JP5085016B2 - データ解析方法およびデータ解析プログラム - Google Patents

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Description

本発明はデータ解析方法およびデータ解析プログラムに関し、特にデータ間の相関関係を抽出するデータ解析方法およびデータ解析プログラムに関する。
半導体製品製造分野を始めとして、多くの分野で多種大量のデータが計算機システムに蓄積されている。これらのデータは、ただ蓄積されるだけでは、ビジネスに活用できず、何らの収益をもたらさない。そこで、これらの多種大量のデータに潜む規則性、特徴を効率的に見出し、ビジネスに活用し得るデータ解析技術の一つであるデータマイニングが注目され、産業界でよく活用されている。データマイニングは、金融、流通等の分野では従来からよく活用され、成果を上げてきたが、近年では、半導体製品製造分野を始めとするプロセスデータの解析を必要とする分野でも適用されるようになってきている。
プロセスデータを解析する主な目的の一つは、製品の不良要因を抽出することにあるが、製品の不良要因となるものは多く、かつ、それらは複雑に絡み合っている。通常、プロセスデータの解析は、収集された全プロセスデータについて行われるが、仮に、特定の２変数間に相関関係があったとしても、対象となる変数の値が他の変数の、値の影響を受けて変化しており、一見すると相関関係が弱くなっているように見える場合も多く、このような潜在している相関関係は容易には抽出することができない。
図５１は、レコード群の一例を示す表図である。図では或る抵抗体についてのレコード群を示しており、或る抵抗体に印加した電圧の値および流れる電流の値を装置Ａ、Ｂで測定して得たものである。変数として“装置の値”、“電流値”、“電圧値”を有している。
図５２は、図５１に示すレコード群中の２変数：電流値、電圧値の相関図である。図５２中、◆印は、装置の値がＡであるレコード群における２変数：電流値、電圧値の相関を示す。黒色の□印（楕円Ｅで囲った部分）は、装置の値がＢであるレコード群における２変数：電流値、電圧値の相関を示す。直線Ｌ５２は、装置の値がＡ、Ｂである全レコードにおける２変数：電流値（ｘ）、電圧値（ｙ）の単回帰式（単回帰関数）を示している。この例では、単回帰式：ｙ＝０.２９２ｘ＋５.１７１２、寄与率Ｒ２＝０.１４９６となっている。但し、Ｒは相関係数である。
図５３は、図５１に示すレコード群中の装置の値がＢであるレコード群のみを示す表図、図５４は、図５３に示すレコード群中の２変数：電流値、電圧値の相関図である。図５４中、直線Ｌ５４は図５３に示すレコード群における２変数：電流値（ｘ）、電圧値（ｙ）の単回帰式を示している。この例では、単回帰式：ｙ＝０.７２３５ｘ＋２.４７０５、寄与率Ｒ２＝０.９２７８となっている。
図５２に示す相関図では、２変数：電流値、電圧値に顕著な相関関係は見られないが、オームの法則によれば、両者の間には、線形の強い相関関係が存在するはずである。しかし、収集、蓄積されたデータは、実際には諸々の異なった環境、条件下で得られたものであるために、２変数：電流値、電圧値の相関関係は、図５２に示すようになってしまい、本来存在するはずの相関関係が観測されない。ところが、装置の値がＡであるレコード群と装置の値がＢであるレコード群とに分けて相関図を見ると、後者については、図５４に示すように、２変数：電流値、電圧値に強い相関関係が見られる。
この例のように、レコード群を何らかの特徴（この例では、装置の値）によって幾つかの層（この例では、装置の値がＡであるレコード群の層と、装置の値がＢであるレコード群の層）に分けることは層別（stratification）といい、よく使われている手法である。
このようなデータ解析の結果から、上記例では、装置Ａに関する条件が変動し、本来存在しているはずの相関関係が見られなくなっていると判断し、装置Ａが不良であったと結論付けることもできる。なお、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂの傾きａ、切片ｂの値および寄与率Ｒ２は、市販の表計算ソフトを使用することにより得ることができるが、このような値を得るようにする場合には、相関関係を定量的に評価することが可能となる。
ここに、データを構成する各レコードは、一般的には、多くの変数から成り立っているが、変数間の相関関係を効率的に抽出することは、データ解析の効果を上げるための重要な要素であり、前述のようにレコード群を分割すれば、変数間の相関関係を抽出することができる場合がある。
しかし、一般的に何を根拠にしてレコード群を分割すれば効果的に変数間の相関関係を抽出できるかについての技術は確立されていない。限定された場合については、本願発明者による技術が公開されている（例えば、特許文献１参照）。この技術は、データマイニングの一手法である回帰木分析を使い、歩留りに最も効く要因を判別し、その条件を満たすレコードを除くことによりレコード分割を行い、データ中に潜んでいた相関関係を抽出するというものである。この他に、レコード群を分割することにより効率的に相関関係を抽出する明確な手法は見られない。
特開２００１−３０６９９９号公報
前述のようにレコード群を分割すれば、変数間の相関関係を抽出することができる場合があるが、一般的に何を根拠にしてレコード群を分割すれば効果的に変数間の相関関係を抽出できるかについての技術は確立されていない。また、相関関係は、連続したレコードに現れるとは限らず、不連続に位置しているレコードにも顕著な相関関係がある場合もある。このような状況の下で、レコード群中の変数間の相関関係を効率的に抽出する手法が望まれる。
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、レコード群中の変数間の相関関係を効率的に抽出することができるデータ解析方法およびデータ解析プログラムを提供することを目的とする。
本発明では上記問題を解決するために、データ間の相関関係を抽出するコンピュータのデータ解析方法が提供される。データ解析方法は、レコード群ソート手段により、記憶装置に記憶された対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、レコード群分割・抽出手段により、ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、相関関係算出手段により、指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、データ解析に必要な実行制御データを実行制御データ入力手段を介して入力する実行制御データ入力工程と、を有し、前記分割方法は、前記実行制御データに含まれ、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして前記分割レコード群を抽出するかを指定するものである。
本発明のデータ解析方法では、対象レコード群を指定された変数でソートし、指定された分割方法で分割レコード群に分割する。そして、指定された変数間の相関関係を分割レコード群毎に算出するようにした。これによって、レコード群中の変数間の相関関係を効率的に抽出することができる。
以下、本発明の原理を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、データ解析方法の概要を説明するための図である。図には、コンピュータによって相関関係が抽出される対象レコード群１が示してある。対象レコード群１は、変数ｘのデータｘ１，ｘ２，ｘ３…ｘｎ、変数ｙのデータｙ１，ｙ２，ｙ３…ｙｎ、変数ｚのデータｚ１，ｚ２，ｚ３…ｚｎから構成されている。ｒｅｃ１，ｒｅｃ２，ｒｅｃ３…ｒｅｃｎは、変数ｘ，ｙ，ｚのレコード順を示し、例えば、ｒｅｃ１では、データｘ１，ｙ１，ｚ１がレコードされたことを示している。対象レコード群２，３は、相関関係が抽出されるまでに対象レコード群１に対して行われる処理結果を示している。コンピュータは、図示していないが、レコード群ソート手段、レコード群分割・抽出手段、および相関関係算出手段を有し、対象レコード群１の相関関係を抽出する。
コンピュータのレコード群ソート手段は、対象レコード群１を、指定された変数ｘ，ｙ，ｚでソートする。例えば、変数ｘが指定されたとすると、変数ｘの大小で、対象レコード群１をソートする。図の例では、ｘ３＜ｘ１＜ｘ２…の関係があり、これに基づいて、ｒｅｃ１，ｒｅｃ２，ｒｅｃ３…ｒｅｃｎをソートしている。
レコード群分割・抽出手段は、ソートされた対象レコード群２を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群Ｇ１〜Ｇｍを抽出する。例えば、４分割と指定されれば、ｒｅｃ１〜ｒｅｃｉを４個に分割する。
相関関係算出手段は、指定された変数間の相関関係を分割レコード群Ｇ１〜Ｇｍ毎に算出する。例えば、変数ｘ，ｙが指定されたとすると、分割レコード群Ｇ１における変数ｘ，ｙの相関関係…分割レコード群Ｇｍにおける変数ｘ，ｙの相関関係を算出する。
このように、対象レコード群１を指定された変数ｘ，ｙ，ｚでソートし、指定された分割方法で分割レコード群Ｇ１〜Ｇｍに分割する。そして、指定された変数間の相関関係を分割レコード群Ｇ１〜Ｇｍ毎に算出するようにした。これによって、レコード群中の変数間の相関関係を効率的に抽出することができる。
また、対象レコード群１の全レコードについて解析する場合には容易に抽出することができない、レコード群中に潜んでいる変数間の相関関係を容易に抽出することができる。従って、データ解析方法を、例えば、半導体製品製造分野等、プロセスデータの解析を必要とする分野で利用する場合には、製品の不良要因等の抽出を簡便に行うことができるようになり、産業上の優位性を得ることができる。
次に、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図２は、データ解析方法を実施するためのデータ解析装置の概略的構成例を示した図である。図に示すようにデータ解析装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力装置１２、主記憶装置１３、外部記憶装置１４、および表示装置１５を有している。
ＣＰＵ１１は、データ解析に必要な各種処理の実行等を行う。入力装置１２は、データ解析に必要な実行制御データの入力等を受け付ける。主記憶装置１３は、データ解析対象のデータやデータ解析に必要なプログラムを記憶している。外部記憶装置１４は、各種のレコード群やデータ解析に必要な各種のプログラムやデータ解析結果の記憶等に使用される。表示装置１５は、実行制御データ入力画面やデータ解析結果を表示する。
主記憶装置１３に記憶されている実行制御データ入力プログラム１３ａは、データ解析に必要な実行制御データの入力処理を行う。実行制御データの入力は、表示装置１５に表示される実行制御データ入力画面を介して入力装置１２から行われる。
データ入力・編集プログラム１３ｂは、データ解析の対象として指定されたデータを外部記憶装置１４から読み出して主記憶装置１３に書き込む処理（入力処理）を行い、また、入力したデータがレコード群に編集されていないデータについてはレコード群に編集する処理を行う。データ解析の対象とするデータの指定は、実行制御データ入力画面の入力ファイル指定ボックスを介して行われる。
ソートプログラム１３ｃは、データ解析対象のレコード群中の、指定された変数により、レコード群をソートする。変数の指定は、実行制御データ入力画面のソート変数指定ボックスを介して行われる。
変数選択プログラム１３ｄは、データ解析対象のレコード群中の、指定された変数の中から、相関関係を算出する２変数の選択処理を行う。変数の指定は、実行制御データ入力画面の変数指定欄を介して行われる。
レコード群分割・抽出プログラム１３ｅは、データ解析対象のレコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出する処理を行う。データ解析対象の、レコード群の分割方法の指定は、実行制御データ入力画面の分割方法指定欄を介して行われる。
回帰式計算プログラム１３ｆは、選択された２変数間に成立する単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂを分割レコード群毎に従来周知の手法で計算する。寄与率計算プログラム１３ｇは、寄与率Ｒ２を分割レコード群毎に従来周知の手法で計算する。
寄与率判定プログラム１３ｈは、寄与率計算プログラム１３ｇを用いて計算した寄与率Ｒ２が、指定された閾値以上であるか否かを判定する。寄与率Ｒ２の閾値の指定は、実行制御データ入力画面のＲ2閾値指定ボックスを介して行われる。
結果出力プログラム１３ｉは、回帰式計算プログラム１３ｆで計算された単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２等を出力させて、表示装置１５への表示処理および外部記憶装置１４への書き込み処理を行う。
図３は、実行制御データ入力プログラムにより表示装置に表示された実行制御データ入力画面を示した図である。図３に示す入力ファイル指定ボックス２１は、データ解析対象とするデータが格納されているファイルを入力ファイルとして指定するボックスである。
出力ファイル指定ボックス２２は、データ解析結果の出力先のファイルを出力ファイルとして指定するボックスである。なお、図３では、ファイルは、ＣＳＶ形式とされているが、ＸＭＬ形式等とすることもできる。
ソート変数指定ボックス２３は、指定した入力ファイルに格納されているレコード群中をソートする変数を指定するボックスである。ソートする変数は、次に説明する変数指定欄２４の番号で指定する。例えば、「４」、「５」が入力された場合、レコード群は、変数ｔｉｍｅ（時刻）でソートされ、また、Ｒｅｓ．（抵抗値）でソートされる。
変数指定欄２４は、指定した入力ファイルに格納されているレコード群中の変数の中から、相関関係を算出する変数を指定するための欄である。変数名指定ボックス２４ａ〜２４ｎは、変数名を指定するボックスである。
図の例は、半導体製品製造プロセスデータを解析対象とした場合であり、変数名指定ボックス２４ａには半導体製品に形成されたトランジスタのチャネル長、変数名指定ボックス２４ｂには同じくトランジスタのＶＴ（閾値電圧）、変数名指定ボックス２４ｃにはＡＭＰ（電流値）、変数名指定ボックス２４ｄにはデータがレコードされたときのｔｉｍｅ、変数名指定ボックス２４ｅにはトランジスタのＲｅｓ．、変数名指定ボックス２４ｎには半導体装置のＹｉｅｌｄ（歩留り値）が記述されている。また、変数としてチャネル長、ＶＴ、Ｙｉｅｌｄが指定されている場合を示している。なお、変数名指定ボックスの番号が小さい方の変数が単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂにおけるｘ、大きい方の変数がｙとされる。
従って、この例においては、チャネル長をｘ、ＶＴをｙとする単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２と、ＶＴをｘ、Ｙｉｅｌｄをｙとする単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２と、チャネル長をｘ、Ｙｉｅｌｄをｙとする単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２が計算されることになる。なお、ｎ個（但し、ｎは正の整数）の変数を指定した場合には、ｎＣ２個の組み合わせについて、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２が計算されることになる。
分割方法指定欄２５は、データ解析対象のレコード群の分割方法を指定するための欄である。分割方法指定欄２５のチェックボタン２６，２７は、分割レコード群に重複のない分割（自動分割という）を行う場合にはチェックボタン２６を選択し、自動分割を行わない場合（分割レコード群に重複のある分割を行う場合）にはチェックボタン２７を選択する。
分割数記述ボックス２８は、チェックボタン２６を選択した場合に、分割数を記述することにより、データ解析対象のレコード群の分割数を指定するためのものである。分割数記述ボックス２８には、２nの値を記述することができ、２nの値を記述した場合には、２n個の分割レコード群毎に、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２が算出されることになる。なお、この場合、さらに、１分割のレコード群についても、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２が算出されるようにしても良い。
ボックス２９，３０は、チェックボタン２７を選択した場合に使用されるボックスであり、データ解析対象のレコード群を、先頭から何件毎に何件ずらすかを指定することにより、分割方法を指定するためのボックスである。ボックス２９は、何件毎にずらすかを指定するボックスであり、ボックス３０は、何件ずらすかを指定するボックスである。
閾値指定ボックス３１は、相関関係の情報（単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂおよび寄与率Ｒ２）を出力するか否かの閾値となる寄与率Ｒ２を指定するためのボックスである。実行ボタン３２は、実行制御データ入力画面に記述された実行制御データを入力してデータ解析の実行を開始させるためのボタンである。
図４は、データ解析装置で行われるデータ解析処理手順を示したフローチャートである。図２で示したデータ解析装置は、まず、図３に示した実行制御データ入力画面に実行制御データが記述された後、実行ボタン３２を介してデータ解析の実行開始が命令されると、実行制御データ入力画面に記述された実行制御データの入力処理を行う（ステップＳ１）。この処理は、ＣＰＵ１１が実行制御データ入力プログラム１３ａを実行することによって実現される。
データ解析装置は、実行制御データの入力処理が終了すると、図３に示した実行制御データ入力画面の入力ファイル指定ボックス２１に記述されていた入力ファイルからのデータの入力処理を行い、また、入力したデータがレコード群に編集されていないデータについてはレコード群に編集する処理を行う（ステップＳ２）。この処理は、ＣＰＵ１１がデータ入力・編集プログラム１３ｂを実行することによって実現される。
データ解析装置は、図３に示したソート変数指定ボックス２３で指定された変数で、レコード群をソートする処理を行う（ステップＳ３）。ソートする変数が複数指定されている場合は、それぞれの変数において、レコード群をソートする。この処理は、ＣＰＵ１１がソートプログラム１３ｃを実行することによって実現される。
データ解析装置は、図３に示した実行制御データ入力画面の変数名指定ボックス２４ａ〜２４ｎで指定されている変数の中から一組を選択する変数選択処理を行う（ステップＳ４）。この処理は、ＣＰＵ１１が変数選択プログラム１３ｄを実行することによって実現される。
データ解析装置は、図３で示した実行制御データ入力画面の分割方法指定欄２５で指定されていた分割方法で主記憶装置１３に記憶されているデータ解析対象のレコード群を分割し、一群の分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出処理を行う（ステップＳ５）。この処理は、ＣＰＵ１１がレコード群分割・抽出プログラム１３ｅを実行することによって実現される。
データ解析装置は、抽出された一群の分割レコード群について、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂの計算（回帰式計算処理）を行う（ステップＳ６）。この処理は、ＣＰＵ１１が回帰式計算プログラム１３ｆを実行することによって実現される。
データ解析装置は、抽出された一群の分割レコード群について、寄与率Ｒ２の計算（寄与率計算処理）を行う（ステップＳ７）。この処理は、ＣＰＵ１１が寄与率計算プログラム１３ｇを実行することによって実現される。なお、回帰式計算処理と寄与率計算処理とで相関関係処理が構成されている。
データ解析装置は、図３に示した実行制御データ入力画面の閾値指定ボックス３１に記述された寄与率Ｒ２の閾値と、寄与率計算結果の寄与率Ｒ２とを比較し、寄与率計算結果の寄与率Ｒ２が閾値以上であるか否かを判定する寄与率判定処理を行う（ステップＳ８）。この処理は、ＣＰＵ１１が寄与率判定プログラム１３ｈを実行することにより実現される。
データ解析装置は、抽出されるべき全分割レコード群についてステップＳ６〜Ｓ８の処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ９）。抽出されるべき全分割レコード群についてステップＳ６〜Ｓ８の処理が終了していない場合には、ステップＳ５に戻る。
データ解析装置は、抽出されるべき全分割レコード群についてステップＳ６〜Ｓ８の処理が終了した場合には、指定された変数の全ての組み合わせについて、ステップＳ４〜Ｓ８の処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０）。指定された変数の全ての組み合わせについてステップＳ４〜Ｓ８の処理が終了していない場合には、ステップＳ４に戻る。
データ解析装置は、指定された全ソート変数についてステップＳ４〜Ｓ８の処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１１）。指定されたソート変数の全てについてステップＳ４〜Ｓ８の処理が終了していない場合には、ステップＳ４に戻る。
データ解析装置は、指定された全ソート変数の全ての組み合わせについてステップＳ４〜Ｓ８の処理が終了した場合には、寄与率計算結果の寄与率Ｒ２が閾値以上である変数間についてのみデータ解析結果を出力する結果出力処理を行う（ステップＳ１２）。この処理は、ＣＰＵ１１が結果出力プログラム１３ｉを実行することにより実現される。
次に、変数のソートとレコード群の分割の仕方によって、データにどのような相関が現れるかについて具体的なデータ例を用いて説明する。なお、ソートする変数は、図３に示した実行制御データ入力画面のソート変数指定ボックス２３で指定することができる。例えば、ソート変数指定ボックス２３で４，５（ｔｉｍｅとＲｅｓ．）を指定すれば、レコード群をｔｉｍｅでソートしたときのデータ解析結果と、Ｒｅｓ．でソートしたときのデータ解析結果とを得ることができる。
図５は、データ解析対象のレコード群を示した表図である。図に示すレコード群は、例えば、半導体製造プロセスデータの一例であり、２０個のレコード群ｒｅｃ１〜ｒｅｃ２０から構成されている。レコード群は、トランジスタのパラメータであるチャネル長、しきい値電圧（ＶＴ）、歩留まり（Ｙｉｅｌｄ）、および抵抗値（Ｒｅｓ．）の変数を有している。また、データがレコードされた時刻（ｔｉｍｅ、図では日付のみとなっている）の変数を有している。
図６は、図５のレコード群を時刻でソートしたときのレコード群を示した表図である。図５の表図をｔｉｍｅでソートすると、レコード群は図に示すように並べ替えられる。なお、図６では、Ｒｅｓ．とｔｉｍｅの変数を省略している。
図７は、図６に示すレコード群におけるチャネル長のトレンドを示した図、図８は、図６に示すレコード群におけるしきい値電圧のトレンドを示した図、図９は、図６に示すレコード群における歩留まりのトレンドを示した図である。図７〜図９に示すように、図６のレコード群から、どの変数間にどのような相関関係があるかを判別することは容易でない。
図１０は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。図には、図６のソートされたレコードの１番目から５番目まで（ｒｅｃ２，３，４，５，７）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１０を示している。図１０の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．００６９である。図１１は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。図には、図６のソートされたレコードの１番目から５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１１を示している。図１１の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．０２２７である。
図１２は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。図には、図６のソートされたレコードの６番目から１０番目まで（ｒｅｃ８，９，１０，１１，１２）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１２を示している。図１２の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．３３０６である。図１３は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。図には、図６のソートされたレコードの６番目から１０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１３を示している。図１３の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．０２１２である。
図１４は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。図には、図６のソートされたレコードの１１番目から１５番目まで（ｒｅｃ１４，１５，１６，２０，１）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１４を示している。図１４の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．９６２２である。図１５は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。図には、図６のソートされたレコードの１１番目から１５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１５を示している。図１５の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．３６２７である。
図１６は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。図には、図６のソートされたレコードの１６番目から２０番目まで（ｒｅｃ６，１３，１７，１８，１９）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１６を示している。図１６の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．２７０８である。図１７は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。図には、図６のソートされたレコードの１６番目から２０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１７を示している。図１７の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．９６８７である。
ここで、図１０〜図１７を見ると、１１番目から１５番目までのレコードにおけるチャネルと歩留まりとの間に強い相関関係があることがわかる（図１４）。また、１６番目から２０番目までのレコードにおけるしきい値と歩留まりとの間に強い相関関係があることがわかる（図１７）。このように、図５に示すような全データによる解析では、弱い相関関係しか存在しなかったデータの中にも、変数ｔｉｍｅによってレコード群をソートし、分割することによって、図１４，１７に示すような相関関係が潜んでいたことが明らかになる。
次に、分割の仕方を変えたとき、データにどのように相関が現れるかについて具体的なデータ例を用いて説明する。
図１８は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。図には、図６のソートされたレコードの１番目から１０番目まで（ｒｅｃ２，３，４，５，７，８，９，１０，１１，１２）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１８を示している。図１８の例の場合、寄与率Ｒ２は、６Ｅ−０５である。図１９は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。図には、図６のソートされたレコードの１番目から１０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ１９を示している。図１９の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．００９２である。
図２０は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。図には、図６のソートされたレコードの６番目から１５番目まで（ｒｅｃ８，９，１０，１１，１２，１４，１５，１６，２０，１）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２０を示している。図２０の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．９５２である。図２１は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。図には、図６のソートされたレコードの６番目から１５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２１を示している。図２１の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．２６２である。
図２２は、図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。図には、図６のソートされたレコードの１１番目から２０番目まで（ｒｅｃ１４，１５，１６，２０，１，６，１３，１７，１８，１９）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２２を示している。図２２の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．５０１３である。図２３は、図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。図には、図６のソートされたレコードの１１番目から２０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２３を示している。図２３の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．１０２５である。
ここで、図１８〜図２３を見ると、６番目から１５番目までのレコードにおけるチャネルと歩留まりとの間に強い相関関係があることがわかる（図２０）。また、しきい値と歩留まりとの間には強い相関関係があるとは認められないことがわかる。このように、図５に示すような全データによる解析では、弱い相関関係しか存在しなかったデータの中にも、変数によってレコード群をソートし、分割することによって、図２０に示すような相関関係が潜んでいたことが明らかになる。
次に、図５のレコード群を抵抗値でソートして分割した場合に、データにどのような相関が現れるかについて具体的なデータ例を用いて説明する。
図２４は、図５のレコード群を抵抗値でソートしたときのレコード群を示した表図である。図５の表図をＲｅｓ．でソートすると、レコード群は図に示すように並べ替えられる。なお、図２４では、Ｒｅｓ．とｔｉｍｅの変数を省略している。
図２５は、図２４に示すレコード群におけるチャネル長のトレンドを示した図、図２６は、図２４に示すレコード群におけるしきい値電圧のトレンドを示した図、図２７は、図２４に示すレコード群における歩留まりのトレンドを示した図である。図２５〜図２７に示すように、図２４のレコード群から、どの変数間にどのような相関関係があるかを判別することは容易でない。
図２８は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。図には、図２４のソートされたレコードの１番目から５番目まで（ｒｅｃ１４，１７，７，２，１３）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２８を示している。図２８の例の場合、寄与率Ｒ２は、１Ｅ−０６である。図２９は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。図には、図２４のソートされたレコードの１番目から５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ２９を示している。図２９の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．１４７５である。
図３０は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。図には、図２４のソートされたレコードの６番目から１０番目まで（ｒｅｃ４，３，１２，１８，５）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３０を示している。図３０の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．２３４５である。図３１は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。図には、図２４のソートされたレコードの６番目から１０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３１を示している。図３１の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．１２９３である。
図３２は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。図には、図２４のソートされたレコードの１１番目から１５番目まで（ｒｅｃ１６，１５，１，９，６）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３２を示している。図３２の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．２９３１である。図３３は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。図には、図２４のソートされたレコードの１１番目から１５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３３を示している。図３３の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．９９３９である。
図３４は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。図には、図２４のソートされたレコードの１６番目から２０番目まで（ｒｅｃ２０，１１，８，１０，１９）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３４を示している。図３４の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．９７８８である。図３５は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。図には、図２４のソートされたレコードの１６番目から２０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３５を示している。図３５の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．６０４９である。
ここで、図２８〜図３５を見ると、１６番目から２０番目までのレコードにおけるチャネルと歩留まりとの間に強い相関関係があることがわかる（図３４）。また、１１番目から１５番目までのレコードにおけるしきい値と歩留まりとの間に強い相関関係があることがわかる（図３３）。このように、図５に示すような全データによる解析では、弱い相関関係しか存在しなかったデータの中にも、変数Ｒｅｓ．によってレコード群をソートし、分割することによって、図３４，３３に示すような相関関係が潜んでいたことが明らかになる。
次に、図２４のＲｅｓ．でソートしたレコード群の分割の仕方を変えたとき、データにどのように相関が現れるかについて具体的なデータ例を用いて説明する。
図３６は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。図には、図２４のソートされたレコードの１番目から１０番目まで（ｒｅｃ１４，１７，７，２，１３，４，３，１２，１８，５）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３６を示している。図３６の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．０９５１である。図３７は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。図には、図２４のソートされたレコードの１番目から１０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３７を示している。図３７の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．０１５２である。
図３８は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。図には、図２４のソートされたレコードの６番目から１５番目まで（ｒｅｃ４，３，１２，１８，５，１６，１５，１，９，６）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３８を示している。図３８の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．３２１９である。図３９は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。図には、図２４のソートされたレコードの６番目から１５番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ３９を示している。図３９の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．１０５３である。
図４０は、図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。図には、図２４のソートされたレコードの１１番目から２０番目まで（ｒｅｃ１６，１５，１，９，６，２０，１１，８，１０，１９）のチャネル長と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ４０を示している。図４０の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．４８２１である。図４１は、図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。図には、図２４のソートされたレコードの１１番目から２０番目までのしきい値と歩留まり値との相関関係を示している。また、図には、単回帰式Ｌ４１を示している。図４１の例の場合、寄与率Ｒ２は、０．４９４２である。
ここで、図３６〜図４１を見ると、レコード群のチャネルと歩留まりとの間およびしきい値と歩留まりとの間には、強い相関関係があるとは認められないことがわかる。
次に、レコード群の分割例について説明する。
図４２は、自動分割を選択した場合のレコード群の分割方法を示した図である。なお、図４２では、図６のレコード群を４分割指定した場合（図３の実行制御データ入力画面の分割数記述ボックス２８に４を入力した場合）について示している。この場合には、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ１９は、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ７からなる分割レコード群ＧＡ１と、レコード群ｒｅｃ８〜ｒｅｃ１２からなる分割レコード群ＧＡ２と、レコード群ｒｅｃ１４〜ｒｅｃ１からなる分割レコード群ＧＡ３と、レコード群ｒｅｃ６〜ｒｅｃ１９からなる分割レコード群ＧＡ４とに分割される。
なお、分割数記述ボックス２８に入力された値まで、２ｎずつ分割するようにしてもよい。例えば、分割数記述ボックス２８に１６（２４）が入力されたとする。この場合、１分割（２０）、２分割（２１）、４分割（２２）、８分割（２３）、１６分割（２４）に分割し、分割レコード群を抽出するようにしてもよい。この機能は、図２で説明したレコード群分割・抽出プログラム１３ｅが有するようにする。
図４３は、レコード群を１分割、２分割、…２２分割する分割方法を示した図である。図では、分割数記述ボックス２８に４を入力した場合の分割方法を示している。この場合には、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ１９からなる分割レコード群ＧＢ１と、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ１２からなる分割レコード群ＧＢ２と、レコード群ｒｅｃ１４〜ｒｅｃ１９からなる分割レコード群ＧＢ３と、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ７からなる分割レコード群ＧＢ４と、レコード群ｒｅｃ８〜ｒｅｃ１２からなる分割レコード群ＧＢ５と、レコード群ｒｅｃ１４〜ｒｅｃ１からなる分割レコード群ＧＢ６と、レコード群ｒｅｃ６〜ｒｅｃ１９からなる分割レコード群ＧＢ７とに分割される。
図４４は、図４３の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。この解析結果は、ソート変数としてｔｉｍｅとＲｅｓ．を指定し、自動分割を選択し、４分割を指定し、変数として、チャネル長、しきい値電圧、歩留まりを指定した場合に出力される解析結果を示している。なお、解析結果は、ソート変数のｔｉｍｅとＲｅｓ．の両方に対応したものが出力されるが、図４４では、ソート変数がｔｉｍｅのみの結果を示している（Ｒｅｓ．でソートした解析結果は図４５で示す）。
この例では、相関関係の定量的評価値である寄与率Ｒ２、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂ、比較項目（変数）１，２、分割レコード群の開始位置（開始レコードの番号）と終了位置（終了レコードの番号）、分割個数、分割番号が出力されている。
図４５は、Ｒｅｓ．でソートしたレコード群を図４３の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。Ｒｅｓ．でソートされたレコード群（図２４）も、図４３で示したのと同様に分割され、図４５に示す解析結果が得られる。このように、レコード群を変数でソートして分割することにより、変数間の相関関係を効率的に抽出することができる。
次に、自動分割を選択しない場合、すなわち、図３の実行制御データ入力画面のチェックボタン２７を選択した場合について説明する。
図４６は、自動分割を選択しない場合の分割方法を示した図である。図４６は、図３の実行制御データ入力画面で、チェックボタン２７を選択し、１０件ごとに５件ずらすことを指定した場合（ボックス２９に１０を入力し、ボックス３０に５を入力した場合）の分割方法を示している。この場合には、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ１９は、レコード群ｒｅｃ２〜ｒｅｃ１２からなる分割レコード群ＧＣ１と、レコード群ｒｅｃ８〜ｒｅｃ１からなる分割レコード群ＧＣ２と、レコード群ｒｅｃ１４〜ｒｅｃ１９からなる分割レコード群ＧＣ３とに分割される。
図４７は、図４６の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。この解析結果は、ソート変数としてｔｉｍｅとＲｅｓ．を指定し、１０件ごとに５件ずらすことを指定し、変数として、チャネル長、しきい値電圧、歩留まりを指定した場合に出力される解析結果を示している。なお、解析結果は、ソート変数のｔｉｍｅとＲｅｓ．の両方が出力されるが、図４７では、ソート変数がｔｉｍｅのみの結果を示している（Ｒｅｓ．でソートした解析結果は図４８で示す）。
この例では、相関関係の定量的評価値である寄与率Ｒ２、単回帰式：ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂ、比較項目（変数）１，２、分割レコード群の開始位置（開始レコードの番号）と終了位置（終了レコードの番号）が出力されている。
図４８は、Ｒｅｓ．でソートしたレコード群を図４６の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。Ｒｅｓ．でソートされたレコード群（図２４）も、図４６で示したのと同様に分割され、図４８に示す解析結果が得られる。このように、分割方法を変えることによって、変数間の相関関係を効率的に抽出することができる。
次に、レコード群をソートしなかった場合の解析結果について説明する。
図４９は、レコード群をソートせずに解析した結果を示した図その１である。図では、図５のレコード群をソートせずに、図４３で説明したように分割した場合の解析結果を示している。
図５０は、レコード群をソートせずに解析した結果を示した図その２である。図では、図５のレコード群をソートせずに、図４６で説明したように分割した場合の解析結果を示している。
図４９，５０によると、チャネル長と歩留まりの間にはレコード群ｒｅｃ１１〜ｒｅｃ２０にわたり寄与率Ｒ２が０．９９超の強い相関関係がある。しきい値と歩留まり間に関しては寄与率Ｒ２が最大で０．５６程度のものしかなく、さほど顕著な相関関係は抽出されない。
一方、図５のレコード群をｔｉｍｅでソートして解析すると、図４４，４７に示した解析結果を得る。ここで最も相関関係が強いとされたのは、図４９，５０で相関関係はさほどないとされたしきい値と歩留まり間の相関関係で、レコード群ｒｅｃ６，１３，１７，１８，１９については、寄与率Ｒ２が０．９６超である。このような例が生じる原因としては、同一時刻近辺では同一条件であったので強い相関関係が見られたが、収集されたレコードが必ずしも発生時刻順に格納されているわけではないため、データ中に潜む顕著な相関関係が抽出されなかったことが考えられる。なお、図４９，５０で顕著であったチャネル長と歩留まりとの間にも顕著な相関関係が見られる。
また、図５のレコード群をＲｅｓ．でソートして解析すると、図４５，４８に示した解析結果を得る。ここで最も相関関係が強いとされたのは、図４９，５０で相関関係はさほどないとされたしきい値と歩留まり間の相関関係で、レコード群ｒｅｃ１６，１５，１，９，６については、寄与率Ｒ２が０．９９超である。また、チャネル長については、レコード群ｒｅｃ２０，１１，８，１０，１９については、寄与率Ｒ２が０．９７超である。このような例が生じる原因としては、相関関係を求めるいずれかの変数、または、両変数が他の変数の影響を受け不安定となり、相関関係が抽出されなかったことが考えられる。また、両変数間の関連性に差が生じている場合、全レコードにおいて相関関係を求めればノイズを多く含むものとなってしまうことが考えられる。なお、チャネル長と歩留まり間にも顕著な相関関係が検出されている。
このようにレコード群をソートし、分割の仕方によって新たに顕著な相関関係が抽出される要因に次の２つが考えられる。１つ目は、ソートの結果、異常値や外れ値を含むレコードが先頭や最終近くのレコード群にまとまり、異常値や外れ値が存在しないレコード群ができる。２つ目は、ある変数でレコード群をソートすることにより、同一条件であるレコードが同一の分割領域に属する場合が増え、本来存在する顕著な相関関係を抽出できる場合が増える。
データ解析装置の適用分野は、製造装置ログを含む製造プロセスデータの解析である。この分野のデータは、多種大量なものにわたり、多くのシステム、期間にわたり収集され解析対象となる。従って、データは多岐にわたり不連続的に存在し、ファイル中に存在する順だけでレコード群を構成して相関関係を確認しても抽出できる相関関係はわずかなものでしかない。しかし、変数によってレコード群をソートし、分割することによって、データ中に潜む多くの相関関係の抽出が可能となる。
（付記１） データ間の相関関係を抽出するデータ解析方法において、
レコード群ソート手段により、対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
レコード群分割・抽出手段により、ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
相関関係算出手段により、指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
を有することを特徴とするデータ解析方法。
（付記２） データ解析に必要な実行制御データを実行制御データ入力手段を介して入力する実行制御データ入力工程を有することを特徴とする付記１記載のデータ解析方法。
（付記３） 前記対象レコード群を含むデータが前記実行制御データの一つとして指定され、データ入力手段により、指定された前記対象レコード群を含むデータを所定の記憶手段から入力するデータ入力工程を含むことを特徴とする付記２記載のデータ解析方法。
（付記４） 前記変数は、前記実行制御データに含まれることを特徴とする付記２記載のデータ解析方法。
（付記５） 前記分割方法は、前記実行制御データに含まれることを特徴とする付記２記載のデータ解析方法。
（付記６） 前記分割方法は、前記対象レコード群の分割数を指定するものであることを特徴とする付記５記載のデータ解析方法。
（付記７） 前記分割方法は、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして分割レコード群を抽出するかを指定するものであることを特徴とする付記５記載のデータ解析方法。
（付記８） 前記分割方法は、前記対象レコード群の最大分割数を２n（但し、ｎは正の整数）で指定するものであり、前記レコード群分割・抽出手段は、前記対象レコード群を１分割、２分割、…、２n分割して分割レコード群を抽出することを特徴とする付記５記載のデータ解析方法。
（付記９） 前記相関関係算出工程は、回帰式計算手段により、前記分割レコード群毎に回帰式を計算する回帰式計算工程と、寄与率計算手段により、前記分割レコード群毎に寄与率を計算する寄与率計算工程を含むことを特徴とする付記１記載のデータ解析方法。
（付記１０） 実行制御データ入力工程では、寄与率の閾値を指定することができ、寄与率が指定された閾値以上の値を取る変数間の相関関係のみを出力する結果出力工程を有することを特徴とする付記９記載のデータ解析方法。
（付記１１） データ間の相関関係を抽出するデータ解析プログラムにおいて、
コンピュータに、
対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
を実行させることを特徴とするデータ解析プログラム。
データ解析方法の概要を説明するための図である。 データ解析方法を実施するためのデータ解析装置の概略的構成例を示した図である。 実行制御データ入力プログラムにより表示装置に表示された実行制御データ入力画面を示した図である。 データ解析装置で行われるデータ解析処理手順を示したフローチャートである。 データ解析対象のレコード群を示した表図である。 図５のレコード群を時刻でソートしたときのレコード群を示した表図である。 図６に示すレコード群におけるチャネル長のトレンドを示した図である。 図６に示すレコード群におけるしきい値電圧のトレンドを示した図である。 図６に示すレコード群における歩留まりのトレンドを示した図である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。 図６のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。 図６のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。 図５のレコード群を抵抗値でソートしたときのレコード群を示した表図である。 図２４に示すレコード群におけるチャネル長のトレンドを示した図である。 図２４に示すレコード群におけるしきい値電圧のトレンドを示した図である。 図２４に示すレコード群における歩留まりのトレンドを示した図である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その１である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その２である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その３である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その４である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その５である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その６である。 図２４のレコード群におけるチャネル長と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。 図２４のレコード群におけるしきい値と歩留まり値との相関関係を示した図その７である。 自動分割を選択した場合のレコード群の分割方法を示した図である。 レコード群を１分割、２分割、…２２分割する分割方法を示した図である。 図４３の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。 Ｒｅｓ．でソートしたレコード群を図４３の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。 自動分割を選択しない場合の分割方法を示した図である。 図４６の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。 Ｒｅｓ．でソートしたレコード群を図４６の分割方法で分割したときの解析結果を示した図である。 レコード群をソートせずに解析した結果を示した図その１である。 レコード群をソートせずに解析した結果を示した図その２である。 レコード群の一例を示す表図である。 図５１に示すレコード群中の２変数：電流値、電圧値の相関図である。 図５１に示すレコード群中の装置の値がＢであるレコード群のみを示す表図である。 図５３に示すレコード群中の２変数：電流値、電圧値の相関図である。
符号の説明
１〜３ 対象レコード群
Ｇ１〜Ｇｍ 分割レコード群

Claims (4)

  1. データ間の相関関係を抽出するコンピュータのデータ解析方法において、
    レコード群ソート手段により、記憶装置に記憶された対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
    レコード群分割・抽出手段により、ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
    相関関係算出手段により、指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
    データ解析に必要な実行制御データを実行制御データ入力手段を介して入力する実行制御データ入力工程と、を有し、
    前記分割方法は、前記実行制御データに含まれ、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして前記分割レコード群を抽出するかを指定するものであることを特徴とするデータ解析方法。
  2. データ間の相関関係を抽出するデータ解析プログラムにおいて、
    コンピュータに、
    対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
    ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
    指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
    データ解析に必要な実行制御データを入力する実行制御データ入力工程と、を実行させ、
    前記分割方法は、前記実行制御データに含まれ、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして前記分割レコード群を抽出するかを指定するものであることを特徴とするデータ解析プログラム。
  3. データ間の相関関係を抽出するデータ解析プログラムにおいて、
    コンピュータに、
    対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
    ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
    指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
    データ解析に必要な実行制御データを入力する実行制御データ入力工程と、を実行させ、
    前記分割方法は、前記実行制御データに含まれ、前記対象レコード群の分割数の指定、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして前記分割レコード群を抽出するかの指定、および前記対象レコード群を１分割、２分割、…、２ n 分割に分割するように最大分割数の２ n の指定のいずれかが含まれることを特徴とするデータ解析プログラム。
  4. データ間の相関関係を抽出するコンピュータのデータ解析方法において、
    レコード群ソート手段により、対象レコード群を、指定された変数でソートするレコード群ソート工程と、
    レコード群分割・抽出手段により、ソートされた前記対象レコード群を、指定された分割方法で分割し、分割レコード群を抽出するレコード群分割・抽出工程と、
    相関関係算出手段により、指定された変数間の相関関係を前記分割レコード群毎に算出する相関関係算出工程と、
    データ解析に必要な実行制御データを実行制御データ入力手段を介して入力する実行制御データ入力工程と、を有し、
    前記分割方法は、前記実行制御データに含まれ、前記対象レコード群の分割数の指定、前記対象レコード群の先頭から何件毎に何件ずらして前記分割レコード群を抽出するかの指定、および前記対象レコード群を１分割、２分割、…、２ n 分割に分割するように最大分割数の２ n の指定のいずれかが含まれることを特徴とするデータ解析方法。
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