一の入力属性に関する複数の入力属性条件のうちで、優先度の高い入力属性条件のみを選択するものである。
【０１１０】
複合要因不良数計算部１１８は、要因決定部１１７で選択された入力属性条件のうちの、２つの条件の複合要因による不良数を計算するものである。
【０１１１】
数値−文字データ変換部１１９は、決定された要因を表す情報、例えば後述する決定要因一覧テーブルや複合要因テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈの数値を文字データに変換するものである。
【０１１２】
次に、表１のデータ群ＤＡを基本データ群とする場合を例として、本実施形態のデータ分析方法および入力属性条件決定方法を図１４および図１５に基づいて説明する。なお、図１４は、本実施形態のデータ分析方法を示すフローチャートであり、図１５は、図１４のステップ１０７の処理（後述する）に対応する本実施形態の入力属性条件決定方法を示すフローチャートである。
【０１１３】
【表１】
2004252972.tif 000003
【０１１４】
表１の基本データ群ＤＡは、ハードディスク等の基本データ群格納部１０２に格納されており、１〜１２のｉｄ（識別子）を持つ１２個のデータから構成されている。表１において、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は入力属性である。入力属性ｘ１は４つの文字Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ２は４つの文字ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ３は４つの離散値１，２，３，４のいずれかをとる離散属性である。入力属性ｘ４は４つの離散値１０，２０，３０，４０のいずれかをとる離散属性である。なお、入力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよい。
【０１１５】
また、表１において、ｙは出力属性である。出力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよいが、ここでは、３つの文字Ｘ，Ｙ，Ｚのいずれかをとる文字属性である。
【０１１６】
本実施形態のデータ分析方法では、ｙ＝Ｙなる場合を問題事象として、出力属性ｙがＹとなる要因を分析する。
【０１１７】
なお、基本データ群ＤＡの例としては、例えば、入力属性が、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果（製造ライン途中での検査結果）、出力属性が製品の品質判定結果、ｙ＝Ｙなる問題事象が品質判定結果の不良であるデータが挙げられる。この場合、本実施形態のデータ分析方法により入力属性と出力属性との因果関係を分析し、ｙ＝Ｙなる問題事象の要因を導き出すことで、不良品の発生を解消する対策を容易に図ることが可能となる。したがって、歩留まりの向上等のような製造プロセスの改善を容易に図ることが可能となる。
【０１１８】
基本データ群ＤＡのより具体的な例としては、例えば、入力属性ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４が、プラズマＣＶＤプロセスの、ガス流量、ガス圧力、投入電力、成膜時間などのプロセスデータで、出力属性ｙが、形成される薄膜の膜厚であるようなデータが挙げられる。また、これら入力属性および出力属性の値は、連続の数値属性、離散の数値属性、文字属性の何れであってもよい。文字属性の場合には、例えば、出力属性が膜厚の例で、‘大’、‘中’、‘小’といった具合に表現される。
【０１１９】
［ステップ１００］
まず、文字−数値データ変換部１が、ハードディスク等の基本データ群格納部１０２に格納された表１の基本データ群ＤＡにおける文字属性を、下記の変換ルールに従って数値属性（数値データ）に変換する（Ｓ１００）。このステップ１００での処理は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ０での処理と同様である。
（ｘ１）Ａ→１、Ｂ→２、Ｃ→３、Ｄ→４
（ｘ２）ａ→１、ｂ→２、ｃ→３、ｄ→４
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
（ｙ）Ｘ→１、Ｙ→２、Ｚ→３
なお、基本データ群ＤＡの入力属性および出力属性が、元々数値属性である場合には、この処理は省略される。したがって、基本データ群ＤＡの入力属性および出力属性が元々数値属性である場合には、文字−数値データ変換部１は省略可能である。
【０１２０】
上記処理により、各データは、数値データに変換される。そして、文字−数値データ変換部１は、変換されたデータ群ＤＡ０をデータ分類部１０４に送る。
【０１２１】
ここで、上記変換ルールは、可能な限り、変換後の入力属性の数値が大きいほど出力属性の数値が大きくなるように、あるいはその逆順となるように設定される事が好ましいが、一義性さえあればよく上記の例に限らない。上記変換ルールにて数値データに変換されたデータ群ＤＡ０は、表２に示す通りである。
【０１２２】
【表２】
2004252972.tif 000004
【０１２３】
この変換により得られたデータ群ＤＡ０は、数値属性からなる、複数の入力属性（説明属性）と出力属性（目的属性）とで構成されるデータの集合となる。以下、データ群ＤＡ０も基本データ群と呼ぶ事にする。
【０１２４】
［ステップ１０１］
分類条件設定部１０３は、予め定められた設定情報に従って、あるいは使用者が図示しないキーボードやマウス等の入力部から問題事象の属性値ｙ＝Ｙを入力したことに応答して、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの分類条件を設定し、データ分類部１０４に出力する（Ｓ１０１）。この例においては、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの分類条件は、ｙ＝２である。このステップ１０１での処理は、出力属性ｙの閾値ｙｔｈではなく出力属性ｙの分類条件を設定する点以外は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ１での処理と同様である。
【０１２５】
［ステップ１０２］
次に、データ分類部１０４が、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と、分類条件設定部１０３から出力された分類条件（下記の比較論理（１）（２））とに基づいて、基本データ群ＤＡ０を、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに分類する（Ｓ１０２）。
【０１２６】
（１）ｙ≠２→ＤＡ１
（２）ｙ＝２→ＤＡ２
この場合、比較論理（１）、すなわち「ｙ≠２」が、基本データ群ＤＡのｙ≠Ｙなる事象（問題事象でない事象；以下、「非問題事象」と称する）に対応する分類条件であり、比較論理（２）、すなわち「ｙ＝２」が、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象（以下、単に「問題事象」と称する）に対応する分類条件である。
【０１２７】
そして、表３に示すように、各々のデータ群に対応する分類フラグ（「ＤＡ１」または「ＤＡ２」）を付与する（Ｓ１０２）。以下、表３のデータ群を、分類後基本データ群ＤＡ００と呼ぶ。
【０１２８】
【表３】
2004252972.tif 000005
【０１２９】
分類後基本データ群ＤＡ００は、ハードディスク等の分類後基本データ群格納部１０５に保存される。
【０１３０】
ここで、第２データ群ＤＡ２は問題事象（例えば、デバイス特性不良など）を表すデータ群である。すなわち、第２データ群ＤＡ２は出力属性ｙが問題事象を表す属性値（２）であるデータ群であり、第１データ群ＤＡ１は出力属性ｙが問題事象を表していない属性値（１または３）であるデータ群である。
【０１３１】
このステップ１０２での処理は、基本データ群ＤＡ０を第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに分類した後に、基本データ群ＤＡ０を第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに２分化するのではなく、第１データ群ＤＡ１および第２データ群ＤＡ２に対応する分類フラグを付与する点以外は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ２での処理と同様である。
【０１３２】
なお、データ分類部１０４による分類は、上記論理に限らず、出力属性閾値ｙthに基づく論理、例えば下記のような論理（１’）（２’）に基づいて行ってもよい。
【０１３３】
（１’）ｙ＞ｙth→ＤＡ１
（２’）ｙ≦ｙth→ＤＡ２
この場合、比較論理（１’）、すなわち「ｙ＞ｙth」が、非問題事象に対応する分類条件であり、比較論理（２’）、すなわち「ｙ≦ｙth」が、問題事象に対応する分類条件である。
【０１３４】
また、データ分類部１０４による分類は、複数の条件の論理和または論理積に基づく論理、例えば下記のような論理（１’’）（２’’）に基づいて行ってもよい。
【０１３５】
（１’’）ｙth１＜ｙ≦ｙth２→ＤＡ１
（ｙth１＜ｙ  ＡＮＤ  ｙ≦ｙth２）
ここで、ｙth１，ｙth２は、ｙth１＜ｙth２を満たす出力属性閾値である
（２’’）ｙ≦ｙth１  ＯＲ  ｙ＞ｙth２→ＤＡ２
この場合、比較論理（１’’）、すなわち「ｙth１＜ｙ≦ｙth２」が、非問題事象に対応する分類条件であり、比較論理（２’’）、すなわち「ｙ≦ｙth１  ＯＲ  ｙ＞ｙth２」が、問題事象に対応する分類条件である。
【０１３６】
さらに、基本データ群ＤＡ０が複数の出力属性（例えば、複数種類の検査の結果）を含む場合、データ分類部１０４による分類は、各々の出力属性ｙ１，ｙ２に対して分類条件設定部１０３で設定された複数の分類条件の論理和または論理積に基づく論理、例えば、下記のような論理（１’’’）（２’’’）に基づいて行ってもよい。
【０１３７】
（１’’’）ｙ１≦ｙth１  ＯＲ  ｙ２＞ｙth２→ＤＡ１
（２’’’）ｙ１＞ｙth１  ＡＮＤ  ｙ２≦ｙth２→ＤＡ２
この場合、比較論理（１’’）、すなわち「ｙ１≦ｙth１  ＯＲ  ｙ２＞ｙth２」が、非問題事象に対応する分類条件であり、比較論理（２’’）、すなわち「ｙ１＞ｙth１  ＡＮＤ  ｙ２≦ｙth２」が、問題事象に対応する分類条件である。
【０１３８】
また、複数の出力属性が存在する場合、データ分類部１０４による分類は、複数の出力属性ｙ１，ｙ２から選択した１つの出力属性ｙに対する論理、例えば、前記論理（１）（２）、前記論理（１’）（２’）、前記論理（１’’）（２’’）等に基づいて行ってもよい。
【０１３９】
［ステップ１０３〜１０５］
分析データ群抽出部１０６が、分類後基本データ群ＤＡ００の中で分析対象とする分析データ群ＤＡ００’を抽出し、データ行分離部１０７に送る。
【０１４０】
この１回目の処理では、分類後基本データ群ＤＡ００と同一のデータが分析データ群ＤＡ００’として抽出される（Ｓ１０５）が、後述する繰り返し処理の過程（２回目以降の処理）では、データ分割部１１５が出力する他データ群が抽出される（Ｓ１０４）。すなわち、ステップ１０３〜１０５では、分析データ群抽出部１０６が、１回目の処理である（それまでに分析データ群ＤＡ００’の抽出が行われていない）か否かを判断し（Ｓ１０３）、その結果に基づいて、１回目の処理である場合には分類後基本データ群ＤＡ００を、１回目の処理でない場合には他データ群をそれぞれ分析データ群ＤＡ００’として抽出する（Ｓ１０４・Ｓ１０５）。
【０１４１】
［ステップ１０６］
データ行分離部１０７が、分析データ群ＤＡ００’（１回目の処理においては、分類後基本データ群ＤＡ００：表３）における、第１データ群ＤＡ１および第２データ群ＤＡ２の各々の分類フラグに基づいて、分析データ群ＤＡ００’を２分化し、各々のデータ群、すなわち、第１データ群ＤＡ１および第２データ群ＤＡ２を抽出する（Ｓ１０６）。データ行分離部１０７から出力される第１データ群ＤＡ１を表４に、第２データ群ＤＡ２を表５に示す。
【０１４２】
【表４】
2004252972.tif 000006
【０１４３】
【表５】
2004252972.tif 000007
【０１４４】
なお、以下では、適宜、第１データ群ＤＡ１を良品（ＯＫ品）データ群、第２データ群ＤＡ２を不良品（ＮＧ品）データ群と呼ぶ事にする。
【０１４５】
以上のステップ１０２〜１０５は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ２に代わるものである。
【０１４６】
［ステップ１０７］
次に、入力属性条件決定装置１００Ａが、良品データ群ＤＡ１（第１データ群）と不良品データ群ＤＡ２（第２データ群）とがそれぞれまとまるように、具体的には、入力属性条件を満たすデータ群に不良品データ群ＤＡ２（第２データ群）がまとまり（偏り）、入力属性条件を満たさないデータ群に良品データ群ＤＡ１（第１データ群）がまとまる（偏る）ように、上記分析データ群ＤＡ００’を２分化するための入力属性の条件である、入力属性条件を決定する（Ｓ１０７）。入力属性条件を決定するステップＳ１０７は、図１５に示すように、ステップＳ２０３〜Ｓ２０８を含んでいる。
【０１４７】
［ステップ２０３］
ステップ２０３では、まず、データ列抽出部５が、良品データ群ＤＡ１（表４）から、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ２０３）。このデータ列を１−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【０１４８】
同様に、データ列抽出部５は、不良品データ群ＤＡ２（表５）からも、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ２０３）。このデータ列を２−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【０１４９】
１−ｘｊデータ群を表６〜表９に、２−ｘｊデータ群を表１０〜表１３に示す。このステップ２０３での処理は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ３での処理と同一である。
【０１５０】
【表６】
2004252972.tif 000008
【０１５１】
【表７】
2004252972.tif 000009
【０１５２】
【表８】
2004252972.tif 000010
【０１５３】
【表９】
2004252972.tif 000011
【０１５４】
【表１０】
2004252972.tif 000012
【０１５５】
【表１１】
2004252972.tif 000013
【０１５６】
【表１２】
2004252972.tif 000014
【０１５７】
【表１３】
2004252972.tif 000015
【０１５８】
［ステップ２０４］
頻度演算部６は、ステップ２０３で良品データ群ＤＡ１から抽出された１−ｘｊデータ群の各々、およびステップ２０３で不良品データ群ＤＡ２から抽出された２−ｘｊデータ群の各々を、入力属性ｘｊの値で昇順に行を並べ替える（並べ替え処理１）。そして、入力属性ｘｊの個々の数値について、良品データ群ＤＡ１中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（第１の頻度）と、不良品データ群ＤＡ２中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（第２の頻度）とを計算する（Ｓ２０４）。
【０１５９】
ここでは、表６〜表９のデータ群を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１４〜表１７を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第１データ群の全データ数（＝８）に対する割合を１−ｘｊ頻度累積％として計算している。同様に、表１０〜表１３を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１８〜表２１を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第２データ群の全データ数（＝４）に対する割合を２−ｘｊ頻度累積％として計算している。
【０１６０】
ここで計算した１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の値を表１４〜表２１に示す。
【０１６１】
【表１４】
2004252972.tif 000016
【０１６２】
【表１５】
2004252972.tif 000017
【０１６３】
【表１６】
2004252972.tif 000018
【０１６４】
【表１７】
2004252972.tif 000019
【０１６５】
【表１８】
2004252972.tif 000020
【０１６６】
【表１９】
2004252972.tif 000021
【０１６７】
【表２０】
2004252972.tif 000022
【０１６８】
【表２１】
2004252972.tif 000023
【０１６９】
さらに、頻度演算部６は、１−ｘｊ頻度累積％が計算された良品データ群である１−ｘｊデータ群のテーブルと、２−ｘｊ頻度累積％が計算された不良品データ群である２−ｘｊデータ群のテーブルとを結合する（結合処理）。具体的には、入力属性ｘ１について、表１４と表１８とを結合して表２２のｘ１頻度累積テーブルを、入力属性ｘ２について、表１５と表１９とを結合して表２３のｘ２頻度累積テーブルを、入力属性ｘ３について、表１６と表２０とを結合して表２４のｘ３頻度累積テーブルを、入力属性ｘ４について、表１７と表２１とを結合して表２５のｘ４頻度累積テーブルを、それぞれ作成する(Ｓ２０４)。
【０１７０】
【表２２】
2004252972.tif 000024
【０１７１】
【表２３】
2004252972.tif 000025
【０１７２】
【表２４】
2004252972.tif 000026
【０１７３】
【表２５】
2004252972.tif 000027
【０１７４】
さらに、頻度演算部６は、表２２〜表２５の各々の頻度累積テーブルを、入力属性ｘｊの値で昇順に行を並べ替える（並べ替え処理２）。並べ替え処理２の後、１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の空欄に、上の空欄から順に、その直上の値（１行上のデータの値）を代入する（代入処理）。その後、入力属性ｘｊにおいて同じ値が続いている行に対し、それらの行のうちの最終行のデータのみを採用する（重複処理）。こうして、表２６〜表２９に示すように、入力属性ｘｊの各値に対して、良品データ群である第１データ群ＤＡ１中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（Ａ；第１の頻度）と、不良品データ群である第２データ群ＤＡ２中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ；第２の頻度）との双方が算出される（Ｓ２０４）。このステップ２０４での処理は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ４での処理と同一である。
【０１７５】
【表２６】
2004252972.tif 000028
【０１７６】
【表２７】
2004252972.tif 000029
【０１７７】
【表２８】
2004252972.tif 000030
【０１７８】
【表２９】
2004252972.tif 000031
【０１７９】
なお、上記ステップ２０３、２０４では、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するのに、データ列抽出処理（表６〜表１３）→並べ替え処理１→１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の計算処理（表１４〜表２１）→結合処理（表２２〜表２５）→並べ替え処理２→代入処理→重複処理（表２６〜表２９）を施していたが、これらの個別の処理を行わずに、直接的に、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するように、計算しても構わない。
【０１８０】
［ステップ２０５］
次に、頻度累積差演算部７が、入力属性ｘｊの各値に対して、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）と不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）との差分（＝｜Ａ−Ｂ｜）を計算する（Ｓ２０５）。この差分値を、ｘｊ頻度累積差％と呼ぶ。ｘｊ頻度累積差％の計算結果を表３０〜表３３に示す。
【０１８１】
【表３０】
2004252972.tif 000032
【０１８２】
【表３１】
2004252972.tif 000033
【０１８３】
【表３２】
2004252972.tif 000034
【０１８４】
【表３３】
2004252972.tif 000035
【０１８５】
また、入力属性ｘｊの値と、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜との関係を図３〜図６に示す。
【０１８６】
入力属性ｘｊの各数値に対するｘｊ頻度累積差％は、入力属性ｘｊがその数値以下の範囲と、入力属性ｘｊがその数値を超える範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とがうまく切り分けられているかどうかを表す閾値評価指標であり、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度に相当するものである。
【０１８７】
すなわち、入力属性ｘｊの各数値におけるｘｊ頻度累積差％（＝｜Ａ−Ｂ｜）は、「入力属性ｘｊがその数値以下であれば不良品の第２データ群に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値を超えていれば良品の第１データ群に属するデータである」という相関ルール、または、「入力属性ｘｊがその数値を超えていれば不良品の第２データ群に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値以下であれば良品の第１データ群に属するデータである」という相関ルールの確からしさを表す。
【０１８８】
なお、本実施形態による、「入力属性ｘｊの値と、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜との関係」（図３〜図６）は、Ｇｉｎｉインデックス法の「入力属性ｘｊの分岐条件と、改善度との関係」（図２０〜図２３）と、同様の傾向を示している。
【０１８９】
このステップ２０５での処理は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ５での処理と同一である。
【０１９０】
［ステップ２０６〜２０８］
閾値決定部１３０が、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、入力属性ｘｊの個々の値に対するｘｊ頻度累積差％の中で、その値が最大となる入力属性ｘｊの値を抽出する（Ｓ２０６）。このステップ２０６での処理は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ６での処理と同一である。
【０１９１】
表３０〜表３３には、この抽出した値をグレーで示している。上記抽出された入力属性ｘｊの値を入力属性閾値ｘｊ−ｔｈと呼ぶことにする。入力属性閾値ｘｊ−ｔｈは、図３〜図６を参照して分かるように、ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈの範囲と、ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈの範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と、不良品の第２データ群ＤＡ２との切分けが最も容易となる入力属性ｘｊの値を示している。
【０１９２】
次に、極性判定部１３１が、各入力属性ｘｊの閾値ｘｊ−ｔｈにおいて、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）と、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）との大小関係を判定する（Ｓ２０７）。表３０〜表３３には、閾値ｘｊ−ｔｈにおいて大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプ（１−ｘｊ頻度累積、または、２−ｘｊ頻度累積）を、併記している。
【０１９３】
次に、閾値決定部１３０で決定（抽出）された閾値ｘｊ−ｔｈと、極性判定部１３１で大きいと判定されたｘｊ頻度累積のタイプとに基づいて、入力属性条件決定部１１１が、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する入力属性条件、すなわち「入力属性が入力属性条件を満たせば不良品の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、良品の第１データ群に属するデータである」という具体的な相関ルールを満たす入力属性条件を決定する（Ｓ２０８）。
【０１９４】
なお、極性判定部１３１で大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプが、良品の１−ｘｊ頻度累積である場合には、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応し、極性判定部１３１で大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプが、不良品の２−ｘｊ頻度累積である場合には、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する。したがって、入力属性条件決定部１１１は、極性判定部１３１により１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）の方が大きいと判定された場合には、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する上記入力属性条件を「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ（入力属性が閾値を超える）」という条件に決定し、極性判定部１３１により２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の方が大きいと判定された場合には、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する上記入力属性条件を「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ（入力属性が閾値以下）」という条件に決定する。
【０１９５】
上記のようにして、入力属性条件決定部１１１が、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する条件として決定した入力属性条件を表３４に示す。
【０１９６】
【表３４】
2004252972.tif 000036
【０１９７】
一例として、入力属性ｘ２については「ｘ２＞２」なる入力属性条件が決定されている。この入力属性条件は、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を高い確度で検出できる条件を示している。また、決定された入力属性条件「ｘ２＞２」に対する排他的条件である「ｘ２≦２」は、不良品の第２データ群ＤＡ２と分離して、良品の第１データ群ＤＡ１を高い確度で検出できる条件を示している。これらのことは、図４を参照すると、より理解しやすい。
【０１９８】
なお、上記では、複数の入力属性についてステップ２０３〜ステップ２０８の処理を一括して行っているが、ｊの値を１から４まで順次増加させてステップ２０３〜ステップ２０８の処理を繰り返してもよい。
【０１９９】
上記のステップ２０３〜ステップ２０８の処理が、特許請求の範囲における入力属性条件決定方法に相当する。この本実施形態の入力属性条件決定方法では、良品の１−ｘｊ頻度累積％と不良品の２−ｘｊ頻度累積％との差分である、ｘｊ頻度累積差％を計算するのみの非常に簡単な処理で、閾値評価指標（Ｇｉｎｉインデックス法の改善度に相当）を得ている。すなわち、Ｇｉｎｉインデックス法のように、入力属性が取り得る全ての分岐条件のパターン毎に、Ｇｉｎｉインデックス（（３）（４）式）や改善度（（６）式）を計算するような膨大な演算処理を行わずに、入力属性が取り得る値の数だけの行数のデータ（表３０〜表３３）に対して、頻度累積差を求める演算処理を行っているのみである。したがって、実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造工程のデータのように、一つの入力属性が取り得る値の数が数万〜数十万というオーダであっても、表３０〜表３３のデータ行数が増えるのみであるので、ほとんど計算負荷がかからず、短時間で処理を行うことができる。
【０２００】
また、入力属性ｘｊの各値に対する良品の１−ｘｊ頻度累積％、および、不良品の２−ｘｊ頻度累積％は、それぞれ、対応するデータ群中において入力属性がその数値以下であるデータ数を、そのデータ群中のデータ総数で規格化したものであるから、これらの差分であるｘｊ頻度累積差％（閾値評価指標）は、分析データ群中における良品（第１データ群）の割合と不良品（第２データ群）の割合とが極端に異なる場合であっても、その確度を落とすことがなく、良品と不良品とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。なお、表１のデータ群を用いた上記の例では、不良品の割合が４／１２、良品の割合が８／１２となっており、双方の間に極端な（桁違いの）相違がないので、本実施形態で抽出した不良品の条件（表３４）は、Ｇｉｎｉインデックス法で抽出した分岐条件（［発明が解決しようとする課題］に記載した条件）と一致している。
【０２０１】
以上のように、本実施形態の入力属性条件決定方法によれば、本発明の第１の目的、および第２の目的を、ともに達成できる。
【０２０２】
ステップ１０９以降の処理は、上記の入力属性条件決定方法で決定された入力属性条件を活用した好適なデータ分析方法であり、以下では、その処理内容を説明する。
【０２０３】
［ステップ１０９］
不良品分離度演算部１１２が、入力属性条件決定部１１１で決定した入力属性条件（表３４）の各々に対し、分類後基本データ群ＤＡ００（分析データ群ＤＡ００’ではない）の中で、該入力属性条件を満たすデータの個数（表３５の「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）と、該入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータの個数（表３５の「ＤＡ２」列）とを集計する。そして、表３５の「ＤＡ２」列の値を、「ＤＡ１＋ＤＡ２」列の値で除算した、不良品分離度を演算する（Ｓ１０９）。各入力属性条件の不良品分離度は、該入力属性条件による不良品切り出しの確度（分類後基本データ群ＤＡ００の中で該入力属性条件に属するデータを母集団としたときの不良率）を表しており、特許請求の範囲における第２データ群分離度に対応する。
【０２０４】
【表３５】
2004252972.tif 000037
【０２０５】
表３５は、上記不良品分離度演算部１１２による演算結果と併せて、その「Ｔｏｔａｌ」行に、分類後基本データ群ＤＡ００の中における、データ総数（「ＤＡ１＋ＤＡ２」列の値＝１２）、不良品の第２データ群ＤＡ２の個数（「ＤＡ２」列の値＝４）、および、不良品含有率（「不良品分離度」列の値＝４/１２＝０．３３３）を示したテーブルである。不良品含有率は、分類後基本データ群ＤＡ００の全データを母集団としたときの不良率を表しており、特許請求の範囲における第２データ群含有率に対応する。
【０２０６】
表３５の各列の意味については、これらをベン図で表現した図１６を参照すると理解しやすい。表３５の各列の意味については、これらをベン図で表現した図１６（ａ）〜図１６（ｄ）を参照すると理解しやすい。図１６（ａ）〜図１６（ｄ）は、それぞれ、表３５の各列の入力属性条件を満たすデータの集合と不良品の第２データ群ＤＡ２の集合との関係を示すベン図である。
【０２０７】
［ステップ１１０］
第１の要因抽出部１０９が、表３５の、各入力属性条件の中で、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率（「Ｔｏｔａｌ」行の「不良品分離度」列の値＝０．３３３）よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因を示す情報として抽出する。そして、この結果を、分析結果データ格納部１４に保存する。
【０２０８】
表３５の例では、ｘ１〜ｘ４についての全ての入力属性条件とも、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも高い不良品分離度を有しているので、全ての入力属性条件が抽出される（表３６）。
【０２０９】
【表３６】
2004252972.tif 000038
【０２１０】
なお、表３６の各入力属性条件は、分類後基本データ群ＤＡ００の中からランダムに選んだサンプルよりも高い割合で、不良品の第２データ群ＤＡ２を含む条件であり、不良品の第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示している。
【０２１１】
以上のようにして、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として、「ｘ１＞２」、「ｘ２＞２」、「ｘ３＞２」、「ｘ４≦１０」という入力属性条件が抽出された。
【０２１２】
上記のステップ１０１〜ステップ１１０にて、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因を抽出できた。
【０２１３】
しかし、その過程（ステップ２０４）で、個々の入力属性がとる各値に対して演算した閾値評価指標（ｘｊ頻度累積差％）には、当該入力属性以外の入力属性の影響が外乱として含まれており、場合によっては、閾値評価指標（ｘｊ頻度累積差％）の確度を落としてしまっている恐れがある。また、ある入力属性ｘｊにおいて、問題事象の要因が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ１」、および、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ２」という２タイプとなるべき場合に、ステップ２０３〜２０８の処理のみでは、それらのうちの一方の要因しか抽出されない。これらの点を解消するには、さらに、下記ステップによる処理を行うことが好ましい。
【０２１４】
［ステップ１１１］
頻度累積比率演算部１６が、閾値決定部１３０（ステップ２０６）で決定（抽出）した各入力属性閾値ｘｊ−ｔｈ（表３０〜表３３参照）について、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）に対する、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の比率（＝Ｂ／Ａ：以下、頻度累積下比率と呼ぶ）、または、１００から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を引いた値（＝１００−Ａ）に対する、１００から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を引いた値（＝１００−Ｂ）の比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ）：以下、頻度累積上比率と呼ぶ）を、分割ルール評価値として計算する。
【０２１５】
なお、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（極性判定部１３１で大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプが、不良品の２−ｘｊ頻度累積である場合には）、分割ルール評価値として頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）を計算する。ここで、頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群と分離して不良品の第２データ群を検出できる割合を表している。
【０２１６】
また、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（極性判定部１３１で大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプが、良品の１−ｘｊ頻度累積である場合には）、分割ルール評価値として頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））を計算する。ここで、頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群と分離して不良品の第２データ群を検出できる割合を表している。
【０２１７】
言い換えると、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）は、各入力属性条件に対して、「入力属性ｘｊが入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表している。
【０２１８】
各入力属性条件に対する、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表３７に示す。
【０２１９】
【表３７】
2004252972.tif 000039
【０２２０】
なお、このステップ１１１での処理は、２種類のルール評価値（第１および第２のルール評価値）を計算するのではなく、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件のタイプ（極性判定部１３１で大きいと判定された方のｘｊ頻度累積のタイプ）に応じて、頻度累積下比率または頻度累積上比率を分割ルール評価値として計算する点以外は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ７での処理と同様である。
【０２２１】
［ステップ１１２］
次に、データ分割部１１５が、入力属性条件決定部１１１で決定された入力属性条件の中から、上記ステップ１１１の分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率；表３７）の値が最大となる入力属性条件を抽出する（Ｓ１１２）。
【０２２２】
表３７を参照して、入力属性条件「ｘ２＞２」は、全ての入力属性条件の中で最大の分割ルール評価値をもち、分割ルール評価値＝頻度累積上比率＝∞となっている。これは、入力属性条件「ｘ２＞２」にて、良品の第１データ群ＤＡ１と完全に分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる事を示している。
【０２２３】
ここで、別の見方をすると、「ｘ２＞２」なる入力属性条件は、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）が如何なる値であっても、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応するから、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件を決定する上では（ステップ２０３〜２０６）、または、閾値評価指標（ｘｊ頻度累積差％）を演算する上では（ステップ２０５）、外乱因子となっている可能性がある。このような場合、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件は、「ｘ２＞２」に該当するデータを、分析データ群ＤＡ００’から除外して求める方が望ましい。
【０２２４】
そこで、データ分割部１１５は、上記抽出した「ｘ２＞２」なる入力属性条件に基づいて、分析データ群ＤＡ００’を、「ｘ２＞２」を満たす要因データ群と、「ｘ２＞２」を満たさない（「ｘ２≦２」を満たす）他データ群とに分割する。要因データ群を表３８に、他データ群を表３９に示す。
【０２２５】
【表３８】
2004252972.tif 000040
【０２２６】
【表３９】
2004252972.tif 000041
【０２２７】
このステップ１１２は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ９に対応している。なお、ここでは、分割ルール評価値として、頻度累積下比率または頻度累積上比率を演算しているが、Ｇｉｎｉインデックスや、上記の頻度累積差等の他の評価指標を用いてもよい。
【０２２８】
［ステップ１１３］
次に、分析データ群抽出部１０６が、ステップ１１２で分割されたデータ群のうち、他データ群を次の分析データ群ＤＡ００’として抽出する（Ｓ１０４）。そして、終了条件判定部１１で終了条件を満たしていると判定されるまで、上記のステップ１０６〜ステップ１１３の処理が繰り返される。すなわち、２回目のステップ１０６の後は、ステップ１１３に移行し、終了条件判定部１１で終了条件を満たしているか否かが判定される（Ｓ１１３）。そして、終了条件判定部１１で終了条件を満たしていないと判定された場合には、ステップ１０７〜ステップ１１２およびステップ１０４の処理を再度行い、終了条件判定部１１で終了条件を満たしていると判定された場合には、ステップ１１４に移行する。このステップ１１３での終了条件の判定は、実施の形態２のデータ分析方法におけるステップ１０での終了条件の判定と同様である。
【０２２９】
本実施形態の終了条件判定部１１は、繰返し処理中の上記ステップ１０６において不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となった場合を終了条件として判定するようになっている。このように不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行することにより、不良品の第２データ群ＤＡ２に対する、詳細な要因分析結果が得られる。
【０２３０】
なお、終了条件は、第２データ群ＤＡ２のデータ個数に基づく他の終了条件、例えば、（１）繰返し処理中の上記ステップ１０６において第２データ群ＤＡ２のデータ個数が所定数以下となった場合、（２）繰返し処理中の上記ステップ１０６において第１データ群ＤＡ１のデータ個数に対する第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合が所定割合以下となった場合、（３）繰返し処理中の上記ステップ１１２で抽出された入力属性条件の分割ルール評価値が所定の値を下回った場合等としてもよい。これらのような終了条件を用いた場合、より簡潔で十分な要因分析結果を得ることができる。さらに、簡潔な要因分析結果を得ることを優先する場合には、終了条件を単に繰返し処理を所定回数行った場合としたり、終了条件判定部１１を省いて、可能な限り繰り返し処理を行うようにしてもよい。
【０２３１】
２回目のステップ１０９における、不良品分離度演算部１１２の演算結果を表４０（１回目の表３５に対応）に示す。
【０２３２】
【表４０】
2004252972.tif 000042
【０２３３】
表４０の例では、ｘ１、ｘ３、ｘ４の入力属性条件が、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率（第２データ群含有率）よりも高い不良品分離度（第２データ群分離度）を有しており、これらの条件が抽出される（２回目のステップ１１０；表４１）。
【０２３４】
【表４１】
2004252972.tif 000043
【０２３５】
一方、ｘ２の入力属性条件（ｘ２≦１）における不良品分離度（第２データ群分離度）は、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも低くなっているので、ｘ２の入力属性条件は抽出しない。
【０２３６】
以上のようにして、２回目の処理（分類後基本データ群ＤＡ００の中で「ｘ２≦２」を満たすデータを分析データ群とした処理）によって、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として、「ｘ１＞２」、「ｘ３＞２」、「ｘ４≦１０」という入力属性条件が抽出された（表４１）。
【０２３７】
また、２回目のステップ１１１で演算された、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表４２（１回目の表３７に対応）に示す。
【０２３８】
【表４２】
2004252972.tif 000044
【０２３９】
この例の場合、分割ルール評価値は、「ｘ１＞２」と「ｘ４≦１０」において、最大の４となっているが、データ分割部１１５は、これらのうちの一方を選択する。この選択基準には一定のルールがあればよいが、例えば、入力属性ｘｊの番号ｊが若いものを優先し、「ｘ１＞２」を選択する（２回目のステップ１１２）。
【０２４０】
データ分割部１１５が分割したデータ群のうち、他データ群（２回目の分析データ群の中で、「ｘ１≦２」を満たすデータ群）が、３回目の分析データ群として分析データ群抽出部１０６によって抽出される（表４３）。
【０２４１】
【表４３】
2004252972.tif 000045
【０２４２】
しかし、表４３の３回目の分析データ群には、不良品のデータ（第２データ群ＤＡ２；ｙ＝２）が含まれていなかったため、この時点で（２回目の要因抽出まで行って）繰り返し処理が終了した。
【０２４３】
［ステップ１１４］
ステップ１１０の繰り返し処理毎に抽出された入力属性条件（表３５、表４１）をまとめた抽出要因一覧テーブルを表４４に示す。
【０２４４】
【表４４】
2004252972.tif 000046
【０２４５】
表４４の抽出要因一覧テーブルには、第１の要因抽出部１０９（ステップ１１０）の繰り返し処理による、同一の入力属性における複数の入力属性条件が全て示されている。
【０２４６】
要因決定部１１７は、同一の入力属性における複数の入力属性条件（表４４）のうちで、優先度の高い入力属性条件のみを選択する（Ｓ１１４）。
【０２４７】
具体的には、同一の入力属性に対して、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つとを、選択する。
【０２４８】
表４４の例の場合には、最終的に、表４５に示す４条件が、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として選択された。
【０２４９】
【表４５】
2004252972.tif 000047
【０２５０】
表４５は、要因決定部１１７が問題事象の要因として決定した（選択した）入力属性条件の一覧であり、このテーブルを決定要因一覧テーブルと呼ぶ。決定要因一覧テーブルは、分析結果データ格納部１４に保存される。
【０２５１】
上記２回の繰り返し処理の過程を、決定木の形式（図１２と同様の形式）で表現すると図１７のようになる。図１７を参照して、本実施形態では、決定木の分岐毎に、この最終的な分岐条件だけでなく、全ての入力属性について問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を求め（ステップ２０８の入力属性条件決定部１１１による処理）、これらのうち、不良品分離度の高い入力属性条件のみを抽出している（ステップ１１０の第１の要因抽出部１０９による処理）。そして、分岐の回数分（繰り返し処理の回数分）の全ての入力属性条件の中で、さらに不良品分離度の高い入力属性条件を絞り込み、最終の不良要因として決定している（ステップ１１４の要因決定部１１７による処理）。
【０２５２】
このように、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。また、分岐毎の要因抽出（第１の要因抽出部１０９による処理）、および、最終的な要因決定（要因決定部１１７による処理）において、不良品分離度という明確な指標に基づいて要因の抽出または決定を行っているため、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。さらに、不良品分離度を評価指標としているから、決定した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【０２５３】
［ステップ１１５］
複合要因不良数計算部１１８が、決定要因一覧テーブル（表４５）の入力属性条件のうち、２つの条件の複合要因による不良数を計算する（表４６）。
【０２５４】
【表４６】
2004252972.tif 000048
【０２５５】
表４６において、タイトル行とタイトル列には、それぞれ、決定要因一覧テーブルの各入力属性条件が示されており、その交差部には、２つの入力属性条件の複合要因による不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）が示されている。例えば、「ｘ１＞２」行、「ｘ２＞２」列は、
「ｘ１＞２」かつ「ｘ２＞２」を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータの個数（＝１）を表している。以下、表４６のテーブルを複合要因テーブルと呼ぶ。
【０２５６】
［ステップ１１６］
数値−文字データ変換部１１９では、必要に応じて、決定要因一覧テーブル（表４５）や複合要因テーブル（表４６）における入力属性閾値ｘｊ−ｔｈの数値を文字データに変換する。文字データへの変換ルールは、ステップ１００の変換の逆変換となるルールであり、下記の通りである。
（ｘ１）１→Ａ、２→Ｂ、３→Ｃ、４→Ｄ
（ｘ２）１→ａ、２→ｂ、３→ｃ、４→ｄ
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
表４５の決定要因一覧テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈを文字データに変換した要因一覧テーブルを表４７に示す。
【０２５７】
【表４７】
2004252972.tif 000049
【０２５８】
［ステップ１１７］
以上でデータ分析を終了し、抽出要因一覧テーブル（表４４）、決定要因一覧テーブル（表４５、表４７）、複合要因テーブル（表４６）やデータ分析過程での各種情報が、最終的に、分析結果データとしてハードディスク等の分析結果データ格納部１４に格納される。これらの分析結果データは、適宜、分析結果データ格納部１４から表示装置や印刷装置等の出力部１５に送られ、テーブル（例えば表４７）、決定木（例えば図１７）や、グラフとして、表示装置にて表示したり、印刷装置にて印刷したりすることができる。
【０２５９】
一例として、決定要因一覧テーブル（表４７）を要因内訳パレート図として表示した例を図１８に示す。図１８では、決定要因一覧テーブル（表４７）の各入力属性条件に起因する不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）を棒グラフで、また、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで示している。
【０２６０】
ユーザは、図１８の結果を参照する事により、「入力属性ｘ１〜ｘ４の各々がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」という製品特性不良の要因を一眺して即座に判断できる。また、対策を施すべき順序（優先順位）を、不良品分離度（第２データ群分離度）から判断できる。さらに、図１８の入力属性条件に対する対策の結果、不良数をどの程度減じることができるかを、不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）から見込む事ができる。
【０２６１】
図１８の例の場合には、不良品分離度（第２データ群分離度）が最も高い、入力属性ｘ２（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）を第１に対策すべきであり、この対策により、４個の不良のうちの２個の不良が解消される（不良全体の５０％が解消される）ことが見込まれる。
【０２６２】
また、第２に対策すべき内容については、複合要因テーブル（表４６）を用いて、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）と他の要因との複合度を調べることで判断できる。図１９は、図１８の各要因（入力属性条件）の棒グラフ（不良数）において、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示したものである。図１９から、「ｘ１＞２」、すなわち「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）は、不良品分離度（第２データ群分離度）が高く、かつ、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）と重複しない不良数が多いことから、第１の要因に対する独立要因の可能性が高く、第２に対策すべき項目であることが読みとれる。
【０２６３】
なお、図１９では、さらに、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）との複合要因（または従属因子）を抽出することも可能で、この例では、ハッチング部の割合が大きい「ｘ４≦１０」が抽出される。
【０２６４】
本実施形態のデータ分析方法（ステップ１００〜ステップ１１７）では、上記した入力属性条件決定法（ステップ２０３〜ステップ２０８（ステップ１０７）の処理）の作用効果に加えて、以下のような効果を有する。
【０２６５】
すなわち、不良品切り出しの確度（分類後基本データ群ＤＡ００の中で入力属性条件に属するデータを母集団としたときの不良率）を示す、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標に基づいて、不良の要因を決定しているので、抽出した要因の優先順位付けを行うことができ、表４７（または表４５）の決定要因一覧テーブル、または図１８の要因内訳パレート図に示したような非常に簡潔な形で、問題事象の要因を導き出せる。そして、これを用いて、問題事象に対する各要因（入力属性条件）の不良品分離度（第２データ群分離度）や不良数を求める事ができる。
【０２６６】
なお、上述した実施形態では、複数の分岐（繰り返し）による決定木を生成していたが、一回の分岐だけでよければ、ステップ１１０で終了してもよい。
【０２６７】
また、上記では、ステップ１１３において、分析データ群抽出部１０６が、分割されたデータ群のうち、他データ群のみを次の分析データ群として抽出したが、要因データ群も分析データ群として抽出し、ステップ１０６〜ステップ１１３の処理を繰り返すようにしてもよい。これにより、より詳細な分析を行うことができる。
【０２６８】
また、上記では、第２データ群ＤＡ２を不良品のデータ群とし、不良の要因を抽出するデータ分析例を示したが、第２データ群ＤＡ２を良品のデータ群とし、良品を得るための条件を抽出するデータ分析としてもよい。
【０２６９】
以上で説明した入力属性条件決定方法、および、データ分析方法は、それぞれ、コンピュータが図１４・１５のＳ２０３〜Ｓ２０８（ステップ２０３〜ステップ２０８）、および、Ｓ１００〜Ｓ１１７（ステップ１００〜ステップ１１７）に対応するプロセスを含むプログラムを実行することによって実現できる。
【０２７０】
したがって、図１３中の入力属性条件決定装置１００Ａは、入力属性条件決定プログラムが、コンピュータを、データ行分離部１０７、データ列抽出部５、頻度演算部６、頻度累積差演算部７、閾値決定部１３０、極性判定部１３１、および、入力属性条件決定部１１１として機能させることにより実現することが可能である。
【０２７１】
また、図１３のデータ分析装置１００は、データ分析プログラムが、コンピュータを、文字−数値データ変換部１、分類条件設定部１０３、データ分類部１０４、分析データ群抽出部１０６、データ行分離部１０７、データ列抽出部５、頻度演算部６、頻度累積差演算部７、閾値決定部１３０、極性判定部１３１、入力属性条件決定部１１１、不良品分離度演算部１１２、第１の要因抽出部１０９、頻度累積比率演算部１６、データ分割部１１５、終了条件判定部１１、要因決定部１１７、複合要因不良数計算部１１８、数値−文字データ変換部１１９として機能させることにより実現することが可能である。
【０２７２】
上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納してユーザに提供することができる。この記録媒体は、コンピュータ本体に内蔵された内蔵メディアであってもよいし、コンピュータ本体に対して分離可能に構成されたリムーバブル・メディアであってもよい。上記内蔵メディアとしては、ＲＯＭ；フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリ；ハードディスク等が挙げられる。また、上記リムーバブル・メディアとしては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光記録媒体；ＭＯ等の光磁気記録媒体；フロッピー（登録商標）ディスク、カセットテープ、リムーバブル・ハードディスク等の磁気記録媒体；メモリカード等のような書き換え可能な不揮発性メモリを内蔵したメディア；ＲＯＭカセット等のようなＲＯＭを内蔵したメディア等が挙げられる。
【０２７３】
上記プログラムは、ＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよいし、記録媒体に格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを内蔵メディアのプログラム記憶領域に転送した後、内蔵メディア上のプログラムがＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよい。また、上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納された状態で販売されるものに限定されるものではなく、インターネット等の通信ネットワークを介してユーザのコンピュータに転送する形式で販売されるものであってもよい。
【０２７４】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
〔実施の形態１の変形例〕
上記の実施の形態１では、第１の要因抽出部１０９（ステップ１１０）により、入力属性条件決定部１１１で決定した入力属性条件の中で、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因を示す情報として抽出していた。すなわち、決定木の分岐毎に、最終的な分岐条件だけでなく、全ての入力属性について問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を求め、これらのうちで、不良品分離度の高い入力属性条件を抽出していた。
【０２７５】
しかし、データ分析の目的によっては、このような詳細な分析よりも、簡潔さが要求される場合もあり得る。このような場合には、決定木における分岐条件のみを抽出すればよい。
【０２７６】
本変形例では、実施の形態１（図１３）のデータ分割部１１５の後段に、データ分割部１１５が抽出した、最大の分割ルール評価値をもつ入力属性条件（決定木における分岐条件）を、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件として抽出する第２の要因抽出部（図示せず）を備えたものである。この場合、第１の要因抽出部１０９は、省略可能である。
【０２７７】
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施形態を以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施の形態１にて示した各部材と同一の機能を有する部材には、同一の符号を付記し、その説明を省略する。
【０２７８】
まず、本実施形態のデータ分析装置を図１に基づいて説明する。
【０２７９】
図１に示すように、データ分析装置は、文字−数値データ変換部１、分析対象データ格納部２、閾値設定部（閾値設定手段）３、データ分類部（分類手段）４、データ列抽出部５、頻度演算部（第１の評価手段の中の頻度演算手段）６、頻度累積差演算部（第１の評価手段の中の差分演算手段）７、入力属性閾値決定部（閾値決定手段）８、頻度累積比率演算部（第２の評価手段）１６、第２の要因抽出部（第２の要因抽出手段）９、要因未発見データ抽出部（分割手段）１０、終了条件判定部（終了条件判定手段）１１、入力属性閾値テーブル作成部１２、寄与率演算部１３、分析結果データ格納部１４、および出力部１５を備えている。
【０２８０】
次に、次の表４８のデータ群ＤＡを分析対象とする場合を例にとって、本実施形態のデータ分析方法を図２に基づいて説明する。表４８のデータ群ＤＡは、ハードディスク等の分析対象データ格納部２に格納されている。
【０２８１】
【表４８】
2004252972.tif 000050
【０２８２】
表４８のデータ群ＤＡは、１〜１２のｉｄ（識別子）を持つ１２個のデータから構成されている。表４８において、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は入力属性である。入力属性ｘ１は４つの文字Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ２は４つの文字ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ３は４つの離散値１，２，３，４のいずれかをとる離散属性である。入力属性ｘ４は４つの離散値１０，２０，３０，４０のいずれかをとる離散属性である。なお、入力属性は、連続した数値をとる連続属性でもよい。
【０２８３】
また、表４８において、ｙは出力属性である。出力属性は、文字属性であってもよく、離散属性でもよく、また連続属性でもよいが、ここでは、３つの文字Ｘ，Ｙ，Ｚのいずれかをとる文字属性である。
【０２８４】
本実施形態のデータ分析方法では、ｙ＝Ｙなる場合を問題事象として、出力属性ｙがＹとなる要因を分析する。
【０２８５】
なお、分析対象データの例としては、例えば、入力属性が、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果（製造ライン途中での検査結果）、出力属性が製品の品質判定結果、ｙ＝Ｙなる問題事象が品質判定結果の不良であるデータが挙げられる。この場合、本実施形態のデータ分析方法により入力属性と出力属性との因果関係を分析し、ｙ＝Ｙなる問題事象の要因を導き出すことで、デバイス特性不良等の不良品の発生を解消する対策を容易に図ることが可能となる。したがって、歩留まりの向上等のような製造プロセスの改善を容易に図ることが可能となる。
【０２８６】
分析対象データのより具体的な例としては、例えば、入力属性ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４が、プラズマＣＶＤプロセスの、ガス流量、ガス圧力、投入電力、成膜時間などのプロセスデータで、出力属性ｙが、プラズマＣＶＤプロセスで形成される薄膜の膜厚であるようなデータが挙げられる。また、これら入力属性および出力属性の値は、連続属性でも離散属性でも文字属性でもよい。文字属性の場合には、例えば、出力属性が膜厚の例で、‘大’、‘中’、‘小’といった具合に表現される。
【０２８７】
［ステップ０］
まず、文字−数値データ変換部１が、ハードディスク等の分析対象データ格納部２に格納された表４８のデータ群ＤＡにおける文字属性を下記の変換ルールに従って数値属性（数値データ）に変換する（Ｓ０）。これにより、各データは、数値データに変換される。そして、文字−数値データ変換部１は、変換されたデータ群をデータ分類部４に送る。
（ｘ１）Ａ→１、Ｂ→２、Ｃ→３、Ｄ→４
（ｘ２）ａ→１、ｂ→２、ｃ→３、ｄ→４
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
（ｙ）Ｘ→１、Ｙ→２、Ｚ→３
この変換ルールは、可能な限り、変換後の入力属性の数値が大きいほど出力属性の数値が大きくなるようにあるいはその逆順となるように設定されることが好ましい。なお、変換ルールは、一義性さえあればよく、上記の例に限られない。
【０２８８】
上記変換ルールにて数値データに変換されたデータ群ＤＡ０は、表４９に示す通りである。
【０２８９】
【表４９】
2004252972.tif 000051
【０２９０】
この変換により、得られたデータ群ＤＡ０は、数値属性となる複数の入力属性（説明属性）と出力属性（目的属性）とで構成されるデータの集合となる。以下、データ群ＤＡ０を基本データ群と呼ぶ事にする。
【０２９１】
［ステップ１］
閾値設定部３は、予め定められた設定情報に従って、あるいは使用者が図示しないキーボードやマウス等の入力部から問題事象の属性値ｙ＝Ｙを入力したことに応答して、データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの閾値（出力属性閾値）ｙthを設定し、データ分類部４に出力する（Ｓ１）。この例においては、データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの閾値ｙthは、ｙth＝２である。
【０２９２】
［ステップ２］
次に、データ分類部４が、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と、閾値設定部３から出力された出力属性閾値ｙthとの比較論理（１）（２）に基づいて、基本データ群ＤＡ０を、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに２分化（分類）する（Ｓ２）。
【０２９３】
（１）ｙ＞ｙthまたはｙ＜ｙth→ＤＡ１
（２）ｙ＝ｙth→ＤＡ２
言い換えると、データ分類部４は、基本データ群ＤＡ０を、出力属性が出力属性閾値ｙthと一致しない（すなわち１または３である）第１データ群ＤＡ１と、出力属性が出力属性閾値ｙth（＝２）と一致する第２データ群ＤＡ２とに分類する。第２データ群ＤＡ２は問題事象（例えば、デバイス特性不良など）のデータ群である。すなわち、第２データ群ＤＡ２は出力属性ｙが問題事象を表す属性値（２）であるデータ群であり、第１データ群ＤＡ１は出力属性ｙが問題事象を表していない属性値（１または３）であるデータ群である。
【０２９４】
第１データ群ＤＡ１を表５０に、第２データ群ＤＡ２を表５１に示す。
【０２９５】
【表５０】
2004252972.tif 000052
【０２９６】
【表５１】
2004252972.tif 000053
【０２９７】
なお、以下では、適宜、第１データ群ＤＡ１を良品（ＯＫ品）データ群、第２データ群ＤＡ２を不良品（ＮＧ品）データ群と呼ぶ事にする。
【０２９８】
［ステップ３］
次に、データ列抽出部５が、良品データ群ＤＡ１（表５０）から、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ３）。このデータ列を１−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【０２９９】
同様に、データ列抽出部５は、不良品データ群ＤＡ２（表５１）からも、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ３）。このデータ列を２−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【０３００】
１−ｘｊデータ群を表５２〜５５に、２−ｘｊデータ群を表５６〜５９に示す。
【０３０１】
【表５２】
2004252972.tif 000054
【０３０２】
【表５３】
2004252972.tif 000055
【０３０３】
【表５４】
2004252972.tif 000056
【０３０４】
【表５５】
2004252972.tif 000057
【０３０５】
【表５６】
2004252972.tif 000058
【０３０６】
【表５７】
2004252972.tif 000059
【０３０７】
【表５８】
2004252972.tif 000060
【０３０８】
【表５９】
2004252972.tif 000061
【０３０９】
［ステップ４］
頻度演算部６は、ステップ３で良品データ群ＤＡ１から抽出された１−ｘｊデータ群の各々、およびステップ３で不良品データ群ＤＡ２から抽出された２−ｘｊデータ群の各々を、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理１）。そして、入力属性ｘｊの個々の数値について、良品データ群ＤＡ１中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（第１の頻度）と、不良品データ群ＤＡ２中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（第２の頻度）とを計算する（Ｓ４）。
【０３１０】
ここでは、表５２〜５５を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表６０〜６３を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第１データ群の全データ数（＝８）に対する割合を１−ｘｊ頻度累積％として計算している。同様に、表５６〜５９を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表６４〜６８を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第２データ群の全データ数（＝４）に対する割合を２−ｘｊ頻度累積％として計算している
ここで計算した１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の値を表６０〜６７に示す。
【０３１１】
【表６０】
2004252972.tif 000062
【０３１２】
【表６１】
2004252972.tif 000063
【０３１３】
【表６２】
2004252972.tif 000064
【０３１４】
【表６３】
2004252972.tif 000065
【０３１５】
【表６４】
2004252972.tif 000066
【０３１６】
【表６５】
2004252972.tif 000067
【０３１７】
【表６６】
2004252972.tif 000068
【０３１８】
【表６７】
2004252972.tif 000069
【０３１９】
なお、上述したステップ３・４では、データ列を抽出し、並び替えを行った後に、１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％を計算していたが、データ列の抽出や並び替えを行うことなく直接的に１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％を計算してもかまわない。
【０３２０】
さらに、頻度演算部６は、１−ｘｊ頻度累積％が計算された良品データ群である１−ｘｊデータ群のテーブルと、２−ｘｊ頻度累積％が計算された不良品データ群である２−ｘｊデータ群のテーブルとを結合する。具体的には、入力属性ｘ１について、表６０と表６４とを結合して表６８のｘ１頻度累積テーブルを、入力属性ｘ２について、表６１と表６５とを結合して表６９のｘ２頻度累積テーブルを、入力属性ｘ３について、表６２と表６６とを結合して表７０のｘ３頻度累積テーブルを、入力属性ｘ４について、表６３と表６７とを結合して表７１のｘ４頻度累積テーブルを、それぞれ作成する。
【０３２１】
【表６８】
2004252972.tif 000070
【０３２２】
【表６９】
2004252972.tif 000071
【０３２３】
【表７０】
2004252972.tif 000072
【０３２４】
【表７１】
2004252972.tif 000073
【０３２５】
さらに、頻度演算部６は、表６８〜７１の各々の頻度累積テーブルを、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理２）。並べ替え処理２の後、１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の空欄に、上の空欄から順に、その直上の値（１行上のデータの値）を代入する（代入処理）。その後、入力属性ｘｊにおいて同じ値が続いている行に対し、それらの行のうちの最終行のデータのみを採用する（重複処理）。こうして、頻度演算部６にて、表７２〜表７５に示すように、入力属性ｘｊの各値に対して、良品データ群である第１データ群ＤＡ１中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（Ａ；第１の頻度）と、不良品データ群である第２データ群ＤＡ２中において、入力属性ｘｊがその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ；第２の頻度）との双方が算出される（Ｓ４）。
【０３２６】
［ステップ５］
次に、頻度累積差演算部７が、入力属性ｘｊの各値に対して、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）と、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の差分（＝｜Ａ−Ｂ｜）を計算する（Ｓ５）。この差分値を、ｘｊ頻度累積差％（＝｜Ａ−Ｂ｜）と呼ぶ。ｘｊ頻度累積差％の計算結果を表７２〜表７５に示す。
【０３２７】
【表７２】
2004252972.tif 000074
【０３２８】
【表７３】
2004252972.tif 000075
【０３２９】
【表７４】
2004252972.tif 000076
【０３３０】
【表７５】
2004252972.tif 000077
【０３３１】
入力属性ｘｊの値と、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜との関係を図３〜図６に示す。
【０３３２】
入力属性ｘｊの各数値に対するｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜は、入力属性ｘｊがその数値以下の範囲と、入力属性ｘｊがその数値を超える範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とがうまく切り分けられているかを表す指標である。言い換えると、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜は、入力属性がその数値以下であるデータが第１データ群および第２データ群のうちの一方に偏っている度合い、および、入力属性がその数値を超えるデータが第１データ群および第２データ群のうちの他方に偏っている度合いを総合的に表す閾値評価指標である。
【０３３３】
すなわち、入力属性ｘｊの各数値に対するｘｊ頻度累積差％は、「入力属性ｘｊがその数値以下」または「入力属性ｘｊがその数値を超える」という入力属性条件に対し、「入力属性が入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標とみなすことができる。
【０３３４】
なお、上記では、閾値評価指標としてｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜を演算しているが、各数値に対する閾値評価指標として、データの偏りの度合いを評価する指標、例えば、情報利得（ゲイン）、情報利得比、Ｇｉｎｉインデックス、平均自乗誤差等を用いてもよい。
【０３３５】
［ステップ６］
入力属性閾値決定部８が、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、ｘｊの個々の値の中で、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜の値が最大となるときの入力属性ｘｊの値を抽出する（Ｓ６）。この値を、入力属性閾値ｘｊ−ｔｈと呼ぶ事にする。
【０３３６】
入力属性閾値ｘｊ−ｔｈは、図３〜図６を参照して分かるように、ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈの範囲と、ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈの範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と、不良品の第２データ群ＤＡ２との切分けが最も容易となる入力属性ｘｊの値を示している。
【０３３７】
なお、ここでは、複数の入力属性について第３ステップ〜第６ステップの処理を一括して行っているが、ｊの値を１からＮまで順次増加させて第３ステップ〜該第６ステップの処理を繰り返してもよい。
【０３３８】
［ステップ７］
次に、頻度累積比率演算部１６が、ｘｊ＝ｘｊ−ｔｈにおいて、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）に対する、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の比率を計算する（Ｓ７）。この比率を、２−ｘｊｔｈ下比率（＝Ｂ／Ａ）と呼ぶ事にする。また、１００から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を引いた値（＝１００−Ａ）に対する、１００から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を引いた値（＝１００−Ｂ）の比率を計算する（Ｓ７）。この比率を、２−ｘｊｔｈ上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））と呼ぶ事にする。そして、双方の比率のうちの大きい方の値を表す、２−ｘｊｔｈ比率を抽出する。
【０３３９】
ここで、２−ｘｊｔｈ下比率は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群と分離して不良品の第２データ群を検出できる割合を表している。また、２−ｘｊｔｈ上比率は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群と分離して不良品の第２データ群を検出できる割合を表している。
【０３４０】
言い換えると、２−ｘｊｔｈ下比率は、「入力属性ｘｊが入力属性閾値ｘｊ−ｔｈ以下であれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す評価値（第１のルール評価値）を表している。また、２−ｘｊｔｈ上比率は、「入力属性ｘｊが入力属性閾値ｘｊ−ｔｈを超えていれば第２データ群に含まれるデータである」という相関ルールの確からしさを表す評価値（第２のルール評価値）を表している。
【０３４１】
入力属性閾値決定部８で各入力属性ｘｊに対して決定（抽出）された入力属性閾値ｘｊ−ｔｈ、ｘｊ＝ｘｊ−ｔｈにおける、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）、ｘｊ頻度累積差％｜Ａ−Ｂ｜、２−ｘｊｔｈ下比率Ｂ／Ａ、２−ｘｊｔｈ上比率（１００−Ｂ）／（１００−Ａ）、２−ｘｊｔｈ比率の各値を表７６に示す。
【０３４２】
【表７６】
2004252972.tif 000078
【０３４３】
［ステップ８］
第２の要因抽出部９が、ｘ１〜ｘ４の入力属性のうち、上記ステップ７の２−ｘｊｔｈ比率が最大となる入力属性を抽出する（Ｓ８）。これにより、２−ｘｊｔｈ比率が最大となる入力属性と、その閾値、採用した比率の種別（上、下）が第２データ群に対応する出力属性条件の要因（入力属性条件）を示すデータとして抽出されることになる。これは、全ての入力属性に関する前記相関ルールのうちで最も高い２−ｘｊｔｈ下比率または２−ｘｊｔｈ上比率を持つ相関ルールの入力属性条件を示すデータを抽出することに相当する。
【０３４４】
なお、ここでは、最大のルール評価値を持つ相関ルールの入力属性を抽出するための指標として２−ｘｊｔｈ比率を演算しているが、最大のルール評価値を持つ相関ルールの入力属性を抽出するための指標として、他の評価指標、例えば、支持率（サポート）、確信度（コンフィデンス）、情報利得（ゲイン）、情報利得比、Ｇｉｎｉインデックス、平均自乗誤差等を用いてもよい。
【０３４５】
表７６を参照して、入力属性ｘ２＝ｘ２−ｔｈ＝２のとき、２−ｘ２ｔｈ比率＝２−ｘ２ｔｈ上比率＝∞となっている。これは、入力属性条件「ｘ２＞２」にて、良品の第１データ群ＤＡ１と完全に分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる事を示しており、この事は、図４を参照すると、より理解しやすい。
【０３４６】
上記抽出された、入力属性（＝ｘ２）、該入力属性の値を表す入力属性閾値（＝２）、および採用した比率の種別（＝上）のデータを分析結果データ格納部１４に保存する。
【０３４７】
以上のようにして、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の一要因として、「ｘ２＞２」という入力属性条件が抽出された。
［ステップ９］
上記ステップ８にて、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の一要因として、「ｘ２＞２」という入力属性条件が抽出されたので、次に、別の要因を調査する。このため、要因未発見データ抽出部１０が、基本データ群ＤＡ０（表４９）を入力属性条件「ｘ２＞２」を満たすデータ群（要因データ群）と、基本データ群ＤＡ０（表４９）の中で問題事象の要因をまだ発見できていないデータ群（他データ群）、すなわち入力属性条件「ｘ２≦２」を満たす（入力属性条件「ｘ２＞２」を満たさない）データ群とに分割し、問題事象の要因をまだ発見できていないデータ群を抽出する（Ｓ９；表７７参照）。
【０３４８】
【表７７】
2004252972.tif 000079
【０３４９】
要因未発見データ抽出部１０は、抽出されたデータ群を次の（新しい）基本データ群ＤＡ０としてデータ分類部４に送る。
【０３５０】
［ステップ１０］
そして、ステップ９で抽出されたデータ群を次の基本データ群ＤＡ０として、終了条件判定部１１で終了条件を満たしていると判定されるまで、上記のステップ２〜ステップ９の処理が繰り返される。すなわち、ステップ９で抽出されたデータ群を次の基本データ群ＤＡ０として、終了条件判定部１１で終了条件を満たしていると判定されるまで、上記のステップ２〜ステップ９の処理が繰り返される。本実施形態の終了条件判定部１１は、繰返し処理中の上記ステップ２において不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となった場合を終了条件と判定するようになっている。このように不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行することにより、詳細な要因分析結果が得られる。
【０３５１】
なお、終了条件は、第２データ群ＤＡ２のデータ個数に基づく他の終了条件、例えば、（１）繰返し処理中の上記ステップ２において第２データ群ＤＡ２のデータ個数が所定数以下となった場合、（２）繰返し処理中の上記ステップ２において第１データ群ＤＡ１のデータ個数に対する第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合が所定割合以下となった場合、（３）繰返し処理中の上記ステップ８において抽出された入力属性条件のルール評価値が所定の値を下回った場合等としてもよい。これらのような終了条件を用いた場合、より簡潔で十分な要因分析結果を得ることができる。さらに、簡潔な要因分析結果を得ることを優先する場合には、終了条件を単に繰返し処理を所定回数行った場合としたり、終了条件判定部１１を省いて、可能な限り繰り返し処理を行うようにしてもよい。
【０３５２】
今回の例では、２回目の繰り返し処理中のステップ９で抽出した、要因未発見の、ｘ１≦２のデータ群に不良品のデータ（第２データ群ＤＡ２；ｙ＝２）が含まれていなかったため、繰り返し処理は２回目で（２回目の要因抽出まで行って）終了した。
【０３５３】
［ステップ１１］
入力属性閾値テーブル作成部１２が、ステップ１０の繰り返し処理毎に抽出された入力属性ｘｊと、入力属性閾値ｘｊ−ｔｈと、採用された比率の種別とを格納した入力属性閾値テーブルを作成する（Ｓ１１；表７８参照）。
【０３５４】
【表７８】
2004252972.tif 000080
【０３５５】
入力属性閾値テーブル作成部１２では、必要に応じて、入力属性閾値テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈの数値を文字データに変換する。文字データへの変換ルールは、ステップ０の変換の逆変換となるルールであり、下記の通りである。
（ｘ１）１→Ａ、２→Ｂ、３→Ｃ、４→Ｄ
（ｘ２）１→ａ、２→ｂ、３→ｃ、４→ｄ
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
表７８の入力属性閾値テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈを文字データに変換した入力属性閾値テーブルを表７９に示す。
【０３５６】
【表７９】
2004252972.tif 000081
【０３５７】
この入力属性閾値テーブルは、特許文献１に記載の従来の決定木−２（図１２）において、出力属性ｙ＝Ｙ（ｙ＝２）の切分けに着目した場合の決定木の分類条件に対応する。
【０３５８】
［ステップ１２］
次に、寄与率演算部１３が、表７８の入力属性閾値テーブルから、抽出された入力属性条件の、問題事象（ｙ＝２：不良品データ群である、元の第２データ群ＤＡ２）に対する寄与率（全不良数の中で、当該入力属性条件に起因する不良数の割合）を求める。
【０３５９】
表８０は、問題事象（不良品）である元の第２データ群ＤＡ２（表５１）において、その要因として１回目に抽出された「ｘ２＞２」なる入力属性条件、または、２回目に抽出された「ｘ１＞２」なる入力属性条件、に該当するデータに「＊」を付したものである。
【０３６０】
【表８０】
2004252972.tif 000082
【０３６１】
表８０から、問題事象（元の第２データ群ＤＡ２）に対する入力属性条件「ｘ１＞２」、「ｘ２＞２」の寄与率が表８１に示すように求められる。
【０３６２】
【表８１】
2004252972.tif 000083
【０３６３】
表８１において、「ｘ１＞２」と「ｘ１＞２」との交差部に示す寄与率、及び「ｘ２＞２」と「ｘ２＞２」との交差部に示す寄与率は、それぞれ「ｘ１＞２」単独要因の寄与率、及び「ｘ２＞２」単独要因の寄与率を、それぞれ表している。また、「ｘ１＞２」と「ｘ２＞２」との交差部に示す寄与率は何れも、「ｘ１＞２」要因と「ｘ２＞２」要因との複合要因の寄与率を表している。なお、表８１は、図７のようにも表現できる。
【０３６４】
［ステップ１３］
以上でデータ分析を終了し、入力属性閾値テーブル作成部１２で作成された入力属性閾値テーブルや、寄与率のデータが、分析結果データとしてハードディスク等の分析結果データ格納部１４に格納される。この分析結果データは、適宜、分析結果データ格納部１４から表示装置や印刷装置等の出力部１５に送られ、表示装置にて決定木やテーブルとして表示したり、印刷装置にて決定木やテーブルとして印刷したりすることができる。
【０３６５】
本実施形態によれば、特許文献１に記載の、従来の決定木−２（図１２）のように、ラベル階層構造（図１１）を予め定義しなくても、表７９（または表７８）の入力属性閾値テーブルに示したような非常に簡潔な形で、問題事象の要因を導き出せる。そして、これを用いて、問題事象に対する各要因（入力属性）の寄与率を求める事ができる。
【０３６６】
ここで、表７９（または表７８）に示される本実施形態の入力属性閾値テーブルを、決定木の形式で表現すると、図８のように表される。また、従来の決定木−２（図１２）を用いて、図７と同じ形式で、問題事象ｙ＝Ｙ（＝２）に対する各要因の寄与率を表現すると、図９のようになる。
【０３６７】
本実施形態から導かれる決定木（図８）と、従来の決定木−２（図１２）とを比較すると、本実施形態の場合には、入力属性ｘ３の寄与が表現されていない。これは、図７と図９とを比較して分かるように、問題事象ｙ＝Ｙ（ｙ＝２）が、入力属性ｘ１およびｘ３の、それぞれの単独要因では発生していないからであり、上記の２回目の繰り返し操作中のステップ９において、ｘ１＞２のデータ群に対して繰り返し処理（ステップ１０）を実行しなかった事に因る。
【０３６８】
詳細に要因を追求する場合には、入力属性ｘ３の寄与も抽出する必要があるが、問題事象ｙ＝Ｙ（ｙ＝２）を除去する（改善する）事を目的すれば、入力属性ｘ１のみの抽出であってもこの目的を十分に達成できる。本実施形態では、この点に着目し、問題事象に対して対策すべき主要因を抽出しているため、入力属性ｘ３を抽出していない。詳細な分析を必要とする場合には、上記ステップ９で２分化されたデータ群の双方に対して、繰り返し処理（ステップ１０）を実行すればよい。
【０３６９】
なお、上述した実施形態では、複数の要因を導き出し決定木を生成していたが、単に一つの要因だけを抽出したい場合であれば、ステップ８で終了してもよい。
【０３７０】
以上で説明したデータ分析方法は、コンピュータが図２のＳ０〜Ｓ１２（ステップ０〜１３）に対応するプロセスを含むデータ分析プログラムを実行することによって実現できる。したがって、図１のデータ分析装置は、データ分析プログラムが、コンピュータを文字−数値データ変換部１、分析対象データ格納部２、閾値設定部３、データ分類部４、データ列抽出部５、頻度演算部６、頻度累積差演算部７、入力属性閾値決定部８、頻度累積比率演算部１６、第２の要因抽出部９、要因未発見データ抽出部１０、終了条件判定部１１、入力属性閾値テーブル作成部１２、および寄与率演算部１３として機能させることにより実現することが可能である。
【０３７１】
上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納してユーザに提供することができる。この記録媒体は、コンピュータ本体に内蔵された内蔵メディアであってもよいし、コンピュータ本体に対して分離可能に構成されたリムーバブル・メディアであってもよい。上記内蔵メディアとしては、ＲＯＭ；フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリ；ハードディスク等が挙げられる。また、上記リムーバブル・メディアとしては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光記録媒体；ＭＯ等の光磁気記録媒体；フロッピー（登録商標）ディスク、カセットテープ、リムーバブル・ハードディスク等の磁気記録媒体；メモリカード等のような書き換え可能な不揮発性メモリを内蔵したメディア；ＲＯＭカセット等のようなＲＯＭを内蔵したメディア等が挙げられる。
【０３７２】
上記プログラムは、ＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよいし、記録媒体に格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを内蔵メディアのプログラム記憶領域に転送した後、内蔵メディア上のプログラムがＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよい。また、上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納された状態で販売されるものに限定されるものではなく、インターネット等の通信ネットワークを介してユーザのコンピュータに転送する形式で販売されるものであってもよい。
【０３７３】
なお、本実施形態では、データ分類部４において出力属性と出力属性閾値との比較により分類を行っていたが、出力属性が文字属性である場合、文字−数値データ変換部１で出力属性を数値属性に変換せず、データ分類部４において出力属性と要因分析対象となる出力属性（文字；Ｙ）との比較により分類を行うようにしてもよい。
【０３７４】
本実施形態に係るデータ分析方法は、以上のように、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）の属性からなるＮ列の入力属性のデータと、１個の属性からなる１列の出力属性のデータとで構成される基本データ群を分析対象とし、該出力属性と該入力属性との因果関係を分析するデータ分析方法であって、出力属性閾値を設定する第１ステップと、該出力属性の値と該出力属性閾値との比較に基づいて、該基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに２分化する第２ステップと、該第１データ群および該第２データ群の各々から、第Ｊ入力属性（Ｊは、１≦Ｊ≦Ｎなる関係にある整数）のデータ列を表す１−Ｊデータ列および２−Ｊデータ列を、それぞれ抽出する第３ステップと、該１−Ｊデータ列の該第Ｊ入力属性の個々の値に対して、その値以下のデータ個数の割合を表す１−Ｊ頻度累積（％）を計算し、該２−Ｊデータ列の該第Ｊ入力属性の個々の値に対して、その値以下のデータ個数の割合を表す２−Ｊ頻度累積（％）を計算する第４ステップと、該１−Ｊデータ列および該２−Ｊデータ列の双方を含めた、該第Ｊ入力属性の全ての値の個々に対して、該１−Ｊ頻度累積（％）と該２−Ｊ頻度累積（％）との差の絶対値を表す、第Ｊ頻度累積差を計算す
る第５ステップと、第Ｊ頻度累積差の値が最大となるときの第Ｊ入力属性の値を第Ｊ入力属性閾値として抽出する第６ステップと、第Ｊ入力属性が第Ｊ入力属性閾値であるときにおいて、該１−Ｊ頻度累積（％）に対する該２−Ｊ頻度累積（％）の比率を表す２−Ｊ下比率、および、１００から該１−Ｊ頻度累積（％）を引いた値に対する、１００から該２−Ｊ頻度累積（％）を引いた値の比率を表す２−Ｊ上比率を計算し、双方の比率のうちの大きい方の値を示す、２−Ｊ比率を抽出する第７ステップと、Ｊの値を１からＮまで順次増加させて、該第３ステップ〜該第７ステップの操作を繰り返し、繰り返し操作中の該第７ステップで抽出された、第１から第Ｎまでの入力属性の該２−Ｊ比率のうち、その値が最大となる入力属性、該入力属性の値を表す入力属性閾値、および採用した比率の種別を抽出し、保存する第８ステップと、該第８ステップで抽出された入力属性に基づいて、該基本データ群を２分化する第９ステップと、該第９ステップで２分化されたデータ群のうちの少なくとも一方を、新たな基本データ群として、所定の終了条件を満たすまで、該第２ステップ〜該第９ステップの操作を繰返す第１０ステップとを含む。
【０３７５】
上記方法によれば、ラベル階層構造を予め定義しなくても、非常に簡潔な形で問題事象の要因を複数導き出せる。そして、これを用いて、因果関係を表す決定木を作成したり、問題事象（出力属性）に対する各要因（入力属性）の寄与率を求めたりする事ができる。
【産業上の利用可能性】
【０３７６】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）、例えば製造工程で製造される製品の特性等と、出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）、例えば製造プロセス条件等とで構成されるデータに対して、出力属性の値がまとまるような入力属性条件を決定すること、あるいは、入力属性と出力属性との因果関係を分析することに利用できる。したがって、本発明は、例えば製造業における製造工程の改良に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０３７７】
【図１】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部７の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ１と、良品の１−ｘ１頻度累積（Ａ）、不良品の２−ｘ１頻度累積（Ｂ）、ｘ１頻度累積差｜Ａ−Ｂ｜との関係を示す。
【図４】本発明の実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部７の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ２と、良品の１−ｘ２頻度累積（Ａ）、不良品の２−ｘ２頻度累積（Ｂ）、ｘ２頻度累積差｜Ａ−Ｂ｜との関係を示す。
【図５】本発明の実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部７の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ３と、良品の１−ｘ３頻度累積（Ａ）、不良品の２−ｘ３頻度累積（Ｂ）、ｘ３頻度累積差｜Ａ−Ｂ｜との関係を示す。
【図６】本発明の実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部７の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ４と、良品の１−ｘ４頻度累積（Ａ）、不良品の２−ｘ４頻度累積（Ｂ）、ｘ４頻度累積差｜Ａ−Ｂ｜との関係を示す。
【図７】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における寄与率演算部１３（ステップ１２）で出力されるデータの一例であり、問題事象である出力属性条件ｙ＝２（＝Ｙ）に対する入力属性条件「ｘ１＞２」および入力属性条件「ｘ２＞２」の寄与率を示す。
【図８】本発明の実施形態の入力属性閾値テーブルを、決定木の形式で表現した図である。
【図９】従来の決定木−２を、図７と同じ形式で表現した図である。
【図１０】従来の決定木−１を表す図である。
【図１１】従来の決定木−２のラベル階層構造を表す図であり、（ａ）はｘ１属性、（ｂ）はｘ２属性、（ｃ）はｘ３属性、（ｄ）はｘ４属性を示す。
【図１２】従来の決定木−２を表す図である。
【図１３】本発明の他の実施形態に係る入力属性条件決定装置およびデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の他の実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の他の実施形態に係る入力属性条件決定方法を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の他の実施形態に係るデータ分析装置における不良品分離度演算部１１２（ステップ１０９）で出力されるデータの一例（表３５）を、ベン図で表現した図である。
【図１７】本発明の他の実施形態に係るデータ分析方法の要因抽出（ステップ１１０）、および要因決定（ステップ１１４）の過程を、決定木の形式で表現した図である。
【図１８】本発明の他の実施形態に係るデータ分析装置における要因決定部１１７（ステップ１１４）で出力される決定要因一覧テーブルの一例（表４７）について、各入力属性条件に対する不良数を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図である。
【図１９】本発明の他の実施形態に係るデータ分析装置における複合要因不良数計算部１１８（ステップ１１５）で出力されるデータの一例（表４６）を用い、各入力属性条件に対する不良数を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図で、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示している。
【図２０】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ１の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図２１】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ２の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図２２】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ３の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図２３】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ３の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０３７８】
１  文字−数値データ変換部（数値変換手段）
３  閾値設定部（閾値設定手段）
４  データ分類部（分類手段）
５  データ列抽出部
６  頻度演算部（第１の評価手段の中の頻度演算手段）
７  頻度累積差演算部（第１の評価手段の中の差分演算手段）
８  入力属性閾値決定部（閾値決定手段）
９  第２の要因抽出部（第２の要因抽出手段）
１０  要因未発見データ抽出部（分割手段）
１１  終了条件判定部（終了条件判定手段）
１４  分析結果データ格納部
１５  出力部
１６  頻度累積比率演算部（第２の評価手段、分割ルール評価手段）
１０２  基本データ群格納部
１０３  分類条件設定部（分類条件設定手段）
１０４  データ分類部（分類手段）
１０５  分類後基本データ群格納部
１０６  分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）
１０７  データ行分離部
１０９  第１の要因抽出部（第１の要因抽出手段）
１１１  入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）
１１２  不良品分離度演算部（第２データ群分離度演算手段）
１１５  データ分割部（分割手段）
１１７  要因決定部（要因決定手段）
１１８  複合要因不良数計算部
１１９  数値−文字データ変換部
１３０  閾値決定部（閾値決定手段）
１３１  極性判定部（極性判定手段）
【図１】
2004252972.tif 000084
【図２】
2004252972.tif 000085
【図３】
2004252972.tif 000086
【図４】
2004252972.tif 000087
【図５】
2004252972.tif 000088
【図６】
2004252972.tif 000089
【図７】
2004252972.tif 000090
【図８】
2004252972.tif 000091
【図９】
2004252972.tif 000092
【図１０】
2004252972.tif 000093
【図１１】
2004252972.tif 000094
【図１２】
2004252972.tif 000095
【図１３】
2004252972.tif 000096
【図１４】
2004252972.tif 000097
【図１５】
2004252972.tif 000098
【図１６】
2004252972.tif 000099
【図１７】
2004252972.tif 000100
【図１８】
2004252972.tif 000101
【図１９】
2004252972.tif 000102
【図２０】
2004252972.tif 000103
【図２１】
2004252972.tif 000104
【図２２】
2004252972.tif 000105
【図２３】
2004252972.tif 000106