(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ相互間の相関関係を発見するデータマイニングエンジンに、該エンジンで処理可能なテーブル形式でデータを供給するデータマイニング補助装置であって、
テーブル形式のデータ構造を有する処理対象テーブルについて、データ単位の識別子を記述するＩＤ列、属性を記述する属性列、および、値を記述する値列を、ユーザーが指定するためのテーブルビュー生成部と、
前記属性列の値の種類と前記値列の名称との組み合わせ毎に属性名を作成して、その組み合わせと属性名との対応を表す属性名テーブルを作成する属性名決定部と、
前記属性名テーブルに定義される属性名毎に前記値列に記述された値の種類を調査すると共に、それらの値の一部または全部に対してアイテムを決定して、値とアイテムとの対応を表す値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、
前記処理対象テーブルにおける各アイテムの出現データ単位数に基づいて各アイテムにアイテムコードを付けることにより、アイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、
前記処理対象テーブルにおいて前記ＩＤ列に同じ識別子が記述されているデータ単位のそれぞれに対応するアイテムコードを、前記値アイテム対応テーブルおよび前記アイテムコード対応テーブルに基づいて調査すると共に、各データ単位とアイテムコードとの対応を表すアイテム列を作成するアイテム列作成部と、
を備えることを特徴とするデータマイニング補助装置。
【請求項２】
前記属性毎情報調査部は、前記値列に記述された値のうち所定の種類のものについては、カテゴリ化を許容し、かつ、カテゴリ毎にアイテムを割り付けることを許容することを特徴とする請求項１記載のデータマイニング補助装置。
【請求項３】
前記属性名決定部は、前記テーブルビュー生成部で指定された前記属性列の値の種類毎に設定された行と、前記テーブルビュー生成部で指定された前記値列と同じ列とを有し、かつ、前記属性名が、前記属性列の値と前記値列の名称とを所定の法則で結合することで定義されている属性名テーブルを自動生成することを特徴とする請求項１又は２記載のデータマイニング補助装置。
【請求項４】
前記属性名決定部は、前記属性名の修正を属性名毎に受け付ける手段、および、全ての属性名の修正を一括して受け付ける手段の少なくとも一方を備えることを特徴とする請求項３記載のデータマイニング補助装置。
【請求項５】
前記属性名決定部は、前記テーブルビュー生成部においてＩＤ列および値列のみが指定され、属性列が指定されなかった場合に、値列の名称を属性名とする１行の属性名テーブルを自動生成することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項記載のデータマイニング補助装置。
【請求項６】
テーブル形式の異なる複数の処理対象テーブルの情報を、データマイニングエンジンで処理可能な形式に変換するデータマイニング補助装置であって
前記テーブルビュー生成部は、前記ＩＤ列、前記属性列、および、前記値列の指定をテーブル形式毎に許容し、
前記属性名決定部は、テーブル形式毎に前記属性名テーブルを作成し、
前記属性毎情報調査部は、テーブル形式毎に前記値アイテム対応テーブルを作成し、
前記属性値毎情報調査部は、前記処理対象テーブルの全体に対して前記アイテムコード対応テーブルを作成し、
前記アイテム列作成部は、前記値アイテム対応テーブル、前記アイテムコード対応テーブル、および前記複数の処理対象テーブルに基づいて、単一のアイテム列を作成することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項記載のデータマイニング補助装置。
【請求項７】
データ相互間の相関関係を発見するデータマイニングエンジンに、該エンジンで処理可能なテーブル形式のデータを供給するためのデータ形式変換プログラムを記録した記録媒体であって、
前記プログラムは、コンピュータに、
所定の入力に応じて処理対象テーブルを選択させ、
所定の入力に応じて、前記処理対象テーブルにおいて、データ単位の識別子を記述するＩＤ列、属性を記述する属性列、および、値を記述する値列を認識させ、
前記属性列の値の種類と前記値列の名称との組み合わせ毎に属性名を作成させると共に、その組み合わせと属性名との対応を表す属性名テーブルを作成させ、
前記属性名テーブルに定義される属性名毎に前記値列に記述された値の種類を調査させると共に、それらの値の一部または全部に対してアイテムを決定させて、値とアイテムとの対応を表す値アイテム対応テーブルを作成させ、
前記処理対象テーブルにおける各アイテムの出現データ単位数に基づいて各アイテムにアイテムコードを付けることにより、アイテムコード対応テーブルを作成させ、
前記処理対象テーブルにおいて前記ＩＤ列に同じ識別子が記述されているデータ単位のそれぞれに対応するアイテムコードを、前記値アイテム対応テーブルおよび前記アイテムコード対応テーブルに基づいて調査させると共に、各データ単位とアイテムコードとの対応を表すアイテム列を作成させることを特徴とする記録媒体。
【請求項８】
前記プログラムは、前記処理対象テーブルに対して、ＩＤ列および値列のみが指定され、属性列が指定されなかった場合に、コンピュータに、前記処理対象テーブルの値列の名称を属性名とする１行の属性名テーブルを自動生成させることを特徴とする請求項７記載の記録媒体。
【請求項９】
テーブル形式の異なる複数の処理対象テーブルの情報を、データマイニングエンジンで処理可能な形式に変換するプログラムを記録した記録媒体であって、
前記プログラムは、コンピュータに、
前記処理対象テーブルのＩＤ列、属性列、および、値列を、テーブル形式毎に認識させ、
前記属性名テーブルをテーブル形式毎に作成させ、
前記値アイテム対応テーブルを形式毎に作成させ、
前記アイテムコード対応テーブルを前記処理対象テーブルの全体に対して作成させ、更に、
前記値アイテム対応テーブル、前記アイテムコード対応テーブル、および前記複数の処理対象テーブルに基づいて、単一のアイテム列を作成させることを特徴とする請求項７または８記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データマイニング補助装置、データ形式変換方法、および、データ形式変換プログラムを記録した記録媒体に係る。特に、データ解析を行うデータマイニングエンジンに適切なデータを供給するうえで好適なデータマイニング補助装置、データ形式変換方法、および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、データ相互間の相関を解析し、意味のある相関関係を発見するデータマイニングエンジンが知られている。従来のデータマイニングエンジンは、バイナリ形式もしくはアイテム列形式のデータを前提に設計されている。図１３はバイナリ形式のデータテーブルの例を示す。また、図１４はアイテム列形式のデータテーブルの例を示す。
【０００３】
図１３に示す如く、バイナリ形式におけるデータ単位（データ処理上、同じ識別子（ＩＤ）を有するものとしてまとめることのできる単位）は行であり、列には２値をとる属性（以下、「アイテム」と呼ぶ）が並ぶ。各行には２値のいずれかが並び、アイテムの存在と非存在とを表す。図１３に示すテーブルは、Item1からItem7までのアイテムが存在するかしないかを、データ単位ID1からID4のそれぞれにおいて○×で表している。
【０００４】
図１４中に符号１０を付して示す如く、アイテム列形式は、存在する特性のみを行で示した形式である。アイテム列形式では、しばしば、各行のアイテムの存在がコードで記述されると共に、図１４中に符号１２を付して示すテーブル１２（コードとアイテムの対応を関連付けるテーブル）を別途持つことで全体の記録量の低減が図られる。
【０００５】
従来のデータマイニングエンジンには、スプレッドシート形式やトランザクション形式のデータを扱う機能を有するものもある。図１５はスプレッドシート形式のデータテーブルの例を示す。また、図１６はトランザクション形式のデータテーブルの例を示す。
【０００６】
図１５に示す如く、スプレッドシート形式におけるデータ単位は、バイナリ形式の場合と同様に行である。スプレッドシート形式における各列には、バイナリ形式の場合と異なり、２値を取るとは限らない属性が並ぶ。各行には、属性に対応する値（属性値）を表す文字列、数値、または無値が並ぶ。
【０００７】
図１６に示す如く、トランザクション形式では、ＩＤ列、属性列、および値列（属性値の列）の３種類からなる列群が用いられる。値列は１列であり、データ単位は複数行にわたる。各行のＩＤ列の値は、その行のデータ単位への所属を表す。
【０００８】
本出願人は、特願平１０−４０１４９号において、スプレッドシート形式からバイナリ形式への変換を行う補助装置を開示している。また、特開平９−１３４３６５号公報には、同じくスプレッドシート形式からバイナリ形式（該公開特許公報では０−１属性と名づけている）への変換を行なう装置が開示されている。更に、従来の技術によれば、スプレッドシート形式からアイテム列形式への変換を行うデータマイニング補助装置として、図１７に示すような補助装置が考えられる。
【０００９】
図１７に示す従来の補助装置は、データ変換部１４を備えている。データ変換部１４では、スプレッドシート形式以外のデータテーブルがスプレッドシート形式に変換される。データ変換部１４が上記の処理を行うことにより、スプレッドシート形式テーブル１６が生成される。
【００１０】
スプレッドシート形式テーブル１６の情報は、属性毎情報調査部１８、属性値毎情報調査部２０、およびアイテム列作成部２２に供給される。属性毎情報調査部１８では、スプレッドシート形式テーブル１６の属性毎に値の種類が調査されると共に、その調査結果に基づいて、値アイテム対応テーブルが作成される。値アイテム対応テーブルは、個々の属性値と、それらに割り振られたアイテムとの関連を表すテーブルである。
【００１１】
値アイテム対応テーブルの作成にあたっては、ひとつの属性値についてひとつのアイテムを割り当てることを基本とするが、値の種類が多い場合、例えば属性値が連続値であるような場合は、範囲を決めて属性値をカテゴリ化し、複数の値をひとつのアイテムに対応させる。また、適当に選んだ複数の値をひとつのアイテムに対応させること、或いは、適当に選んだ値にアイテムを対応させないこともある。
【００１２】
属性値毎情報調査部２０は、属性毎情報調査部１８から提供される上記の値アイテム対応テーブルに基づき、例えば、スプレッドシート形式テーブル１６における各アイテムの出現数を求める。そして、属性値毎情報調査部２０は、各アイテムに、その出現数順に正の整数をアイテムコードとして付番することで、アイテムコード対応テーブルを作成する。
【００１３】
アイテム列作成部２２は、スプレッドシート形式テーブル１６の各行について、各属性値に対応するアイテムを、上記値アイテム対応テーブルに基づいて決定する。更に、アイテム列作成部２２は、決定されたアイテムのコードを上記アイテムコード対応テーブルに基づいて決定し、アイテムコードの並んだアイテム列形式を作成する。
【００１４】
図１７に示す補助装置は、更に、エンジンパラメータ決定部２４を備えている。
エンジンパラメータ決定部２４では、データマイニングエンジンの稼動時におけるパラメータが決定される。例えば、アイテム出現頻度の上限および下限を設けてデータマイニングエンジンを稼働させるような場合に、それらのパラメータがエンジンパラメータ決定部２４において決定される。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
上述の如く、図１７に示す装置によれば、スプレッドシート形式からアイテム列形式への変換を行うことができる。同様に、従来の技術によれば、トランザクション形式からアイテム列形式への変換も行うことができる。しかしながら、従来の技術によれば、スプレッドシート形式とトランザクション形式とが混在したテーブル形式を扱う場合には、事前にいずれかの形式にデータを変換することが必要であり、その都度データ変換部を設計製作することが必要であった。
【００１６】
また、従来の技術によれば、複数のテーブルにまたがって共通のデータ単位を決めてデータマイニングエンジンを適用しようとする場合、複数のテーブルを事前にひとつのテーブルに変換するか、若しくは、ユーザーがそれらをひとつのテーブルにまとめるために用い得るビューを用意する必要があった。
【００１７】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在したテーブル形式からアイテム列形式への変換を可能とすることにより、より広い範囲のデータに対するデータマイニングエンジンの適用を容易とするデータマイニング補助装置を提供することを第１の目的とする。
また、本発明は、複数のテーブルを一つに統合する場合に、データ形式をアイテム列形式に変換する直前にその統合を行うことにより、テーブル毎の解析を並行して行なうことを可能とし、かつ、テーブルの統合に用いる領域を小さくすることを可能とするデータマイニング補助装置を提供することを第２の目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、データ相互間の相関関係を発見するデータマイニングエンジンに、該エンジンで処理可能なテーブル形式でデータを供給するデータマイニング補助装置であって、
テーブル形式のデータ構造を有する処理対象テーブルについて、データ単位の識別子を記述するＩＤ列、属性を記述する属性列、および、値を記述する値列を、ユーザーが指定するためのテーブルビュー生成部と、
前記属性列の値の種類と前記値列の名称との組み合わせ毎に属性名を作成して、その組み合わせと属性名との対応を表す属性名テーブルを作成する属性名決定部と、
前記属性名テーブルに定義される属性名毎に前記値列に記述された値の種類を調査すると共に、それらの値の一部または全部に対してアイテムを決定して、値とアイテムとの対応を表す値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、
前記処理対象テーブルにおける各アイテムの出現データ単位数に基づいて各アイテムにアイテムコードを付けることにより、アイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、
前記処理対象テーブルにおいて前記ＩＤ列に同じ識別子が記述されているデータ単位のそれぞれに対応するアイテムコードを、前記値アイテム対応テーブルおよび前記アイテムコード対応テーブルに基づいて調査すると共に、各データ単位とアイテムコードとの対応を表すアイテム列を作成するアイテム列作成部と、
を備えることを特徴とするものである。
【００１９】
請求項２記載の発明は、請求項１記載のデータマイニング補助装置であって、
前記属性毎情報調査部は、前記値列に記述された値のうち所定の種類のものについては、カテゴリ化を許容し、かつ、カテゴリ毎にアイテムを割り付けることを許容することを特徴とするものである。
【００２１】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載のデータマイニング補助装置であって、
前記属性名決定部は、前記テーブルビュー生成部で指定された前記属性列の値の種類毎に設定された行と、前記テーブルビュー生成部で指定された前記値列と同じ列とを有し、かつ、前記属性名が、前記属性列の値と前記値列の名称とを所定の法則で結合することで定義されている属性名テーブルを自動生成することを特徴とするものである。
【００２２】
請求項４記載の発明は、請求項３記載のデータマイニング補助装置であって、
前記属性名決定部は、前記属性名の修正を属性名毎に受け付ける手段、および、全ての属性名の修正を一括して受け付ける手段の少なくとも一方を備えることを特徴とするものである。
【００２３】
請求項５記載の発明は、請求項１乃至４の何れか１項記載のデータマイニング補助装置であって、
前記属性名決定部は、前記テーブルビュー生成部においてＩＤ列および値列のみが指定され、属性列が指定されなかった場合に、値列の名称を属性名とする１行の属性名テーブルを自動生成することを特徴とするものである。
【００２５】
請求項６記載の発明は、テーブル形式の異なる複数の処理対象テーブルの情報を、データマイニングエンジンで処理可能な形式に変換する請求項１乃至５の何れか１項記載のデータマイニング補助装置であって、
前記テーブルビュー生成部は、前記ＩＤ列、前記属性列、および、前記値列の指定をテーブル形式毎に許容し、
前記属性名決定部は、テーブル形式毎に前記属性名テーブルを作成し、
前記属性毎情報調査部は、テーブル形式毎に前記値アイテム対応テーブルを作成し、
前記属性値毎情報調査部は、前記処理対象テーブルの全体に対して前記アイテムコード対応テーブルを作成し、
前記アイテム列作成部は、前記値アイテム対応テーブル、前記アイテムコード対応テーブル、および前記複数の処理対象テーブルに基づいて、単一のアイテム列を作成することを特徴とするものである。
【００２９】
請求項７記載の発明は、データ相互間の相関関係を発見するデータマイニングエンジンに、該エンジンで処理可能なテーブル形式のデータを供給するためのデータ形式変換プログラムを記録した記録媒体であって、
前記プログラムは、コンピュータに、
所定の入力に応じて処理対象テーブルを選択させ、
所定の入力に応じて、前記処理対象テーブルにおいて、データ単位の識別子を記述するＩＤ列、属性を記述する属性列、および、値を記述する値列を認識させ、
前記属性列の値の種類と前記値列の名称との組み合わせ毎に属性名を作成させると共に、その組み合わせと属性名との対応を表す属性名テーブルを作成させ、
前記属性名テーブルに定義される属性名毎に前記値列に記述された値の種類を調査させると共に、それらの値の一部または全部に対してアイテムを決定させて、値とアイテムとの対応を表す値アイテム対応テーブルを作成させ、
前記処理対象テーブルにおける各アイテムの出現データ単位数に基づいて各アイテムにアイテムコードを付けることにより、アイテムコード対応テーブルを作成させ、
前記処理対象テーブルにおいて前記ＩＤ列に同じ識別子が記述されているデータ単位のそれぞれに対応するアイテムコードを、前記値アイテム対応テーブルおよび前記アイテムコード対応テーブルに基づいて調査させると共に、各データ単位とアイテムコードとの対応を表すアイテム列を作成させることを特徴とするものである。
【００３０】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の記録媒体であって、
前記プログラムは、前記処理対象テーブルに対して、ＩＤ列および値列のみが指定され、属性列が指定されなかった場合に、コンピュータに、前記処理対象テーブルの値列の名称を属性名とする１行の属性名テーブルを自動生成させることを特徴とするものである。
【００３１】
請求項９記載の発明は、請求項７または８記載の記録媒体であって、
テーブル形式の異なる複数の処理対象テーブルの情報を、データマイニングエンジンで処理可能な形式に変換するプログラムを記録した記録媒体であって、
前記プログラムは、コンピュータに、
前記処理対象テーブルのＩＤ列、属性列、および、値列を、テーブル形式毎に認識させ、
前記属性名テーブルをテーブル形式毎に作成させ、
前記値アイテム対応テーブルを形式毎に作成させ、
前記アイテムコード対応テーブルを前記処理対象テーブルの全体に対して作成させ、更に、
前記値アイテム対応テーブル、前記アイテムコード対応テーブル、および前記複数の処理対象テーブルに基づいて、単一のアイテム列を作成させることを特徴とするものである。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００３３】
実施の形態１．
本実施形態では、ある製造プロセスにおいて、複数の検査点を対象として実行された検査の結果が一つのテーブルに記録されており、そのテーブルにデータマイニングエンジンを適用する場合について説明する。より具体的には、上記複数の検査点に対して、それぞれ独自の検査項目が設定されており、それらの検査結果が、スプレッドシート形式とトランザクション形式とが混在する形式で一つのテーブルに記録されている場合について説明する。
【００３４】
図１は、本実施形態のデータマイニング補助装置のブロック構成図を示す。また、図２は、その動作を説明するためのフローチャートを示す。
図１に示すテーブルビュー生成部３０では、先ず、図２に示すテーブル選択ステップ（Ｓ１０１）が実行される。Ｓ１０１では、ユーザーによって、一つのテーブルが、データマイニングエンジンの処理対象として選択される。
図３は、上記のテーブル選択ステップＳ１０１で選択されたテーブルの一例を示す。図３に示すテーブル４２（以下、「処理対象テーブル４２」と称す）は、上記の如く、複数の検査点における検査結果が、スプレッドシート形式とトランザクション形式とが混在する形式で記録されたテーブルである。
【００３５】
テーブルビュー生成部３０では、次に、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップ（Ｓ１０２）が実行される。Ｓ１０２では、処理対象テーブル４２の形式に対して、ユーザーによって、ＩＤ列、属性列、値列の区別が与えられる。図３は、処理対象テーブルの「製品ＩＤ」および「投入ＩＤ」がＩＤ列に、「検査点」および「検査法」が属性列に、また、「結果１」、「結果２」および「結果３」が値列に指定された場合を示す。
【００３６】
図１に示す属性名決定部３２では、図２に示す属性名テーブル作成ステップ（Ｓ１０３）が実行される。Ｓ１０３では、図３に示す処理対象テーブル４２の属性属性列に存在する値の種類と同じ行数を有し、かつ、値列の列数と同じ列の数を有する属性名テーブルが作成される。
【００３７】
図４は、上記の属性名テーブル作成ステップＳ１０３の処理により作成される属性名テーブル４４および４６を示す。本実施形態では、Ｓ１０３において、先ず、属性名テーブル４４を作成する処理が行われる。すなわち、処理対象テーブル４２の属性列の値（すなわち「p」および「1」）と、値列の名称（すなわち「結果１」等）とを、区切り符号“_”を介して、かつ、「結果」の文字を共通に省略して結合することで属性名「p1_1」等を生成し、その属性名を各行各列に配置することで、自動的に属性名テーブル４４を作成する処理が行われる。このようにして属性名テーブル４４を自動的に作成することによれば、属性名の指定がされないまま後続の手続きへ進んでしまうことを確実に防ぐことができる。
【００３８】
本実施形態において、上述したＳ１０３では、ユーザーに対して、属性名テーブルの値、すなわち、属性名を修正することが許容されている。本実施形態の装置は、その手段として、例えばスプレッドシート形式で表示されたユーザインタフェースに、自動生成された属性名テーブル４４を表示させておき、スプレッドシート上のセルの修正を属性名の修正と解釈する、というような属性名毎に修正を受け付ける手段を備えている。また、本実施形態の装置は、上記の手段として、更に、例えばＣＳＶ形式のファイルに属性名を用意させ、それを読み込むファイルインタフェースと、ファイルを選択するユーザインタフェースを介して属性名を修正するような、属性名テーブル全体の一括修正を受け付ける手段を備えている。
【００３９】
上述したＳ１０３において、ユーザによって上記の修正が実行されることにより、属性名テーブル４４が、例えば、属性名テーブル４６のように変換される。属性名テーブル４６において用いられる属性名は、属性名テーブル４４で用いられる属性名に比して、ユーザーにとって直感的に理解し易いものである。従って、上記の如く属性名テーブルの修正を許容することによれば、ユーザーにとっての操作性を高めることができる。
【００４０】
属性名テーブル４４または４６が生成されると、図１に示すテーブルビュー生成部３０は、処理対象テーブル４２（図３）と等しい情報を持つテーブルビューを、図５に示すような形式でユーザーに提供することができる。本実施形態の装置は、以下に説明する機能に加えて、このテーブルビュー４８についての質問に回答できる機能を有している。
【００４１】
図５に示すテーブルビュー４８が作成された後、図１に示す属性毎情報調査部３４において、図２に示す値アイテム対応テーブル作成ステップ（Ｓ１０４）の処理が実行される。Ｓ１０４では、テーブルビュー生成部３０によって提供されるテーブルビュー４８の属性毎（ｐ種別、ｐ電流等）に値の種類（ｍ、ｎ、１．３、１．４等）が調査され、その結果に基づいて、ユーザーにより図６に示すのような値アイテム対応テーブル５０が作成される。
【００４２】
Ｓ１０４の処理においては、個々の属性値に対応して、属性名と属性値とを結合させることによりアイテムが定義される。この処理においては、ひとつの属性値について、ひとつのアイテムを割り当てることを基本とするが、属性値の種類が多い場合、例えば図６の「p電流」のように属性値が連続値をとるような場合は、範囲を決めてその属性値をカテゴリ化し、複数の属性値をひとつのアイテムに対応させる。
【００４３】
また例えば、図６の「p個数」欄に示すように、適当に選んだ複数の属性値に対して、ひとつのアイテムを対応させることとしてもよい。更に、図６中、「p種別」の属性値ｍや、「p個数」の属性値１などに示されるように、適当に選んだ属性値にはアイテムを対応させないこととしてもよい。図６には、アイテムと対応させない属性値が４カ所で設定されている。
【００４４】
図１に示す属性値毎情報調査部３６では、図２に示すアイテムコード対応テーブル作成ステップ（Ｓ１０５）が実行される。Ｓ１０５では、値アイテム対応テーブル５０（図６）に基づき、例えば処理対象テーブル４２（図３）におけるアイテムの出現数順が調査される。そして、Ｓ１０５では、各アイテムに、その出現数順に正の整数をアイテムコードとして付番することで、図７に示すようなアイテムコード対応テーブル５２が作成される。
【００４５】
図１に示すアイテム列作成部３８では、図２に示すアイテム列作成ステップ（Ｓ１０６）が実行される。Ｓ１０６では、先ず、図５に示すテーブルビュー４８のＩＤ（製品ＩＤと投入ＩＤとの結合を１単位とするＩＤ）のそれぞれについて、各属性値に対応するアイテムが図６に示す値アイテム対応テーブル５０に基づいて決定される。次いで、Ｓ１０６では、各ＩＤに対応するアイテムのコードが、図７に示すアイテムコード対応テーブル５２に基づいて決定される。そして、各ＩＤと、そのＩＤに対応するアイテムコードとを組み合わせることで、図８に示すようなアイテムコードの並んだアイテム列形式５４が作成される。
【００４６】
図１に示すエンジンパラメータ決定部４０では、エンジンパラメータ決定ステップ（Ｓ１０７）の処理が実行される。Ｓ１０７では、データマイニングエンジンの稼動時に用いられるパラメータが決定される。より具体的には、データマイニングエンジンを、例えばアイテム出現頻度の上限および下限を設けて稼働させたいような場合に、所望の設定を実現するためのパラメータがＳ１０７で決定される。
【００４７】
上述の如く、本実施形態のデータマイニング補助装置によれば、スプレッドシート形式と、トランザクション形式とが混在したテーブル、すなわち、列の意味が行によって異なるようなテーブルを、容易にアイテム列形式に変換することができる。このため、本実施形態の補助装置を用いることによれば、個別のデータ変換部を設計製作することなく、広い範囲のデータ形式にデータマイニングエンジンを適用することが可能となる。
【００４８】
実施の形態２．
次に、図９を参照して、本発明の実施の形態２のデータマイニング補助装置について説明する。
図９は、本実施形態において、データマイニング補助装置の処理対象とされるテーブル５６（以下、第２処理対象テーブル５６）を示す。図９に示す如く、第２処理対象テーブル５６は、スプレッドシート形式のデータ構造を有している。
【００４９】
本実施形態のデータマイニング補助装置は、図３に示すような処理対象テーブル４２を扱う場合は、実施の形態１の装置と同様に動作する。また、本実施形態のデータマイニング補助装置は、図９に示すようなスプレッドシート形式のテーブル５６を処理対象とする場合は、以下のように動作する。
【００５０】
すなわち、本実施形態の補助装置が第２処理対象テーブル５６を処理対象とする場合は、テーブルビュー生成部３０（図１参照）でＩＤ列・属性列・値列選択ステップ（Ｓ１０２）が実行される際に、図中に符号６２を付して表す如く、ユーザーによってＩＤ列と値列のみが指定される。属性名決定部３２（図１参照）は、上記のＳ１０２において、ユーザーがＩＤ列と値列のみを指定したと認識すると、属性名マスターテーブル作成ステップ（Ｓ１０３）において、第２処理対象テーブル５６の値列の名称６０をそのまま属性名として、属性名テーブルを作成する。
【００５１】
上記の処理によれば、処理対象テーブル４２を対象とする実施の形態１の処理中で必要とされた属性名の自動生成や属性名の修正（図４参照）を行うことなく、属性名テーブルを容易に作成することができる。従って、本実施形態の補助装置によれば、スプレッドシート形式のデータを、容易にアイテム列形式に変換することができる。このように、本実施形態の補助装置によれば、スプレッドシート形式のテーブルを、容易にデータマイニングエンジンで扱うことのできるテーブルに変換することができる。
【００５２】
実施の形態３．
次に、図１０を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。データマイニングエンジンの中には、アイテムの階層構造を与えられることにより、より効率的に処理を行うことが可能となるものがある。本実施形態の補助装置は、データマイニングエンジンがこのようなエンジンである場合に、エンジンパラメータ決定部４０（図１参照）において、エンジンパラメータ決定ステップＳ１０７（図２参照）の処理中に、図６に示されるようなアイテムと属性名（「ｐ種別」など）、および属性名と属性列の値（「ｐ１」など）という階層構造が図１０のように抽出され、その階層構造がデータマイニングエンジンに提示される。
【００５３】
データマイニング補助装置が、上述した属性階層をエンジンパラメータの一部としてデータマイニングエンジンに与えることによれば、実施の形態１の補助装置が提供する情報に属性列の値と属性名との関係を付加できるので、一段深い階層構造をエンジンに与えることができる。従って、本実施形態の補助装置によれば、データマイニングエンジンに、より効率的に処理を行わせることができる。
【００５４】
実施の形態４．
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の実施の形態４のデータマイニング補助装置について説明する。
本実施形態では、ある製造プロセスにおいてそれぞれ独自の検査項目が設定された複数の検査点で実行された検査の結果が複数のテーブルに記録されており、そのテーブルにデータマイニングエンジンを適用する場合について説明する。
【００５５】
図１１は、本実施形態のデータマイニング補助装置が、２つのテーブルを処理対象とする場合の構成を表すブロック図を示す。また、図１２は、その動作を説明するためのフローチャートを示す。
【００５６】
図１１において、テーブルビュー生成部６２および６４、属性名決定部６６および６８、属性毎情報調査部７０および７２は、それぞれ図１に示すテーブルビュー生成部３０、属性名決定部３２、属性毎情報調査部７４と同じ機能を有している。また、図１２に示すテーブル選択ステップ（Ｓ２０１ａおよびＳ２０１ｂ）、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップ（Ｓ２０２ａおよびＳ２０２ｂ）、属性名マスターテーブル作成ステップ（Ｓ２０３ａおよびＳ２０３ｂ）、値アイテム対応テーブル作成ステップ（Ｓ２０４ａおよびＳ２０４ｂ）では、それぞれ、図２に示すテーブル選択ステップ（Ｓ１０１）、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップ（Ｓ１０２）、属性名マスターテーブル作成ステップ（Ｓ１０３）、値アイテム対応テーブル作成ステップ（Ｓ１０４）と同様の処理が実行される。
【００５７】
本実施形態において、図１１に示す属性値毎情報調査部７４では、図１２に示すアイテムコード対応テーブル作成ステップ（Ｓ２０５）の処理が実行される。Ｓ２０５では、先ず、属性毎情報調査部７０および７２からそれぞれ提供される図６に示すような値アイテム対応テーブルに基づき、例えば、テーブルビュー生成部６２および６４がそれぞれ提供する図５のようなテーブルビューにおけるアイテムの出現数が求められる。そして、Ｓ２０５では、全てのアイテムに、個々のアイテムの出現数順に正の整数（アイテムコード）を付番することで、図７に示すようなひとつのアイテムコード対応テーブルが作成される。
【００５８】
本実施形態において、アイテム列作成部３８およびエンジンパラメータ決定部４０は、それぞれ実施の形態１の場合（図１参照）と同様の機能を有している。すなわち、本実施形態において、図１２に示すアイテム列作成ステップ（Ｓ２０５）およびエンジンパラメータ決定ステップ（Ｓ２０６）では、図２に示すアイテム列作成ステップ（Ｓ１０６）およびエンジンパラメータ決定ステップ（Ｓ１０７）とそれぞれ同様の処理が実行される。
【００５９】
上述の如く、本実施形態のデータマイニング補助装置によれば、複数のテーブルを処理対象として、ひとつのアイテム列形式を作成することができる。従って、本実施形態の補助装置によれば、実施の形態１の装置に比べて、より広いデータ形式に対してデータマイニングエンジンを適用することができる。
【００６０】
また、本実施形態のデータマイニング補助装置は、複数のテーブルが処理対象とされる場合に、値アイテム対応テーブル作成ステップ（Ｓ２０４ａおよびＳ２０４ｂ）以前の処理は、それぞれのテーブル毎に実行される。値アイテム対応テーブルの作成時には、実施の形態１で説明したように、一部の属性値にアイテムが割り振られないことがある。
【００６１】
アイテムの割り振られていない属性値は、アイテムコード対応テーブルを作成する際に、処理の対象から除外して扱うことができる。従って、アイテムコード対応テーブル作成ステップ（Ｓ２０５）の前段までの処理をテーブル毎に実行することによれば、処理の対象から除外し得る属性値をテーブル毎に特定した後に、アイテムコード対応テーブルの作成処理を行うことができる。この場合、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップ（Ｓ２０２ａ、Ｓ２０２ｂ）の段階、或いは、属性名テーブル作成ステップ（Ｓ２０３ａ、Ｓ２０３ｂ）の段階で複数のテーブルが混合される場合に比して、小さな処理領域で所望の作業を行うことが可能となる。
【００６２】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
請求項１又は７記載の発明によれば、列の意味が行によって異なるようなテーブルを、データマイニングエンジンが扱い得るアイテム列形式に変換することができる。従って、本発明によれば、データ変換部を個別に設計製作することなく、アイテム列形式を介して、広い範囲のデータ形式にデータマイニングエンジンを適用することができる。
【００６３】
請求項２記載の発明によれば、属性値をカテゴリ化してアイテムの割り当てを行うことができるため、不必要にアイテム数が増えるのを防止することができる。従って、本発明によれば、データ変換の過程での演算負荷を減少させることができる。
【００６５】
請求項３記載の発明によれば、属性名テーブルが自動的に作成されるので、属性名の指定がされないまま、処理が後続の手続きへ進んでしまうことを防ぐことができる。
【００６６】
請求項４記載の発明によれば、属性名テーブルに定義される属性名をユーザーが理解し易い名前に修正することができる。このため、本発明によれば、装置の操作性を高めることができる。
【００６７】
請求項５又は８記載の発明によれば、スプレッドシート形式のテーブルが処理対象テーブルとされた場合に、属性名の自動生成や属性名の修正を行うことなく、より容易に属性名テーブルを作成することができる。
【００６９】
請求項６又は９記載の発明によれば、複数のテーブルを対象としてひとつのアイテム列形式を作成することができる。従って、本発明によれば、請求項１に記載の発明に比べ、より広いデータ形式に対してデータマイニングエンジンを適用することが可能となる。また、本発明では、複数のテーブルから得られる情報を、アイテムコード対応テーブルを作成する段階まで混合しないため、データの変換処理を、比較的小さい作業領域で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１のデータマイニング補助装置のブロック構成図である。
【図２】  図１に示す補助装置で実行される処理の内容を説明するためのフローチャートである。
【図３】  図１に示す補助装置が扱う処理対象テーブルの１例である。
【図４】  図１に示す補助装置によって作成される属性名テーブルの例である。
【図５】  図１に示す補助装置によって作成されるテーブルビューの１例である。
【図６】  図１に示す補助装置によって作成される値アイテム対応テーブルの１例である。
【図７】  図１に示す補助装置によって作成される値アイテム対応テーブルの１例である。
【図８】  図１に示す補助装置によって作成されるアイテム列形式のテーブルの１例である。
【図９】  本発明の実施の形態２のデータマイニング補助装置において処理対象テーブルとされるスプレッドシート形式のテーブルである。
【図１０】  本発明の実施の形態３のデータマイニング補助装置からデータマイニングエンジンに提供される属性階層に関する情報の１例である。
【図１１】  本発明の実施の形態４のデータマイニング補助装置のブロック構成図である。
【図１２】  図１１に示す補助装置で実行される処理の内容を説明するためのフローチャートである。
【図１３】  バイナリ形式のテーブルの１例である。
【図１４】  アイテム列形式のテーブルおよびアイテムコード対応テーブルの１例である。
【図１５】  スプレッドシート形式のテーブルの１例である。
【図１６】  トランザクション形式のテーブルの１例である。
【図１７】  従来のデータマイニング補助装置のブロック図である。
【符号の説明】
３０；６２，６４  テーブルビュー生成部、    ３２；６６，６８  属性名決定部、    ３４；７０，７２  属性毎情報調査部、    ３６；７４  属性値毎情報調査部、    ３８  アイテム列作成部、    ４０  エンジンパラメータ決定部、    ４２  処理対象テーブル、    ４４，４６  属性名テーブル、    ４８  テーブルビュー、    ５０  値アイテム対応テーブル、    ５２  アイテムコード対応テーブル、    ５４  アイテム列形式テーブル、    ５６  第２処理対象テーブル。
【図１】
0004070344.tif 000002
【図２】
0004070344.tif 000003
【図３】
0004070344.tif 000004
【図４】
0004070344.tif 000005
【図５】
0004070344.tif 000006
【図６】
0004070344.tif 000007
【図７】
0004070344.tif 000008
【図８】
0004070344.tif 000009
【図９】
0004070344.tif 000010
【図１０】
0004070344.tif 000011
【図１１】
0004070344.tif 000012
【図１２】
0004070344.tif 000013
【図１３】
0004070344.tif 000014
【図１４】
0004070344.tif 000015
【図１５】
0004070344.tif 000016
【図１６】
0004070344.tif 000017
【図１７】
0004070344.tif 000018