[0001]【発明の属する技術分野】本発明は、データベースにおけるデータ相関の解析(データマイニングという。)に関し、より詳しくは2項の数値属性と1項の真偽をとる属性(真偽をとる条件又は0−1属性ともいう。)を有するデータ間の相関を見い出す手法に関する。[0002]【従来の技術】例えば、銀行の顧客を解析対象とし、流動性預金残高がいくらくらいで且つ年齢が何歳ぐらいの人であれば、定期預金残高が200万円以上になる人が全体の20%となるか、といった問題を実際に解くことを考える。200万円以上というのは、200万円以上か未満かという分類になるので、真偽をとる属性を有するものである。真偽をとる属性は、例えば「顧客がクレジットカードを有しているか」や「顧客が男性であるか」といった問題と置き換えることも可能である。このような課題を解決することができれば、銀行はどのような人に、例えば新型の金融商品に関するダイレクトメールを送ればよいか簡単に分かるので、効率的な営業活動が行える。rule)を高速に抽出するような研究は、データマイニングの分野において行われてきた。like.【0004】また、2項の数値データ間のルールを求める従来手法には、以下のようなものがある。plane,点集合を最適近似するものを探す方法。これら方法の欠点は、線形相関しか分からず、しかも相関係数の絶対値が0.5以下の場合に線形相関を用いて各データを予測すると精度が低く、現実にはほとんど役にたたない点にある。円、楕円で面積に対して多くのデータを含むものを見い出す方法。計算幾何学アルゴリズムを利用するものである。この場合、計算時間が大きくなってしまうという欠点がある。3の計算手間がかかることを示す。